每次做题需要检查一下的问题:

1.字母拼写。看看写着写着变量名是不是写偏了。

2.while循环 for循环 还有链表里面有没有移动,循环是否可以结束。

3.如果函数的参数比较多的话,检查下函数参数有没有填对,仔细想想。

N皇后问题详解

具体的思考思路如下:

1.数据结构的选择:

​ 选用什么数据结构可以模拟出一个棋盘。联想到Z型字符串,似乎对于这种问题,利用StringBuilder的list可以用来模拟一个字符串二维序列。

​ 为了解决这个问题,我们应当从一个空棋盘开始回溯:

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public List<List<String>> solveNQueens(int n) {
List<List<String>> res=new ArrayList<>();
List<StringBuilder> board=new ArrayList<>();//选取StringBuilder的list作为一个二维字符串序列的容器
for(int i=0;i<n;i++){
StringBuilder sb=new StringBuilder();
for(int j=0;j<n;j++){
sb.append(".");
}
board.add(sb);
}//初始化空棋盘
backTrack(res,board,0);
return res;//记得返回答案
}

2.怎么回溯?

回溯其实要解决如下的几个问题,或者说回溯可以问几个问题来引导自己的思路:

​ 1.什么时候终结自己的回溯,回溯每次改变的量是什么,回溯每次不变的行为是什么?

​ 回溯的终点应该是当最后一行的皇后都已经被选定,这个时候回溯达到终点。

​ 因此,回溯每次都要改变自己做选择的行数。

​ 对于每一行,每次都要做的行为是选取一列,保证该列的前提下,然后选取一个皇后。做完选择后,继续到下一行做选择。

注意:做完回溯之后的回退,这个多做几题就知道了。

因此可以写出下面的代码:

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void backTrack(List<List<String>> res,List<StringBuilder> board,int depth){
int size=board.size();
if(depth==board.size()){
List<String> ans=new ArrayList<>();
for(StringBuilder row:board){
ans.add(row.toString());
}
res.add(ans);
}
for(int i=0;i<size;i++){
if(!isValid(board,depth,i))continue;
board.get(depth).setCharAt(i,'Q');//注意这个api,自己没有记住
backTrack(res,board,depth+1);
board.get(depth).setCharAt(i,'.');
}
}

3.根据题目写有效性的判断:

对于同一行只有一个皇后,已经在回溯中写了。

要判断对角线和同一列的。注意,都只需要判断上方即可。

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boolean isValid(List<StringBuilder> board,int row,int col){
int size=board.size();
for(int i=0;i<row;i++){
if(board.get(i).charAt(col)=='Q')return false;
}

for(int i=row-1,j=col-1;i>=0&&j>=0;i--,j--){//千万要注意一下,这里的终止判断条件语句要用&&连接,自己之前之前直接用,连接了,低级错误
if(board.get(i).charAt(j)=='Q')return false;
}

for(int i=row-1,j=col+1;i>=0&&j<size;i--,j++){ //这个for循环里面的变量加减问题自己已经出现过多次错误了,自己一定要小心
if(board.get(i).charAt(j)=='Q')return false;
}
return true;
}

子集问题

依然是问自己几个问题:

1.回溯的终点在哪里?如何回溯?

这里一个重要的问题就是,回溯每次做的选择是什么,可能的选择是什么。

这里回溯的终点为当最后一个位置都已经确定的时候,即

depth==n的时候就可以返回一个答案了。

对于其中每一个位置,都有选或者不选两个选项,因此与普通回溯的for循环不同,就是一个push和一个pop的操作。

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public void backTrack(int[]nums,int depth,List<List<Integer> res,Deque<Integer> path){
int len=num.length;
if(depth==len){
res.add(new ArrayList<>(path));
}
path.push(nums[depth]);
backTrack(nums,depth+1,res,path);
path.pop(nums[depth]);
}

说明一下,Deque的实现类型最好用ArrayDeque。

组合总和问题

这道题我一开始没有看出来是使用回溯,所以想一想回溯应用的场景:

1.寻找所有可行解的问题,其本质是暴力查询,也就是回溯。

因此这道题应该是可以意识到要用回溯的。

依然问问回溯的问题:

回溯的终点在哪里,我们每次做什么动作:

​ 因为每次目标是凑到target,因此回溯的终点就是达到target或者已经超出了target。于是,在我们的回溯函数中,我们始终用target去减去候选值,当得到结果为负的时候,回溯就结束。

​ 每次做的动作就是选出一个数出来,这里要引入一个begin的思路。就是说,由于[1,1,2]和[1,2,1]是一样的,因此我们要利用for循环的方式,来保证我们选数是按照一定顺序的。同时要注意一点,就是我们选数是可以重复的,所以回溯往里面深入的时候,其实是没有量的变化的,我们依靠终结条件来跳出循环。

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class Solution {

public List<List<Integer>> combinationSum(int[] candidates, int target) {
List<List<Integer>> res=new ArrayList<>();
Deque<Integer> path=new ArrayDeque<>();
int len=candidates.length;
if(len==0)return res;

backTrack(candidates,target,0,res,path);//写这种好多参数的函数,一定要检查一下是否和下面的函数对应
return res;//不要忘记返回值
}
public void backTrack(int[] candidates,int target,int depth,List<List<Integer>> res,Deque<Integer> path){
if(target<0)return;
if(target==0){
res.add(new ArrayList<>(path));
}
for(int i=depth;i<candidates.length;i++){
path.addLast(candidates[i]);
backTrack(candidates,target-candidates[i],i,res,path);//回溯里这里传递的参量不要不动脑,稍微想一想
path.removeLast();
}
}
}
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class Solution {

public List<List<Integer>> combinationSum(int[] candidates, int target) {
List<List<Integer>> res=new ArrayList<>();
Deque<Integer> path=new ArrayDeque<>();
int len=candidates.length;
if(len==0)return res;
Arrays.sort(candidates);
backTrack(candidates,target,0,res,path);
return res;
}
public void backTrack(int[] candidates,int target,int depth,List<List<Integer>> res,Deque<Integer> path){
if(target<0)return;
if(target==0){
res.add(new ArrayList<>(path));
}
for(int i=depth;i<candidates.length;i++){
if(target-candidates[i]<0)break;
path.addLast(candidates[i]);
backTrack(candidates,target-candidates[i],i,res,path);
path.removeLast();
}
}
}//一个小优化,注意在哪里剪枝---先找到重复的地方

复原IP地址

这道题有很多的边界条件,因此需要做考虑。

终点条件非常简单,就是4个整数都选完了。

因此,其实就是有四层,每一层做选择的问题。并且有一个限制条件,就是每一层实际都最多选三个字母。

一些限制条件列举如下:

​ 1.如果0开头,该层就要结束。

​ 2.每一层内部for循环里面,是上限是depth+3

所以尝试写写backTrack:

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public void backTrack(int index,int depth,String s,StringBuilder path,List<String> res){
if(depth==4){
res.add(path.toString());
}

for(int i=index;i<index+3;i++){
//我自己在写的时候,写到这里卡住了。因为我还是沿袭以前的思路,,但是其实就是要把实际意义给抽象清楚,这次说的其实是截取一个范围。
}
}

下面是不考虑多余情况的一个backTrack:

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if(begin==len){
if(depth==4){
res.add(String.join(".", path));//记住这个连接的api
}
return;
}

for(int i=begin;i<begin+index;i++){
if(judgeIP(begin,i,))
}

22. 括号生成

这种生成所有可能符合条件的题目,还是应该想到回溯方法。

层数就是退出的条件。而每次做出的选择,就是是否选择)和(。一个小tip是在编程的时候想一想,一次选择的完整过程是怎样的。

如果不考虑说要列举所有的组合,一次过程可能是这样的:

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for(int i=0;i<n;i++){
path.add('(');
//中间插入递归
path.add(')');
}

但是解回溯问题一定注意的一点是,不要用for循环来推进层数。层数应该是由里面的递归来推进的。

在所有的题目中,每一层只关注这一层做的事情。比如这里,添加’(‘和’)’是一层里面的动作,外面就不要添加for循环了。

所以,一层里面的写法是:

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if(条件1){
选择1
递归
}

if(条件2){
选择2
递归
}

一定要注意,当一层完成一个决定,那么就应当向下面一层推进这个决定。

这道题的代码如下:

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class Solution {
public List<String> generateParenthesis(int n) {
List<String> res=new ArrayList<>();
StringBuilder path=new StringBuilder();

backTrack(n,path,res,0,0,0);
return res;
}

public void backTrack(int n,StringBuilder path,List<String> res,int depth,int open,int close){
if(depth==n){
res.add(path.toString());
return;
}
if(open<n){//这道题只有两个决定,对于做决定的代码,只要关注这个决定的影响即可。同时,if里面是决定的条件
path.append('(');//选择了(,因此准备添加
backTrack(n,path,res,depth,open+1,close);//推进决定
path.deleteCharAt(path.length()-1);//记住这个api,deleteCharAt,然后记住path.length()//返回
}
if(close<open){
path.append(')');
backTrack(n,path,res,depth+1,open,close+1);
path.deleteCharAt(path.length()-1);
}
}
}

做这种题目,一定记住检查一下递归有没有还原为原来的状态。

47. 全排列 II

对于此题,出现了重复的数字。其实很容易也更应该想到的,就是先做一个排序。其实对这道题有启发的是三数之和。

150. 逆波兰表达式求值

这道题是栈的应用。

但是关键是要自己可以模拟出逆波兰表达式的解法。

注意代码如何写会比较清晰。

1.如果遇到数字,那么入栈。

2.如果遇到操作符,就将两个数字出栈,然后根据操作符对数字进行运算。将运算的结果入栈。

这里注意审题,tokens是字符串形式

所以代码如下(官方题解):

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class Solution {
public int evalRPN(String[] tokens) {
Deque<Integer> stack = new LinkedList<Integer>();
int n = tokens.length;
for (int i = 0; i < n; i++) {
String token = tokens[i];
if (isNumber(token)) {
stack.push(Integer.parseInt(token));//记住parseInt函数
} else {
int num2 = stack.pop();
int num1 = stack.pop();
switch (token) { //switch case的写法自己也不熟
case "+":
stack.push(num1 + num2);
break;// 注意这里的break
case "-":
stack.push(num1 - num2);
break;
case "*":
stack.push(num1 * num2);
break;
case "/":
stack.push(num1 / num2);
break;
default:
}
}
}
return stack.pop();
}

public boolean isNumber(String token) {
return !("+".equals(token) || "-".equals(token) || "*".equals(token) || "/".equals(token));
}
}

自己的代码如下:

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class Solution {
public int evalRPN(String[] tokens) {
int len=tokens.length;
Deque<Integer> stack=new ArrayDeque<>();
for(int i=0;i<len;i++){
String str=tokens[i];
if(isNum(str)){
stack.push(Integer.parseInt(str));
}else{
int num1=stack.pop();
int num2=stack.pop();
switch(str){
case "-":stack.push(num2-num1);break;
case "/":stack.push(num2/num1);break;
case "+":stack.push(num1+num2);break;
case "*":stack.push(num1*num2);break;
}
}
}
return stack.pop();
}
public boolean isNum(String str){
if("*".equals(str)||"+".equals(str)||"-".equals(str)||"/".equals(str))return false;
else return true;
}
}

198. 打家劫舍

关键是要明白一个道理,对于第i个房子,可以选择不偷。

动态规划一个要点是明确当前可以做的动作,以及如何正确清晰表现当前可以做的动作。

124. 二叉树中的最大路径和

1.每个动作的返回值是什么?记录改变值是怎样的?

2.递归的终止是什么?

路径 被定义为一条从树中任意节点出发,沿父节点-子节点连接,达到任意节点的序列。同一个节点在一条路径序列中 至多出现一次 。该路径 至少包含一个 节点,且不一定经过根节点。

路径和 是路径中各节点值的总和。

给你一个二叉树的根节点 root ,返回其 最大路径和 。

最大路径和:注意不一定经过根节点。

对于根节点这个点来说,其希望得到的是最大值是

root.val+maxLeft+maxRight。

但是完全可能出现不经过根节点的情况。这个时候最大值可能是left.val+left.left.val+left.right.val。

这里要注意到,maxLeft本质是什么。maxLeft本质是选择放弃掉root.left的边。

所以,每个节点要计算:

​ 包含当前节点的最大值–该值和max变量比较

​ 当前节点可能的返回值–该值为了计算上层的值

同时要注意到返回值可能为负数,因此要和0做一个比较以舍去。

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class Solution {
private int max=Integer.MIN_VALUE;
public int maxPathSum(TreeNode root) {
if(root==null)return 0;
getMax(root);
return max;
}

public int getMax(TreeNode root){
if(root==null)return 0;
int left=Math.max(getMax(root.left),0);
int right=Math.max(getMax(root.right),0);

int returnVal=Math.max(root.val+left,root.val+right);
int maxVal=Math.max(returnVal,root.val+left+right);

max=Math.max(maxVal,max);
return returnVal;
}
}

49. 字母异位词分组

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class Solution {
public List<List<String>> groupAnagrams(String[] strs) {
/*
1.取出String中的每个string
2.将String变成charArray
3.排序。
4.用map放下key和value
5.将map同一个key下面的value返回
*/

HashMap<String,List<String>> map=new HashMap();
for(String str:strs){
char[] charArray=str.toCharArray();
Arrays.sort(charArray);
//String str1=charArray.toString(); 这个写法不对诶,hashMap里面的String相等是要自己定义吗
String str1=new String(charArray);
List<String> list=map.getOrDefault(str1,new ArrayList<String>());
list.add(str);
map.put(str1,list);

}
List<List<String>> res=new ArrayList<>();

for(List<String> val:map.values()){
res.add(val);
}
return res;
}
}

718. 最长重复子数组

对于一开始没有思路的题目,要学会使用暴力解法解题,然后分析暴力解法的问题,然后进行优化。

如果不考虑时间复杂度,我会怎么想这道题呢?

我会从A数组的第一个字母开始,遍历A数组字母,然后与B数组字母比较,最后获得最长的数组的长度并记录下来,伪代码如下所示:

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对于A数组的元素:
对于B数组的元素:
如果相等 计数器++
A数组的指针和B数组的指针加加
如果不等 计数器清零 然后A数组又从头开始

这个时候考虑移动A的位置,让A可以错位和B比较:

​ 1.若A的长度为i,B的长度为m。

​ 2.则A可以以B起点0的位置到B起点m的位置比较。

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public int sameLength(int[] nums1,int []nums2,int addA,int addB,int len){
int ret=0;

for(int i=0;i<len;i++){//对于数组问题,一定要考虑到的是可以访问的边界
int count=0;
while(nums[addA+i]==nums[addB+i]){
count++;
}
ret=Math.max(ret,count);
}
return ret;
}

外层的函数为:

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#### [239. 滑动窗口最大值](https://leetcode-cn.com/problems/sliding-window-maximum/)

由于需要记录滑动窗口的最大值,考虑维护一个优先队列,队列维护值和索引两个量。按照值的大小进行排序。



开始将前K个数放入队列中,然后扩展窗口。扩展的过程中,添加新的数到队列中,然后获取队列的头部到答案中,但是要注意,对于索引已经不在窗内的值直接丢弃,直到数被包含在窗口内。



所以:

