LeetCode Week 1:第 1 ~ 10 题

   日期:2020-07-05     浏览:103    评论:0    
核心提示:文章目录1. 两数之和2. 两数相加3. 无重复字符的最长子串4. 寻找两个正序数组的中位数5. 最长回文子串未完待续。。。1. 两数之和题目描述给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target,请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数,并返回他们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是,数组中同一个元素不能使用两遍。示例:给定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9因为 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9所以返回 [

文章目录

    • 1. 两数之和
    • 2. 两数相加
    • 3. 无重复字符的最长子串
    • 4. 寻找两个正序数组的中位数
    • 5. 最长回文子串
    • 6. Z 字形变换
    • 未完待续。。。

1. 两数之和

题目描述

给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target,请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数,并返回他们的数组下标。

你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是,数组中同一个元素不能使用两遍。

示例:

给定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9
因为 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9
所以返回 [0, 1]

题解:
第一种做法:循环俩次,依次遍历查找,时间复杂度为 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2)
第二种方法:使用哈希表,将出现过的数全部存到哈希表中,然后依次遍历哈希表中的值 x ,
判断目标值减去x的值target - x是否存在即可,时间复杂度为 O ( n ) O(n) O(n)

c++版

class Solution {
public:
    vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) {
        unordered_map<int, int> mp;
        for(int i = 0; i < nums.size(); i++){
            int r = target - nums[i];
            if(mp.count(r))
                return {mp[r], i};
            mp[nums[i]] = i;
        }
        return {};
    }
};

python版

class Solution(object):
    def twoSum(self, nums, target):
        """ :type nums: List[int] :type target: int :rtype: List[int] """
        mp = {}
        for i, x in enumerate(nums):
            r = target - x
            if r in mp:
                return [mp[r], i]
            mp[x] = i
        return [];

2. 两数相加

题目描述
给出两个 非空 的链表用来表示两个非负的整数。其中,它们各自的位数是按照 逆序 的方式存储的,并且它们的每个节点只能存储 一位 数字。

如果,我们将这两个数相加起来,则会返回一个新的链表来表示它们的和。

您可以假设除了数字 0 之外,这两个数都不会以 0 开头。

示例

输入:(2 -> 4 -> 3) + (5 -> 6 -> 4)
输出:7 -> 0 -> 8
原因:342 + 465 = 807

题解
(模拟人工加法) O(n)
这是道模拟题,模拟我们小时候列竖式做加法的过程:
从最低位至最高位,逐位相加,如果和大于等于10,则保留个位数字,同时向前一位进1.
如果最高位有进位,则需在最前面补1.
做有关链表的题目,有个常用技巧:添加一个虚拟头结点:ListNode *head = new ListNode(-1);,可以简化边界情况的判断。
时间复杂度:由于总共扫描一遍,所以时间复杂度是 O(n).

c++版


class Solution {
public:
    ListNode* addTwoNumbers(ListNode* l1, ListNode* l2) {
        ListNode * p = new ListNode(-1);
        ListNode * cur = p;
        int t = 0;
        while(l1 || l2 || t){
            if(l1) t += l1->val, l1 = l1->next;
            if(l2) t += l2->val, l2 = l2->next;
            cur->next = new ListNode(t % 10);
            cur = cur->next;
            t /= 10;
        }
        return p->next;
    }
};

python版

# Definition for singly-linked list.
# class ListNode(object):
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.next = None

class Solution(object):
    def addTwoNumbers(self, l1, l2):
        """ :type l1: ListNode :type l2: ListNode :rtype: ListNode """
        p = ListNode(-1)
        cur = p
        t = 0
        while(l1 or l2 or t):
            if l1:
                t += l1.val
                l1 = l1.next
            if l2:
                t += l2.val
                l2 = l2.next
            cur.next = ListNode(t % 10)
            cur = cur.next
            t /= 10
        return p.next

