当前位置: 首页 > news >正文

Leetcode(经典题)day1

删除有序数组中的重复项|| 

80. 删除有序数组中的重复项 II - 力扣(LeetCode)

和之前的删除有序数组中的重复项|相似,这里是要求最多出现两次,所以多加一个变量来记录出现次数即可,整体上还是使用双指针,比较容易解出。

public int removeDuplicates(int[] nums) {int p1=0,p2=1,n=1;while (p2<nums.length){if (nums[p1]==nums[p2]){n++;if(n>2){p2++;continue;}}else {n=1;}nums[++p1]=nums[p2++];}return p1+1;}

多数元素

169. 多数元素 - 力扣(LeetCode)

使用投票法:

原理:找一个变量p记录,遇到不一样的就p--,一样就p++;因为题中说要返回的结果他的数量是大于[n/2]的,所以无论过程中怎么++或者--,到最后都会剩下至少一个要返回的数。

public int majorityElement(int[] nums) {int res=0;int tp=0;for(int i=0;i<nums.length;i++){if(tp==0){res=nums[i];}if(nums[i]==res){tp++;}else{tp--;}}return res;}

轮转数组 

189. 轮转数组 - 力扣(LeetCode)

第一步:先将数组整体翻转

第二步:再翻转前k个元素

第三步:再反转剩下的n-k个元素

    public static void rotate(int[] nums, int k) {if(k>nums.length){k=k%nums.length;}fanzhuan(nums,0,nums.length-1);fanzhuan(nums,0,k-1);fanzhuan(nums,k,nums.length-1);}public static void fanzhuan(int[] nums, int l, int r){while(l<r){int temp = nums[l];nums[l++] = nums[r];nums[r--] = temp;}}

买卖股票的最佳时机

121. 买卖股票的最佳时机 - 力扣(LeetCode)

遵循低点买入,高点卖出,所以我认为的关键是找到最低点,然后依次遍历他后面的点找出“最高点”就行了

    public int maxProfit(int[] prices) {int n = prices.length;int max = 0;int min = 100009;for (int i = 0; i < n; i++) {if(prices[i]<min){min = prices[i];}else if(prices[i]-min>max){max = prices[i]-min;}}return max;}

买卖股票的最佳时机||

122. 买卖股票的最佳时机 II - 力扣(LeetCode)

使用贪心,只考虑本天买入和下一天卖出是否能赚,只要能赚(x[i+1]-x[i]>0)则将所赚计入。

    public int maxProfit(int[] prices) {int n = prices.length;int max = 0;for (int i = 0; i < n-1; i++) {max+=prices[i+1]-prices[i]>0?prices[i+1]-prices[i]:0;}return max;}

跳跃游戏

55. 跳跃游戏 - 力扣(LeetCode)

找一个变量max来记录当前能到达的最远距离,遍历数组的每个元素x[i],max<i则意味着到达不了,返回false,如果max>i就进行后续操作,重新计算max的值(重新计算能到到达的最远距离),计算方式就是当前坐标位置加该位置能走几步(x[i]+i),与当前max比较取最大,然后再与数组长度比较,max>=length就返回true。

    public boolean canJump(int[] nums) {int max = 0;for(int i = 0;i < nums.length;i++){if(i<=max){max = (nums[i]+i)>max ? (nums[i]+i):max;if(max>=nums.length-1){return true;}}}return false;}

跳跃游戏||

45. 跳跃游戏 II - 力扣(LeetCode)

要求返回的是最小步数,所以可以考虑使用贪心来解决,每到一个新的位置,就计算比较这个新的位置能到到达的范围中哪一个位置能到达的距离最远(也就是x[i]+i),就选择到哪一个位置,以此类推。

    public int jump(int[] nums) {int max = 0;int end = 0;int n = nums.length;int count = 0;for (int i = 0; i < n-1; i++) {max = nums[i]+i>max?nums[i]+i:max;if (end==i) {end = max;count++;}}return count;}

相关文章:

