数组深入学习感悟
注:本文学习借鉴于《代码随想录》
一.介绍数组
数组是储存在连续内存空间中的相同类型数据的集合
数组名的理解:
二.数组解题法
1.二分查找
适用类型:对于数组中在范围查找元素的位置,求解平方根,以及插入元素等。
使用前提:二分查找使用前一定要观察元素是否已排好位置
二分查找主要有以下两种写法:
1.1.左闭右闭[left,right]
对于leedcode这题:力扣(LeetCode)官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台
就是典型的第一类写法
下面是我对于该题的C语言解法代码:
int search(int* nums, int numsSize, int target)
{int left=0;int right=numsSize-1;while(left<=right){int mid=(left+right)/2;if(nums[mid]<target){left=mid+1;}else if(nums[mid]>target){right=mid-1;}else{return mid;}}return -1;
}
1.2.左闭右开[left,right)
注意点:
int search(int* nums, int numsSize, int target)
{int left=0;int right=numsSize;//注意right现在是被赋值为numsSizewhile(left<right){int mid=(left+right)/2;if(nums[mid]<target){left=mid+1;}else if(nums[mid]>target){right=mid;//由于用边界为空,所以right=mid,而不是right=mid-1}else{return mid;}}return -1;
}
补充:如果你想问有没有左开右闭的二分查找,我想说的是有,当使用的意义不大,所以作者这里就不讲了。
下面是推荐的练习题:
力扣(LeetCode)官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台 (69.x 的平⽅根)
力扣(LeetCode)官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台 (367.有效的完全平⽅数)
这些题可能对你有点难,请加油,我相信你一定可以的。
2.双指针法(重点)
解释:双指针法是定义两个有关联的变量,可能是指针,也可能是整数,通过他们实现对数组的操作,使得高效,快捷。
具体的我们来在题目中去感受吧!
力扣(LeetCode)官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台
int removeElement(int* nums, int numsSize, int val)
{//双指针法int src=0;int dest=0;while(src<numsSize){if(nums[src]!=val){nums[dest++]=nums[src++];}else{src++;}}return dest;
}
是不是大呼学到了。
关于双指针的使用场景,大家需要多做题,自己把握,这样慢慢可能就能感受的啥题目是考察双指针了。
来再带着大家看一题:
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对于这题,我们就直接开始双指针吧!
这题比较特殊,它是有序的,又是问平方,只需要比较负数的平方与整数平方关系即可,大家想想,如果我们定义两个指针,一个指向头,一个指向尾,是不是就可以最快的进行排好序。
看代码实现
/*** Note: The returned array must be malloced, assume caller calls free().*/
int* sortedSquares(int* nums, int numsSize, int* returnSize)
{*returnSize = numsSize;int* arr=(int*)malloc(numsSize*sizeof(int));int n=0;int m=numsSize-1;int c=numsSize-1;while(n<=m){int i=nums[n]*nums[n];int j=nums[m]*nums[m];if(i>j){arr[c--]=i;n++;}else//j>=i{arr[c--]=j;m--;}}return arr;
}
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刷完绝对对于双指针有一定的使用感觉了。
3.滑动窗口
int minSubArrayLen(int target, int* nums, int numsSize)
{int size=0;int result=INT_MAX;int left=0;int sum=0;for(int right=0;right<numsSize;right++){sum+=nums[right];while(sum>=target){size=right-left+1;result=result<=size?result:size;sum-=nums[left++];}}return result==INT_MAX?0:result;
}
时间复杂度直接从O(N*N)降到了O(N),可见这种方法的强大。
推荐大家去B站看代码随想录视频,可能理解更加深入。
下面给大家推荐题目吧:
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