3. 无重复字符的最长子串

题目描述
给定一个字符串,请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度。

示例 1:

输入: "abcabcbb"
输出: 3 
解释: 因为无重复字符的最长子串是 "abc",所以其长度为 3。

示例 2:

输入: "bbbbb"
输出: 1
解释: 因为无重复字符的最长子串是 "b",所以其长度为 1。

示例 3:

输入: "pwwkew"
输出: 3
解释: 因为无重复字符的最长子串是 "wke",所以其长度为 3。
 请注意,你的答案必须是 子串 的长度,"pwke" 是一个子序列,不是子串。

题解
(双指针扫描) O(n)
定义两个指针 i,j(i<=j),表示当前扫描到的子串是 [i,j] (闭区间)。
扫描过程中维护一个哈希表unordered_map<char,int> hash,表示 [i,j]中每个字符出现的次数。
线性扫描时,每次循环的流程如下:
指针 j 向后移一位, 同时将哈希表中 s[j] 的计数加一: hash[s[j]]++;
假设 j 移动前的区间 [i,j]中没有重复字符,则 j 移动后,只有 s[j] 可能出现2次。
因此我们不断向后移动 i,直至区间 [i,j]中 s[j] 的个数等于1为止;
复杂度分析:由于 i,j 均最多增加n次,且哈希表的插入和更新操作的复杂度都是 O(1),
因此,总时间复杂度 O(n).

c++版

class Solution {
public:
    int lengthOfLongestSubstring(string s) {
        unordered_map<char, int> mp;
        int ans = 0;
        for(int i = 0, j = 0; i < s.size(); i++){
            mp[s[i]]++;
            while(mp[s[i]] > 1)mp[s[j++]]--;
            ans = max(ans, i - j + 1);
        }
        return ans;
    }
};

python版

class Solution(object):
    def lengthOfLongestSubstring(self, s):
        """ :type s: str :rtype: int """
        mp = {}
        ans = 0
        j = 0
        for i in range(len(s)):
            if s[i] in mp:
                mp[s[i]] += 1
            else:
                mp[s[i]] = 1
            while(mp[s[i]] > 1):
                mp[s[j]] -= 1
                j += 1
            ans = max(ans, i - j + 1)
        return ans

4. 寻找两个正序数组的中位数

题目描述

给定两个大小为 m 和 n 的正序(从小到大)数组 nums1 和 nums2。
请你找出这两个正序数组的中位数,并且要求算法的时间复杂度为 O(log(m + n))。
你可以假设 nums1 和 nums2 不会同时为空。

示例 1:

nums1 = [1, 3]
nums2 = [2]

则中位数是 2.0

示例 2:

nums1 = [1, 2]
nums2 = [3, 4]

则中位数是 (2 + 3)/2 = 2.5

题解
使用二分的做法求解
交换顺序
为了减少思考,我们先假定一个序列的长度总不大于第二个。如果大于了,那么就交换一下。
怎么二分查找呢?
假设两个序列按顺序合并了,那么中间点的位置就在(len1 + len2 + 1) // 2
假定这个理想中位数为x
考虑一般情况下,第一个序列存在一个数,其左边都是小于x,右边都大于。
对第二个序列也是一样。
我们对这两个数在各自序列的位置分别称作mid1和mid2。
所以我们首先先对第一个序列二分查找。
记录左边界,右边界为第一个序列的左右边界。
而查找的中间就是左右边界的中间点。
对于mid2,便是(len1 + len2 + 1) // 2减去mid1
更新二分查找的条件
mid1左侧和mid2左侧的数都应该比mid1和mid2对应的数小。
所以可以肯定,如果mid2左侧的数比mid1对应的数都大,那么第一行的中间太靠左了。
可以这么想,如果mid2左侧的数比mid1对应的都大,那不如第二行的数选小一点而第一行的数选大一点,这样两个数会更接近。
要把第一行的中间往右,即二分查找的更新left。
反之更新right。套用模板。
记得mid1不要越过上限!

