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【LeetCode每日一题合集】2023.8.7-2023.8.13(动态规划分治)

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344. 反转字符串

https://leetcode.cn/problems/reverse-string/description/

在这里插入图片描述

要求原地修改,使用双指针两两交换位置就好了。

class Solution {public void reverseString(char[] s) {for (int l = 0, r = s.length - 1; l < r; ++l, --r) {char t = s[l];s[l] = s[r];s[r] = t;}}
}

1749. 任意子数组和的绝对值的最大值(最大子数组和)

https://leetcode.cn/problems/maximum-absolute-sum-of-any-subarray/description/
在这里插入图片描述
提示:
1 <= nums.length <= 10^5
-10^4 <= nums[i] <= 10^4

参考最大子数组和那道题。
这道题的区别就是维护一个最大值和一个最小值,更新答案时用最大值和最小值取反来更新答案。

class Solution {public int maxAbsoluteSum(int[] nums) {int mx = 0, mn = 0, ans = 0;for (int num: nums) {mx = mx + num < num? num: mx + num;mn = mn + num > num? num: mn + num;ans = Math.max(ans, Math.max(mx, -mn));}return ans;}
}

1281. 整数的各位积和之差

1281. 整数的各位积和之差

在这里插入图片描述
提示:
1 <= n <= 10^5

模拟即可。

class Solution {public int subtractProductAndSum(int n) {int mul = 1, sum = 0;while (n != 0) {int v = n % 10;n /= 10;mul *= v;sum += v;}return mul - sum;}
}

1289. 下降路径最小和 II

https://leetcode.cn/problems/minimum-falling-path-sum-ii/description/

在这里插入图片描述

提示:
n == grid.length == grid[i].length
1 <= n <= 200
-99 <= grid[i][j] <= 99

解法1——动态规划 O ( n 3 ) O(n^3) O(n3)

从数据范围来看,可以使用 O ( n 3 ) O(n^3) O(n3)的算法。
对于每个位置,选择上一行中最小的那个位置递推过来即可。

class Solution {public int minFallingPathSum(int[][] grid) {int m = grid.length, n = grid[0].length;// 枚举第1~m-1行for (int i = 1; i < m; ++i) {// 枚举当前行的0~n-1列for (int j = 0; j < n; ++j) {// 枚举上一行的0~n-1列,选出其中最小的int v = Integer.MAX_VALUE;for (int k = 0; k < n; ++k) {if (k != j) v = Math.min(v, grid[i - 1][k]);}grid[i][j] += v;}}return Arrays.stream(grid[m - 1]).min().getAsInt();}
}

解法2——转移过程优化 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2)

在状态转移的过程中可以发现,第 i 行的很多位置是从 i - 1 行的同一列转移过来的,因为他们都会优先选择第 i - 1 行的最小值,只有当列相同时才会去选择次小值。
因此我们只需要维护三个变量:最小值、最小值对应的列、次小值 即可,不需要完整枚举上一行的每一列。

class Solution {public int minFallingPathSum(int[][] grid) {int n = grid.length;int mn = 0, mn2 = 0, mnId = -1;// 枚举每一行for (int i = 0; i < n; ++i) {// 当前行的最小值、次小值、最小值下标int curMn = Integer.MAX_VALUE, curMn2 = Integer.MAX_VALUE, curMnId = -1;// 枚举每一列for (int j = 0; j < n; ++j) {int curSum = (j != mnId? mn: mn2) + grid[i][j];// 使用当前和更新最小值和次小值if (curSum < curMn) {curMn2 = curMn;curMn = curSum;curMnId = j;} else if (curSum < curMn2) {curMn2 = curSum;}}// 更新上一行的最小值、次小值、最小值下标mn = curMn;mn2 = curMn2;mnId = curMnId;}return mn;}
}

