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a1debab612
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a3f32a14d7
@ -103,7 +103,7 @@ Output: True
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Explanation: 1 * 1 + 2 * 2 = 5
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```
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题目描述:判断一个数是否为两个数的平方和,例如 5 = 1<sup>2</sup> + 2<sup>2</sup>。
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题目描述:判断一个数是否为两个数的平方和。
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```java
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public boolean judgeSquareSum(int c) {
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@ -130,7 +130,7 @@ public boolean judgeSquareSum(int c) {
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Given s = "leetcode", return "leotcede".
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```
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使用双指针,指向待反转的两个元音字符,一个指针从头向尾遍历,一个指针从尾到头遍历。
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使用双指针指向待反转的两个元音字符,一个指针从头向尾遍历,一个指针从尾到头遍历。
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```java
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private final static HashSet<Character> vowels = new HashSet<>(Arrays.asList('a', 'e', 'i', 'o', 'u', 'A', 'E', 'I', 'O', 'U'));
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@ -307,6 +307,8 @@ private boolean isValid(String s, String target) {
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[215. Kth Largest Element in an Array (Medium)](https://leetcode.com/problems/kth-largest-element-in-an-array/description/)
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题目描述:找到第 k 大的元素。
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**排序** :时间复杂度 O(NlogN),空间复杂度 O(1)
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```java
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@ -323,7 +325,7 @@ public int findKthLargest(int[] nums, int k) {
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PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<>(); // 小顶堆
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for (int val : nums) {
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pq.add(val);
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if (pq.size() > k) // 维护堆的大小为 K
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if (pq.size() > k) // 维护堆的大小为 K
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pq.poll();
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}
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return pq.peek();
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@ -555,7 +557,7 @@ Explanation: You don't need to remove any of the intervals since they're already
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题目描述:计算让一组区间不重叠所需要移除的区间个数。
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计算最多能组成的不重叠区间个数,然后用区间总个数减去不重叠区间的个数。
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先计算最多能组成的不重叠区间个数,然后用区间总个数减去不重叠区间的个数。
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在每次选择中,区间的结尾最为重要,选择的区间结尾越小,留给后面的区间的空间越大,那么后面能够选择的区间个数也就越大。
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@ -639,7 +641,7 @@ Output:
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题目描述:一个学生用两个分量 (h, k) 描述,h 表示身高,k 表示排在前面的有 k 个学生的身高比他高或者和他一样高。
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为了在每次插入操作时不影响后续的操作,身高较高的学生应该先做插入操作,否则身高较小的学生原先正确插入第 k 个位置可能会变成第 k+1 个位置。
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为了使插入操作不影响后续的操作,身高较高的学生应该先做插入操作,否则身高较小的学生原先正确插入的第 k 个位置可能会变成第 k+1 个位置。
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身高降序、k 值升序,然后按排好序的顺序插入队列的第 k 个位置中。
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@ -825,7 +827,7 @@ public int binarySearch(int[] nums, int key) {
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**时间复杂度**
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二分查找也称为折半查找,每次都能将查找区间减半,这种折半特性的算法时间复杂度都为 O(logN)。
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二分查找也称为折半查找,每次都能将查找区间减半,这种折半特性的算法时间复杂度为 O(logN)。
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**m 计算**
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@ -961,7 +963,7 @@ public char nextGreatestLetter(char[] letters, char target) {
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[540. Single Element in a Sorted Array (Medium)](https://leetcode.com/problems/single-element-in-a-sorted-array/description/)
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```html
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Input: [1,1,2,3,3,4,4,8,8]
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Input: [1, 1, 2, 3, 3, 4, 4, 8, 8]
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Output: 2
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```
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@ -1132,11 +1134,11 @@ public List<Integer> diffWaysToCompute(String input) {
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<div align="center"> <img src="../pics//4ff355cf-9a7f-4468-af43-e5b02038facc.jpg"/> </div><br>
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广度优先搜索的搜索过程有点像一层一层地进行遍历,每层遍历都以上一层遍历的结果作为起点,遍历一个距离能访问到的所有节点。需要注意的是,遍历过的节点不能再次被遍历。
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广度优先搜索一层一层地进行遍历,每层遍历都以上一层遍历的结果作为起点,遍历一个距离能访问到的所有节点。需要注意的是,遍历过的节点不能再次被遍历。
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第一层:
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- 0 -> {6,2,1,5};
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- 0 -> {6,2,1,5}
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第二层:
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@ -1150,7 +1152,7 @@ public List<Integer> diffWaysToCompute(String input) {
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- 4 -> {}
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- 3 -> {}
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可以看到,每一层遍历的节点都与根节点距离相同。设 d<sub>i</sub> 表示第 i 个节点与根节点的距离,推导出一个结论:对于先遍历的节点 i 与后遍历的节点 j,有 d<sub>i</sub><=d<sub>j</sub>。利用这个结论,可以求解最短路径等 **最优解** 问题:第一次遍历到目的节点,其所经过的路径为最短路径。应该注意的是,使用 BFS 只能求解无权图的最短路径。
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每一层遍历的节点都与根节点距离相同。设 d<sub>i</sub> 表示第 i 个节点与根节点的距离,推导出一个结论:对于先遍历的节点 i 与后遍历的节点 j,有 d<sub>i</sub> <= d<sub>j</sub>。利用这个结论,可以求解最短路径等 **最优解** 问题:第一次遍历到目的节点,其所经过的路径为最短路径。应该注意的是,使用 BFS 只能求解无权图的最短路径。
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在程序实现 BFS 时需要考虑以下问题:
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@ -1180,19 +1182,17 @@ public int minPathLength(int[][] grids, int tr, int tc) {
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pathLength++;
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while (size-- > 0) {
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Pair<Integer, Integer> cur = queue.poll();
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int cr = cur.getKey(), cc = cur.getValue();
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grids[cr][cc] = 0; // 标记
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for (int[] d : direction) {
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int nr = cur.getKey() + d[0], nc = cur.getValue() + d[1];
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Pair<Integer, Integer> next = new Pair<>(nr, nc);
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if (next.getKey() < 0 || next.getValue() >= m
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|| next.getKey() < 0 || next.getValue() >= n) {
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int nr = cr + d[0], nc = cc + d[1];
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if (nr < 0 || nr >= m || nc < 0 || nc >= n || grids[nr][nc] == 0) {
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continue;
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}
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grids[next.getKey()][next.getValue()] = 0; // 标记
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if (next.getKey() == tr && next.getValue() == tc) {
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if (nr == tr && nc == tc) {
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return pathLength;
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}
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queue.add(next);
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queue.add(new Pair<>(nr, nc));
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}
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}
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}
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@ -1239,7 +1239,7 @@ public int numSquares(int n) {
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continue;
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}
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marked[next] = true;
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queue.add(cur - s);
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queue.add(next);
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}
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}
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}
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@ -1290,7 +1290,7 @@ Output: 0
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Explanation: The endWord "cog" is not in wordList, therefore no possible transformation.