Leetcode(经典题)day1

删除有序数组中的重复项|| 80. 删除有序数组中的重复项 II - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 和之前的删除有序数组中的重复项|相似&#xff0c;这里是要求最多出现两次&#xff0c;所以多加一个变量来记录出现次数即可&#xff0c;整体上还是使用双指针&#xff0c;…...

k8s record 20240710 监控

不是adaptor 是opetator 案例 监控有了&#xff0c;日志搜集呢&#xff1f; 一、kubelet 的小弟 kubelet — 负责维护容器的生命周期&#xff0c;节点和集群其他部分通信 cAdvisor 集成在 Kubernetes 的 kubelet 中&#xff0c;能够自动发现和监控集群中所有的容器。dockers…...

pdf工具

iLovePDF | 为PDF爱好者提供的PDF文件在线处理工具 https://www.ilovepdf.com/zh-cn 图片 pdf 合并成一个pdf也可以拆分...

百度文心4.0 Turbo开放,领跑国内AI大模型赛道!

百度文心4.0 Turbo开放&#xff0c;领跑国内AI大模型赛道&#xff01; 前言 文心一言大模型 就在7月5日&#xff0c;在2024世界人工智能大会 (WAIC) 上&#xff0c;百度副总裁谢广军宣布文心大模型4.0 Turbo正式向企业客户全面开放&#xff01;这一举动直接引发了业界的关注。那…...

Vue3 defineProps的使用

1.什么是defineProps defineProps是Vue3中的一种新的组件数据传递方式&#xff0c;可以用于在子组件中定义接收哪些父组件的props。当父组件的props发生变化时&#xff0c;子组件也会随之响应。 2.如何使用defineProps&#xff1f; 在子组件中可以使用defineProps声明该组件…...

面向对象进阶基础练习

Java学习笔记&#xff08;新手纯小白向&#xff09; 第一章 JAVA基础概念 第二章 JAVA安装和环境配置 第三章 IntelliJ IDEA安装 第四章 运算符 第五章 运算符联系 第六章 判断与循环 第七章 判断与循环练习 第八章 循环高级综合 第九章 数组介绍及其内存图 第十章 数…...

iPhone删除所有照片的高效三部曲

苹果手机用久了&#xff0c;系统缓存包括自己使用手机留下的内存肯定会越来越多。其中&#xff0c;相册中的照片数量可能会急剧增加&#xff0c;占据大量的存储空间。当用户们想要对相册进行彻底清理&#xff0c;实现iPhone删除所有照片时&#xff0c;不妨跟随以下详细的三部曲…...

OceanBase 配置项系统变量实现及应用详解(2):系统变量的定义及使用场景

在上一篇博客&#xff0c;配置项的定义及使用方法&#xff0c;详细阐述了配置项的概念及其基本应用方式&#xff0c;这些配置项能够调控集群或租户的行为方式。然而&#xff0c;在实际使用OceanBase的过程中&#xff0c;我们有时仅希望针对当前会话调整某些行为特性&#xff0c…...

本地部署,去除动漫图像背景Anime Remove Background

目录 摘要 引言 深度学习在动漫角色中的应用 1.​U-Net 2.Mask R-CNN 3.ISNet 模型 4.MODNet 模型 5.InSPyReNet 模型 本地部署 运行效果 测验结果​ Tip&#xff1a; 摘要 动漫图像背景去除是一项在图像处理和计算机视觉领域具有重要应用的技术&#xff0c;广泛应用于…...

wireshark与tcpdump使用

wireshark 协议层过滤指令ipip.addr 1.1.1.1ip.src 1.1.1.1ip.dst 1.1.1.1tcptcp.port 80tcp.srcport 80tcp.dstport 80tcp.len > 0tcp.flags.fin 1...

【密码学】密码学中的四种攻击方式和两种攻击手段

在密码学中&#xff0c;攻击方式通常指的是密码分析者试图破解加密信息或绕过安全机制的各种策略。根据密码分析者对明文、密文以及加密算法的知识程度&#xff0c;攻击可以分为以下四种基本类型&#xff1a; 一、四种攻击的定义 &#xff08;1&#xff09;唯密文攻击(COA, C…...