1.建立优先队列。

2.将K个数放入优先队列。

3.对优先队列的每个数,如果队首的数在范围内,添加队首的数到答案;如果不在范围,一直出队,直到队首的数在窗内。



```java
class Solution {
public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {
PriorityQueue<int[]> priorityQueue=new PriorityQueue<int[]>((pair1,pair2)->{
return pair1[0]==pair2[0]?pair2[1]-pair2[1]:pair2[0]-pair1[0];
});//记忆这里的lambda表达式,这里lambda实现了匿名类的方法之后直接就替代了匿名类
int len=nums.length;

for(int i=0;i<k;i++){
priorityQueue.offer(new int[]{nums[i],i});
}

int[] ans=new int[len-k+1];
ans[0]=priorityQueue.peek()[0];
for(int i=k;i<len;i++){
priorityQueue.offer(new int[]{nums[i],i});
while(priorityQueue.peek()[1]<i-k+1){
priorityQueue.poll();
}
ans[i-k+1]=priorityQueue.peek()[0];
}
return ans;
}

}

76. 最小覆盖子串

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class Solution {
public String minWindow(String s, String t) {
int[] need=new int[128];
int[] windows=new int[128];

/*
1.t为被覆盖的。
2.维护一个need数组,记录t中每个字符的个数
3.从left=0,right=0开始开始遍历s,对于扩大窗口的时候,判断进入窗口的字符:
1.如果是need中的元素,那么windows对应++,并且检验一下是否符合条件了
2.如果不是need中的元素,那么直接移动
4.当判断已经符合条件的时候,此时缩小窗口,left++,对于移出窗口的元素,如果不是need中的元素,可以继续;如果是,那么就要处理windows并处理符合的状态
*/
int left=0;
int right=0;
char[] tArray=t.toCharArray();
for(char ch:tArray){
need[ch]++;
}
char[] sArray=s.toCharArray();
int count=0;
int start=0;
int end=0;
int maxL=s.length()+1;
while(right<s.length()){
if(need[sArray[right]]>windows[sArray[right]]){
count++;//如果此时windows还没有对应填满,此时会增加一个计数
}
windows[sArray[right]]++;
right++;
while(count==t.length()){//当窗口符合条件
if(right-left<maxL){
maxL=right-left;
start=left;
end=right;
}
if(need[sArray[left]]==windows[sArray[left]])count--;//注意这里,只有当如果将left移出去就会使得不符合条件的时候,才需要跳出循环
windows[sArray[left]]--;
left=left+1;
}

}
if(maxL==s.length()+1)return "";
return s.substring(start,end);
}
}

160. 相交链表

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public class Solution {
public ListNode getIntersectionNode(ListNode headA, ListNode headB) {
if (headA == null || headB == null) {
return null;
}
ListNode pA = headA, pB = headB;
while (pA != pB) {
pA = pA == null ? headB : pA.next;
pB = pB == null ? headA : pB.next;
}
return pA;
}
}

19. 删除链表的倒数第 N 个结点

478. 在圆内随机生成点

代码出现错误的点:变量名写着写着就忘记了~依靠自动补全补错变量名,记住random的api

首先是要记住一些api,比如Math.pow(num,2);再比如Math.random()

Math.random()生成[0,1)的double类型数据。

由于生成的范围都是正方形,所以对于正方形外面的要丢弃。

当然,也可以考虑用极坐标来解决问题。但是要注意极坐标在选取半径的长度的时候,半径的长度也应该符合概率分布。由于圆的面积是r^2,因此半径的概率分布应该是double d = rad * Math.sqrt(Math.random());

用第一种方法就够了吧:

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class Solution {
private double radius;
private double x_center;
private double y_center;

public Solution(double radius, double x_center, double y_center) {
this.radius=radius;
this.y_center=y_center;
this.x_center=x_center;
}

public double[] randPoint() {
double x_ans=0;
double y_ans=0;
double x_start=x_center-radius;
double y_start=y_center-radius;
double distance=0;
do{
x_ans=x_start+radius*2*Math.random();
y_ans=y_start+radius*2*Math.random();
double x_distance=Math.pow((x_ans-x_center),2);
double y_distance=Math.pow((y_ans-y_center),2);
distance=Math.sqrt(x_distance+y_distance);
}while(distance>radius);
return new double[]{x_ans,y_ans};
}
}

/**
* Your Solution object will be instantiated and called as such:
* Solution obj = new Solution(radius, x_center, y_center);
* double[] param_1 = obj.randPoint();
*/

136. 只出现一次的数字

java中的异或: ^

739. 每日温度

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class Solution {
public int[] dailyTemperatures(int[] temperatures) {
/*
1.单调栈的思路。
2.对于还没有找到更高温度的,想要将该值存储起来。因此考虑用栈。

1.维护一个栈,对于一个元素,先入栈,然后比较后一个元素和该元素索引对应值。如果新元素较大,那么就将旧元素出栈,然后返回结果。
*/
Deque<Integer> stack=new ArrayDeque<>();
int len=temperatures.length;
int[] result=new int[len];
for(int i=0;i<len;i++){
while(!stack.isEmpty()&&temperatures[i]>temperatures[stack.peek()]){//是peek不是peak
int index=stack.pop();//注意语法
result[index]=i-index;
}
stack.push(i);//注意语法
}
return result;

}
}

剑指 Offer 53 - I. 在排序数组中查找数字 I

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class Solution {
public int search(int[] nums, int target) {
if(nums.length==0)return 0;
int left=returnLeft(nums,target);
int right=returnRight(nums,target);

return right-left+1;
}
public int returnLeft(int[] nums,int target){
int left=0;
int right=nums.length-1;

while(left<=right){
int mid=left+(right-left)/2;
if(nums[mid]>=target){
right=mid-1;
}else{
left=mid+1;
}
}
if(left>=nums.length||nums[left]!=target)return -1;
return left;
}

public int returnRight(int[] nums,int target){
int left=0;
int right=nums.length-1;

while(left<=right){
int mid=left+(right-left)/2;
if(nums[mid]<=target){
left=mid+1;
}else{
right=mid-1;
}
}
if(right<0||nums[right]!=target)return -2;//注意对范围的判断
return right;//这道题出现的一个错误是括号的位置放置错误
}
}

410. 分割数组的最大值

发现有些题解是讲得真清楚。https://www.bilibili.com/video/BV1rb411T7dR?from=search&seid=5879260362287173147

没有状态的时候就看看视频呗。思路很巧妙,记忆题。

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class Solution {
public int splitArray(int[] nums, int m) {
int len=nums.length;
int max=0;
int sum=0;

for(int num:nums){
max=Math.max(max,num);
sum+=num;
}

int low=max;//集合的值最小是max
int high=sum;//这里主要要记住的就是low和high的赋值

while(low<high){ //这个二分搜索的边界是怎么写的值得注意,自己没有写对
int mid=low+(high-low)/2;
int piecies=split(nums,mid);
if(piecies>m){
low=mid+1;
}else{
high=mid;
}
}
return high;
}

public int split(int[]nums,int count){
int piecies=1;
int sum=0;
for(int num:nums){
if(sum+num>count){
sum=0;
piecies++;
}
sum+=num;
}
return piecies;
}

}
//上述解法比较固定,只能针对这道题。其实就是有一个可能的返回范围,然后进行猜数,这种返回一定范围内答案的题目可以考虑使用二分搜索,然后再计算块数的时候自己还是犯了错误,还是要小心

528. 按权重随机选择

此题实际上也是一道记忆体,因为要理解题目的意思。这里将题目的意思翻译一下:

比如说给一个数组:[1,2,7,2]

这里的意思是选择下标为1的概率是1/(1+2+7+2)。

这里我们考虑在0-sum-1的范围内随机生成一个数,其实就是实现了这里的1/sum。

由于每个数都有不同的权重,因此,我们希望,如果随机生成的randomInt在不同的范围内,对应不同的下标。以上面的数组为例:

1对应的应该是0这个数。

而2对应的是1,2这两个数。

7对应的是3,4,5,6,7,8,9这7个数。

因此,当在一定范围内产生数据之后,后面其实就是判断范围的事情了。

同时,我们观察到,判断范围的是累加和数组,比如上面。

[0,1,3,10,12]

如果是0,1,3,10取==号时是0,1,2,3这三个下标,

同时往下取。即找右边界。

29. 两数相除

这道题也主要是记忆这个方法。就是可以将数写成div*2的次幂组合的形式。

然后通过逐次减去对应的指数即

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while(a>=b){
while(a<b<<shift){//用上面的例子相当于是先减去4*2^2,然后减去4*2^1.类推
shift--;
}
a=a-b<<shift;
res+=1<<shift;
}

25. K 个一组翻转链表

思路其实还比较简单,见注释,不过有很多可能错误的细节:

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/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode() {}
* ListNode(int val) { this.val = val; }
* ListNode(int val, ListNode next) { this.val = val; this.next = next; }
* }
*/
class Solution {
public ListNode reverseKGroup(ListNode head, int k) {
/*
1.用递归的思路解决这个问题。
2.首先分段,找到k个节点。
3.对于k个节点做反转,传入k个节点的首节点以及后面的尾节点,返回头节点。
4.对后面递归做这个动作,需要保证前面一段的尾部连接到后面的递归返回的头节点中
*/
ListNode cur=head;
for(int i=k;i>0;i--){
if(cur==null)return head;
cur=cur.next;

}
ListNode tail=cur;
ListNode returnHead=reverse(head,tail);
head.next=reverseKGroup(tail,k);
return returnHead;
}

public ListNode reverse(ListNode head,ListNode tail){
ListNode pre=null;
ListNode next=null;
while(head!=tail){
next=head.next;
head.next=pre;
pre=head;
head=next;
}
return pre;
}
}

232. 用栈实现队列

92. 反转链表 II

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/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode() {}
* ListNode(int val) { this.val = val; }
* ListNode(int val, ListNode next) { this.val = val; this.next = next; }
* }
*/
class Solution {
public ListNode reverseBetween(ListNode head, int left, int right) {
/*
1.预留下pre节点,可以申请一个dummyHead
2.返回一个头结点,可以被预留的节点返回
3.预留下尾部节点最后反转的时候最后指向尾部节点
*/
if(right==left)return head;
ListNode dummyHead=new ListNode(0);
dummyHead.next=head;
ListNode pre=dummyHead;
ListNode leftNode=dummyHead.next;
ListNode rightNode=dummyHead.next;
while(left-1>0){
leftNode=leftNode.next;
pre=pre.next;
left--;
}
while(right-1>0){
rightNode=rightNode.next;
right--;
}
ListNode tail=rightNode.next;
reverse(leftNode,tail);
pre.next=rightNode;
return dummyHead.next;
}
public void reverse(ListNode LeftNode,ListNode tail){
ListNode pre=tail;
ListNode cur=LeftNode;
ListNode next=LeftNode.next;
while(cur!=tail){
cur.next=pre;
pre=cur;
cur=next;
next=cur.next;
}

}
}

23. 合并K个升序链表

143. 重排链表

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/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode() {}
* ListNode(int val) { this.val = val; }
* ListNode(int val, ListNode next) { this.val = val; this.next = next; }
* }
*/
class Solution {
public void reorderList(ListNode head) {
/*
1.找到中点。
2.反转链表
3.连接链表
*/
if(head==null)return;
ListNode mid=findMid(head);
ListNode secondHead=mid.next;
mid.next=null;

secondHead=reverse(secondHead);
ListNode cur1=head;
ListNode cur2=secondHead;
while(cur1!=null&&cur2!=null){
ListNode next1=cur1.next;
ListNode next2=cur2.next;
cur1.next=cur2;
cur2.next=next1;
cur1=next1;
cur2=next2;
}
}

public ListNode findMid(ListNode head){
ListNode slow=head;
ListNode fast=head;
while(fast!=null&&fast.next!=null){
slow=slow.next;
fast=fast.next.next;
}
return slow;
}

public ListNode reverse(ListNode head){
ListNode pre=null;
ListNode cur=head;
while(cur!=null){
ListNode next=cur.next;
cur.next=pre;
pre=cur;
cur=next;
}
return pre;
}
}

分而治之解决问题。

155. 最小栈

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class MinStack {

/*
1.使用两个栈,一个对数据进行监控,一个对当前最小值进行监控。
*/

Deque<Integer> minStack;
Deque<Integer> stack;
/** initialize your data structure here. */
public MinStack() {
minStack=new ArrayDeque<Integer>();
stack=new ArrayDeque<Integer>();
}

public void push(int val) {
stack.push(val);
if(minStack.isEmpty()||val<=minStack.peek()){
minStack.push(val);
}

}

public void pop() {
int num=stack.pop();
if(num==minStack.peek()){
minStack.pop();//代码尽量写规范,自己这里写得不规范然后就报错了
/*
之前的写法:
if(minStack.peek()==stack.pop()){
minStack.pop();出现了错误,是什么原因
}



*/
}
}

public int top() {
return stack.peek();
}

public int getMin() {
return minStack.peek();
}
}

/**
* Your MinStack object will be instantiated and called as such:
* MinStack obj = new MinStack();
* obj.push(val);
* obj.pop();
* int param_3 = obj.top();
* int param_4 = obj.getMin();
*/

234. 回文链表

很简单的题目,但是没有注意细节,没有想清楚就可能卡住半天。

下面是错误解法:

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/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode() {}
* ListNode(int val) { this.val = val; }
* ListNode(int val, ListNode next) { this.val = val; this.next = next; }
* }
*/
class Solution {
public boolean isPalindrome(ListNode head) {
ListNode mid=findMid(head);
mid=reverse(mid.next);
ListNode cur1=head;
ListNode cur2=mid;

while(cur1!=null&&cur2!=null){
if(cur1.val!=cur2.val)return false;
cur1=cur1.next;
cur2=cur2.next;
}
if(cur1!=null||cur2!=null)return false;//千万要注意,这个时候链表又没有断开,不能用这种方法判断
return true;

}

public ListNode findMid(ListNode head){
ListNode fast=head;
ListNode slow=head;
while(fast.next!=null&&fast.next.next!=null){
fast=fast.next.next;
slow=slow.next;
}

return slow;//这里返回的是什么用例子想一下
}

public ListNode reverse(ListNode head){
ListNode pre=null;
ListNode cur=head;
while(cur!=null){
ListNode next=cur.next;
cur.next=pre;
pre=cur;
cur=next;
}
return pre;
}
}

165. 比较版本号

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class Solution {
public int compareVersion(String version1, String version2) {
String[] nums1 = version1.split("\\.");
String[] nums2 = version2.split("\\.");
int n1 = nums1.length, n2 = nums2.length;

// compare versions
int i1, i2;
for (int i = 0; i < Math.max(n1, n2); ++i) {
i1 = i < n1 ? Integer.parseInt(nums1[i]) : 0;
i2 = i < n2 ? Integer.parseInt(nums2[i]) : 0;//记住API,前导0直接忽略
if (i1 != i2) {
return i1 > i2 ? 1 : -1;
}
}
// the versions are equal
return 0;
}
}


32. 最长有效括号

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class Solution {
public int longestValidParentheses(String s) {
int left = 0, right = 0, maxlength = 0;
for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
if (s.charAt(i) == '(') {
left++;
} else {
right++;
}
if (left == right) {
maxlength = Math.max(maxlength, 2 * right);
} else if (right > left) {
left = right = 0;
}
}
left = right = 0;//注意两个过程切换的时候需要做的一个初始化过程
for (int i = s.length() - 1; i >= 0; i--) {
if (s.charAt(i) == '(') {
left++;
} else {
right++;
}
if (left == right) {
maxlength = Math.max(maxlength, 2 * left);
} else if (left > right) {
left = right = 0;
}
}
return maxlength;
}
}

作者:LeetCode-Solution
链接:https://leetcode-cn.com/problems/longest-valid-parentheses/solution/zui-chang-you-xiao-gua-hao-by-leetcode-solution/
来源:力扣(LeetCode)
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

468. 验证IP地址

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class Solution {
public String validIPAddress(String IP) {
IP=IP.toLowerCase();
/*
1.判断ipv4和ipv6.
2.ipv4
4组
0-255 但是注意不会用0开头
用.分隔
3.ipv6
8组
16进制
最多4个字母
:分割

*/
if(IP.contains(".")){
String[] str=IP.split("\\.",-1);//这里注意,limit=-1的情况下,这里会尽可能分割,包括分割长度为0的情况
if(str.length!=4)return "Neither";
for(int i=0;i<4;i++){//不允许0开头,不超过255
String s=str[i];
if(s.length()==0||s.charAt(0)=='0'&&s.length()>1||s.length()>3)return "Neither";
for(int j=0;j<s.length();j++){
char ch=s.charAt(j);
if(ch>='0'&&ch<='9')continue;
else return "Neither";
}
int num=Integer.parseInt(s);
if(num<0||num>255)return "Neither";
}
return "IPv4";
}else if(IP.contains(":")){
String[] str=IP.split(":",-1);
if(str.length!=8)return "Neither";
for(int i=0;i<8;i++){
if(!isDigit(str[i]))return "Neither";
int len=str[i].length();
if(len==0||len>4)return "Neither";
}
return "IPv6";

}else return "Neither";
}

public boolean isDigit(String str){
char[] charArray=str.toCharArray();
for(char ch:charArray){
if(ch<='9'&&'0'<=ch||ch>='a'&&ch<='f')continue;
else return false;
}
return true;

}


}

221. 最大正方形

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class Solution {
public int maximalSquare(char[][] matrix) {
if(matrix==null||matrix[0].length==0)return 0;
int row=matrix.length;
int col=matrix[0].length;
int[][] dp=new int[row+1][col+1]; //注意这里dp预留一个1的写法,根据dp的转移式子列写dp方程
int max=0;

for(int i=1;i<=row;i++){
for(int j=1;j<=col;j++){
if(matrix[i-1][j-1]=='1'){
dp[i][j]=Math.min(dp[i-1][j],Math.min(dp[i][j-1],dp[i-1][j-1]))+1;
}
max=Math.max(max,dp[i][j]);
}
}
return max*max;
}
}

可以练习一下1277. 统计全为 1 的正方形子矩阵,其实是一样的解法。

128. 最长连续序列

本质是利用了set这个数据结构的查找优势来简化了步骤。

但是要注意一个trick:

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class Solution {
public int longestConsecutive(int[] nums) {
if(nums.length==0)return 0;
HashSet<Integer> set=new HashSet<>();

for(int num:nums){
set.add(num);
}
int max=1;
for(int num:nums){

if(set.contains(num-1))continue;//对于之前遍历过的,要记得省略
int currentNum=num;
int currentLength=1;
while(set.contains(currentNum+1)){
currentLength++;
currentNum++;
}
max=Math.max(max,currentLength);
}
return max;
}
}

227. 基本计算器 II

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class Solution {
// 使用 map 维护一个运算符优先级
// 这里的优先级划分按照「数学」进行划分即可
Map<Character, Integer> map = new HashMap<>(){{
put('-', 1);
put('+', 1);
put('*', 2);
put('/', 2);
put('%', 2);
put('^', 3);
}};
public int calculate(String s) {
// 将所有的空格去掉
s = s.replaceAll(" ", "");//ATTENTION
char[] cs = s.toCharArray();
int n = s.length();
// 存放所有的数字
Deque<Integer> nums = new ArrayDeque<>();
// 为了防止第一个数为负数,先往 nums 加个 0
nums.addLast(0);
// 存放所有「非数字以外」的操作
Deque<Character> ops = new ArrayDeque<>();
for (int i = 0; i < n; i++) {
char c = cs[i];
if (c == '(') {
ops.addLast(c);
} else if (c == ')') {
// 计算到最近一个左括号为止
while (!ops.isEmpty()) {
if (ops.peekLast() != '(') {
calc(nums, ops);
} else {
ops.pollLast();
break;
}
}
} else {
if (isNumber(c)) {
int u = 0;
int j = i;
// 将从 i 位置开始后面的连续数字整体取出,加入 nums
while (j < n && isNumber(cs[j])) u = u * 10 + (cs[j++] - '0');
nums.addLast(u);
i = j - 1;
} else {

// 有一个新操作要入栈时,先把栈内可以算的都算了
// 只有满足「栈内运算符」比「当前运算符」优先级高/同等,才进行运算
while (!ops.isEmpty() && ops.peekLast() != '(') {
char prev = ops.peekLast();
if (map.get(prev) >= map.get(c)) {
calc(nums, ops);
} else {
break;
}
}
ops.addLast(c);
}
}
}
// 将剩余的计算完
while (!ops.isEmpty()) calc(nums, ops);
return nums.peekLast();
}
void calc(Deque<Integer> nums, Deque<Character> ops) {
if (nums.isEmpty() || nums.size() < 2) return;
if (ops.isEmpty()) return;
int b = nums.pollLast(), a = nums.pollLast();
char op = ops.pollLast();
int ans = 0;
if (op == '+') ans = a + b;
else if (op == '-') ans = a - b;
else if (op == '*') ans = a * b;
else if (op == '/') ans = a / b;
else if (op == '^') ans = (int)Math.pow(a, b);
else if (op == '%') ans = a % b;
nums.addLast(ans);
}
boolean isNumber(char c) {
return Character.isDigit(c);
}
}

必须反复练习,孰能生巧。

下面是switch语句的语法:

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switch(grade)//直接加大括号,不加引号
{
case 'A' :
System.out.println("优秀");
break;
case 'B' :
case 'C' :
System.out.println("良好");
break;
case 'D' :
System.out.println("及格");
break;
case 'F' :
System.out.println("你需要再努力努力");
break;
default :
System.out.println("未知等级");
}

出现的错误:

1.hashmap的初始化语句出错。注意如何初始化。

2.swtich拼写错误,语法不熟悉。

3.有一个函数忘记实现了。

不熟练的点:对连续数的处理。以及对符号进栈时候的处理。要加强练习。

15. 三数之和

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class Solution {
public List<List<Integer>> threeSum(int[] nums) {
List<List<Integer>> ans=new ArrayList<>();

int length=nums.length;
if(length<3){
return ans;
}

Arrays.sort(nums);

for(int i=0;i<length-2;i++){ //注意是length-2
if(nums[i]>0)break;
if(i>0&&nums[i]==nums[i-1]){
continue;
}
int left=i+1;
int right=length-1;

while(left<right){

if(nums[i]+nums[left]+nums[right]==0){
ans.add(List.of(nums[i],nums[left],nums[right]));//注意该语法

while(left<right&&nums[left]==nums[left+1])left++;
while(left<right&&nums[right]==nums[right-1])right--;
left++;
right--;//这里忘记了移动指针,要分清楚每一步做了什么事情

}else if(nums[i]+nums[left]+nums[right]<0){
left++;
}else{
right--;
}
}
}
return ans;
}
}

记忆点:

​ 三数之和的难点在于去重复的设计。这里的策略是:

​ 对于基准的外层的第一个数字i,是采用先去重,再使用的策略,就是说使用第一个有效的数字。

​ 对于外层的left和right,则首先将符合条件的加入,然后一直往后推进直到不重复。这里可能难想一点。

然后是一个kpi。 res.add(List.of(nums[i],left,right));

然后是指针移动题目,要分清楚每个if else 做的事情,不要忘记移动指针。

460. LFU 缓存

题意描述:

1.常数时间查找到节点: map存储节点。

2.常数时间更改节点。

3.插入节点时候做判断:

​ 1.排除最不常使用项目。[建立频率和双向链表映射]

​ 2.使用最不常使用中的最久不使用项目。[插入双向链表]

实现两个函数:

​ get:

​ 1.如果map有,

​ 将节点的cnt++;

​ 在原来的链表删除; 1链表删除。2.map删除。

​ 添加新的链表 1.添加链表。2.添加map。

​ 2.否则返回-1;

​ put:

​ 1.如果map有:

​ 1.获取节点。

​ 3.删除原来的节点,记录使用的频率。

​ 4.原来的频率加1,更新值,形成新的节点。

​ 5.新的节点插入新的频率链表。

​ 2.如果map没有:

​ 1.创建新节点,频率为1.

​ 2.插入频率为1的节点。

​ 3.判断容量是否超标。

​ 4.如果超出容量,则依据使用频率遍历列表,取出列表中的尾部节点。注意取出之后跳出。

LFU 的数据结构:

1.两个map。分别是key—node和key-list。

2.list是双向链表。

3.get操作:

​ 1.如果没有,返回-1;

​ 2.如果有,首先返回值,然后做更新操作。

​ 3.node的频率加1.

​ 4.将node从原来的list中移除。

​ 5.将node添加到现在对应的频率Dlist中。

4.put操作:

​ 1.如果已经有了,做更新操作。同时执行get即可。

​ 2.如果没有

​ 1.生成node,将node添加到频率为1的队列中。(头插入

​ 2.如果出现了capacity溢出的情况,

​ 3.如果队列为1的队列长度》1,删除队列为1 的节点,删除尾部

​ 4.如果队列为1 的队列长度为1,那么就往高频率的队列往上查找。

​ 5.特殊情况:如果capacity==0,那么就不管如何直接返回。

这里需要分析一下错误原因,之前错误的有两点:

1.一点是在remove里面管辖了map的操作,导致逻辑错误。

2另外一点是在get里面操作了节点的cnt。

因此,规定可以操作的范围是必要的。

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package leetcodeTest;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class leetcodeLFU {
static class LFUCache {
class Node{
int val;
int key;
int cnt;
Node pre;
Node next;
public Node(int key,int val){
this.val=val;
this.cnt=1;
this.key=key;
}
}

class Dlist{
Node head;
Node tail;
int len;
public Dlist(){
head=new Node(-1,0);
tail=new Node(-1,0);
head.next=tail;
tail.pre=head;
len=0;
}

public void remove(Node node){
len=len-1;
//nMap.remove(node.key);
Node pre=node.pre;