c++版

class Solution {
public:
    double findMedianSortedArrays(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
        int total = nums1.size() + nums2.size();
        if (total % 2 == 0)
        {
            int left = findKthNumber(nums1, 0, nums2, 0, total / 2);
            int right = findKthNumber(nums1, 0, nums2, 0, total / 2 + 1);
            return (left + right) / 2.0;
        }
        else
        {
            return findKthNumber(nums1, 0, nums2, 0, total / 2 + 1);
        }
    }

    int findKthNumber(vector<int> &nums1, int i, vector<int> &nums2, int j, int k)
    {
        if (nums1.size() - i > nums2.size() - j) return findKthNumber(nums2, j, nums1, i, k);
        if (nums1.size() == i) return nums2[j + k - 1];
        if (k == 1) return min(nums1[i], nums2[j]);
        int si = min(i + k / 2, int(nums1.size())), sj = j + k / 2;
        if (nums1[si - 1] > nums2[sj - 1])
        {
            return findKthNumber(nums1, i, nums2, j + k / 2, k - k / 2);
        }
        else
        {
            return findKthNumber(nums1, si, nums2, j, k - (si - i));
        }
    }
};

python版

class Solution:
    def findMedianSortedArrays(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> float:
        n1 = len(nums1)
        n2 = len(nums2)
        if n1 > n2:
            return self.findMedianSortedArrays(nums2,nums1)
        k = (n1 + n2 + 1)//2
        left = 0
        right = n1
        while left < right :
            m1 = left +(right - left)//2
            m2 = k - m1
            if nums1[m1] < nums2[m2-1]:
                left = m1 + 1
            else:
                right = m1
        m1 = left
        m2 = k - m1 
        c1 = max(nums1[m1-1] if m1 > 0 else float("-inf"), nums2[m2-1] if m2 > 0 else float("-inf") )
        if (n1 + n2) % 2 == 1:
            return c1
        c2 = min(nums1[m1] if m1 < n1 else float("inf"), nums2[m2] if m2 <n2 else float("inf"))
        return (c1 + c2) / 2

5. 最长回文子串

题目描述
给定一个字符串 s,找到 s 中最长的回文子串。你可以假设 s 的最大长度为 1000。

示例 1:

输入: "babad"
输出: "bab"
注意: "aba" 也是一个有效答案。

示例 2:

输入: "cbbd"
输出: "bb"

题解:
(暴力枚举) O(n2)
由于字符串长度小于1000,因此我们可以用 O(n2) 的算法枚举所有可能的情况。
首先枚举回文串的中心 i,然后分两种情况向两边扩展边界,直到遇到不同字符为止:
回文串长度是奇数,则依次判断 s[i−k]==s[i+k],k=1,2,3,…
回文串长度是偶数,则依次判断 s[i−k]==s[i+k−1],k=1,2,3,…
如果遇到不同字符,则我们就找到了以 ii 为中心的回文串边界。
时间复杂度分析:一共两重循环,所以时间复杂度是 O(n2)。

c++版

class Solution {
public:
    string longestPalindrome(string s) {
        int n = s.size();
        string ans;
        int l = 0;
        for(int i = 0; i < n; i++){
            for(int j = 0; i - j >= 0 && i + j < n; j++){
                if(s[i - j] != s[i + j])
                    break;
                if((2 * j + 1) > l){
                    ans = s.substr(i - j,2 * j + 1);
                    l = 2 * j + 1;
                }
            }
            for(int j = 0; i - j >= 0 && i + j + 1 < n; j++){
                if(s[i - j] != s[i + j + 1])
                    break;
                if((2 * (j + 1)) > l){
                    ans = s.substr(i - j,2 *( j + 1));
                    l = 2 * (j + 1);
                }
            }
        }
        return ans;
    }
};

python版

class Solution:
    def longestPalindrome(self, s: str) -> str:
        ans = ""
        n = len(s)
        for i in range(n):
            for j in range(n):
                if i - j < 0 or i + j >= n or s[i - j] != s[i + j]:
                    break
                if(2 * j + 1 > len(ans)):
                    ans = s[i - j:i + j + 1]
            for j in range(n):
                if i - j < 0 or i + j + 1 >= n or s[i - j] != s[i + j + 1]:
                    break
                if(2 * (j + 1) > len(ans)):
                    ans = s[i - j:i + j + 2]
        return ans