网络层的角色与重要性:互联网通信的关键

本章讨论网络层及网络互连问题&#xff0c;也就是讨论多个网络通过路由器互连成为一个互连网络的各种问题。在介绍网络层提供的两种不同服务后&#xff0c;我们开始讲解本章的核心内容——网际协议&#xff08;IP&#xff09;&#xff0c;这是本书的一项重点内容。只有较深入地…...

Transformer模型:WordEmbedding实现

前言 最近在学Transformer&#xff0c;学了理论的部分之后就开始学代码的实现&#xff0c;这里是跟着b站的up主的视频记的笔记&#xff0c;视频链接&#xff1a;19、Transformer模型Encoder原理精讲及其PyTorch逐行实现_哔哩哔哩_bilibili 正文 首先导入所需要的包&#xff1a;…...

如何压缩pdf文件大小,怎么压缩pdf文件大小

在数字化时代&#xff0c;pdf文件因其稳定的格式和跨平台兼容性&#xff0c;成为了工作与学习中不可或缺的一部分。然而&#xff0c;随着pdf文件内容的丰富&#xff0c;pdf文件的体积也随之增大&#xff0c;给传输和存储带来了不少挑战。本文将深入探讨如何高效压缩pdf文件大小…...

Spring Boot集成Atomix快速入门Demo

1.什么是Atomix&#xff1f; Atomix是一个能用的Java框架&#xff0c;用来构建高可用的分布式系统。它是基于RAFT协议的实现&#xff0c;为用户提供了各种原子数据结构&#xff0c;比如map/set/integer等&#xff0c;这些数据结构都可以在整个集群中共享并保证一致性&#xff…...

Go语言map并发安全,互斥锁和读写锁谁更优?

并发编程是 Go 语言的一大特色&#xff0c;合理地使用锁对于保证数据一致性和提高程序性能至关重要。 在处理并发控制时&#xff0c;sync.Mutex&#xff08;互斥锁&#xff09;和 sync.RWMutex&#xff08;读写锁&#xff09;是两个常用的工具。理解它们各自的优劣及擅长的场景…...

Java多线程性能调优

Synchronized同步锁优化方法 1.6之前比较重量级&#xff0c;1.6后经过优化性能大大提升 使用Synchronized实现同步锁住要是两种方式&#xff1a;方法、代码块。 1.代码块 Synchronized在修饰同步代码块时&#xff0c;是由 monitorenter和monitorexit指令来实现同步的。进入mo…...

MacOS 通过Docker安装宝塔面板搭建PHP开发环境

1、docker拉取ubuntu系统 docker pull ubuntu2、运行容器 docker run -i -t -d --name bt -p 20:20 -p 21:21 -p 80:80 -p 443:443 -p 888:888 -p 8888:8888 -p 3306:3306 -p 6379:6379 --privilegedtrue -v /Users/oi/Sites:/www/wwwroot ubuntu-v 后的 /Users/oi/Sites 代表…...

Unity发布webgl之后修改StreamingAssets 内的配置文件读取到的还是之前的配置文件的解决方案

问题描述 unity发布webgl之后&#xff0c;修改在StreamingAssets 中的配置信息&#xff0c;修改之后读取的还是之前的配置信息 读取配置文件的代码IEnumerator IE_WebGL_LoadWebSocketServerCopnfig(){var uri new System.Uri(Path.Combine(Application.streamingAssetsPath…...

离线语音识别芯片在智能生活中的应用

离线语音识别芯片&#xff0c;这一技术正逐渐渗透到我们日常生活的每一个角落&#xff0c;为众多产品带来前所未有的智能体验。它能够应用到多种产品中&#xff0c;‌包括但不限于&#xff1a;‌ 1、智能音箱&#xff1a;‌语音识别芯片作为智能音箱的核心&#xff0c;‌使用户…...

LoRA训练助手入门解析:为什么权重排序对LoRA训练效果影响显著

LoRA训练助手入门解析&#xff1a;为什么权重排序对LoRA训练效果影响显著 1. 认识LoRA训练助手 如果你正在尝试训练自己的AI绘画模型&#xff0c;可能会遇到一个常见问题&#xff1a;为什么同样的图片&#xff0c;用不同的标签训练出来的效果差距那么大&#xff1f;这就是我们…...

