题目链接:https://leetcode.cn/problems/increasing-triplet-subsequence/
思路:先确定一个t,将之后的数与t进行比较,找到第一个比t大的数并将其设为t1,之后的数若大于t1则返回为真,若大于t则将其赋值给t1,若以上条件都不满足则将其赋值给t(相当于重新开始找递增子序列)。
代码:
class Solution {
public:
bool increasingTriplet(vector<int>& nums) {
int n=nums.size();
if(n<3) return false;
int t=nums[0],t1=INT_MAX;
for(int i=1;i<n;i++){
if(nums[i]>t1) return true;
else if(nums[i]>t){
t1=nums[i];
}else{
t=nums[i];
}
}
return false;
}
};
总结:这种解法用到了贪心的思想,即为了找到递增的三元子序列,nums[i]和nums[j]应该尽可能地小,这样找到nums[k]的可能性更大。最有意思的地方在于判断条件的顺序和 t1的初始值设置,当t1初始值设为INT_MAX之后,刚开始就不会触发第一个if条件语句,而第二个条件语句限制了t1的取值必须大于t,第三个条件语句下只会更改t更是带来了一个极大的好处:那就是之后即使存在一个小于t和t1的值也不会漏解(比如是4516这种)
举例:以4516为例,按照我之前的思路,当出现小于t和t1的数时,要重新开始计算这个序列,即从t=1开始,但这样的结果显然是错误的。而当出现小于t和t1的数时,若只改变t,相当于保留了前一个序列的两个解(因为t1不变),此时只要后面的数大于t1,依旧返回为真。
题目链接:https://leetcode.cn/problems/search-a-2d-matrix-ii/
说来惭愧,这题我做过Ⅰ,结果做Ⅱ一开始还tle了…言归正传
思路:观察矩阵不难发现,右上角的元素都大于这一行的元素,小于这一列的元素,利用这一特性,搜索target可以从右上角往左下角搜,如果target<右上角数,则列数-1(即向左搜);如果target>右上角数,则行数+1(即向下搜),理解不难,这题如果暴力也能过,但做题遇到矩阵记得总结特性,更高效
代码:
class Solution {
public:
bool searchMatrix(vector<vector<int>>& matrix, int target) {
int m=matrix.size();
int n=matrix[0].size();
int i=0,j=n-1;
while(i<m&&j>=0){
if(matrix[i][j]>target){
j--;
}else if(matrix[i][j]<target){
i++;
}else{
return true;
}
}
return false;
}
};
3.旋转图像
题目链接:https://leetcode.cn/problems/rotate-image/
思路:这题一开始我的思路是找出旋转前和旋转后的位置关系,然后直接两重循环进行交换,不过这个思路过程比较复杂,在此讲一个简单适用性强的思路。题目要求旋转90度,看图可得出,可以先对称上下翻转,再对角线翻转,即可得到所要求图像。
代码:
class Solution {
public:
void rotate(vector<vector<int>>& matrix) {
int n=matrix.size();
for(int i=0;i<n/2;i++){
matrix[i].swap(matrix[n-1-i]);
}
for(int i=0;i<n;i++){
for(int j=i;j<n;j++){
swap(matrix[i][j],matrix[j][i]);
}
}
}
};
4.无重叠区间
题目链接:https://leetcode.cn/problems/non-overlapping-intervals/
思路:题目要求移除区间的最小数量,那么反向思考就是我们要尽可能多的找无重叠的区间,按照这个思路考虑,那么每个区间的范围最好越小越好(因为这样能使后面产生的区间可能性更多),想到这里是不是又感受到了贪心的影子哈哈哈。所以,我们先对每个区间的范围进行排序(注意,每个区间范围都是一对数,这俩是不能拆开的,所以我们可以按照左边界进行排序,也可以按照右边界进行排序)。若按照右边界排序(升序),则从左往右遍历,若下一个左边界>=右边界,则无重叠区间+1;若按照左边界排序(升序),则从右往左遍历(因为比较的是左边界和前一个的右边界),若前一个右边界<=左边界,则无重叠区间+1.最后返回区间总数-无重叠区间。
代码:
class Solution {
public:
static bool cmp(const vector<int>& a,const vector<int>& b){
return a[1]<b[1];
}
int eraseOverlapIntervals(vector<vector<int>>& intervals) {
int n=intervals.size();
sort(intervals.begin(),intervals.end(),cmp);
int ans=1;
int bj=intervals[0][1];
for(int i=1;i<n;i++){
if(intervals[i][0]>=bj){
ans++;
bj=intervals[i][1];
}
}
return n-ans;
}
};
这道题代码还包括了如何对一个二维vector数组进行自定义排序,cmp中返回值若是a[0]
5.螺旋矩阵Ⅱ
题目链接:https://leetcode.cn/problems/spiral-matrix-ii/
思路:一道模拟题,模拟将值螺旋式存入数组,我们可以人为设置矩阵边界,当数值存储到边界时,调整方向向右转!(具体可以脑补我们玩贪吃蛇,要碰到墙的时候就调整方向),这题的代码可以说是完美模拟了这个情况,而矩阵边界是不断缩小的,一直到将最后一个值存入数组中。这个思路和代码我只能说妙!