6. Z 字形变换

题目描述
将一个给定字符串根据给定的行数,以从上往下、从左到右进行 Z 字形排列。

比如输入字符串为 “LEETCODEISHIRING” 行数为 3 时,排列如下:

L   C   I   R
E T O E S I I G
E   D   H   N

之后,你的输出需要从左往右逐行读取,产生出一个新的字符串,比如:“LCIRETOESIIGEDHN”。

请你实现这个将字符串进行指定行数变换的函数:

string convert(string s, int numRows);

示例 1:

输入: s = "LEETCODEISHIRING", numRows = 3
输出: "LCIRETOESIIGEDHN"

示例 2:

输入: s = "LEETCODEISHIRING", numRows = 4
输出: "LDREOEIIECIHNTSG"
解释:

L     D     R
E   O E   I I
E C   I H   N
T     S     G

c++题解:
(找规律) O(n)O(n)
这种按某种形状打印字符的题目,一般通过手画小图找规律来做。
我们先画行数是4的情况:
0    6    12
1  5 7  11 …
2 4  8 10
3    9
从中我们发现,对于行数是 n 的情况:
    1.对于第一行和最后一行,是公差为 2(n−1) 的等差数列,首项是 0 和 n−1;
    2.对于第 i 行(0<i<n−1),是两个公差为 2(n−1) 的等差数列交替排列,首项分别是 i 和 2n−i−2;
所以我们可以从上到下,依次打印每行的字符。
时间复杂度分析:每个字符遍历一遍,所以时间复杂度是O(n).

c++版

class Solution {
public:
    string convert(string s, int numRows) {
        string ans;
        if(numRows == 1) return s;
        for(int i = 0; i < numRows; i++){
            if(i == 0 || i == numRows - 1)
                for(int j = i; j < s.size(); j += 2 * numRows - 2)
                    ans += s[j];
            else{
                for(int j = i, k = 2 * numRows - 2 - i; j < s.size() || k < s.size(); j += 2 * numRows - 2, k += 2 * numRows - 2){
                    if(j < s.size())ans += s[j];
                    if(k < s.size()) ans += s[k];
                }

            }
        }
        return ans;
    }
};

python题解:
字符串 s 是以 Z 字形为顺序存储的字符串,目标是按行打印。
设 numRows 行字符串分别为 s 1 , s 2 , . . . , s n s_1, s_2 ,..., s_n s1,s2,...,sn ,则容易发现:按顺序遍历字符串 s 时,
每个字符 c 在 Z 字形中对应的 行索引 先从 s 1 s_1 s1 增大至 s n s_n sn ,再从 s n s_n sn 减小至 s 1 s_1 s1 …… 如此反复。
因此,解决方案为:模拟这个行索引的变化,在遍历 s 中把每个字符填到正确的行 res[i] 。
算法流程: 按顺序遍历字符串 s;
1.res[i] += c: 把每个字符 c 填入对应行 s i s_i si
2.i += flag: 更新当前字符 c 对应的行索引;
3.flag = - flag: 在达到 ZZ 字形转折点时,执行反向。

class Solution:
    def convert(self, s: str, numRows: int) -> str:
        if numRows < 2:
            return s
        ans = ["" for _ in range(numRows)]
        i, flag = 0, -1
        for c in s:
            ans[i] += c
            if i == 0 or i == numRows - 1:
                flag = -flag
            i += flag
        return "".join(ans)

未完待续。。。

 
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