优化之后,执行用时从 32ms 变成了 1ms。效果显著。

1572. 矩阵对角线元素的和

https://leetcode.cn/problems/matrix-diagonal-sum/
在这里插入图片描述

提示:
n == mat.length == mat[i].length
1 <= n <= 100
1 <= mat[i][j] <= 100

解法1——加的时候判断

class Solution {public int diagonalSum(int[][] mat) {int n = mat.length, ans = 0;for (int i = 0; i < n; ++i) {ans += mat[i][i];if (n - 1 - i != i) ans += mat[i][n - 1 - i];}return ans;}
}

解法2——加完之后判断

循环里面不用写 if 了,最后判断一下 n 是奇数还是偶数就好了。

class Solution {public int diagonalSum(int[][] mat) {int n = mat.length, ans = 0;for (int i = 0; i < n; ++i) {ans += mat[i][i] + mat[i][n - 1 - i];}return ans - mat[n / 2][n / 2] * (n & 1);}
}

23. 合并 K 个升序链表

https://leetcode.cn/problems/merge-k-sorted-lists/

在这里插入图片描述
提示:
k == lists.length
0 <= k <= 10^4
0 <= lists[i].length <= 500
-10^4 <= lists[i][j] <= 10^4
lists[i] 按 升序 排列
lists[i].length 的总和不超过 10^4

解法1——使用优先队列合并

将 k 个链表放入优先队列中,每次取出最小的,使用后再将其 next 节点放入优先队列即可。

class Solution {public ListNode mergeKLists(ListNode[] lists) {PriorityQueue<ListNode> pq = new PriorityQueue<>((a, b) -> a.val - b.val);for (ListNode list: lists) {if (list != null) pq.offer(list);}ListNode dummy = new ListNode(-1), prev = dummy;while (!pq.isEmpty()) {ListNode cur = pq.poll();prev.next = cur;prev = cur;if (cur.next != null) pq.offer(cur.next);} return dummy.next;}
}

解法2——分治合并⭐

在这里插入图片描述

类似于归并排序时使用的思想,两两处理,向上归并。

/*** 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 mergeKLists(ListNode[] lists) {return mergeKLists(lists, 0, lists.length);}public ListNode mergeKLists(ListNode[] lists, int i, int j) {int m = j - i;      // 这段区间的长度if (m == 0) return null;if (m == 1) return lists[i];// 分成左右两个区间处理ListNode left = mergeKLists(lists, i, i + m / 2);ListNode right = mergeKLists(lists, i + m / 2, j);return mergeTwoLists(left, right);}public ListNode mergeTwoLists(ListNode list1, ListNode list2) {ListNode dummy = new ListNode();    // 用哨兵节点简化代码逻辑ListNode cur = dummy;while (list1 != null && list2 != null) {if (list1.val < list2.val) {cur.next = list1;list1 = list1.next;} else {cur.next = list2;list2 = list2.next;}cur = cur.next;}cur.next = list1 != null? list1: list2;return dummy.next;}
}

这两种解法的时间复杂度都是 O ( n ∗ log ⁡ k ) O(n*\log{k}) O(nlogk)

88. 合并两个有序数组

https://leetcode.cn/problems/merge-sorted-array/

在这里插入图片描述

提示
nums1.length == m + n
nums2.length == n
0 <= m, n <= 200
1 <= m + n <= 200
-10^9 <= nums1[i], nums2[j] <= 10^9

进阶:你可以设计实现一个时间复杂度为 O(m + n) 的算法解决此问题吗?

解法——逆向双指针

class Solution {public void merge(int[] nums1, int m, int[] nums2, int n) {int i = m - 1, j = n - 1, k = m + n - 1;while (i >= 0 && j >= 0) {if (nums1[i] >= nums2[j]) nums1[k--] = nums1[i--];else nums1[k--] = nums2[j--];}while (i >= 0) nums1[k--] = nums1[i--];while (j >= 0) nums1[k--] = nums2[j--];}
}

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