Node next=node.next;
pre.next=next;
next.pre=pre;
}

public void add(Node node){
node.next=head.next;
head.next.pre=node;
node.pre=head;
head.next=node;
len=len+1;
}
}

int capacity;
int size;

Map<Integer,Node> nMap;
Map<Integer,Dlist> fMap;


public LFUCache(int capacity) {
this.capacity=capacity;
size=0;
nMap=new HashMap<>();
fMap=new HashMap<>();
fMap.put(1,new Dlist());
}

public int get(int key) {
if(!nMap.containsKey(key))return -1;
else{
Node node=nMap.get(key);
int preF=node.cnt;
node.cnt++;//2
Dlist preList=fMap.get(preF);
// preList.remove(node);//注意长度


Dlist curList=fMap.getOrDefault(node.cnt,new Dlist());
curList.add(node);//注意长度

fMap.put(node.cnt,curList);

return node.val;
}
}

public void put(int key, int value) {
if(nMap.containsKey(key)){
Node node=nMap.get(key);
node.val=value;
//node.cnt++;
get(node.key);
}else{
size++;
Dlist list1=fMap.get(1);
Node node=new Node(key,value);
list1.add(node);
nMap.put(key,node);
if(size>capacity){
if(list1.len>1){
list1.remove(list1.tail.pre);//注意也要从nMap中删除,长度要记得变化
nMap.remove(node.key);
size--;
return;
}
for(int i=2;i<=fMap.size();i++){
Dlist list=fMap.get(i);
if(list.len>=1){
list.remove(list.tail.pre);
nMap.remove(node.key);
break;
}
}
size--;
}

}
}
}

/**
* Your LFUCache object will be instantiated and called as such:
* LFUCache obj = new LFUCache(capacity);
* int param_1 = obj.get(key);
* obj.put(key,value);
*/
public static void main(String[] args) {
LFUCache testCache = new LFUCache(2);
testCache.put(1,1);
testCache.put(2,2);
// testCache.get(1);
// get1=testCache.get(1);
testCache.put(2,1);
testCache.put(4,4);
//testCache.get(2);

}
}

43. 字符串相乘

要记忆一下相乘的策略。

这里输入是n,m位的数组,两个数组相乘的结果最多是m+n位:

​ 对于每一位,乘积的结果可能为2位数。2位数的个位放置在i+j+1的位置,十位放置在i+j的位置。

然后遵守答案,应该从前往后遍历,去掉可能存在的前导0。

不知道哪里错了:

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class Solution {
public String multiply(String num1, String num2) {
int len1=num1.length();
int len2=num2.length();
if(len1==0||len2==0)return null;
char[] num1Array=num1.toCharArray();
char[] num2Array=num2.toCharArray();

char[] res=new char[len1+len2];

Arrays.fill(res,'0');

for(int i=len1-1;i>0;i--){//这里要取到0,弄错了,没有加等号
for(int j=len2-1;j>0;j--){
int multiAns=(num1Array[i]-'0')*(num2Array[j]-'0')+(res[i+j+1]-'0');
res[i+j+1]=(char)(multiAns%10+'0');
res[i+j]=(char)(multiAns/10+res[i+j]);//注意想清楚乘法,多位相乘到底是什么情况
}
}

boolean seen=false;

StringBuilder sb=new StringBuilder();

for(int i=0;i<len1+len2;i++){
if(res[i]=='0'&&!seen)continue;
sb.append(res[i]);
seen=true;
}

return sb.length()==0?"0":sb.toString();
}
}
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class Solution {
public String multiply(String num1, String num2) {
int len1=num1.length();
int len2=num2.length();
if(len1==0||len2==0)return null;
char[] num1Array=num1.toCharArray();
char[] num2Array=num2.toCharArray();

char[] res=new char[len1+len2];

Arrays.fill(res,'0');

for(int i=len1-1;i>=0;i--){
for(int j=len2-1;j>=0;j--){
int num1Temp=(int)(num1Array[i]-'0');
int num2Temp=(int)(num2Array[j]-'0');
int temp=num1Temp*num2Temp+(int)(res[i+j+1]-'0');
int tempFirst=temp%10;
int tempSecond=temp/10;
res[i+j+1]=(char)(tempFirst+'0');
res[i+j]=(char)(tempSecond+'0'+res[i+j]-'0');
}
}

boolean seen=false;

StringBuilder sb=new StringBuilder();


for(int i=0;i<len1+len2;i++){
if(res[i]=='0'&&!seen)continue;
sb.append(res[i]);
seen=true;
}

return sb.length()==0?"0":sb.toString();
}
}

错误原因:

​ 1.for循环的终止条件写错。查了很久还是没查出来。

​ 2.乘法少想了一位。

498. 对角线遍历

方向遍历题目。主要是考察细节和细心。不要怕麻烦,将矩阵的搜索移动用几个固定的算法给描述出来。

类比的想法是第54题,可以一起看看。

这里相当于试探查找。首先找到1,这个时候方向是斜向上的。然后到边界之后,开始尝试向右,向右如果在边界中,那么方向换向。然后再找。

简单描述如下:

​ 方向1查找

​ 找到边界

​ 如果可以右边走

​ 右边走

​ 换方向直到边界

​ 如果可以往下边走

​ 下边走

​ 换方向到边界

错误描述:

1.注意 1不是boolean值,要用true。

2.方向弄错,上下左右的方向弄错了。和i和j的关系弄错了。i+1是向下。然后是符号位的变化。

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class Solution {
public int[] findDiagonalOrder(int[][] mat) {
int col=mat.length;
int row=mat[0].length;
if(col==0||row==0) return null;
int[]res=new int[col*row];
int count=0;

boolean rightUp=true;
int i=0;
int j=0;

while(true){
res[count]=mat[i][j];
count++;
if(count==row*col)return res;
if(rightUp){
if((i-1)>=0&&(j+1)<row){// (i+1)<col&&(j+1)<row
i=i-1; //上
j=j+1; //右

}else{
if(j+1<row){
j=j+1;//右

}else{
i=i+1;//下
}
rightUp=false;
}
}else{
if((i+1)<col&&(j-1)>=0){
i=i+1;//下
j=j-1;//左

}else{
if(i+1<col){
i=i+1;
}else{
j=j+1;
}
rightUp=true;
}
}
}


}
}

322. 零钱兑换

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class Solution {
public int coinChange(int[] coins, int amount) {
int[] dp=new int[amount+1];

Arrays.fill(dp,amount+1);
dp[0]=0;

for(int i=0;i<=amount;i++){
for(int coin:coins){
if(coin>i)continue;
dp[i]=Math.min(dp[i],dp[i-coin]+1);
}
}
return dp[amount]==amount+1?-1:dp[amount];
}
}

394. 字符串解码

用一个例子来进行分析:

​ 3[a2[c]]

​ 2[abc]3[cd]ef

考虑建立 数字栈和字符串栈(栈建立的意义是先存储再使用,数字是需要一会儿使用的,然后字符串也可能会一会儿使用,然后就考虑遇到不同的东西的时候的行为)

遇到数字:

​ 数字入栈

遇到[:

​ tail入栈

遇到字母:

​ tail.append

遇到]:

​ 1.这个时候tail应该有一串内容了。

​ 2.出栈数字,然后重复添加tail的内容。

​ 3.放入栈中。

152. 乘积最大子数组

这道题一开始想到了动态规划。但是自己否决了。因为动态规划的时候,觉得有个负数,无法判断。但是其实如果是负数的话,其实就是多维持一个最小值。自己还是应该多想一步。

维持上一个步骤的最小值和最大值,下一步再在上一步的基础上计算即可得到结果。

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class Solution {
public int maxProduct(int[] nums) {
int len=nums.length;
int max=0;
int[] minDp=new int[len];
int[] maxDp=new int[len];
minDp[0]=nums[0];
maxDp[0]=nums[0];
for(int i=1;i<len;i++){
minDp[i]=Math.min(minDp[i-1]*nums[i],Math.min(nums[i],maxDp[i-1]*nums[i]));//要比较三个数
maxDp[i]=Math.max((minDp[i-1]*nums[i],Math.max(nums[i],maxDp[i-1]*nums[i]));
}

int max=0;
for(int num:maxDp){
max=Math.max(max,num);
}
return max;




}
}

剑指 Offer 10- II. 青蛙跳台阶问题

类似于斐波那契数列。这里难点还是dp的确立。

dp[n]=dp[n-1]+dp[n-2]。这里理解一点,之所以这里dp[n-1]和dp[n-2]是不同的两个方法,在于其最后一步一定是不一样的。比如dp[n-1]最后一步是1,而dp[n-2]最后一步是2。

另外,题目要求最后的结果要对1000000007取余。这里记住,在计算过程中取余是等价的。

191. 位1的个数

这是一道记忆题。关键是要记住这种位与然后消去1的方法:

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public class Solution {
// you need to treat n as an unsigned value
public int hammingWeight(int n) {
int ret=0;
while(n!=0){
n=n&(n-1);
ret++;
}
return ret;
}
}

125. 验证回文串

审题。然后有些api忘记了自己实现就好。

224. 基本计算器

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class Solution {
public int calculate(String s) {
s=s.replaceAll(" ","");
char[] sc=s.toCharArray();
Deque<Integer> numStack=new ArrayDeque<>();
Deque<Character> opsStack=new ArrayDeque<>();

int i=0;
int len=sc.length;
numStack.push(0);
while(i<len){
if(sc[i]=='('){
opsStack.push('(');
i++;
}else if(sc[i]==')'){
char op=opsStack.pop();
while(op!='('){
calculate(numStack,op);
op=opsStack.pop();
}
i++;
}else if(isDigit(sc[i])){
int u=0;
while(i<len&&isDigit(sc[i])){
int temp=sc[i]-'0';
u=u*10+temp;
i++;
}
numStack.push(u);
}else{
while(!opsStack.isEmpty()&&opsStack.peek()!='('){
char op=opsStack.pop();
calculate(numStack,op);
}
opsStack.push(sc[i]);
i++;
}
}
while(!opsStack.isEmpty()){
char op=opsStack.pop();
calculate(numStack,op);
}
return numStack.pop();

}

public boolean isDigit(char ch){
if(ch>='0'&&ch<='9')return true;
else return false;
}

public void calculate(Deque<Integer> numStack,char ch){
int num1=numStack.pop();
int num2=numStack.pop();
if(ch=='+') numStack.push(num1+num2);
else numStack.push(num2-num1);
}
}

这里主要是要将模拟的情况弄清楚,确保模拟的办法不要出错。

然后自己又犯下的错误是:没有注意到越界的情况,导致了越界;开始模拟的错误是,没有正确模拟,要注意如果平级的字符进去,要先计算。

模拟的要点是根据自己的例子给出方案。关键是大致思路,然后是对细节进行修补改进。解法一定要有逻辑性。

像这道题,就是通过对不同的情况进行一个分类,然后求解。

对于比如对角线遍历的问题,就是自己找规律然后描述规律看如何求解。

394. 字符串解码

自己开始的解法超出内存:

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class Solution {
public String decodeString(String s) {
/*
1.遇到数字,入栈。
2.遇到字母,加入StringBuilder.
3.遇到[将sb加入栈中。
4.遇到],取出num,对sb repeat,然后将sb和栈内的字母相加。
*/
Deque<Integer> numStack=new ArrayDeque<>();
Deque<String> stringStack=new ArrayDeque<>();

char[] sc=s.toCharArray();
int len=sc.length;

int i=0;
StringBuilder sb=new StringBuilder();
while(i<len){
if(isDigit(sc[i])){
int u=0;
while(i<len&&isDigit(sc[i])){
int temp=sc[i]-'0';
u=u*10+temp;
i++;
}
numStack.push(u);
}else if(sc[i]=='['){
stringStack.push(sb.toString());
sb=new StringBuilder();
i++;
}else if(sc[i]==']'){
int repeat=numStack.pop();
StringBuilder temp=new StringBuilder(stringStack.pop());
for(int j=0;j<repeat;i++){
temp.append(sb);
}
sb=temp;
i++;
}else{
sb.append(sc[i]);
i++;
}

}
return stringStack.pop();
}
public boolean isDigit(char ch){
if(ch<='9'&&ch>'0')return true;
return false;
}
}

560. 和为K的子数组

关键点是前缀和的思路,然后是之前要记住put 0。

这里的hash表主要是对比的时候省下时间复杂度。

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class Solution {
public int subarraySum(int[] nums, int k) {
int len=nums.length;
int sum=0;
HashMap<Integer,Integer> map=new HashMap<>();
map.put(0,1);//默认是有0,对应的情况是一个数本身为k
int count=0;
for(int i=0;i<len;i++){
sum+=nums[i];
int findx=sum-k;
count=count+map.getOrDefault(findx,0);
map.put(sum,map.getOrDefault(sum,0)+1);
}
return count;
}
}

402. 移掉 K 位数字

这里是是一个非常简单的思路:就是尽量让高位的数尽可能小就行,要多记忆这种想法。

这道题消耗的时间主要是数据结构没搞清楚,开始想用stack来做这个事情,但是实际上由于前导0的存在,还是用双端队列来做比较合适。

这里是用了一个队列来存储,来比较下一个数和队列里面的数的大小,想办法将大的数给去掉。

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class Solution {
public String removeKdigits(String num, int k) {
int len=num.length();

Deque<Character> deque=new LinkedList<>();
char[] nc=num.toCharArray();
for(int i=0;i<len;i++){
char digit=nc[i];
while(!deque.isEmpty()&&k>0&&digit<deque.peekLast()){
deque.pollLast();
k--;
}//这里是对高位的数,尽可能让高位的数小
deque.offerLast(digit);
}

for(;k>0;k--){
deque.pollLast();
}

boolean seen=false;
StringBuilder sb=new StringBuilder();
while(!deque.isEmpty()){
char digit=deque.pollFirst();
if(!seen&&digit=='0')continue;
sb.append(digit);
seen=true;
}

return sb.length()>0?sb.toString():"0";
}
}

442. 数组中重复的数据

index sort题目,这道题做过,自己忘记了。可以看下面的视频:

https://www.bilibili.com/video/BV1z5411E7Zw?from=search&seid=13427860998490101079

这种题目还是手写一下,搞清楚对应的情况,然后再做比较简单。java代码如下:

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class Solution {
public List<Integer> findDuplicates(int[] nums) {
int len=nums.length;
List<Integer> list=new ArrayList<>();

for(int i=0;i<len;i++){

while(nums[i]!=i+1&&nums[nums[i]-1]!=nums[i]){
swap(i,nums[i]-1,nums);
}
}

for(int i=0;i<len;i++){
if(nums[i]!=i+1){
list.add(nums[i]);
}
}
return list;
}

public void swap(int index1,int index2,int[] nums){
int temp=nums[index1];
nums[index1]=nums[index2];
nums[index2]=temp;
}
}

剑指 Offer 52. 两个链表的第一个公共节点

做过好多遍了,记忆一下。

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/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) {
* val = x;
* next = null;
* }
* }
*/
public class Solution {
public ListNode getIntersectionNode(ListNode headA, ListNode headB) {
ListNode pa=headA;
ListNode pb=headB;
while(pa!=pb){
pa=(pa==null?headB:pa.next);
pb=(pb==null?headA:pb.next);
}
return pa;
}
}

556. 下一个更大元素 III

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class Solution {
public int nextGreaterElement(int n) {
long sum=0;

char[] nums=String.valueOf(n).toCharArray();
int len=nums.length;
int i=len-1;
while(i>0&&nums[i]<=nums[i-1]){
i--;
}
if(i==0)return -1;
int j=i;
while(j<len&&nums[j]>nums[i-1]){
j++;
}
swap(nums,i-1,j-1);
reverse(nums,i);
int ans=0;
try{
ans=Integer.parseInt(String.valueOf(nums));
}catch (Exception e){
return -1;
}
return ans;
}

public void swap(char[] nums,int index1,int index2){
char temp=nums[index1];
nums[index1]=nums[index2];
nums[index2]=temp;
}

public void reverse(char[] nums,int index){
int left=index;
int right=nums.length-1;
while(left<right){
swap(nums,left,right);
left++;
right--;
}
}
}

每次写leetcode,调试都花了最长的时间。我怀疑其实都是因为开始做题的时候没把答案理解清楚。然后有些点就错了。因此一定要记录错误,因为这些错误就是最耗时间的。

我犯下的错误:

1.下标没有看清楚,然后下标越界。

2,注意合理的过程:

​ 首先将左边的小数和右边的大数交换之后,还要对小数之后的数进行一个翻转。这个翻转的下标我一开始弄错了。应该是左边的数的后一位而非右边的数的后一位。把答案理解清楚,慢就是快。

剑指 Offer 51. 数组中的逆序对

首先将步骤给搞清楚,弄明白:

1.明确我们是在哪一步可以确定逆序对的数量,实际上我们是在合并的时候确定逆序对的数量。

2.因此我们写一个函数首先对数组进行分裂与合并。该函数的返回值,就是这一轮的分裂和合并可以确定的逆序对的数量:

在确定参数的时候要想清楚函数里面要做如下的事情:

1.将数组切分成两部分,继续递归调用后面的函数,将子数组排列为有序

2.在得到有序的子数组之后,将两个子数组合并,得到该轮合并可以得到的逆序对的值。

拓展有小和问题:

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//在数组中的两个数字,如果前面一个数字大于后面的数字,则这两个数字组成一个逆序对。输入一个数组,求出这个数组中的逆序对的总数。 
//
//
//
// 示例 1:
//
// 输入: [7,5,6,4]
//输出: 5
//
//
//
// 限制:
//
// 0 <= 数组长度 <= 50000
// Related Topics 树状数组 线段树 数组 二分查找 分治 有序集合 归并排序
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//leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion)
class Solution {
public int reversePairs(int[] nums) {
int len=nums.length;
if(len<2)return 0;
int[] copy = new int[len];
for(int i=0; i<len; i++) {
copy[i]=nums[i];
}

int[] temp = new int[len];
return reversePairs(copy,0,len-1,temp);
}

public int reversePairs(int[] nums, int left,int right,int[] temp){
if(right==left)return 0;
int mid=left+(right-left)/2;//这里还是要注意

int leftPair = reversePairs(nums,left,mid,temp);
int rightPair = reversePairs(nums,mid+1,right,temp);

if(nums[mid]<=nums[mid+1])return leftPair+rightPair;

int mergeNum=mergeSort(nums,left,right,mid,temp);
return mergeNum+leftPair+rightPair;
}

public int mergeSort(int[] nums,int left,int right,int mid,int[] temp){
int count=0;
for(int i=0;i<nums.length;i++){
temp[i]=nums[i];
}
//下面的过程是通过递归的方式,对temp进行排序,每次挑选出两边的最小值到num中
//一共是四种情况,包括左边排完了,右边排完了,然后还有左边小,右边小
int i=left;
int j=mid+1;
for(int k=left;k<=right;k++){
if(i==mid+1){
nums[k]=temp[j];
j++;
}else if(j==right+1){
nums[k]=temp[i];
i++;
}else if(temp[i]<=temp[j]){
nums[k]=temp[i];
i++;
}else{
nums[k]=temp[j];
j++;
count+=mid-i+1;
}
}
return count;
}
}
//leetcode submit region end(Prohibit modification and deletion)

回顾自己的代码,出现最大错误的原因是在遍历的时候边界没有自己敲,然后自动补全让自己错误了。注意边界条件,注意==。

394. 字符串解码

思路其实一直很简单,但是之前不知道为啥一直报错。

先把整体的思路写一写。

这里遇到不同的字符对应不同的操作:

1.数字:将数字整体当成字符串存入。

2.字符和[:作为字符串存入即可。

3.]:当遇到]的时候:

​ 先将里面的所有字符取出合并成一个字符串,注意要逆序一下。

​ 然后将数字取出,得到repeat的次数。

​ 根据repeat的次数将字符串repeat生成新的字符。

​ 放入栈中。

4.最后将栈中元素全部取出。

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class Solution {
int ptr;

public String decodeString(String s) {
LinkedList<String> stk = new LinkedList<String>();
ptr = 0;

while (ptr < s.length()) {
char cur = s.charAt(ptr);
if (Character.isDigit(cur)) {
// 获取一个数字并进栈
String digits = getDigits(s);
stk.addLast(digits);
} else if (Character.isLetter(cur) || cur == '[') {
// 获取一个字母并进栈
stk.addLast(String.valueOf(s.charAt(ptr++)));
} else {
++ptr;
LinkedList<String> sub = new LinkedList<String>();
while (!"[".equals(stk.peekLast())) {
sub.addLast(stk.removeLast());
}
Collections.reverse(sub);
// 左括号出栈
stk.removeLast();
// 此时栈顶为当前 sub 对应的字符串应该出现的次数
int repTime = Integer.parseInt(stk.removeLast());
StringBuffer t = new StringBuffer();
String o = getString(sub);
// 构造字符串
while (repTime-- > 0) {
t.append(o);
}
// 将构造好的字符串入栈
stk.addLast(t.toString());
}
}

return getString(stk);
}

public String getDigits(String s) {
StringBuffer ret = new StringBuffer();
while (Character.isDigit(s.charAt(ptr))) {
ret.append(s.charAt(ptr++));
}
return ret.toString();
}

public String getString(LinkedList<String> v) {
StringBuffer ret = new StringBuffer();
for (String s : v) {
ret.append(s);
}
return ret.toString();
}
}


晚上还是把结果写出来了:

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class Solution {
public String decodeString(String s) {
/*
1.因为包含括号的嵌套,因此考虑使用栈来解决该问题
2.对于数字,直接入栈(字符串形式进去)
3.对于[,入栈
4.对于字符,入栈。
5.对于]
开始出栈,出栈的元素累积成字符串直到[为止,然后反转
然后数字出栈,然后repeat然后放入栈中和前面的元素连接
最后总的字符串出栈
*/

int len=s.length();

Deque<String> stack=new ArrayDeque<>();

for(int i=0;i<len;i++){
if(isDigit(s.charAt(i))){
int u=0;
while(i<len&&isDigit(s.charAt(i))){
u=u*10+s.charAt(i)-'0';
i++;
}
stack.push(String.valueOf(u));
i--;
}else if(s.charAt(i)==']'){
StringBuilder sb=new StringBuilder();
while(!"[".equals(stack.peek())){
sb.insert(0,stack.pop());
}
stack.pop();
int num=Integer.parseInt(stack.pop());
for(int j=0;j<num;j++){
stack.push(sb.toString());
}
}else{
stack.push(s.charAt(i)+"");
}
}

StringBuilder sb=new StringBuilder();
while(!stack.isEmpty()){
sb.insert(0,stack.pop());
}
return sb.toString();
}

public boolean isDigit(char ch){
if(ch>='0'&&ch<='9')return true;
else return false;
}
}

犯下的错误:

1.局部循环量名字冲突。for i 内部循环变量名字写成一样了,低级错误。

2.注意栈的类型

3.坑了自己很久,就是String的比较要用equals不要用==

225. 用队列实现栈

一道非常弱智的题目,这里用一个队列实现了栈。

每次在push的时候操作,每次push元素的时候,将前面的元素poll出来然后放在队尾,相当于对于每一个push到队列中的元素,都把当前push的这个元素放到队首。

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class MyStack {

/** Initialize your data structure here. */
Queue<Integer> queue;
public MyStack() {
queue=new LinkedList<>();
}

/** Push element x onto stack. */
public void push(int x) {
int size=queue.size();
queue.offer(x);
while(size>0){
size--;
queue.offer(queue.poll());
}
}

/** Removes the element on top of the stack and returns that element. */
public int pop() {
return queue.poll();
}

/** Get the top element. */
public int top() {
return queue.peek();
}

/** Returns whether the stack is empty. */
public boolean empty() {
return queue.isEmpty();
}
}

/**
* Your MyStack object will be instantiated and called as such:
* MyStack obj = new MyStack();
* obj.push(x);
* int param_2 = obj.pop();
* int param_3 = obj.top();
* boolean param_4 = obj.empty();
*/

这里犯下的错误是之前的初始化代码和声明冲突,这完全就是不小心引起的错误。

443. 压缩字符串

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class Solution {
public int compress(char[] chars) {
/*
1.双指针遍历
rPoint 0 开始指向读取的位置
wPoint 0 开始指向写的位置
2.读取的时候要做的事情:
记录当前的字符
记录当前的数字
3.写的时候要做的事情
写对应的字符
写对应的数字
4.外层的大循环是读指针遍历字符数组
*/

int rPoint=0;
int wPoint=0;
int len=chars.length;
while(rPoint<len){
char cur=chars[rPoint];
int count=0;
while(rPoint<len&&cur==chars[rPoint]){ //指针问题边界错误,拼写错误
count++;
rPoint++;
}
chars[wPoint++]=cur;
if(count>1){
for(char ch:(""+count).toCharArray()){//另外注意这个首先转字符串然后转数组的方法
chars[wPoint++]=ch;
}
}

}
return wPoint;
}
}

75. 颜色分类

思路如下:

1.定义两个指针,其中一个指向0要放入的位置,一个指向2要放入的位置。

2.定义一个i,i遍历到point2就结束循环。

3.如果nums[i]==0,交换point0和nums[i]的位置。point0++,i++。因为这里point0肯定已经被遍历过了,所以只需要检测一次。

4.如果nums[i]=2,交换point2和nums[i]的位置。point2–,i++。但是注意这个时候的point2是没有做检查的,因此需要继续判断nums[i]的情况,如果是2则继续4,如果是0则继续3。

答案的程序的运行结构设计非常巧妙。while+if的判断。

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class Solution {
public void sortColors(int[] nums) {
int point0=0;
int len=nums.length;
int point2=len-1;

for(int i=0;i<=point2;i++){//凡是指针问题,一定要关注边界
while(i<=point2&&nums[i]==2){
int temp=nums[point2];
nums[point2]=nums[i];
nums[i]=temp;
point2--;
}
if(nums[i]==0){
int temp=nums[point0];
nums[point0]=nums[i];
nums[i]=temp;
point0++;
}
}
}
}

912. 排序数组

下面是快速排序的一个笔记:

快速排序的步骤:

1.找出数组的左边界右边界,调用quickSort函数。

2.在quickSort函数里面调用partition函数,该函数可以将一个元素放置到应该放置的位置,然后返回该元素的位置。

3.利用partition生成的边界,确定下一轮quickSort的位置,递归调用。

4.partition做的事情是:

​ 1.选择一个为基准。

​ 2.遍历数组。

​ 3.对于比基准大的,不管;对于比基准小的将其交换到小指针所指向的位置。

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#### [120. 三角形最小路径和](https://leetcode-cn.com/problems/triangle/)

谈谈我的思路过程。

看到题目的时候,我就在想是否可以用动态规划,然后参考了一下之前做过的[198. 打家劫舍](https://leetcode-cn.com/problems/house-robber/)。198是道典型的动态规划题目,两道题其实都挺像,就是说上一层的选择对下一层有影响。

198题之所以可以用动态规划,是因为每一个点的值,都是可以由前面两个点的值决定的,而前面两个点的值也是由其前方值决定的。所以虽然看起来我们有很多的选,**但是实际上一切都是注定的,利用表格就可以将动态规划的值给表示出来。**



这道三角形的题目,无非是由线性的线段点变成了二维数组而已,实际上还是一样的,只需要将每个点的最优解标注出来,那么所有的最优解都得到了。



**人生也是如此。因为我们的每一个下一次的选择,都依赖于当前的选择,因此,贪心算法是合适的。不用畏惧小概率事件,就在当前的节点出发,争取在每个时间节点获得最优解,那么就可以得到人生的最优解。**

当然,人生的难点在于,我们在一个时间点上,很难有超出该时间点的认识水平,以至于无法对自己当时的选择进行评估。但是,**我相信如果能克服自己的懒惰,努力做到现有认识水平的最优解,至少不会太过于倒霉吧。**

代码如下:

```java
class Solution {
public int minimumTotal(List<List<Integer>> triangle) {
/*
1.f[i][j]=Math.min(f[i-1][j-1],f[i-1][j])+triangle.get(i).get(j)
2.注意,上面的式子有一些特殊情况要考虑:
1.0 0 =triangle.get(0).get(0)
2.i=j的时候,j越界,因此j<i 注意这里的f[i-1][j]越界,所以这个式子要单独写
3.上层结束后才可以到下层,因此需要按i遍历
*/
int row=triangle.size();
int[][] f=new int[row][row];

f[0][0]=triangle.get(0).get(0);

for(int i=1;i<row;i++){
f[i][0]=f[i-1][0]+triangle.get(i).get(0);
for(int j=1;j<i;j++){
f[i][j]=Math.min(f[i-1][j-1],f[i-1][j])+triangle.get(i).get(j);
}
f[i][i]=f[i-1][i-1]+triangle.get(i).get(i);
}

int min=Integer.MAX_VALUE;
for(int j=0;j<row;j++){
if(min>f[row-1][j])min=f[row-1][j];
}

return min;
}
}

1.这道题也是数组问题,因此需要判断边界。

2.注意观察数组形状,不用求col。

3.get方法。

剑指 Offer 45. 把数组排成最小的数

很累,精神状态不算好,写题写得辛苦。

仍然是注意下标的问题。首先是快排记得实在不是很清楚,必须反复记忆。然后是忘记了取==。

代码如下:

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class Solution {
public String minNumber(int[] nums) {
int len=nums.length;
String[] sA=new String[len];
for(int i=0;i<len;i++){
sA[i]=String.valueOf(nums[i]);
}

quickSort(sA,0,len-1);

StringBuilder res=new StringBuilder();

for(String s:sA){
res.append(s);
}
return res.toString();
}

public void quickSort(String[] sA,int left,int right){
if(left>=right)return;
int pivot=partition(sA,left,right);
quickSort(sA,left,pivot-1);
quickSort(sA,pivot+1,right);
}

public int partition(String[] sA,int left,int right){
String pivot=sA[left];
int swapP=left;
for(int i=left+1;i<=right;i++){
if((pivot+sA[i]).compareTo(sA[i]+pivot)>0)//定义如果比pivot小,那么就放到前面,如果比pivot大++
{
swapP++;
swap(sA,swapP,i);
}
}
swap(sA,left,swapP);
return swapP;
/*
1.将pivot和后面的指针比较,
*/
}

public void swap(String[] sA,int index1,int index2){
String temp=sA[index1];
sA[index1]=sA[index2];
sA[index2]=temp;
}
}

93. 复原 IP 地址

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import java.util.ArrayDeque;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Deque;
import java.util.List;
import java.util.Stack;

public class Solution {

public List<String> restoreIpAddresses(String s) {
int len = s.length();
List<String> res = new ArrayList<>();
// 如果长度不够,不搜索
if (len < 4 || len > 12) {
return res;
}

Deque<String> path = new ArrayDeque<>(4);
int splitTimes = 0;
dfs(s, len, splitTimes, 0, path, res);
return res;
}

/**
* 判断 s 的子区间 [left, right] 是否能够成为一个 ip 段
* 判断的同时顺便把类型转了
*
* @param s
* @param left
* @param right
* @return
*/
private int judgeIfIpSegment(String s, int left, int right) {
int len = right - left + 1;

// 大于 1 位的时候,不能以 0 开头
if (len > 1 && s.charAt(left) == '0') {
return -1;
}

// 转成 int 类型
int res = 0;
for (int i = left; i <= right; i++) {
res = res * 10 + s.charAt(i) - '0';
}

if (res > 255) {
return -1;
}
return res;
}

private void dfs(String s, int len, int split, int begin, Deque<String> path, List<String> res) {
if (begin == len) {
if (split == 4) {
res.add(String.join(".", path));
}
return;
}

//跳出条件:如果已经遍历结束,并且有4段,那么就将path连接成字符串存入res

// 看到剩下的不够了,就退出(剪枝),len - begin 表示剩余的还未分割的字符串的位数
if (len - begin < (4 - split) || len - begin > 3 * (4 - split)) {
return;
}

for (int i = 0; i < 3; i++) {
if (begin + i >= len) {
break;
}//对于每一个起点,考虑三种情况,就是接下来一段是1,2,3的三种情况

int ipSegment = judgeIfIpSegment(s, begin, begin + i);
if (ipSegment != -1) {
// 在判断是 ip 段的情况下,才去做截取
path.addLast(ipSegment + "");
dfs(s, len, split + 1, begin + i + 1, path, res);
path.removeLast();
}
}
}
}

代码的整体思路:

​ 1.对长度做一个大概的判断,如果离谱直接返回。

​ 2.建立dfs函数,进行遍历:

​ 首先判断是否到了退出条件:已经到了结尾且分段数符合要求

         其次从当前点开始,分别以1,2,3位长度进行分段

​ 对分段进行判断,要求分段合理

​ 如果分段合理,那么就将该答案放入path,并进行下一轮dfs

自己写的答案:

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class Solution {
public List<String> restoreIpAddresses(String s) {
List<String> res=new ArrayList<>();
int len=s.length();
if(len<4||len>12)return res;
Deque<String> path=new ArrayDeque<>();
dfs(res,s,0,0,path);
return res;
}

public void dfs(List<String> res,String s,int splitTime,int begin,Deque<String> path){
int len=s.length();
if(splitTime==4){
if(begin==len){
res.add(String.join(".",path));

}else{
return;
}
}

if(len-begin<4-splitTime||len-begin>3*(4-splitTime))return;

for(int i=begin;i<begin+3&&i<len;i++){
int ans=isValidIp(s,begin,i);
if(ans==-1)continue;
path.addLast(ans+"");
dfs(res,s,splitTime+1,i+1,path);
path.removeLast();
}
}

public int isValidIp(String s,int begin,int end){
if(end-begin>0&&s.charAt(begin)=='0')return -1;
int count=0;
for(int i=begin;i<=end;i++){
count=count*10+s.charAt(i)-'0';
}
if(count>255)return -1;
return count;
}
}

自己写的需要注意的是:

1.记住及时传入参数,比如String 的长度。

2.这里ArrayDeque的用法,这里使用了addLast和removeLast。

3.String.join(“.”,path)

662. 二叉树最大宽度

宽度优先搜索算法:

官方的参考题解:

1.建立一个新的数据结构的队列。

2.将root作为第一个新的数据结构的种子加入队列。

3.在队列不空的情况下

​ 弹出队列的节点

​ 分别以节点的左右节点作为种子生成新的节点并添加入队列

​ 这里要用一个深度值来记录保证每进入下一层,都可以记录下一层节点的left值,然后在每一次取出节点的时候都计算一遍宽度,求出最长的宽度。

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class Solution {
public int widthOfBinaryTree(TreeNode root) {
Queue<AnnotatedNode> queue = new LinkedList();
queue.add(new AnnotatedNode(root, 0, 0));
int curDepth = 0, left = 0, ans = 0;
while (!queue.isEmpty()) {
AnnotatedNode a = queue.poll();
if (a.node != null) {
queue.add(new AnnotatedNode(a.node.left, a.depth + 1, a.pos * 2));
queue.add(new AnnotatedNode(a.node.right, a.depth + 1, a.pos * 2 + 1));
if (curDepth != a.depth) {
curDepth = a.depth;
left = a.pos;
}
ans = Math.max(ans, a.pos - left + 1);
}
}
return ans;
}
}

class AnnotatedNode {
TreeNode node;
int depth, pos;
AnnotatedNode(TreeNode n, int d, int p) {
node = n;
depth = d;
pos = p;
}
}

作者:LeetCode
链接:https://leetcode-cn.com/problems/maximum-width-of-binary-tree/solution/er-cha-shu-zui-da-kuan-du-by-leetcode/
来源:力扣(LeetCode)
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

下面是我的答案如下:

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/**
* Definition for a binary tree node.
* public class TreeNode {
* int val;
* TreeNode left;
* TreeNode right;
* TreeNode() {}
* TreeNode(int val) { this.val = val; }
* TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {
* this.val = val;
* this.left = left;
* this.right = right;
* }
* }
*/
class Solution {
public int widthOfBinaryTree(TreeNode root) {
if(root==null)return 0;
Queue<myNode> queue=new LinkedList<>();
queue.offer(new myNode(0,root));
int max=0;
while(!queue.isEmpty())
{
int size=queue.size();
List<Integer> list=new ArrayList<>();
for(int i=0;i<size;i++){
myNode node=queue.poll();
TreeNode treeNode=node.node;
int position=node.position;
if(treeNode!=null){
list.add(position);
queue.offer(new myNode(position*2+1,treeNode.left));
queue.offer(new myNode(position*2+2,treeNode.right));
}
}
if(list.size()>=1){
max=Math.max(max,list.get(list.size()-1)-list.get(0)+1);
}

}
return max;
}
class myNode{
int position;
TreeNode node;

public myNode(int position,TreeNode node){
this.position=position;
this.node=node;
}
}
}

犯下的错误:

1.首先是要注意队列里面存的是自己的myNode,因此如果要判断空的话,应该判断myNode的node属性是否为空。

2.其次是出现数组,arraylist这种,就一定要看是否会越界。

3.>=号的抉择,一定要弄清楚解题的范围。

剑指 Offer 40. 最小的k个数

经典tok 问题,不要只满足于堆排序。

还有一个用快排来解题的思路,可以看这道题:

215. 数组中的第K个最大元素

此题有两个坑点。一个是注意第K个最大元素,所以之前要将k计算出来交换位置。

另外一个是一定要将快排记忆熟练,记清楚分界指针是什么时候什么条件下移动的。

参考代码如下:

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class Solution {
public int findKthLargest(int[] nums, int k) {
/*
1.每次都用partition方法确定一个元素的位置,根据这个元素的位置更换区间。
2. int index=partition(0,nums.length);
3.if(index==k)return nums[k];
if(index<k) partition(index+1,nums.length);

*/
int right=nums.length-1;
int left=0;
k=nums.length-k;
do{
int index=partition(nums,left,right);
if(index==k)return nums[k];
if(index<k) left=index+1;
if(index>k) right=index-1;
}while(true);
}


public int partition(int[] nums,int left,int right){
if(right>left){
Random rand=new Random();
int index=left+rand.nextInt(right-left+1);
swap(nums,left,index);
}

int pivot=nums[left];
int swapI=left;
for(int i=left+1;i<=right;i++){

if(nums[i]<pivot){
swapI++;
swap(nums,swapI,i);
}
}
swap(nums,swapI,left);
return swapI;
}

public void swap(int[] nums,int left,int right){
int temp=nums[left];
nums[left]=nums[right];
nums[right]=temp;
}
}

91. 解码方法

首先根据题意简单写了一个回溯的方法:

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class Solution {
int count;
public int numDecodings(String s) {
/*
1.返回方法的总数:想到了回溯的解法。
先按照回溯写一写吧
2.回溯返回的条件:已经将s遍历完毕
3.回溯描述:
1.遍历s
2.以当前字符或者当前字符的下一位为基准,判断是否有效,有效则继续,无效则放弃。
*/

int len=s.length();
count=0;
dfs(s,0,len);
return count;
}

public void dfs(String s,int begin,int len){
if(begin==len){
count++;
return;
}
if(s.charAt(begin)!='0')
dfs(s,begin+1,len);
if(isValid(s,begin,begin+1)){
dfs(s,begin+2,len);
}
}

public boolean isValid(String s,int begin,int end){
if(end>=s.length())return false;
int num=(s.charAt(begin)-'0')*10+s.charAt(end)-'0';
if(num>=10&&num<=26)return true;
else return false;

}
}

但是发现超时。

然后还有一些其他问题:

1.比如说发现’0’是没有对应编码的,这个自己要注意审题,不要弄错。

但是上面的方法是会超时的,因此考虑动态规划的想法。

这种类型的动态规划的想法其实就是递归的想法。假设知道前面的解的答案,从而得到后面的解的答案:

1.对于i位置而言,i位置可能对应的字符串的个数为:

​ 1.考虑i位置对应1个字符的情况:

​ 如果i位置不是’0’,那么f_i=f_i-1

​ 2.考虑i位置对应2个字符的情况:

​ 如果i-1–i符合条件,那么f_i=f_i-2

依据上面式子列写方程即可。

297. 二叉树的序列化与反序列化

试着写一下思路:

1.序列化的思路:

​ 1.通过dfs遍历每一个节点。

​ 2.如果遇到普通的值,那么就将该值作为字符串存入列表中;如果是null,则存入null字段。这里注意,为了区分数字和数字之间,每个字符串要用,连接。

2.反序列化的思路:

​ 1.对于上面得到的字符串,以,为单位分割为数组。

​ 2.然后遍历数组每次将list(0)作为root节点对应的值,然后remove,然后利用递归的方式将list传入,这里同样遵循先序的原则。

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public class Codec {
public String serialize(TreeNode root) {
return rserialize(root, "");
}

public TreeNode deserialize(String data) {
String[] dataArray = data.split(",");
List<String> dataList = new LinkedList<String>(Arrays.asList(dataArray));//记住这个api
return rdeserialize(dataList);
}

public String rserialize(TreeNode root, String str) {
if (root == null) {
str += "None,";
} else {
str += str.valueOf(root.val) + ",";
str = rserialize(root.left, str);
str = rserialize(root.right, str);
}
return str;
}

public TreeNode rdeserialize(List<String> dataList) {
if (dataList.get(0).equals("None")) {
dataList.remove(0);
return null;
}

TreeNode root = new TreeNode(Integer.valueOf(dataList.get(0)));
dataList.remove(0);
root.left = rdeserialize(dataList);
root.right = rdeserialize(dataList);

return root;
}
}

不知道为啥按下面写的超时,也不难诶,今天状态不太行:

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/**
* Definition for a binary tree node.
* public class TreeNode {
* int val;
* TreeNode left;
* TreeNode right;
* TreeNode(int x) { val = x; }
* }
*/
public class Codec {

// Encodes a tree to a single string.
public String serialize(TreeNode root) {
StringBuilder sb=new StringBuilder();
sb=rserialize(root,sb);
return sb.toString();
}

public StringBuilder rserialize(TreeNode root,StringBuilder sb){
if(root==null){
sb.append("NULL,");
return sb;
}
sb.append(String.valueOf(root.val)+",");
sb=rserialize(root.left,sb);
sb=rserialize(root.right,sb);
return sb;

}

// Decodes your encoded data to tree.
public TreeNode deserialize(String data) {
String[] str=data.split(",");
List<String> list=new LinkedList<>(Arrays.asList(str));
TreeNode node=rdeserialize(list);
return node;
}

public TreeNode rdeserialize(List<String> list){
if(list.get(0).equals("NULL")){
list.remove(0);
return null;
}

TreeNode root=new TreeNode(Integer.valueOf(list.get(0)));//思路不清晰了,这里要记得移除0
root.left=rdeserialize(list);
root.right=rdeserialize(list);
return root;
}
}

// Your Codec object will be instantiated and called as such:
// Codec ser = new Codec();
// Codec deser = new Codec();
// TreeNode ans = deser.deserialize(ser.serialize(root));

459. 重复的子字符串

看下这道题的思路:

kmp以后再说吧。

比如说有一个字符串:abcabc

发现如果移动这个字符串的话:bcabca cabcab abcabc

想要出现上述组合的话,一种方式是像上面一样逐次移动字符串,另外一种方式的而话,是通过拼接的方式组合字符串,那么所谓的移动,其实就会在其中出现了。

比如 abcabc+abcabc=abcabcabcabc

其中是会包含一个abcabc的,因为其中从第3位开始相当于移动了3位。

因此,java的一行代码是:

1
return (s+s).indexOf(s,1)!=s.length();

这里注意一下,因为这里有两个s相加,因此,其肯定是存在s的,因此在s.length()的位置一定可以找到匹配的字符串。这里只有在前面存在字符串的时候,返回值才不是s.length()。

55. 跳跃游戏

思路:

以nums = [2,3,1,1,4]为例子。

这里:

nums[0]: 1,2 记录max=2

nums[1]:2,3,4

nums[2]:3

nums[3]:4

nums[4] over

思路就是每个点更新可以去的最大值,然后如果i没有到达最大值就更新。

代码如下:

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class Solution {
public boolean canJump(int[] nums) {
int maxPosition=nums[0];
int i=0;
while(i<nums.length&&i<=maxPosition){
maxPosition=Math.max(maxPosition,nums[i]+i);
i++;
}
if(i==nums.length)return true;
return false;

}
}

这里犯下的错误:

1.注意<=符号要搞清楚意义。

2.记得任何数组相关问题不要越界。

445. 两数相加 II

有了思路以后其实就还比较简单:

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/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode() {}
* ListNode(int val) { this.val = val; }
* ListNode(int val, ListNode next) { this.val = val; this.next = next; }
* }
*/
class Solution {
public ListNode addTwoNumbers(ListNode l1, ListNode l2) {
/*
1.建立两个栈,将链表节点的值放在栈中。
2.对两个栈进行出栈操作
出栈的数进行运算,更新进位,注意这里循环条件也包括一个对进位的判断
*/
Deque<Integer> stack1=new ArrayDeque<>();
Deque<Integer> stack2=new ArrayDeque<>();