Typora与AI结合:使用万象熔炉·丹青幻境为Markdown文档自动配图

Typora与AI结合&#xff1a;使用万象熔炉丹青幻境为Markdown文档自动配图 不知道你有没有过这样的体验&#xff1a;在Typora里写完一篇技术博客或项目文档&#xff0c;内容详实&#xff0c;逻辑清晰&#xff0c;但通篇下来全是文字&#xff0c;总觉得少了点什么。想配几张图吧…...

PyAEDT终极指南:3个技巧让你快速掌握Python自动化工程仿真

PyAEDT终极指南&#xff1a;3个技巧让你快速掌握Python自动化工程仿真 【免费下载链接】pyaedt AEDT Python Client Package 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pyaedt PyAEDT是Ansys Electronics Desktop&#xff08;AEDT&#xff09;的Python客户端工具包&…...

5分钟成为效率大师!NoteGen快捷键可视化配置终极指南

5分钟成为效率大师&#xff01;NoteGen快捷键可视化配置终极指南 【免费下载链接】note-gen 一款专注于记录和写作的跨端 AI 笔记应用。 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/no/note-gen NoteGen是一款专注于记录和写作的跨端AI笔记应用&#xff0c;通过快捷…...

终极指南:如何用NSC_BUILDER一键搞定Switch游戏文件管理

终极指南&#xff1a;如何用NSC_BUILDER一键搞定Switch游戏文件管理 【免费下载链接】NSC_BUILDER Nintendo Switch Cleaner and Builder. A batchfile, python and html script based in hacbuild and Nuts python libraries. Designed initially to erase titlerights encryp…...

忍者像素绘卷微信小程序接入:用户提示词历史+生成图云存储方案

忍者像素绘卷微信小程序接入&#xff1a;用户提示词历史生成图云存储方案 1. 项目背景与核心价值 忍者像素绘卷是一款基于Z-Image-Turbo深度优化的图像生成工作站&#xff0c;将16-Bit复古游戏美学与现代AI图像生成技术完美结合。这款工具特别适合创作具有忍者主题和复古像素…...

AntdUI实战:用WinForm和.NET 6给老旧内部管理系统“换肤”的完整记录

AntdUI实战&#xff1a;用WinForm和.NET 6给老旧内部管理系统“换肤”的完整记录 当企业内部的WinForm系统运行超过十年&#xff0c;那些灰底蓝框的界面早已与现代审美格格不入。去年接手某制造业ERP系统改造时&#xff0c;我面对的是一个基于.NET Framework 4.0的"古董&q…...

s2-proGPU利用率提升方案:批处理合成与异步请求性能压测报告

s2-pro GPU利用率提升方案&#xff1a;批处理合成与异步请求性能压测报告 1. 项目背景与挑战 s2-pro作为Fish Audio开源的专业级语音合成模型镜像&#xff0c;在实际应用中面临GPU利用率不足的问题。通过初步监测发现&#xff1a; 单次请求GPU利用率峰值仅达到35-40%请求间隔…...

Qwen3.5-2B图文理解评测:在TextVQA、ChartQA等基准测试中的轻量级SOTA表现

Qwen3.5-2B图文理解评测&#xff1a;在TextVQA、ChartQA等基准测试中的轻量级SOTA表现 1. 模型概览 Qwen3.5-2B是Qwen3.5系列中的轻量化多模态基础模型&#xff0c;仅有20亿参数规模&#xff0c;却展现出超越参数量的强大图文理解能力。该模型专为低功耗、低门槛部署场景设计…...

2026年,市面上正规SSL证书品牌众多,哪家才是真正专业之选?

在当今数字化时代&#xff0c;网络安全至关重要&#xff0c;SSL证书作为保障网站安全的关键工具&#xff0c;其重要性不言而喻。2026年&#xff0c;市面上正规的SSL证书品牌众多&#xff0c;企业在选择时往往会感到困惑。本文将为大家分析如何选择专业的SSL证书品牌&#xff0c…...