（算法题）Day-20230313
字母异位词分组
将字符串变为 字符数组后，对这个字符数组进行排序，再拼为字符串作为 GroupBy 算子的 key
class Solution {
public List<List<String>> groupAnagrams(String[] strs) {
return new ArrayList<>(Arrays.stream(strs)
.collect(Collectors.groupingBy(str -> {
// 返回 str 排序后的结果。
// 按排序后的结果来grouping by，算子类似于 sql 里的 group by。
char[] array = str.toCharArray();
Arrays.sort(array);
return new String(array);
})).values());
}
}
全排列
package hhh.backtracking;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/**
* @author hdbing
* @create 2023-03-13 12:09
*/
public class Permutation {
public List<List<Integer>> permute(int[] nums) {
int len = nums.length;
// 使用一个动态数组保存所有可能的全排列
List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
if (len == 0) {
return res;
}
boolean[] used = new boolean[len];
List<Integer> path = new ArrayList<>();
dfs(nums, len, 0, path, used, res);
return res;
}
private void dfs(int[] nums, int len, int depth,
List<Integer> path, boolean[] used,
List<List<Integer>> res) {
if (depth == len) {
//这样写结果会为六个空数组，因为path变量全局只有一份，到最后都会被修改为[]
//res.add(path);
res.add(new ArrayList<>(path));
return;
}
// 在非叶子结点处，产生不同的分支，这一操作的语义是：在还未选择的数中依次选择一个元素作为下一个位置的元素，这显然得通过一个循环实现。
for (int i = 0; i < len; i++) {
if (!used[i]) {
path.add(nums[i]);
used[i] = true;
dfs(nums, len, depth + 1, path, used, res);
// 注意：下面这两行代码发生 「回溯」，回溯发生在从 深层结点 回到 浅层结点 的过程，代码在形式上和递归之前是对称的
used[i] = false;
path.remove(path.size() - 1);
}
}
}
public static void main(String[] args) {
int[] nums = {1, 2, 3};
Permutation solution = new Permutation();
List<List<Integer>> lists = solution.permute(nums);
System.out.println(lists);
}
}
组合总和
import java.util.ArrayDeque;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Deque;
import java.util.List;
public class Solution {
public List<List<Integer>> combinationSum(int[] candidates, int target) {
int len = candidates.length;
List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
if (len == 0) {
return res;
}
Deque<Integer> path = new ArrayDeque<>();
dfs(candidates, 0, len, target, path, res);
return res;
}
/**
* @param candidates 候选数组
* @param begin 搜索起点
* @param len 冗余变量，是 candidates 里的属性，可以不传
* @param target 每减去一个元素，目标值变小
* @param path 从根结点到叶子结点的路径，是一个栈
* @param res 结果集列表
*/
private void dfs(int[] candidates, int begin, int len, int target, Deque<Integer> path, List<List<Integer>> res) {
// target 为负数和 0 的时候不再产生新的孩子结点
if (target < 0) {
return;
}
if (target == 0) {
res.add(new ArrayList<>(path));
return;
}
// 重点理解这里从 begin 开始搜索的语意
for (int i = begin; i < len; i++) {
path.addLast(candidates[i]);
// 注意：由于每一个元素可以重复使用，下一轮搜索的起点依然是 i，这里非常容易弄错
dfs(candidates, i, len, target - candidates[i], path, res);
// 状态重置
path.removeLast();
}
}
}
在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置
class Solution {
public int[] searchRange(int[] nums, int target) {
int leftIdx = binarySearch(nums, target, true);
int rightIdx = binarySearch(nums, target, false) - 1;
if (leftIdx <= rightIdx && rightIdx < nums.length && nums[leftIdx] == target && nums[rightIdx] == target) {
return new int[]{leftIdx, rightIdx};
}
return new int[]{-1, -1};
}
public int binarySearch(int[] nums, int target, boolean lower) {