ListNode point1=l1;
ListNode point2=l2;
while(point1!=null){
stack1.push(point1.val);
point1=point1.next;
}
while(point2!=null){
stack2.push(point2.val);
point2=point2.next;
}

int cur=0;
ListNode head=new ListNode(0);
while(!stack1.isEmpty()||!stack2.isEmpty()||cur!=0){
int num1=stack1.isEmpty()?0:stack1.pop();
int num2=stack2.isEmpty()?0:stack2.pop();
int ans=num1+num2+cur;
cur=ans/10;
ans=ans%10;
head.next=new ListNode(ans,head.next);
}
return head.next;
}
}

但是要注意哈,这里犯了一个傻逼错误,三元表示多打了一个冒号。

然后这里有一个已经声明的量又声明了一遍。

63. 不同路径 II

这里假设机器人的坐标是i,j。由于每次只能向下或者向右移动一步。因此,下一轮坐标是

i+1,j 或者i,j+1。因此

如果想到达i,j 那么可以是i-1,j点也可以是i,j-1点到达。

所以可以给出递推式子:

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f[i][j]=f[i-1][j]+f[i][j-1];

这里要注意一下:

1.i和j的边界。当i=0时,j=0时。

2.当

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obstacleGrid[i][j]=0
此时f[i][j]=0

405. 数字转换为十六进制数

这道题的思路是首先将数字转换为二进制表示(不用转换,其实只要用位运算默认就是二进制),然后每4位二进制数进行一个转换。四位二进制数刚好对应的就是10进制的1-15,所以写一个数组,然后数组完成这样的一个映射即可。

逻辑上设计用while循环来做这个事情,当num为0的时候循环结束,每次取num的低位,然后num要记得右移。

这里要注意一下对负数的处理,因为都表示成二进制了,所以直接就转换成十六进制即可。然后记住循环终止条件不能写错成num>0。因为num可能是负数。

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class Solution {
public String toHex(int num) {
if(num==0)return "0";//注意这里的特殊值处理
char[] table="0123456789abcdef".toCharArray();
StringBuilder sb=new StringBuilder();

while(num!=0){
int count=num&0xf;
sb.insert(0,table[count]);
num>>>=4;
}
return sb.toString();
}
}

384. 打乱数组

洗牌算法的一个很好的解释:

https://www.zhihu.com/search?q=%E6%B4%97%E7%89%8C%E7%AE%97%E6%B3%95&type=content

官方解法给出了下面的一个暴力答案:

1.solution里面传入原始的数组,这里要用array指向原始的数组,然后克隆一份origin数组以后备用。

2.reset里面要将array指向origin数组,然后orgin数组指向自己的克隆。

3.shuffle函数首先要得到一个拷贝数组的列表,然后要从列表中随机挑选数放到array的数组中;这里随机的下标的选择方式为rand.nextInt(aux.size())。这个函数的含义是可以随机生成0-aux.size()-1范围的数。

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class Solution {
private int[] array;
private int[] original;

private Random rand = new Random();

private List<Integer> getArrayCopy() {
List<Integer> asList = new ArrayList<Integer>();
for (int i = 0; i < array.length; i++) {
asList.add(array[i]);
}
return asList;
}

public Solution(int[] nums) {
array = nums;
original = nums.clone();
}

public int[] reset() {
array = original;
original = original.clone();
return array;
}

public int[] shuffle() {
List<Integer> aux = getArrayCopy();

for (int i = 0; i < array.length; i++) {
int removeIdx = rand.nextInt(aux.size());
array[i] = aux.get(removeIdx);
aux.remove(removeIdx);
}

return array;
}
}

还有一个洗牌算法的答案:

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class Solution {
private int[] array;
private int[] original;

Random rand = new Random();

private int randRange(int min, int max) {
return rand.nextInt(max - min) + min;
}

private void swapAt(int i, int j) {
int temp = array[i];
array[i] = array[j];
array[j] = temp;
}

public Solution(int[] nums) {
array = nums;
original = nums.clone();
}

public int[] reset() {
array = original;
original = original.clone();
return original;
}

public int[] shuffle() {
for (int i = 0; i < array.length; i++) {
swapAt(i, randRange(i, array.length));
}
return array;
}
}

其实洗牌算法就是一句话,就是在for循环内部,交换i和i之后的元素。

当然,也可以反方向,反方向的实现随机数就更简单。

就是第一轮是0–n-1

然后是0-n-2

0-n-3 这样的交换。

代码如下:

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class Solution {
private int[] arr;
private int[] origin;
private Random rand=new Random();
public Solution(int[] nums) {
arr=nums;
origin=nums.clone();
}

/** Resets the array to its original configuration and return it. */
public int[] reset() {
arr=origin;
origin=origin.clone();
return arr;
}

/** Returns a random shuffling of the array. */
public int[] shuffle() {
for(int i=arr.length-1;i>=0;i--){
swap(i,rand.nextInt(i+1));
}
return arr;
}

public void swap(int index1,int index2){
int temp=arr[index1];
arr[index1]=arr[index2];
arr[index2]=temp;
}
}

/**
* Your Solution object will be instantiated and called as such:
* Solution obj = new Solution(nums);
* int[] param_1 = obj.reset();
* int[] param_2 = obj.shuffle();
*/

注意数组到底的api是length。

207. 课程表

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class Solution {
public boolean canFinish(int numCourses, int[][] prerequisites) {
int[] indegrees = new int[numCourses];
List<List<Integer>> adjacency = new ArrayList<>();
Queue<Integer> queue = new LinkedList<>();
for(int i = 0; i < numCourses; i++)
adjacency.add(new ArrayList<>()); //每一个课程都建立一个链表
// Get the indegree and adjacency of every course.
for(int[] cp : prerequisites) { //依赖表
indegrees[cp[0]]++; //
adjacency.get(cp[1]).add(cp[0]);//链表里记录的是这个课程对应的课程
}
// Get all the courses with the indegree of 0.
for(int i = 0; i < numCourses; i++)
if(indegrees[i] == 0) queue.add(i);//先将入度为0的入队
// BFS TopSort.
while(!queue.isEmpty()) {
int pre = queue.poll();
numCourses--;
for(int cur : adjacency.get(pre))//对邻接表的每一个元素,都可以减去一个入度
if(--indegrees[cur] == 0) queue.add(cur);
}
return numCourses == 0;//最后应该所有的入度为0,即所有课程都入队并出队了
}
}

思路解析:

1.首先建立一个数组,这个数组维持的是每一个节点的入度。初始为0

2然后建立一个二维数组,即List<List> 结构。

3.遍历题目中提供的 prerequisites二维数组。

对于每一个子数组,都ch[0]表示的是要修的课程,在对应的入度表中更新。而ch[1]表示的是需要先修的课程,在链表中对应添加ch[0]。

4.当上述二维数组和一维数组建立完毕,将入度为0的课程编号加入链表,然后对于当前的节点,找到二维数组对应的课程,然后把入度表的相应值减1。

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class Solution {
public boolean canFinish(int numCourses, int[][] prerequisites) {
/*
1.创建一个数组,记录入度。
2.创建一个二维的列表,记录节点。
3.维持一个队列,将入度为0的节点入队,然后遍历入队。

这里0-1表示1是0的一个入度,因此0-1是添加序号为1的列表
*/
int[] record=new int[numCourses];
List<List<Integer>> list=new ArrayList<>();

for(int i=0;i<numCourses;i++){
list.add(new ArrayList<>());//注意这里的arraylist是如何声明定义
}

for(int[] ch:prerequisites){
record[ch[0]]++;
list.get(ch[1]).add(ch[0]);
}

Queue<Integer> queue=new LinkedList<>();
for(int i=0;i<numCourses;i++){
if(record[i]==0)queue.offer(i);
}

while(!queue.isEmpty()){
int num=queue.poll();
for(int course:list.get(num)){
record[course]--;
if(record[course]==0)queue.offer(course);
}
numCourses--;
}

return numCourses==0;

}
}

下面的解法有样例通不过:

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class Solution {
public boolean canFinish(int numCourses, int[][] prerequisites) {
/*
1. prerequisites[1]------>[0]
2.建立一个list<list> 用来维护每一个节点的出度,比如说pre[1] 就添加pre[0]
每添加一个出度,就在对应的节点([0])的计数数组里加1
3.维护一个队列,用来装所有入度为0的节点,实时更新。
*/

List<List<Integer>> list=new ArrayList<>();

int[] count=new int[numCourses];

//这里如何将pre数组的内容更新到链表里面去卡住了,这里的策略是初始化和更新严格分开
for(int i=0;i<numCourses;i++){
list.add(new ArrayList<>());
}

for(int[] pre:prerequisites){
count[pre[0]]++;
list.get(pre[1]).add(pre[0]);
}
Queue<Integer> queue=new LinkedList<>();

for(int i=0;i<numCourses;i++){
if(count[i]==0)queue.offer(i);
}

while(!queue.isEmpty()){
int num=queue.poll();
for(int pre0:list.get(num)){
count[pre0]--;
if(count[pre0]==0)queue.offer(pre0);//怎么犯下这种低级错误呢,明明是pre0很明显的,然后写成了count[pre0].
}
numCourses--;
}
return numCourses==0;
}
}

剑指 Offer 61. 扑克牌中的顺子

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class Solution {
public boolean isStraight(int[] nums) {
/*
1.挑选出第一个数,直到第一个数不是0;
同时,如果第一个数是0的话,count++;
2.当挑选出第一个非0数的时候,count++,同时可以求出以该点为基准的max min
3.继续挑数,如果新的数在上面范围内,count++,同时根据新的数求出改点的记住 max min
*/

int max=13;
int min=0;
Set<Integer> set=new HashSet<>();

for(int i=0;i<5;i++){
if(nums[i]==0){
continue;
}else{
if(nums[i]<=max&&nums[i]>=min&&!set.contains(nums[i])){
max=Math.min(nums[i]+4,max);
min=Math.max(nums[i]-4,min);
set.add(nums[i]);
}else{
return false;
}
}
}
return true;
}
}

犯下的错误:

1.set应该用add方法。

2.注意这里的max和min自己要想清楚怎么调整,然后==的边界情况注意。

295. 数据流的中位数

liweiwei的题解说得很清楚:https://leetcode-cn.com/problems/find-median-from-data-stream/solution/you-xian-dui-lie-python-dai-ma-java-dai-ma-by-liwe/

思路就是观察到中位数实际上就是前后两个数组的最大值和最小值,这个时候就用堆来实现就好。

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class MedianFinder {

/** initialize your data structure here. */
Queue<Integer> maxQueue;
Queue<Integer> minQueue;
int count;
public MedianFinder() {
maxQueue=new PriorityQueue<>((a,b)->{
return b-a;
});
minQueue=new PriorityQueue<>();
count=0;
}

public void addNum(int num) {
count++;
maxQueue.offer(num);
minQueue.offer(maxQueue.poll());

if((count&1)!=0){
maxQueue.offer(minQueue.poll());
}
}

public double findMedian() {
if((count&1)!=0){
return (double)maxQueue.peek();
}else{
return (maxQueue.peek()+minQueue.peek())/(2.0);
}
}
}

/**
* Your MedianFinder object will be instantiated and called as such:
* MedianFinder obj = new MedianFinder();
* obj.addNum(num);
* double param_2 = obj.findMedian();
*/

犯下的错误:

1.注意java中的数据类型转换,if语句中1不是boolean类型,需要自己做一个==的判断才可以。

2.返回答案的时候,注意返回double类型,自己要在前面做一个强制类型转换。

4. 寻找两个正序数组的中位数

下面是liweiwei的答案,我写一下具体的思路。

大的思路是找分割线。这里找分割线的原则是在小数组里面找。这里以小数组的left和right作为边界,然后一直找到符合条件的边界。

这里有边界i和边界j。其中,边界i是由每次查找的区间取中间确定的,而边界j是由长度减去i所确定的。其中,区间变换的原则是用nums1[i-1]和nums2[j]比较,用nums[i]和nums2[j-1]比较。通过比较的不同情况,对边界进行调整。

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public class Solution {

public double findMedianSortedArrays(int[] nums1, int[] nums2) {
if (nums1.length > nums2.length) {
int[] temp = nums1;
nums1 = nums2;
nums2 = temp;
}

int m = nums1.length;
int n = nums2.length;

// 分割线左边的所有元素需要满足的个数 m + (n - m + 1) / 2;
int totalLeft = (m + n + 1) / 2;

// 在 nums1 的区间 [0, m] 里查找恰当的分割线,
// 使得 nums1[i - 1] <= nums2[j] && nums2[j - 1] <= nums1[i]
int left = 0;
int right = m;

while (left < right) {
int i = left + (right - left + 1) / 2;
int j = totalLeft - i;
if (nums1[i - 1] > nums2[j]) {
// 下一轮搜索的区间 [left, i - 1]
right = i - 1;
} else {
// 下一轮搜索的区间 [i, right]
left = i;
}
}

int i = left;
int j = totalLeft - i;

int nums1LeftMax = i == 0 ? Integer.MIN_VALUE : nums1[i - 1];
int nums1RightMin = i == m ? Integer.MAX_VALUE : nums1[i];
int nums2LeftMax = j == 0 ? Integer.MIN_VALUE : nums2[j - 1];
int nums2RightMin = j == n ? Integer.MAX_VALUE : nums2[j];

if (((m + n) % 2) == 1) {
return Math.max(nums1LeftMax, nums2LeftMax);
} else {
return (double) ((Math.max(nums1LeftMax, nums2LeftMax) + Math.min(nums1RightMin, nums2RightMin))) / 2;
}
}
}


63. 不同路径 II

思路。

首先写一下不考虑任何情况的递归的方程。

这里我们明显是设立一个二维数组

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dp[i][j]表示的是到矩阵i,j点的路径方式

由于机器人只能向下或者向右移动,因此

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想到i,j 只能是i-1,j或者是i,j-1出发开始移动。

所以可以得到一个递推方程:

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dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i][j-1]
另外需要考虑障碍物的情况,一旦
obstacleGrid[i][j]==0
那么显然dp[i][j]==0

考虑数组的初始化,主要是对边界的初始化:

如果没有障碍物,那么上边界即i=0的点都是1,左边界即j=0的点也都是1。不过这里要注意,一旦出现了一个障碍物,那么接下来点也全部都是0。

所以可以写出如下的代码:

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class Solution {
public int uniquePathsWithObstacles(int[][] obstacleGrid) {
if(obstacleGrid==null||obstacleGrid[0].length==0)return 0;

int row=obstacleGrid.length;
int col=obstacleGrid[0].length;

int[][] dp=new int[row][col];

for(int i=0;i<row&&obstacleGrid[i][0]==0;i++){ //在没有障碍物的情况下,对dp进行初始化
dp[i][0]=1;
}

for(int j=0;j<col&&obstacleGrid[0][j]==0;j++){
dp[0][j]=1;
}

for(int i=1;i<row;i++){
for(int j=1;j<col;j++){
if(obstacleGrid[i][j]==1)dp[i][j]=0;
else{
dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i][j-1];
}
}
}
return dp[row-1][col-1];
}
}

最为重要的记忆点其实就是对边界的初始化,应该算一道ease题目。

139. 单词拆分

这道题要审清楚题目。

这里说的是能否将字符串连续拆分成字典里的字符串。

这里一个思路是遍历字符串,然后对于一串序列看是否在字典里。

我们用两个指针,low和high来指定我们讨论的子串的上标和下标。其中一个思路是,我们从0出发,依次以字典里的单词的长度为顺序,查看low–low+dicString.length是与字典的子串相同。如果在一个点,都找不到相同的,那么就可以跳出循环结束;否则则继续直到字符串结束。

于是我们选择用一个数组来记录每一点的拆解情况,如果一个点可以被拆解,那么就记为true,否则为false。而只有当dp[n]=true的时候,才认为可以将单词成功拆分。

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class Solution {
public boolean wordBreak(String s, List<String> wordDict) {
int len=s.length();

boolean[] dp=new boolean[len+1];

dp[0]=true;

for(int low=0;low<len;low++){
if(dp[low]==false)continue; //注意这个剪枝的边界,然后是注意dp数组的下标的+1关系
for(String str:wordDict){
int high=low+str.length();
if(high<=len&&s.substring(low,high).equals(str)){
dp[high]=true;
}
}
}
return dp[len];
}
}

这个视频讲得很清楚其实:https://www.youtube.com/watch?v=KppuKbiBX78&ab_channel=happygirlzt

135. 分发糖果

参考视频:https://www.youtube.com/watch?v=sHnbaKcx-Kg&ab_channel=M.C%E7%B1%B3%E5%BC%80%E6%9C%97%E5%9F%BA%E7%BD%97

思路:就是左右两次遍历。

先是向左遍历,遇到上升沿就加1。

然后是向右遍历,同样是遇到上升沿就加1。

最后将两次遍历的最大值做一个汇总即可。取两次遍历的最大值。

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class Solution {
public int candy(int[] ratings) {
int len=ratings.length;

int[] left=new int[len];
int[] right=new int[len];

Arrays.fill(left,1);
Arrays.fill(right,1);

for(int i=1;i<len;i++){
if(ratings[i]>ratings[i-1]){
left[i]=left[i-1]+1;
}
}

for(int j=len-1;j>0;j--){
if(ratings[j]<ratings[j-1]){
right[j-1]=right[j]+1;
}
}
int ret=0;

for(int i=0;i<len;i++){
ret+=Math.max(left[i],right[i]);
}

return ret;
}
}

279. 完全平方数

这道题其实是一道完全背包问题。不过用到了背包问题思想,完全不用全都靠背包的解法来做。而是自己想一想条件,就可以将dp方程写出来。

如果用递归来做这道题的话,希望组成的n相同的情况下,用到的数尽可能小。可以想到列举所有的情况。

用子问题的思路来求解这道题。

这里思考dp[n]和dp[n-x]的关系,假设这里x是平方数。可以写出

dp[n]=Math.min(dp[n],dp[n-x]+1);

