2024年刷题记录
马上要开始找实习了,又开始重启刷题计划了!加油冲冲冲!刷题的顺序follow代码随想录的60天刷题计划!感谢FuCosmo的总结!之前都是按照C++的语法进行刷题的,这次也同样使用C++。
Day 1 数组
这些题过年前都刷过了,所以过的快一些。通过写一些题解的方式来,帮助自己回顾这些方法,记住一些核心点。
704. 二分查找
- 训练是否取等号,这里选择的是双边都闭合的空间
- 对于mid的计算方式,有两种mid = (left + right) / 2或者是mid = left + (left - right) / 2
class Solution {
public:int search(vector<int>& nums, int target) {int left = 0;int right = nums.size() - 1;int mid;while (left <= right) {mid = (left + right) / 2;if (nums[mid] == target){return mid;} else if (nums[mid] < target){left = mid + 1;} else {right = mid - 1;}}return -1;}
};
27. 移除元素
- 双指针的思想
- 一个指针用来遍历数组中的所以元素(指向当前将要处理的元素)
- 一个指针用来记录下一个将要赋值的位置
class Solution {
public:int removeElement(vector<int>& nums, int val) {int i = 0;int j = 0;while (i < nums.size()) {if (nums[i] != val) {nums[j] = nums[i];j++;}i++;}return j;}
};
977. 有序数组的平方
- 暴力的解放,利用sort函数
- 基本的语法
- vector的创建
vector<int> ans;
vector<int> ans(n);
- vector中添加元素
ans.push_back(num);
- vector的排序
sort(ans.begin(), ans.end());
- vector的创建
- 时间复杂度是 O(nlogn),其中 n 是数组 nums的长度。
- 空间复杂度是 O(logn),除了存储答案的数组以外,我们需要 O(logn) 的栈空间进行排序
- 基本的语法
class Solution {
public:vector<int> sortedSquares(vector<int>& nums) {int i = 0;vector<int> ans;while (i < nums.size()){ans.push_back(nums[i] * nums[i]);i++;}sort(ans.begin(), ans.end());return ans;}
};
- 双指针的解法
- 非递减数组,元素当中存在负数
- 第一个指针指向找到第一个大于等于0的元素
- 如果第一个指针为0,则不需要第二个指针
- 反之,第二个指针指向第一个元素左侧的元素
- 比较左右指针两个元素的大小,逐个加入
- 这里需要用到三个循环
- 同时移动两个指针
- 当一个指针已经移动完,则只移动单侧的指针
- 时间复杂度是O(n)。其中 n 是数组 nums 的长度。
- 空间复杂度是O(1)。除了存储答案的数组以外,我们只需要维护常量空间。
class Solution {
public:vector<int> sortedSquares(vector<int>& nums) {int i = 0;vector<int> ans;for (int num : nums) {if (num < 0) {i++;} else {break;}}if (i == 0) {for (int num : nums) {ans.push_back(num * num);}return ans;} else {int j = i - 1;while (i < nums.size() && j >= 0) {if (nums[i] * nums[i] < nums[j] * nums[j]) {ans.push_back(nums[i] * nums[i]);i++;} else {ans.push_back(nums[j] * nums[j]);j--;}}while (i < nums.size()) {ans.push_back(nums[i] * nums[i]);i++;}while (j >= 0){ans.push_back(nums[j] * nums[j]);j--;}}return ans;}
- 双指针的解法二
- 一个指针指向第一个元素
- 另一个指针指向最后一个元素
- 从后往前加元素
- 时间复杂度是O(n)。其中 n 是数组 nums 的长度。
- 空间复杂度是O(1)。除了存储答案的数组以外,我们只需要维护常量空间。
class Solution {
public:vector<int> sortedSquares(vector<int>& nums) {int n = nums.size();vector<int> ans(n);for (int i = 0, j = n - 1, pos = n - 1; i <= j; pos--) {if (nums[i] * nums[i] > nums[j] * nums[j]) {ans[pos] = nums[i] * nums[i];i++;} else {ans[pos] = nums[j] * nums[j];j--;}}return ans;}
};
Day 2
🚩209.长度最小的子数组
- 双指针的思想
- 左右两个指针,当当前区间内的值小于target,则移动右指针;反之移动左指针
- 区间是左闭右开的
- 利用cnt来记录最短的长度;(right - left + 1)
- 这道题感觉是滑动窗口的思想
- 基本语法知识
- 三目运算符:
条件表达式?True : False
- INT的最大值:
int ans = INT_MAX
- 三目运算符:
// 有点冗余的写法
class Solution {
public:int minSubArrayLen(int target, vector<int>& nums) {int left = 0;int right = left + 1;int cnt = nums[0];int n = nums.size();int minlength = n + 1;while(right < n) {if (cnt < target) {cnt += nums[right];right++;} else if (cnt >= target) {if ((right - left) < minlength) {minlength = right - left;}cnt -= nums[left];left++;}}// 当right已经走到最右端了,但cnt依旧大于0while(left < n) {if (cnt >= target) {if ((right - left) < minlength) {minlength = right - left;}cnt -= nums[left];left++;} else {break;}}return (minlength > n) ? 0 : minlength;}
};
// 看完题解后的优化代码
class Solution {
public:int minSubArrayLen(int target, vector<int>& nums) {int left = 0;int right = 0;int cnt = 0;int n = nums.size();int minlength = n + 1;while(right < n) {cnt += nums[right];while (cnt >= target) {minlength = min(minlength, right - left + 1);cnt -= nums[left];left++;}right++;}return (minlength > n) ? 0 : minlength;}
};
- 时间复杂度为:O(n)
- 空间复杂度为:O(1)
Day 3 栈与队列
239. 滑动窗口最大值
- 用一个队列来存储当前窗口内的元素,对队列中的元素进行排序,取出最大值
347.前K个高频元素
- 使用字典,key为对应的元素,value为对应的出现次数;遍历整个数组,然后按照value进行排序,然后输出前K个结果;
- 思想是上述的思想;但是如何根据value排序是一个难点
- 这里用到了堆的思想,也就是优先队列的思想
- 基本语法:
- priority_queue的基本函数:
push(), pop(), top(), empty(), size();
- 默认为大根堆
- 如果想要小元素放在队首,则可以使用以下的方式
priority_queue<int,vector<int>,greater<int>>q
- C++11中的STL 可以使用
emplace()
与emplace_back()
来代替insert()
与push_back()
- priority_queue的基本函数:
class Solution {public:vector<int> topKFrequent(vector<int>& nums, int k) {unordered_map<int,int> ans;for (int num : nums) {ans[num]++;}// 排序priority_queue<pair<int, int>> q;for (auto item : ans) {q.emplace(item.second, item.first);}//求解vector<int> res;while(k) {res.emplace_back(q.top().second);q.pop();--k;}return res;}
};
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