KyrieLiu

摘要： 解法一：暴力求解 分析： 直接两层循环，遍历数组： 第一层循环确定一个数n1，然后第二层循环中判断数组中是否存在target - n1，如果存在，将{n1,n2}返回。 O(n^2)，会超时。 代码： vector<int> twoSum_force(vector<int>& nums, int t 阅读全文

摘要： 解法一：排序 *参考：*https://leetcode-cn.com/problems/longest-consecutive-sequence/solution/java-pai-xu-ji-he-ha-xi-biao-bing-cha-ji-by-lzhlyl/ 分析： 如果这个序列是个有序的 阅读全文

摘要： 1 介绍 在集合处理中，在初始状态，每个元素构成一个单元素的集合，然后按照一定的顺序将属于同一组的元素合并在同一个集合中，需要反复查找一个元素在哪个集合中，这类问题看似不复杂，但数据量极大，使用正常的数据结构来描述，在空间上过大，计算机无法承受，即使空间通过，时间复杂度也极高，在算法设计中很难在短时 阅读全文

摘要： 解法一：模拟法 分析： 模拟遍历两个数组，找第 k 小的元素，作为中位数，或进行下一步处理返回中位数。k就是下文中的 div 设置两个指针 i、j分别遍历两个数组 设置一个计数器count表示当前遍历过的元素总数 设置div = (m + n + 1)/2，表示下面两者其一： 中位数的位置：如【1, 阅读全文

摘要： 与33.搜索旋转排序数组不同的是，数组中的元素可以重复。 比如：数组【0 0 1 2 2 5 6】 经旋转变成【2 5 6 0 0 1 2】 解法一：顺序查找 略 解法二：二分查找 分析： 经过旋转后的数组，只是局部有序，整体并不有序，且有重复的元素，本题如何应用二分？ 在开始的判断中，与33.搜索 阅读全文

摘要： 解法一：顺序查找 时间复杂度：O(n) int search(vector<int>& nums, int target) { for(int i=0;i<nums.size();i++){ if(nums[i]==target) return i; } return -1; } 解法二：二分查找 阅读全文

摘要： 与LeetCode26不同，允许一个元素最多出现两次 解法一：双指针法+计数器 分析： 仍然使用双指针法，一个用来覆盖（下面代码中的 index ），一个用来遍历（下面代码中的 i） 区别在于，使用一个计数器count，代表当前正在遍历的元素（即 i 指向的元素）重复的次数，初始值为1，即重复1次（ 阅读全文

摘要： 双指针法 分析： 设置两个指针：p1,p2，初始p1指向数组的第一个元素，p2指向第二个元素 1）如果p1的值 == p2的值，就让p2后移一位 2）如果p1的值 != p2的值，修改p1的下一个元素的值为p2指向元素的值，然后将二者同时后移 p1始终指向要覆盖的元素的前一位，p2遍历整个数组将不重 阅读全文