Leetcode 题解合集
- 有序数组的 Two Sum
- 两数平方和
- 反转字符串中的元音字符
- 回文字符串
- 归并两个有序数组
- 判断链表是否存在环
- 通过删除字母匹配到字典里最长单词
- 快速选择
- 堆排序
- 桶排序
- 出现频率最多的 k 个数
- 按照字符出现次数对字符串排序
- 荷兰国旗问题
- 455 分配饼干
- 435 不重叠的区间个数
- 452 用最少数量的箭引爆气球
- 406 根据身高和序号重组队列
- 763 分隔字符串使同种字符出现在一起
- 605 种植花朵
- 392 判断是否为子序列
- 665 修改一个数成为非递减数组
- 122 股票的最大收益
- 53 子数组最大的和
- 121 买入和售出股票最大的收益
- 注意你不能在买入股票前卖出股票。 思路: 找到最小的 找到相差最大的
- 575 分糖果
- 423 从英文中重建数字
- 1. 正常实现
- 时间复杂度
- m 计算
- 返回值
- 变种
- 69 求开方
- 744 大于给定元素的最小元素
- 540 有序数组的 Single Element
- 278 第一个错误的版本
- 153 旋转数组的最小数字
- 34 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置
Leetcode 题解合集
本篇整合自以下 4 篇笔记，按原发布顺序合并：
- 1. Leetcode之双指针
- 2. Leetcode之排序(部分)
- 3. Leetcode之贪心思想
- 4. Leetcode之二分思想
Leetcode之双指针
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双指针主要用于遍历数组，两个指针指向不同的元素，从而协同完成任务。
有序数组的 Two Sum
题目描述：在有序数组中找出两个数，使它们的和为 target。
使用双指针，一个指针指向值较小的元素，一个指针指向值较大的元素。指向较小元素的指针从头向尾遍历，指向较大元素的指针从尾向头遍历。
如果两个指针指向元素的和 sum == target，那么得到要求的结果；
如果 sum > target，移动较大的元素，使 sum 变小一些；
如果 sum < target，移动较小的元素，使 sum 变大一些。
两数平方和
题目描述：判断一个数是否为两个数的平方和。
反转字符串中的元音字符
编写一个函数，以字符串作为输入，反转该字符串中的元音字母。
使用双指针指向待反转的两个元音字符，一个指针从头向尾遍历，一个指针从尾到头遍历。
回文字符串
给定一个非空字符串 s，最多删除一个字符。判断是否能成为回文字符串。
我本来想着使用前后移动的非递归,但是有cupoopucu这个出错了-.- 然后被这个挡住了 然后就是超时警告(哭了)
归并两个有序数组
需要从尾开始遍历，否则在 nums1 上归并得到的值会覆盖还未进行归并比较的值。
判断链表是否存在环
使用双指针，一个指针每次移动一个节点，一个指针每次移动两个节点，如果存在环，那么这两个指针一定会相遇
(快慢指针)
通过删除字母匹配到字典里最长单词
给定一个字符串和一个字符串字典，找到字典里面最长的字符串，该字符串可以通过删除给定字符串的某些字符来得到。如果答案不止一个，返回长度最长且字典顺序最小的字符串。如果答案不存在，则返回空字符串。
Leetcode之排序(部分)
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快速排序 堆排序 桶排序 荷兰国旗问题
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快速选择
用于求解 Kth Element 问题，使用快速排序的 partition() 进行实现。
需要先打乱数组，否则最坏情况下时间复杂度为 O(N2)。
堆排序
用于求解 TopK Elements 问题，通过维护一个大小为 K 的堆，堆中的元素就是 TopK Elements。
堆排序也可以用于求解 Kth Element 问题，堆顶元素就是 Kth Element。
快速选择也可以求解 TopK Elements 问题，因为找到 Kth Element 之后，再遍历一次数组，所有小于等于 Kth Element 的元素都是 TopK Elements。
可以看到，快速选择和堆排序都可以求解 Kth Element 和 TopK Elements 问题。
排序 ：时间复杂度 O(NlogN)，空间复杂度 O(1)
public int findKthLargest(int[] nums, int k) {
Arrays.sort(nums);
return nums[nums.length - k];
}
堆排序 ：时间复杂度 O(NlogK)，空间复杂度 O(K)。
public int findKthLargest(int[] nums, int k) {
PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<>(); // 小顶堆
for (int val : nums) {
pq.add(val);
if (pq.size() > k) // 维护堆的大小为 K
pq.poll();
}
return pq.peek();
}
快速选择 ：时间复杂度 O(N)，空间复杂度 O(1)