int left = 0, right = nums.length - 1, ans = nums.length;
while (left <= right) {
int mid = (left + right) / 2;
if (nums[mid] > target || (lower && nums[mid] >= target)) {
right = mid - 1;
ans = mid;
} else {
left = mid + 1;
}
}
return ans;
}
}
下一个排列
func nextPermutation(nums []int) {
if len(nums) <= 1 {
return
}
i, j, k := len(nums)-2, len(nums)-1, len(nums)-1
// find: A[i]<A[j]
for i >= 0 && nums[i] >= nums[j] {
i--
j--
}
if i >= 0 { // 不是最后一个排列
// find: A[i]<A[k]
for nums[i] >= nums[k] {
k--
}
// swap A[i], A[k]
nums[i], nums[k] = nums[k], nums[i]
}
// reverse A[j:end]
for i, j := j, len(nums)-1; i < j; i, j = i+1, j-1 {
nums[i], nums[j] = nums[j], nums[i]
}
}
字符串解码
除法求值
算法学习笔记(1) : 并查集 - 知乎 (zhihu.com)
并查集被很多OIer认为是最简洁而优雅的数据结构之一，主要用于解决一些元素分组的问题。它管理一系列不相交的集合，并支持两种操作：
- 合并（Union）：把两个不相交的集合合并为一个集合
- 查询（Find）：查询两个元素是否在同一个集合中
和为 K 的子数组
public class Solution {
public int subarraySum(int[] nums, int k) {
int len = nums.length;
// 计算前缀和数组
int[] preSum = new int[len + 1];
preSum[0] = 0;
for (int i = 0; i < len; i++) {
preSum[i + 1] = preSum[i] + nums[i];
}
int count = 0;
for (int left = 0; left < len; left++) {
for (int right = left; right < len; right++) {
// 区间和 [left..right]，注意下标偏移
if (preSum[right + 1] - preSum[left] == k) {
count++;
}
}
}
return count;
}
}
路径总和 III
最好先理解 “和为 K 的子数组” ！
/**
* Definition for a binary tree node.
* public class TreeNode {
* int val;
* TreeNode left;
* TreeNode right;
* TreeNode(int x) { val = x; }
* }
*/
class Solution {
public int pathSum(TreeNode root, int sum) {
// key是前缀和, value是大小为key的前缀和出现的次数
Map<Long, Integer> prefixSumCount = new HashMap<>();
// 前缀和为0的一条路径
prefixSumCount.put(0L, 1);
// 前缀和的递归回溯思路
return recursionPathSum(root, prefixSumCount, sum, 0L);
}
/**
* 前缀和的递归回溯思路
* 从当前节点反推到根节点(反推比较好理解，正向其实也只有一条)，有且仅有一条路径，因为这是一棵树
* 如果此前有和为currSum-target,而当前的和又为currSum,两者的差就肯定为target了
* 所以前缀和对于当前路径来说是唯一的，当前记录的前缀和，在回溯结束，回到本层时去除，保证其不影响其他分支的结果
* @param node 树节点
* @param prefixSumCount 前缀和Map
* @param target 目标值
* @param currSum 当前路径和
* @return 满足题意的解
*/
private int recursionPathSum(TreeNode node, Map<Long, Integer> prefixSumCount, int target, long currSum) {
// 1.递归终止条件
if (node == null) {
return 0;
}
// 2.本层要做的事情
int res = 0;
// 当前路径上的和
currSum += node.val;
//---核心代码
// 看看root到当前节点这条路上是否存在节点前缀和加target为currSum的路径
// 当前节点->root节点反推，有且仅有一条路径，如果此前有和为currSum-target,而当前的和又为currSum,两者的差就肯定为target了
// currSum-target相当于找路径的起点，起点的sum+target=currSum，当前点到起点的距离就是target
res += prefixSumCount.getOrDefault(currSum - target, 0);
// 更新路径上当前节点前缀和的个数
prefixSumCount.put(currSum, prefixSumCount.getOrDefault(currSum, 0) + 1);
//---核心代码
// 3.进入下一层
res += recursionPathSum(node.left, prefixSumCount, target, currSum);
res += recursionPathSum(node.right, prefixSumCount, target, currSum);
// 4.回到本层，恢复状态，去除当前节点的前缀和数量
prefixSumCount.put(currSum, prefixSumCount.get(currSum) - 1);
return res;
}
}
子集
class Solution:
def subsets(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]:
res = []
n = len(nums)
def helper(i, tmp):
res.append(tmp)
for j in range(i, n):
helper(j + 1,tmp + [nums[j]])
helper(0, [])
return res
浙公网安备 33010602011771号