这里注意初始化一下数组:

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class Solution {
public int numSquares(int n) {
/*
1.形成完全平方数列表,列表对应i值。
2.j是target值n。
3.返回结果是min值。

当然,可以用经典完全背包思路做这道题,但是也可以用背包的改编来思考这道题。
f[n]代表的是组成n的最小数量。所以f[n]和f[n-x]的关系,可能就是f[n]=f[n-x]。不过是f[n]一直在记录最小值而已。
dp的核心其实是记忆。
*/
int[] dp=new int[n+1];

Arrays.fill(dp,Integer.MAX_VALUE);

dp[0]=0;

for(int i=1;i*i<=n;i++){
int x=i*i;
for(int j=x;j<=n;j++){
dp[j]=Math.min(dp[j],dp[j-x]+1);
}
}
return dp[n];
}
}

518. 零钱兑换 II

这道题求解的是可以凑成amount的组合的总数。说实话,刚开始拿到题目有一点儿懵。

这里考虑完全背包,即

对于第i个硬币,有两种情况

  dp[i] [j]=dp[i-1] [j]

还有一种情况我写的时候似乎遇到了困难:

​ 我开始是这样写的:

​ dp[i] [j]=dp[i-1] [j-coins[i]]

但是这样写不太对,因为coins实际上可以选择多次,因此应该改写成:

​ dp[i] [j]=dp[i-1] [j-coins[i]]+dp[i-1] [j-coins[i]*2]+dp[i-1] [j-coins[i] *3] +。。。

但是这样写很冗余,因此做完全背包的二维优化:

​ dp[j]+=dp[j-coins[i]]

329. 矩阵中的最长递增路径

要求最长的递增路径。考虑到如果要考察路径的话,可能需要对表格中的每个节点做遍历。

遍历的过程可以用递归来考虑。比如说一个节点可以有上下左右四种行走的方向。那么其最长路径的值当然是是个方向的最大值。因此以改点为起点的最大长度即可以记录在一个数组中,同时该节点前方可能也有路径到达该点,其值返回加和即可。

1.建立dp表格。

2.对于每一个表格,为起点开始遍历。

3.如果这个表格之前已经遍历过了,有值了就不遍历。

遍历过程:

1.判断边界条件。如果到了边界就返回0。

2.如果一个节点有值了,那么就返回该节点的值。

3.否则就继续递归,然后返回递归的结果+1.

具体代码如下:

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class Solution {
public int longestIncreasingPath(int[][] matrix) {
int len1=matrix.length;
int len2=matrix[0].length;

int[][] dp=new int[len1][len2];
int res=0;
for(int i=0;i<len1;i++){
for(int j=0;j<len2;j++){
if(dp[i][j]==0){
dfs(matrix,i,j,dp,Integer.MIN_VALUE);//这里传入的是MIN_VALUE
res=Math.max(res,dp[i][j]);
}
}
}
return res;
}

public int dfs(int[][] matrix,int i,int j,int[][] dp,int prev){
if(i>=matrix.length||j>=matrix[0].length||i<0||j<0||prev>=matrix[i][j])return 0;
if(dp[i][j]!=0)return dp[i][j];//表格已经有值了也是一个重要返回条件

int left=dfs(matrix,i,j-1,dp,matrix[i][j]);
int right=dfs(matrix,i,j+1,dp,matrix[i][j]);
int up=dfs(matrix,i+1,j,dp,matrix[i][j]);
int down=dfs(matrix,i-1,j,dp,matrix[i][j]);

dp[i][j]=Math.max(left,Math.max(right,Math.max(up,down)))+1;

return dp[i][j];
}
}

494. 目标和

0-1背包问题。见到这种题目,似乎就是套套公式就可以了~

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class Solution {
public int findTargetSumWays(int[] nums, int target) {
/*
a+b=sum
a-b=target

a=(sum+target)/2

dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i-1][j-nums[i]]

dp[j]=dp[j]+dp[j-nums[i]]
dp[0][0]=1

*/

int sum=0;
for(int num:nums){
sum+=num;
}

if(target>sum||(sum-target)%2==1)return 0; //还是仔细想想count是怎么求解的

int count=(sum-target)/2;
int[] dp=new int[count+1];
dp[0]=1;

for(int num:nums){
for(int j=count;j>=num;j--){
dp[j]=dp[j]+dp[j-num];
}
}
return dp[count];


}
}

1981. 最小化目标值与所选元素的差

这道题是周赛的题目,自己也是看了背包之后,似乎是可以将这道题写出来了,但是可能今天精神状态都不太好,这里写的边界有一些问题。

其实这里和之前的背包一点小不同,以前的背包的话,是第i个选不选,这里的话,是第i次选选哪一个。

背包的理解可以用写dfs的方式来列写。

如果要写一个dfs的话,首先肯定要记录dfs的层数,在这里就是搜索到哪列了,另外是dfs的终结条件,什么情况下得到想要的结果:即找到了最终数的加和,所以也要维持一个加和。

所以就有了dp数组最重要的两个元素,f[i] [j] 分别对应的是:

i:-第i行。

j:当前的加和。

这里改变的结果应当是 是否可以取到j。因此设定这是一个boolean数组。

这里一个问题是可能需要引入第3个变量x,代表当前选择的数。这是和传统背包不同的地方,所以转移方程可以写成:

f[i] [j]=f[i] [j]||f[i-1] [j-x]

这里注意如果已经可以取到true的情况,要保留这个true的情况。其实也可以做一个启发,如果f[i] [j]已经是真的了,就不需要再考虑了。

下面思考如何遍历以及初始条件。

初始条件就是对于第一列的元素,可以默认其对应的j都是true的。

就是f[0] [x]都是true.符合我们的dp数组的定义。

遍历的话,当然是从前往后遍历,背包问题的遍历也很套路,就是先遍历层数i,内部遍历j。

所以就可以写出下面的代码:

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class Solution {
public int minimizeTheDifference(int[][] mat, int target) {
/*
f[i][j]=f[i][j]||f[i-1][j-x]
*/
int len1=mat.length;
int len2=mat[0].length;

boolean[][] f=new boolean[len1][4901];

for(int x:mat[0]){
f[0][x]=true;
}

for(int i=1;i<len1;i++){
for(int num:mat[i]){
for(int j=num;j<4901;j++){
f[i][j]=f[i][j]||f[i-1][j-num];
}
}
}

int ans1=Integer.MAX_VALUE;
int ans2=Integer.MAX_VALUE;

for(int i=target;i<4901;i++){
if(f[len1-1][i]==true){
ans1=i-target;
break;
}
}

for(int i=target;i>=0;i--){
if(f[len1-1][i]==true){
ans2=target-i;
break;
}
}

return Math.min(ans1,ans2);

}
}

进一步分析,这里数组开到了4901,但是target的量远小于4901。因此,可以考虑将数组开到target长度,然后对于大于target的值,直接记录即可。

208. 实现 Trie (前缀树)

https://www.bilibili.com/video/BV1uh411o7Si?from=search&seid=8344112185875136350

10. 正则表达式匹配

题意简单描述:

  • '.' 匹配任意单个字符
  • '*' 匹配零个或多个前面的那一个元素

所以有一下的情况:

首先试图写几个例子:

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s=aaa
p=aaa


s=aaa
p=a*

s=b
p=a*b

1.首先判断首字符是否匹配。

2.然后判断第二个字符是否是*

​ 如果是*,那么既可以是

​ isMatch(s,p.substring(2))//取*为0

​ 也可以是

​ firstMatch&&isMatch(s.sbstring(1),p)//取*为n

于是又下面的递归写法:

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public boolean isMatch(String s, String p) {
if (p.length() == 0) return s.length() == 0;

boolean firstMatch = s.length() > 0 &&
(s.charAt(0) == p.charAt(0) || p.charAt(0) == '.');

if (p.length() >= 2 && p.charAt(1) == '*') {
return isMatch(s, p.substring(2)) ||
(firstMatch && isMatch(s.substring(1), p));
} else {
return firstMatch && isMatch(s.substring(1), p.substring(1));
}
}

关键点:1.举出例子,先比较第一个字符。2.比较第二个字符,根据是否是*进一步判断。

dp的解法再看一下:https://leetcode-cn.com/problems/regular-expression-matching/solution/shua-chuan-lc-dong-tai-gui-hua-jie-fa-by-zn9w/

440. 字典序的第K小数字

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class Solution {
public int findKthNumber(int n, int k) {
long cur = 1; //初始节点指向1
k -= 1;//第一个节点,那么就直接k--

while (k > 0) {//每次遍历都会减去k,因此当k为0的时候,就完成了遍历
int nodes = countNodes(n, cur);//
if (k >= nodes) {
cur += 1;//如果k比当前节点下的节点多,那么cur就偏移一下
k -= nodes;//k减去对应的节点数量
} else {
cur *= 10;//否则,cur就进入下一层,进入下一层这个过程,相当于舍弃了一个节点
k--;//因为舍弃了一个节点,相当于k--
}
}

return (int) cur;
}

private int countNodes(long n, long cur) { //这个代码好难想,要举例子才行
long total = 0;

long next = cur + 1;
while (cur <= n) {
total += Math.min(n - cur + 1, next - cur);
cur *= 10;
next *= 10;
}

return (int) total;
}
}

自己的写法:

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class Solution {
public int findKthNumber(int n, int k) {
long cur=1; //注意是long类型
k--;

while(k>0){
int nodes=countNoder(n,cur);
if(k<nodes){
cur=cur*10;
k--;
}else{
cur=cur+1;
k=k-nodes;
}
}
return (int)cur;
}

public int countNoder(int n,long cur){
long total=0;
long next=cur+1;
while(cur<=n){
total+=Math.min(n-cur+1,next-cur);
cur=cur*10;
next=next*10;
}
return (int)total;
}
}

168. Excel表列名称

一个思路题,只要记住这种思路;但是如果没有思路的话,想起来估计还挺麻烦的。

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class Solution {
public String convertToTitle(int columnNumber) {
StringBuilder sb=new StringBuilder();

while(columnNumber!=0){
columnNumber--;
sb.append((char)(columnNumber%26+'A'));//这里注意char要做一个转换
columnNumber=columnNumber/26;
}
sb.reverse();
return sb.toString();
}
}

一个例子:

总之要注意无论是取余的时候还是/的时候都要减去1。因此直接减减就好。

GCD算法(辗转相除法)

记住下面这个图,记住跳楼梯的过程是取模即可:

image-20210825154542522

887. 鸡蛋掉落

假设鸡蛋数是K,所站立的楼层是N。

那么考虑状态之间的转移。

如果在楼层N下面的x扔了一个鸡蛋:

​ 1.鸡蛋碎了:k=k-1,N=x-1

​ 2.鸡蛋没有碎:k,N-X(注意,这里将楼层N理解为需要找寻临界点的楼层数 )

所以可以写下面的转移方程:

f(K,N)=max(f(K-1,X-1),f(K,N-X))

这里的X通过遍历得到,注意,我们求的应该是遍历的最小值。

对于上面的函数,如果用递归的话,会计算许多中间节点,于是考虑用数组存储答案。

想用数组存储答案,首先确定一些特殊值:

这里思考下我们的程序如何设计:

1.首先是我们其实就是求一个dp[n] [k]的问题。

为了避免重复计算,我们使用一个map,利用map来将n*100+k作为key(这里是防止n+key和key之间相互冲突的一种方法),然后将对应的n,k情况的值存储在map中。

2.对于每个n,k。首先看之前是否求解过,如果没有求解过,那么首先我们知道 dp[k] [n]=Math.min(Math.max(dp[k-1] [x],dp[k] [n-x]]))

这里我们就要想办法去求dp[k-1] [x]和dp[k] [n-x]两者最大值的最小值。

然后由于上面两个值和x的关系是:

image-20210826140838217

故我们的目标就是求出x0和x1,然后取其中(两者最大值)的最小值。

又我们x的范围是0-n。且记住(数学证明)x1-x0=1

所以我们可以用二分查找来确定x1和x0。

二分查找的终止条件是 left+1=right这个时候就认为找到了。

如果说dp[k-1] [x]=t1,dp[k] [n-x]=t2

如果t1>t2 那么说明x大了,right=mid;

如果t1<t2 说明x小了,left=mid;

依照这种思路即可求解题目。

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class Solution {
HashMap<Integer,Integer> map=new HashMap<>();
public int superEggDrop(int k, int n) {
return dp(k,n);
}

public int dp(int k,int n){
if(map.containsKey(100*n+k))return map.get(100*n+k);
if(k==1)return n;
if(n==0)return 0;
int low=1;
int high=n;

while(low+1<high){
int mid=(high+low)/2;

int t1=dp(k-1,mid-1);
int t2=dp(k,n-mid);

if(t1>t2){
high=mid;
}else{
low=mid;
}
}

int ans=Math.min(Math.max(dp(k-1,low-1),dp(k,n-low)),Math.max(dp(k-1,high-1),dp(k,n-high)))+1; //状态转移方程要想清楚,不然会做的题会做错
map.put(n*100+k,ans);
return ans;
}
}

不要把上面的题目当成多难的题目。其实就是求出了一个稍微复杂的dp数组,然后改数组需要用二分法确定一下范围,仅此而已。

400. 第 N 位数字

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class Solution {
public int findNthDigit(int n) {
if(n==0)return 0;
int digit=1;
long start=1;
long countIndex=digit*9*start;

while(n>countIndex){
n=n-(int)countIndex;
start=start*10;
digit=digit+1;
countIndex=digit*9*start;
}

long num=start+(n-1)/digit;
int bitSet=(n-1)%digit;

return (int)((String.valueOf(num).charAt(bitSet))-'0');
}
}

此题最后要注意一下输入的值可能不讲武德,虽然输入在int类型内,可是可能会导致start和countIndex超出范围。

然后就是一个找规律题。

这里最后的n-1是一个巧妙的思路。

剑指 Offer 54. 二叉搜索树的第k大节点

自己的解法,总是不知道哪里有错:

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class Solution {
int count;
int ans;
public int kthLargest(TreeNode root, int k) {
count=k;
ans=0;
search(root);
return ans;
}

public void search(TreeNode root){
if(root==null)return;

search(root.left);
if(count==0)return;

if(--count==0)ans=root.val;
search(root.right);
}
}

最后发现是right和left写反了。

这个写反不仅仅是不小心,更是没有搞清楚题意。题目说的是第K大的,这就要求要降序排列。因此是中序排列的倒序。即先遍历right再遍历left。

二叉搜索树与双向链表

思路是中序遍历然后建立双链表。

这里一个点就是需要维护一个head和pre。

在遍历一个点的时候的行为是:

1.pre.right=root;

root.left=pre;

pre=root;

用图画一下理解一下。

对于head为空的情况,证明之前没有pre,所以这个时候要head==null。

觉得是一道记忆题。

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class Solution {
Node pre=null;
Node head=null;
public Node treeToDoublyList(Node root) {
/*
1.边界条件,如果是root那么就返回。
2.对root做dfs操作。
3.对首部和尾部的节点做操作处理
*/
if(root==null)return root;
dfs(root);
head.left=pre;
pre.right=head;
return head;
}
public void dfs(Node root){
if(root==null)return;
dfs(root.left);
if(head==null)head=root;
else pre.right=root;
root.left=pre;
pre=root;
dfs(root.right);
}
}

98. 验证二叉搜索树

这道题一个直观的思路是利用中序遍历,记录一下上次遍历的点,然后比较当前节点和上次遍历节点的值。

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/**
* Definition for a binary tree node.
* public class TreeNode {
* int val;
* TreeNode left;
* TreeNode right;
* TreeNode() {}
* TreeNode(int val) { this.val = val; }
* TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {
* this.val = val;
* this.left = left;
* this.right = right;
* }
* }
*/
class Solution {
TreeNode pre;
public boolean isValidBST(TreeNode root) {
pre=null;
return dfs(root);
}

public boolean dfs(TreeNode root){
if(root==null)return true;
boolean left=dfs(root.left);

if(pre!=null&&pre.val>=root.val)return false;
pre=root;
boolean right=dfs(root.right);
return right&&left;
}
}

其实和转成双链表挺像的,可以联系起来复习。

97. 交错字符串

建议自己用一个例子过一遍,这道题就是靠记忆,我觉得没法想出来。

其实就还是像用双指针一样做对比,不过用了一个dp数组来做记录。

其中,初始化dp数组为真,然后后面就是判断s1和s2对应的字符是否能与s3契合。

官方题解讲得还行。

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class Solution {
public boolean isInterleave(String s1, String s2, String s3) {
int len1=s1.length();
int len2=s2.length();
int len3=s3.length();

if(len1+len2!=len3)return false;

boolean[][] dp=new boolean[len1+1][len2+1];

dp[0][0]=true;

for(int i=0;i<=len1;i++){
for(int j=0;j<=len2;j++){
int p=i+j-1;
if(i>0)dp[i][j]=dp[i][j]||(dp[i-1][j]&&s1.charAt(i-1)==s3.charAt(p));
if(j>0)dp[i][j]=dp[i][j]||(dp[i][j-1]&&s2.charAt(j-1)==s3.charAt(p));
}
}
return dp[len1][len2];

