从数组中删除其频率在[l，r]范围内的元素

在开发一个算法或者程序时，经常需要删除数组中某一范围内的元素。本文将介绍一种删除数组中频率在[l，r]范围内的元素的方法。

算法实现

我们可以采用两个数组来实现本算法：一个计数器数组（counter array）和一个元素数组（element array）。

计数器数组记录了每个元素出现的频率，而元素数组中存储了数组中的所有元素。

我们遍历计数器数组，如果发现某一元素的频率在[l，r]之间，我们就将该元素从元素数组中删除，并将计数器数组中对应元素的值设为0。

以下是使用Python实现该算法的示例代码：

def removeElementsInRange(arr, n, l, r):
    freq = [0]*100001 # 记录每个元素的出现频率
    for i in range(n):
        freq[arr[i]] += 1
    
    ans = [] # 存储删除元素后剩下的元素
    for i in range(n):
        if freq[arr[i]] < l or freq[arr[i]] > r:
            ans.append(arr[i])
    
    return ans

以下是使用C++实现该算法的示例代码：

vector<int> removeElementsInRange(vector<int> arr, int n, int l, int r) {
    int freq[100001] = {0}; // 记录每个元素的出现频率
    for(int i=0; i<n; i++) {
        freq[arr[i]]++;
    }
    
    vector<int> ans; // 存储删除元素后剩下的元素
    for(int i=0; i<n; i++) {
        if(freq[arr[i]] < l || freq[arr[i]] > r) {
            ans.push_back(arr[i]);
        }
    }
    
    return ans;
}

算法分析

该算法的时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(n)。

我们需要遍历数组2次，计算每个元素的频率和筛选出符合要求的元素。因此，该算法的时间复杂度为O(n)。

使用一个计数器数组和一个元素数组，我们需要额外的O(n)空间。因此，该算法的空间复杂度为O(n)。

总结

在本文中，我们介绍了一种删除数组中频率在[l，r]范围内的元素的方法，并使用Python和C++实现了该算法。使用计数器数组和元素数组，我们可以快速的筛选出符合要求的元素，并删除它们。该算法的时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(n)。