代码:
class Solution {
public:
vector<vector<int>> generateMatrix(int n) {
vector<vector<int>>ans(n,vector<int>(n));
int cnt = 1, tar = n * n;
int l=0,r=n-1,b=n-1,t=0;
while(cnt<= tar){
for(int i = l; i <= r; i++) ans[t][i] = cnt++; // left to right.
t++;
for(int i = t; i <= b; i++) ans[i][r] = cnt++; // top to bottom.
r--;
for(int i = r; i >= l; i--) ans[b][i] = cnt++; // right to left.
b--;
for(int i = b; i >= t; i--) ans[i][l] = cnt++; // bottom to top.
l++;
}
return ans;
}
};
好喜欢这个思路啊哈哈哈哈
6.设计哈希映射题目链接:https://leetcode.cn/problems/design-hashmap/
思路:这题是简单题,但哈希表原理值得记录
代码:
class MyHashMap {
public:
vector<list<pair<int, int>>> data;
static const int base = 111;//任意取值
static int hash(int key) {
return key % base;
}
MyHashMap():data(base) {
}
void put(int key, int value) {
int h = hash(key);
for (auto it = data[h].begin(); it != data[h].end(); it++) {
if ((*it).first == key) {
(*it).second = value;
return;
}
}
data[h].push_back(make_pair(key, value));
}
int get(int key) {
int h = hash(key);
for (auto it = data[h].begin(); it != data[h].end(); it++) {
if ((*it).first == key) {
return (*it).second;
}
}
return -1;
}
void remove(int key) {
int h = hash(key);
for (auto it = data[h].begin(); it != data[h].end(); it++) {
if ((*it).first == key) {
data[h].erase(it);
return;
}
}
}
};
/**
* Your MyHashMap object will be instantiated and called as such:
* MyHashMap* obj = new MyHashMap();
* obj->put(key,value);
* int param_2 = obj->get(key);
* obj->remove(key);
*/
7.合并区间(算是4的镜像问题了)
题目链接:https://leetcode.cn/problems/merge-intervals/
思路:双指针…不过我还不太明白为啥这里可以对区间左右边界分别排序
代码:
class Solution {
public:
vector<vector<int>> merge(vector<vector<int>>& intervals) {
int n=intervals.size();
vector<int> start,end;
vector<vector<int>>ans;
for(int i=0;i<n;i++){
start.push_back(intervals[i][0]);
end.push_back(intervals[i][1]);
}
sort(start.begin(),start.end());
sort(end.begin(),end.end());
for(int i=0,j=0;i<n;i++){
if(i==n-1||start[i+1]>end[i]){
ans.push_back({start[j],end[i]});
j=i+1;
}
}
return ans;
}
};
在这里补充一下关于合并区间的模板(来自一个大佬的博客,大佬用Java写的,但思路会了什么语言的代码都能写)
class Solution {
public int[][] merge(int[][] intervals) {
// 先按照区间起始位置排序
Arrays.sort(intervals, (v1, v2) -> v1[0] - v2[0]);
// 遍历区间
int[][] res = new int[intervals.length][2];
int idx = -1;
for (int[] interval: intervals) {
// 如果结果数组是空的,或者当前区间的起始位置 > 结果数组中最后区间的终止位置,