}
}

这里最好理解一下dp数组的下标含义。其中,dp[0] [0]意义是s1和s2都为空的时候,因此此时为真。

而dp[1] [1]意义是s1和s2中的第一个元素是否可以交错组合成s3的前两个元素。因此dp[1] [1]比较的自然是s.charAt(i-1)即下标里面的0元素。

另外考虑一下如何优化这个数组。

优化数组的事情最好绘制一个图来实现

不过我看了一下图,觉得这道题其实不是很好用滚动数组来解释。因为这里其实相当于以s2为基准,dp通过的要求是做两次检验,有一次可以通过即可以接受,然后优化为一个维度的数组作这件事情即可。

剑指 Offer 34. 二叉树中和为某一值的路径

说实话,人傻了,一个低级错误卡了半天。

因此,要养成做完题过一遍代码的习惯。能省时间而不是费时间。

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/**
* Definition for a binary tree node.
* public class TreeNode {
* int val;
* TreeNode left;
* TreeNode right;
* TreeNode() {}
* TreeNode(int val) { this.val = val; }
* TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {
* this.val = val;
* this.left = left;
* this.right = right;
* }
* }
*/
class Solution {
public List<List<Integer>> pathSum(TreeNode root, int target) {
List<List<Integer>> res=new ArrayList<>();
if(root==null)return res;

dfs(root,target,res,new ArrayList<>());
return res;
}

public void dfs(TreeNode root,int target,List<List<Integer>> res,List<Integer> list){
if(root==null)return;
if(root!=null&&root.left==null&&root.right==null){ //这个低级错误是把树的轴给写错了
if(target-root.val==0){
list.add(root.val);
res.add(new ArrayList<>(list));
list.remove(list.size()-1);
}else return;
}

list.add(root.val);
dfs(root.left,target-root.val,res,list);
dfs(root.right,target-root.val,res,list);
list.remove(list.size()-1);


}
}

18. 四数之和

发现自己的编码习惯是真的差劲。

在变量改变的时候,用if 语句,结果下面没写else,然后就继续执行if语句了。。。。

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class Solution {
public List<List<Integer>> fourSum(int[] nums, int target) {
/*
1.排序
2.确定第一个数
3.确定第二个数。尤其记忆的是为了防止重复而做的判断。
4.双指针靠拢。
*/

Arrays.sort(nums);
List<List<Integer>> res=new ArrayList<>();

int len=nums.length;
if(len<4)return res;

for(int i=0;i<len-3;i++){
if(i>0&&nums[i]==nums[i-1]){ //这个要记忆啊
continue;
}
if(nums[i]+nums[i+1]+nums[i+2]+nums[i+3]>target)break;
if(nums[i]+nums[len-1]+nums[len-2]+nums[len-3]<target)continue;
for(int j=i+1;j<len-2;j++){
if(j>i+1&&nums[j]==nums[j-1]){
continue;
}
if(nums[i]+nums[j]+nums[j+1]+nums[j+2]>target)break;
if(nums[i]+nums[j]+nums[len-1]+nums[len-2]<target)continue;
int left=j+1;
int right=len-1;
while(left<right){
while(left>j+1&&left<right&&nums[left]==nums[left-1])left++;
while(right<len-1&&right>len&&nums[right]==nums[right+1]) right--;
if(left>=right)break;
if(nums[i]+nums[j]+nums[left]+nums[right]==target){
res.add(Arrays.asList(nums[i],nums[j],nums[left],nums[right]));
left++;
right--;
}
else if(nums[i]+nums[j]+nums[left]+nums[right]<target) left++;
else right--;
}
}
}

return res;
}
}

剑指 Offer 62. 圆圈中最后剩下的数字

约瑟夫环问题。

记忆的题目。关键是理解倒推的思路。

比如说下面的例子:

0 1 2 3 4

3 4 0 1

1 3 4

1 3

3

每次删除第3个。

我们可以确定,最后我们求的那个数的下标是0。那么我们就可以推出该数在上一轮的下标。

求法是(cur+m)%arrayNum

即是(前一轮的下标+偏移的位置)%数组上一轮的长度。

因此,数组的长度是从2到n。

前一轮的下标从0开始更新。

所以可以写出下面的代码:

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class Solution {
public int lastRemaining(int n, int m) {
int ans=0;

for(int i=2;i<=n;i++){
ans=(ans+m)%i;
}
return ans;
}
}

37. 解数独

看这个视频题解即可:https://www.youtube.com/watch?v=ZV0InYdJKYw&t=185s&ab_channel=happygirlzt

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class Solution {
public void solveSudoku(char[][] board) {
/*
1.大循环遍历每一个点,如果是空,那么就进行判断。
2如果说大循环可以顺利结束,那么就返回。
3.中间需要判断是否可以填入点,判断方式包括:
1.行
2.列
3.3*3矩阵:
确定矩阵所在的行:3*(row/3)+i/3
确定矩阵所在的列:3*(col/3)+i/3
*/
helper(board);

}

public boolean isValid(char[][] board,int row,int col,char k){
for(int i=0;i<9;i++){
if(board[row][i]==k)return false;
if(board[i][col]==k)return false;
if(board[3*(row/3)+i/3][3*(col/3)+i%3]==k)return false;//这是找同一个矩阵的相同的值的一个trick
}
return true;
}

public boolean helper(char[][] board){
for(int i=0;i<9;i++){
for(int j=0;j<9;j++){
if(board[i][j]=='.'){
for(char k='1';k<='9';k++){
if(isValid(board,i,j,k)){
board[i][j]=k;
if(helper(board))return true;
board[i][j]='.';
}
}return false;
}
}
}
return true;
}
}

84. 柱状图中最大的矩形

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class Solution {
public int largestRectangleArea(int[] heights) {
/*
1.维护一个栈,存储下标。
2.其中,入栈和出栈的原则是:
如果遇到一个比栈顶大的数:入栈
如果遇到一个比栈顶小的数:将栈里的数先出栈,计算之前的栈内元素所可以组成的矩形的大小
更新维护最大值
*/
Deque<Integer> stack=new ArrayDeque<>();
stack.push(-1);
int len=heights.length;
int max=0;
for(int i=0;i<len;i++){
while(stack.peek()!=-1&&heights[i]<=heights[stack.peek()]){
max=Math.max(max,heights[stack.pop()]*(i-stack.peek()-1));
}
stack.push(i);
}//这个时候栈内的元素都是单调递增的

while(stack.peek()!=-1){
max=Math.max(max,heights[stack.pop()]*(len-stack.peek()-1));
}
return max;


}
}

这道题最为重要的思想就是边界的确定。如果维持栈内的数据是单调增加的话,那么最终计算的时候,相当于右边的边界就是n,而左边的边界就是栈内的元素。在入栈过程中,遇到较小值出栈的时候,相当于是找到了左边界,而由于前面的数比当前数小,因此右边界也是确定,因此可以用上述写法。

547. 省份数量

虽然深度优先直接想出来了,但是还是看了下思路找想到用深度优先。

联通图有机会可以想一下。

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class Solution {
public int findCircleNum(int[][] isConnected) {
/*
1.深度优先的思路其实就还比较平和。
2.就是维护一个访问数组,如果有一个节点在大循环里没有被访问过,那么计数器就++
3.然后对于一个新的节点,利用dfs,将其周围的点全部都访问。这样计数器只有在新连通图的时候才++
然后注意 isConnected[i][j] 表示第i个点和第j个点相连
*/
int len=isConnected.length;
boolean[] visited=new boolean[len];
int cnt=0;
for(int i=0;i<len;i++){
if(!visited[i]){
cnt++;
dfs(i,isConnected,visited);
}
}
return cnt;
}

public void dfs(int i,int[][] isConnected,boolean[] visited){
if(visited[i])return;
visited[i]=true;
for(int j=0;j<isConnected.length;j++){
if(isConnected[i][j]==1&&!visited[j]){
dfs(j,isConnected,visited);
}
}

}
}

16. 最接近的三数之和

显然自己把三数之和给忘记了~~~

有些操作就不对,有时间复习一下三数之和(其实昨天刚写了四数之和)

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class Solution {
public int threeSumClosest(int[] nums, int target) {
//思路和三数之和一样应该
int ans=100000;
Arrays.sort(nums);
int len=nums.length;

for(int i=0;i<len-2;i++){
while(i>0&&i<len-2&&nums[i]==nums[i-1])i++;
int left=i+1;
int right=len-1;
while(left<right){
int num=nums[i]+nums[left]+nums[right];
if(num==target)return target;
if(Math.abs(num-target)<Math.abs(ans-target))ans=num;
if(num>target)right--;
else left++;
}
//if(ans>target)return ans;这个减枝操作是错误的
}
return ans;
}
}

剑指 Offer 33. 二叉搜索树的后序遍历序列

这道题还是要画图自己看着理解一下。

本质是利用画图之后节点之间的关系来解题。

思路如下:

1.给定数组的首部和尾部。

2.遍历寻找第一个大于尾部的数(就是找左右子树的分界点)

3.找到分界点后,遍历后半部分(即右子树),看是否有小于尾部节点的点(不能小,小就错了)

4.递归搜索。

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class Solution {
public boolean verifyPostorder(int[] postorder) {
return recurn(postorder,0,postorder.length-1);
}
public boolean recurn(int[] postorder,int begin,int end){
if(begin>=end)return true;
int i=begin;

while(postorder[i]<postorder[end]){
i++;
}
int mid=i;
while(postorder[i]>postorder[end]){
i++;
}
return i==end&&recurn(postorder,begin,mid-1)&&recurn(postorder,mid,end-1);
}
}

678. 有效的括号字符串

首先是一个左右两边遍历的思路:

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class Solution {
public boolean checkValidString(String s) {
int left=0;
int right=0;
int star=0;

int len=s.length();

for(char ch:s.toCharArray()){
if(ch=='(')left++;
if(ch==')')right++;
if(ch=='*')star++;
if(right>star+left)return false;
}
if(left>right+star)return false;

left=0;
right=0;
star=0;

for(int i=s.length()-1;i>=0;i--){
if(s.charAt(i)==')')right++;
if(s.charAt(i)=='(')left++;
if(s.charAt(i)=='*')star++;
if(left>right+star)return false;
}
if(right>left+star)return false;

return true;

}
}

还有一个比较巧妙的思路:

维持一个low和一个high,这个low和high维持的是(括号的平衡性,比如出现了一个(,那么low和high都++。

如果不是左括号,那么low–。对于high来说,则判断是否是右括号,如果是右括号,那么减去1,否则加上1。

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class Solution {
public boolean checkValidString(String s) {
int lo = 0, hi = 0;
for (char c: s.toCharArray()) {
lo += c == '(' ? 1 : -1;
hi += c != ')' ? 1 : -1;
if (hi < 0) break;
lo = Math.max(lo, 0);
}
return lo == 0;
}
}

题解:https://leetcode.com/problems/valid-parenthesis-string/solution/

528. 按权重随机选择

思路很清晰的题目。把代码看一下就行。

先求出前缀和,然后随机出一个数出来。

这里是 int targ = rand.nextInt(tot); 这样一个生成的下标的范围。

我写的不知道哪里错了:

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class Solution {

List<Integer> list=new ArrayList<>();
Random rand=new Random();
int tot;
public Solution(int[] w) {
tot=0;
for(int num:w){
tot+=num;
list.add(num);
}
}

public int pickIndex() {
int target=rand.nextInt(tot);
int low=0;
int high=list.size()-1;
while(low!=high){
int mid=(high+low)/2;
if(target>=list.get(mid))low=mid+1;
else high=mid;
}
return low;
}
}

/**
* Your Solution object will be instantiated and called as such:
* Solution obj = new Solution(w);
* int param_1 = obj.pickIndex();
*/

525. 连续数组

这道题也是一个思路题。

具体的思路是:

由于nums里面只有0和1,想要0和1达到平衡,那么就计算数组的前缀和就好了。

比如0 1 0 1 0 0 0 1

前缀和就是:

-1 0 -1 0 -1 -2 -3 -2

那么就知道了 前缀和相同的下标间的数组肯定是平衡的(相当于+1和-1的数量是相同的)

但是有了这个思路之后还是要考虑要范围的问题(利用前缀和求解的时候都要想一想前缀和如何初始化的问题)

这里如果是0 1 0 1

那么前缀和是

-1 0 -1 0 那么显然有问题。因为最后一个前缀和显示不出效果。

所以前缀和可以多设置一个。初始前缀和为0.

用下面例子检验一下:

0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0

-1 -2 -3 -2 -3 -2 -3 -2 -3 -2 -3

所以前缀和要多一个。然后用map查找前缀和相同的下标的值的差距即可。

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class Solution {
public int findMaxLength(int[] nums) {
/*

*/
int[] count=new int[nums.length+1];
for(int i=1;i<count.length;i++){
count[i]=count[i-1]+(nums[i-1]==0?-1:1);
}
HashMap<Integer,Integer> map=new HashMap<>();
int ans=0;
for(int i=0;i<count.length;i++){
if(!map.containsKey(count[i]))map.put(count[i],i);
else ans=Math.max(ans,i-map.get(count[i]));
}
return ans;

}
}

多试几个例子,然后总结下规律就可以了。

leetcode50的视频题解:https://www.youtube.com/watch?v=DKt7DAgJjbk&ab_channel=happygirlzt

42. 接雨水

这道题有几个点。

首先是如何求单独一列的储水量。这个可以看题解:

https://leetcode-cn.com/problems/trapping-rain-water/

其实就是想象一下,对于单独一列,其存水量就是两边最高的两个柱体中最矮的那一边减去当前的。

有了这个思路之后,就是一个双指针的问题。

首先是一个计算列存水量的指针。根据题意,这个指针的范围当然是1—-length-2.

然后另外有一个存储maxLeft和maxRight的数。这两个数在不同的情况下进行更新。

然后如何保证每次都可以选择maxLeft和maxRight中较小的数进行计算呢?

这里通过控制每次指针所指向的旁边最近的高度值来实现,只要控制住在旁边最近的值中,每次更新小的那边就可以了。

核心代码逻辑如下

(int i
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    //从左到右更
if (height[left - 1] < height[right + 1]) {//这里就是每次都选择小的一边更新
max_left = Math.max(max_left, height[left - 1]);
int min = max_left;
if (min > height[left]) {
sum = sum + (min - height[left]);
}
left++;
//从右到左更
} else {
max_right = Math.max(max_right, height[right + 1]);
int min = max_right;
if (min > height[right]) {
sum = sum + (min - height[right]);
}
right--;
}
}


300. 最长递增子序列

最基本的一个思路:

1.动态规划。直接看代码就行。就是说对于每一个nums[i],都可以比较i前面的哪一个元素比当前元素小,然后将当前元素接在对应的元素前面,然后进行更新。注意一下的是循环过程。核心代码如下:

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class Solution {
public int lengthOfLIS(int[] nums) {
if (nums.length == 0) {
return 0;
}
int[] dp = new int[nums.length];
dp[0] = 1;
int maxans = 1;
for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
dp[i] = 1;
for (int j = 0; j < i; j++) {
if (nums[i] > nums[j]) {
dp[i] = Math.max(dp[i], dp[j] + 1);
}
}
maxans = Math.max(maxans, dp[i]);
}
return maxans;
}
}


这道题另外有一个思路,是更新tail值的思路。

image-20210904100742886

维护一个tail的数组,保证tail是递增的,如果新出现的数比tail小,那么就替换掉tail中最后一个比这个数大的数。

这样做的目的其实是因为长度其实都已经记录在res里面了,上图的情况中,如果下一个数是1,那么tail应该更新成为:

1 3 7

如果后面出现的数比7大,那么就相当于1没有替换。

如果后面出现的数比7小,那么其实就是替换前面的3,长度也没有增长。这个思路自己调试一下就可以跑通。

然后题目中为了优化,做了一个二分查找。这里找的逻辑是:

1.如果nums[mid]<num,那么left=mid+1

2.如果>=num,那么right=mid

同时注意什么时候更新长度:在最后取到右边界的时候更新长度。

416. 分割等和子集

背包问题。

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参考代码:
class Solution {
public boolean canPartition(int[] nums) {
/*
1.如果可以分割,那么一定存在着dp[i]
2.选择一定数,然后成为一个target这件事情,也可以分解成这个问题的子问题:
dp[i][j]= dp[i-1][j]||dp[i-1][j-nums[i]];
3.如果是背包的话,那么:
在第i个选择,且容量为j的情况下,也可以分解为这个问题的子问题:
dp[i][j]=Math.max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-nums[i]])
*/

int sum=0;
for(int num:nums){
sum+=num;
}
if((sum&1)==1)return false;
int target=sum/2;

int len=nums.length;

int[] dp=new int[target+1];
dp[0]=true;

//dp[j]=dp[j]||dp[j-nums[i]]

for(int i=0;i<len;i++){
for(int j=0;j<target+1&&j>nums[i];j++){
dp[j]=dp[j]||dp[j-nums[i]];
}
}
}
}
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while(left+1<right&&nums[left+1]==nums[left]){
left++;
count++;
}
while(left<(right-1)&&nums[right-1]==nums[right]){
right--;
count++;
}