public int findKthLargest(int[] nums, int k) {
k = nums.length - k;
int l = 0, h = nums.length - 1;
while (l < h) {
int j = partition(nums, l, h);
if (j == k) {
break;
} else if (j < k) {
l = j + 1;
} else {
h = j - 1;
}
}
return nums[k];
}
private int partition(int[] a, int l, int h) {
int i = l, j = h + 1;
while (true) {
while (a[++i] < a[l] && i < h) ;
while (a[--j] > a[l] && j > l) ;
if (i >= j) {
break;
}
swap(a, i, j);
}
swap(a, l, j);
return j;
}
private void swap(int[] a, int i, int j) {
int t = a[i];
a[i] = a[j];
a[j] = t;
}
桶排序
出现频率最多的 k 个数
设置若干个桶，每个桶存储出现频率相同的数，并且桶的下标代表桶中数出现的频率，即第 i 个桶中存储的数出现的频率为 i。
把数都放到桶之后，从后向前遍历桶，最先得到的 k 个数就是出现频率最多的的 k 个数。
按照字符出现次数对字符串排序
给定一个字符串，请将字符串里的字符按照出现的频率降序排列。
荷兰国旗问题
荷兰国旗包含三种颜色：红、白、蓝。
有三种颜色的球，算法的目标是将这三种球按颜色顺序正确地排列。
它其实是三向切分快速排序的一种变种，在三向切分快速排序中，每次切分都将数组分成三个区间：小于切分元素、等于切分元素、大于切分元素，而该算法是将数组分成三个区间：等于红色、等于白色、等于蓝色。
给定一个包含红色、白色和蓝色，一共 n 个元素的数组，原地对它们进行排序，使得相同颜色的元素相邻，并按照红色、白色、蓝色顺序排列。
此题中，我们使用整数 0、 1 和 2 分别表示红色、白色和蓝色。
public void sortColors(int[] nums) {
int zero = -1, one = 0, two = nums.length;
while (one < two) {
if (nums[one] == 0) {
swap(nums, ++zero, one++);
} else if (nums[one] == 2) {
swap(nums, --two, one);
} else {
++one;
}
}
}
private void swap(int[] nums, int i, int j) {
int t = nums[i];
nums[i] = nums[j];
nums[j] = t;
}
快速排序的思想 nums[one]指向中间的数 中间的数比左边小就swap 比右边大就swap 左边的和中间的排序 中间和右边的排序 (这里只有三个数)
Leetcode之贪心思想
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贪心思想
保证每次操作都是局部最优的，并且最后得到的结果是全局最优的。
455 分配饼干
题目描述：每个孩子都有一个满足度，每个饼干都有一个大小，只有饼干的大小大于等于一个孩子的满足度，该孩子才会获得满足。求解最多可以获得满足的孩子数量。
给一个孩子的饼干应当尽量小又能满足该孩子，这样大饼干就能拿来给满足度比较大的孩子。因为最小的孩子最容易得到满足，所以先满足最小的孩子。
证明：假设在某次选择中，贪心策略选择给当前满足度最小的孩子分配第 m 个饼干，第 m 个饼干为可以满足该孩子的最小饼干。假设存在一种最优策略，给该孩子分配第 n 个饼干，并且 m < n。我们可以发现，经过这一轮分配，贪心策略分配后剩下的饼干一定有一个比最优策略来得大。因此在后续的分配中，贪心策略一定能满足更多的孩子。也就是说不存在比贪心策略更优的策略，即贪心策略就是最优策略。
435 不重叠的区间个数
题目描述：计算让一组区间不重叠所需要移除的区间个数。
先计算最多能组成的不重叠区间个数，然后用区间总个数减去不重叠区间的个数。
在每次选择中，区间的结尾最为重要，选择的区间结尾越小，留给后面的区间的空间越大，那么后面能够选择的区间个数也就越大。
按区间的结尾进行排序，每次选择结尾最小，并且和前一个区间不重叠的区间。
452 用最少数量的箭引爆气球
题目描述：气球在一个水平数轴上摆放，可以重叠，飞镖垂直投向坐标轴，使得路径上的气球都会刺破。求解最小的投飞镖次数使所有气球都被刺破。
也是计算不重叠的区间个数，不过和 Non-overlapping Intervals 的区别在于，[1, 2] 和 [2, 3] 在本题中算是重叠区间。
406 根据身高和序号重组队列
题目描述：一个学生用两个分量 (h, k) 描述，h 表示身高，k 表示排在前面的有 k 个学生的身高比他高或者和他一样高。
为了使插入操作不影响后续的操作，身高较高的学生应该先做插入操作，否则身高较小的学生原先正确插入的第 k 个位置可能会变成第 k+1 个位置。
身高降序、k 值升序，然后按排好序的顺序插入队列的第 k 个位置中。