// 则不合并,直接将当前区间加入结果数组。
if (idx == -1 || interval[0] > res[idx][1]) {
res[++idx] = interval;
} else {
// 反之将当前区间合并至结果数组的最后区间
res[idx][1] = Math.max(res[idx][1], interval[1]);
}
}
return Arrays.copyOf(res, idx + 1);
}
}
作者:sweetiee
链接:https://leetcode.cn/problems/merge-intervals/solution/chi-jing-ran-yi-yan-miao-dong-by-sweetiee/
来源:力扣(LeetCode)
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8.颜色分类
题目链接:https://leetcode.cn/problems/sort-colors/
思路:当然是直接快排啦 由题目可以将我们要得到的数组分为三个区间,第一个区间全为0,第二个全为1,第三个全为2,设l1为区间一的右边界,l2为区间三的左边界,i则表示区间二的右边界(设为i也意味着这个值是不断变化的),我们要确保l1指针左边的每一个数都为0,l2指针右边的每一个数都为2
代码:
class Solution {
public:
void sortColors(vector<int>& nums) {
int l1=0,l2=nums.size()-1;//l1代表数值为0的右边界,l2代表数值为2的左边界
int i=0;//i代表数值为1的右边界
while(i<=l2){//当1的右边界和2的左边界重合跳出循环
if(nums[i]==0){
nums[i]=nums[l1];//确保l1指针左边的每一个数都为0
nums[l1]=0;
l1++,i++;
}else if(nums[i]==1){//无需和自己人交换
i++;
}else{
nums[i]=nums[l2];//确保l2指针右边的每一个数都为2
nums[l2]=2;
l2--;
}
}
}
};
这个思路真的很妙,而且一次循环就能在不开额外空间的情况下排序所有数
9.除自身以外数组的乘积题目链接:https://leetcode.cn/problems/product-of-array-except-self/
思路:如果按照常规思维用双重循环,这题数据量很大一定会超时,所以我们应该尽量将时间复杂度降低到O(n)。
首先,我们可以设两个数组left和right,其中left[i]则表示在nums[i]左边所有数的乘积(包括nums[i]),即left[i]=left[i-1]*nums[i],而right[i]同理,一次遍历nums就可以得到这两个数组,而ans[i]=left[i-1]*right[i+1].
在此思路下,我们不难想到第二种优化方法。即只设置一个数组(可以是left也可以是right),得到left数组之后,逆序遍历nums,ans[i]=left[i-1]*r, r的取值随着循环更新, 即r=r *nums[i],r 为 nums[i]右侧数乘积。
做到这里,既然right数组可以以一个数表示,那么left数组是不是也可以呢?所以我们进一步优化后得到最终解法。
代码:
class Solution {
public:
vector<int> productExceptSelf(vector<int>& nums) {
int n=nums.size();
vector<int>ans(n,1);
int l=1,r=1;
for(int i=0;i<n;i++){
ans[i]*=l;
l*=nums[i];
ans[n-i-1]*=r;
r*=nums[n-i-1];
}
return ans;
}
};
10.和为k的子数组
题目链接:https://leetcode.cn/problems/subarray-sum-equals-k/
思路:这题一定要注意是子数组而不是子序列!(子数组必须是相邻元素构成的,子序列则可以不相邻,一开始没注意到我还排序了…)还有一点就是即使nums[i]==k也不代表就这一个答案了!因为很可能相邻数为0,这样又可以生产一个新的子数组…(是的我这里踩坑了两次)
最终具体思想是前缀和+哈希,我还需要斟酌一下表达,贴一个大佬的题解:https://leetcode.cn/problems/subarray-sum-equals-k/solution/dai-ni-da-tong-qian-zhui-he-cong-zui-ben-fang-fa-y/
代码:
class Solution {
public:
int subarraySum(vector<int>& nums, int k) {
int n=nums.size();
int ans=0;
int cnt=0;
unordered_map<int,int> m;
m[0]=1;//和为0的子序列有1个
for(int i=0;i<n;i++){
cnt+=nums[i];
if(m.count(cnt-k)) ans+=m[cnt-k];
m[cnt]++;
}
return ans;
}
};
End
就先十题一篇好啦
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