没事刷刷题: 2018高频面试题汇总

题目链接: https://leetcode-cn.com/explore/interview/card/top-interview-quesitons-in-2018/261/before-you-start/

没事刷了几道题, 思路记一下

 

1. 开始之前

(1) 只出现一次的数字

给定一个非空整数数组，除了某个元素只出现一次以外，其余每个元素均出现两次。找出那个只出现了一次的元素。

说明：

你的算法应该具有线性时间复杂度。 你可以不使用额外空间来实现吗？

示例 1:

输入: [2,2,1]
输出: 1

示例 2:

输入: [4,1,2,1,2]
输出: 4

思路: 因为每个元素均出现两次, 因此应该可以抵消掉。考虑到二进制数的异或运算，可以实现相同元素的抵消。同时异或运算具有交换性，因此把整个数组进行异或运算即可。

  

class Solution {
public:
    int singleNumber(vector<int>& nums) {
        int res = nums[0];
        for (int i = 1; i < nums.size(); i++){
            res = res ^ nums[i];
        }
        return res;
    }
};

 （2）求众数

给定一个大小为 n 的数组，找到其中的众数。众数是指在数组中出现次数大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。

你可以假设数组是非空的，并且给定的数组总是存在众数。

示例 1:

输入: [3,2,3]
输出: 3

示例 2:

输入: [2,2,1,1,1,2,2]
输出: 2

简单思路：map计数即可，需要额外存储空间；排序后遍历，时间复杂度nlogn

其他思路：摩尔投票法。如果一个元素的数量大于n/2的话，那么每次从数组中选出两个不同的元素互相抵消，剩下的一定是该元素。代码中flag表示curr元素与其他元素抵消后剩余的个数。

class Solution(object):
    def majorityElement(self, nums):
        curr = nums[0]
        flag = 1
        for i in range(1, len(nums)):
            if flag == 0:
                curr = nums[i]
                flag = 1
            else:
                flag = flag+1 if nums[i] == curr else flag-1
        return curr

（3）搜索二维矩阵

编写一个高效的算法来搜索 m x n 矩阵 matrix 中的一个目标值 target。该矩阵具有以下特性：

• 每行的元素从左到右升序排列。
• 每列的元素从上到下升序排列。

示例:

现有矩阵 matrix 如下：

[
  [1,   4,  7, 11, 15],
  [2,   5,  8, 12, 19],
  [3,   6,  9, 16, 22],
  [10, 13, 14, 17, 24],
  [18, 21, 23, 26, 30]
]

给定 target = 5，返回 true。

给定 target = 20，返回 false。

思路：从矩阵左下角或右上角搜起，以右上角为例，如果该元素>target，说明target在它左边，列号--；如果该元素<target，说明target在它下面，行号++。循环直至找到或行、列号越界。

class Solution(object):
    def searchMatrix(self, matrix, target):
        if len(matrix) == 0:
            return False
        i, j = 0, len(matrix[0])-1
        while i < len(matrix) and j >= 0:
            if matrix[i][j] == target:
                return True
            if matrix[i][j] > target:
                j -= 1
            else:
                i += 1
        return False

（4）合并两个有序数组

归并排序，不多说了。

（5）鸡蛋掉落

你将获得 K 个鸡蛋，并可以使用一栋从 1 到 N  共有 N 层楼的建筑。

每个蛋的功能都是一样的，如果一个蛋碎了，你就不能再把它掉下去。

你知道存在楼层 F ，满足 0 <= F <= N 任何从高于 F 的楼层落下的鸡蛋都会碎，从 F 楼层或比它低的楼层落下的鸡蛋都不会破。

每次移动，你可以取一个鸡蛋（如果你有完整的鸡蛋）并把它从任一楼层 X 扔下（满足 1 <= X <= N）。

你的目标是确切地知道 F 的值是多少。

无论 F 的初始值如何，你确定 F 的值的最小移动次数是多少？ 

示例 1：

输入：K = 1, N = 2
输出：2
解释：
鸡蛋从 1 楼掉落。如果它碎了，我们肯定知道 F = 0 。
否则，鸡蛋从 2 楼掉落。如果它碎了，我们肯定知道 F = 1 。
如果它没碎，那么我们肯定知道 F = 2 。
因此，在最坏的情况下我们需要移动 2 次以确定 F 是多少。

示例 2：

输入：K = 2, N = 6
输出：3

示例 3：

输入：K = 3, N = 14
输出：4

提示：

1. 1 <= K <= 100
2. 1 <= N <= 10000

思路: 显然可用动态规划求解。对于问题的解f(K, N)，如果第一个鸡蛋从x层扔下，若鸡蛋碎，则解为1+f(K-1, x-1)，不碎则为1+f(K, N-x), 故最终解为遍历x（范围1到N），求得1+min(max(f(K-1, x-1), f(K, N-x)))。边界条件N=1时f=1，X=1时f=N。

 

class Solution(object):
    def superEggDrop(self, K, N):
        res = [ ( [0] * (N+1) ) for i in range(K+1) ]
        for i in range(K+1):
            for j in range(N+1):
                #没有楼或没有鸡蛋
                if i == 0 or j == 0:
                    continue
                #一层楼
                if j == 1:
                    res[i][j] = 1
                    continue
                #一个鸡蛋
                if i == 1:
                    res[i][j] = j
                    continue
                #从x层扔下
                min_res = 10000000000
                #print i,"蛋", j, "楼"
                for x in range(1, j+1):
                    tmpres = 1 + max(res[i-1][x-1], res[i][j-x])
                    #print i, j, x, tmpres
                    if tmpres < min_res:
                        min_res = tmpres
                #print "res", i, j, min_res
                res[i][j] = min_res
        return res[i][j]

 

提交之后case(5, 4000)超时