由于后面插上来的不会改变前面的k值,因为身高都是比前面的小的...所以必满足条件 先考虑身高高的,再考虑身高低的
763 分隔字符串使同种字符出现在一起
字符串 S 由小写字母组成。我们要把这个字符串划分为尽可能多的片段，同一个字母只会出现在其中的一个片段。返回一个表示每个字符串片段的长度的列表
思路:
假如在第一个和最后一个中 里面每一个字母最后出现的位置都在里面 这个就是结果
605 种植花朵
假设你有一个很长的花坛，一部分地块种植了花，另一部分却没有。可是，花卉不能种植在相邻的地块上，它们会争夺水源，两者都会死去。
给定一个花坛（表示为一个数组包含0和1，其中0表示没种植花，1表示种植了花），和一个数 n 。能否在不打破种植规则的情况下种入 n 朵花？能则返回True，不能则返回False。
392 判断是否为子序列
给定字符串 s 和 t ，判断 s 是否为 t 的子序列。
你可以认为 s 和 t 中仅包含英文小写字母。字符串 t 可能会很长（长度 ~= 500,000），而 s 是个短字符串（长度 <=100）。
字符串的一个子序列是原始字符串删除一些（也可以不删除）字符而不改变剩余字符相对位置形成的新字符串。（例如，"ace"是"abcde"的一个子序列，而"aec"不是）。
665 修改一个数成为非递减数组
给定一个长度为 n 的整数数组，你的任务是判断在最多改变 1 个元素的情况下，该数组能否变成一个非递减数列。
我们是这样定义一个非递减数列的： 对于数组中所有的 i (1 <= i < n)，满足 array[i] <= array[i + 1]。
在出现 nums[i] < nums[i - 1] 时，需要考虑的是应该修改数组的哪个数，使得本次修改能使 i 之前的数组成为非递减数组，并且 不影响后续的操作 。优先考虑令 nums[i - 1] = nums[i]，因为如果修改 nums[i] = nums[i - 1] 的话，那么 nums[i] 这个数会变大，就有可能比 nums[i + 1] 大，从而影响了后续操作。还有一个比较特别的情况就是 nums[i] < nums[i - 2]，只修改 nums[i - 1] = nums[i] 不能使数组成为非递减数组，只能修改 nums[i] = nums[i - 1]。
122 股票的最大收益
给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。
设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）。
注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。
输入: [7,1,5,3,6,4]
输出: 7
解释: 在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 3 天（股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。
随后，在第 4 天（股票价格 = 3）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6-3 = 3 。
对于 [a, b, c, d]，如果有 a <= b <= c <= d ，那么最大收益为 d - a。而 d - a = (d - c) + (c - b) + (b - a) ，因此当访问到一个 prices[i] 且 prices[i] - prices[i-1] > 0，那么就把 prices[i] - prices[i-1] 添加到收益中，从而在局部最优的情况下也保证全局最优。
53 子数组最大的和
给定一个整数数组 nums ，找到一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。
121 买入和售出股票最大的收益
给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。
如果你最多只允许完成一笔交易（即买入和卖出一支股票），设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。
注意你不能在买入股票前卖出股票。
思路:
找到最小的 找到相差最大的
与标题无关 自己随便找的 记录一下
575 分糖果
给定一个偶数长度的数组，其中不同的数字代表着不同种类的糖果，每一个数字代表一个糖果。你需要把这些糖果平均分给一个弟弟和一个妹妹。返回妹妹可以获得的最大糖果的种类数。
思路:
种类与数量一半比较 如果比一半大就返回数量的一半 如果比一半小就返回种类
423 从英文中重建数字
给定一个非空字符串，其中包含字母顺序打乱的英文单词表示的数字0-9。按升序输出原始的数字。
思路:
先将有特征值的数字统计出来 然后在依次统计出拥有独特字母的数字
Leetcode之二分思想
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二分查找
原理
1. 正常实现
public class binarySearch {
public int BinarySearch(int[] nums,int key){
int l = 0,h = nums.length-1;
while(l<=h)
{
int m = (l+h)/2;
if(nums[m] == key)
{
return m;
} else if(nums[m]<key)
{
l = m+1;
}else {
h = m-1;
}
}
return -1;
}
}
时间复杂度
二分查找也称为折半查找，每次都能将查找区间减半，这种折半特性的算法时间复杂度为 O(logN)。
m 计算
有两种计算中值 m 的方式：
m = (l + h) / 2
m = l + (h - l) / 2
l + h 可能出现加法溢出，最好使用第二种方式。(竟然是这样,改正)
返回值
循环退出时如果仍然没有查找到 key，那么表示查找失败。可以有两种返回值：
-1：以一个错误码表示没有查找到 key
l：将 key 插入到 nums 中的正确位置
变种
二分查找可以有很多变种，变种实现要注意边界值的判断。例如在一个有重复元素的数组中查找 key 的最左位置的实现如下：
public int BinarySearch2(int[] nums,int key)
{
int l = 0,h = nums.length-1;
while(l<h)
{
int m = l + (h-l)/2;
if(nums[m] >= key)
{
h=m;
}else{
l = m+1;
}
}
return l;
}
该实现和正常实现有以下不同：
循环条件为 l < h
h 的赋值表达式为 h = m
最后返回 l 而不是 -1
在 nums[m] >= key 的情况下，可以推导出最左 key 位于 [l, m] 区间中，这是一个闭区间。h 的赋值表达式为 h = m，因为 m 位置也可能是解。
在 h 的赋值表达式为 h = mid 的情况下，如果循环条件为 l <= h，那么会出现循环无法退出的情况，因此循环条件只能是 l < h。以下演示了循环条件为 l <= h 时循环无法退出的情况：
nums = {0, 1, 2}, key = 1
l m h
0 1 2 nums[m] >= key
0 0 1 nums[m] < key
1 1 1 nums[m] >= key
1 1 1 nums[m] >= key
...
当循环体退出时，不表示没有查找到 key，因此最后返回的结果不应该为 -1。为了验证有没有查找到，需要在调用端判断一下返回位置上的值和 key 是否相等。
例题
69 求开方
实现 int sqrt(int x) 函数。
计算并返回 x 的平方根，其中 x 是非负整数。
由于返回类型是整数，结果只保留整数的部分，小数部分将被舍去。
一个数 x 的开方 sqrt 一定在 0 ~ x 之间，并且满足 sqrt == x / sqrt。可以利用二分查找在 0 ~ x 之间查找 sqrt。
对于 x = 8，它的开方是 2.82842...，最后应该返回 2 而不是 3。在循环条件为 l <= h 并且循环退出时，h 总是比 l 小 1，也就是说 h = 2，l = 3，因此最后的返回值应该为 h 而不是 l。
或者说采用返回x/l 也可以
744 大于给定元素的最小元素
题目描述：给定一个有序的字符数组 letters 和一个字符 target，要求找出 letters 中大于 target 的最小字符，如果找不到就返回第 1 个字符。
540 有序数组的 Single Element
题目描述：一个有序数组只有一个数不出现两次，找出这个数。要求以 O(logN) 时间复杂度进行求解。
令 index 为 Single Element 在数组中的位置。如果 m 为偶数，并且 m + 1 < index，那么 nums[m] == nums[m + 1]；m + 1 >= index，那么 nums[m] != nums[m + 1]。
这是由于是偶数对中间插了一个奇数,奇数后面都向后移动一位所以不等于
从上面的规律可以知道，如果 nums[m] == nums[m + 1]，那么 index 所在的数组位置为 [m + 2, h]，此时令 l = m + 2；如果 nums[m] != nums[m + 1]，那么 index 所在的数组位置为 [l, m]，此时令 h = m。
因为 h 的赋值表达式为 h = m，那么循环条件也就只能使用 l < h 这种形式。
278 第一个错误的版本
题目描述：给定一个元素 n 代表有 [1, 2, ..., n] 版本，可以调用 isBadVersion(int x) 知道某个版本是否错误，要求找到第一个错误的版本。
如果第 m 个版本出错，则表示第一个错误的版本在 [l, m] 之间，令 h = m；否则第一个错误的版本在 [m + 1, h] 之间，令 l = m + 1。
因为 h 的赋值表达式为 h = m，因此循环条件为 l < h。
153 旋转数组的最小数字
假设按照升序排序的数组在预先未知的某个点上进行了旋转。
( 例如，数组 [0,1,2,4,5,6,7] 可能变为 [4,5,6,7,0,1,2] )。
请找出其中最小的元素。
你可以假设数组中不存在重复元素。
中间值和最后的比较进行范围的缩小
34 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置
给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。
你的算法时间复杂度必须是 O(log n) 级别。
如果数组中不存在目标值，返回 [-1, -1]。
两个二分查找
浙公网安备 33010602011771号