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```
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找出一条从 beginWord 到 endWord 的最短路径,每次移动规定为改变一个字符,并且改变之后的字符串必须在 wordList 中。
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题目描述:找出一条从 beginWord 到 endWord 的最短路径,每次移动规定为改变一个字符,并且改变之后的字符串必须在 wordList 中。
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```java
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public int ladderLength(String beginWord, String endWord, List<String> wordList) {
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@ -1365,7 +1365,7 @@ private int getShortestPath(List<Integer>[] graphic, int start, int end) {
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广度优先搜索一层一层遍历,每一层得到的所有新节点,要用队列存储起来以备下一层遍历的时候再遍历。
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而深度优先搜索在得到一个新节点时立马对新节点进行遍历:从节点 0 出发开始遍历,得到到新节点 6 时,立马对新节点 6 进行遍历,得到新节点 4;如此反复以这种方式遍历新节点,直到没有新节点了,此时返回。返回到根节点 0 的情况是,继续对根节点 0 进行遍历,得到新节点 2,然后继续以上步骤。
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而深度优先搜索在得到一个新节点时立即对新节点进行遍历:从节点 0 出发开始遍历,得到到新节点 6 时,立马对新节点 6 进行遍历,得到新节点 4;如此反复以这种方式遍历新节点,直到没有新节点了,此时返回。返回到根节点 0 的情况是,继续对根节点 0 进行遍历,得到新节点 2,然后继续以上步骤。
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从一个节点出发,使用 DFS 对一个图进行遍历时,能够遍历到的节点都是从初始节点可达的,DFS 常用来求解这种 **可达性** 问题。
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@ -1479,12 +1479,14 @@ Input:
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[[1,1,0],
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[1,1,0],
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[0,0,1]]
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Output: 2
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Explanation:The 0th and 1st students are direct friends, so they are in a friend circle.
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The 2nd student himself is in a friend circle. So return 2.
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好友关系可以看成是一个无向图,例如第 0 个人与第 1 个人是好友,那么 M[0][1] 和 M[1][0] 的值都为 1。
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题目描述:好友关系可以看成是一个无向图,例如第 0 个人与第 1 个人是好友,那么 M[0][1] 和 M[1][0] 的值都为 1。
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```java
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private int n;
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@ -1530,7 +1532,7 @@ X X X X
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X O X X
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使被 'X' 包围的 'O' 转换为 'X'。
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题目描述:使被 'X' 包围的 'O' 转换为 'X'。
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先填充最外侧,剩下的就是里侧了。
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@ -1678,7 +1680,6 @@ Output: ["ad", "ae", "af", "bd", "be", "bf", "cd", "ce", "cf"].
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```java
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private static final String[] KEYS = {"", "", "abc", "def", "ghi", "jkl", "mno", "pqrs", "tuv", "wxyz"};
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public List<String> letterCombinations(String digits) {
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@ -2316,11 +2317,11 @@ private int cubeNum(int i, int j) {
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一行一行地摆放,在确定一行中的那个皇后应该摆在哪一列时,需要用三个标记数组来确定某一列是否合法,这三个标记数组分别为:列标记数组、45 度对角线标记数组和 135 度对角线标记数组。
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45 度对角线标记数组的维度为 2 \* n - 1,通过下图可以明确 (r, c) 的位置所在的数组下标为 r + c。
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45 度对角线标记数组的长度为 2 \* n - 1,通过下图可以明确 (r, c) 的位置所在的数组下标为 r + c。
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<div align="center"> <img src="../pics//85583359-1b45-45f2-9811-4f7bb9a64db7.jpg"/> </div><br>
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135 度对角线标记数组的维度也是 2 \* n - 1,(r, c) 的位置所在的数组下标为 n - 1 - (r - c)。
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135 度对角线标记数组的长度也是 2 \* n - 1,(r, c) 的位置所在的数组下标为 n - 1 - (r - c)。
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<div align="center"> <img src="../pics//9e80f75a-b12b-4344-80c8-1f9ccc2d5246.jpg"/> </div><br>
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@ -2414,9 +2415,9 @@ public int climbStairs(int n) {
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定义 dp 数组用来存储最大的抢劫量,其中 dp[i] 表示抢到第 i 个住户时的最大抢劫量。
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由于不能抢劫邻近住户,因此如果抢劫了第 i 个住户那么只能抢劫 i - 2 或者 i - 3 的住户,所以
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由于不能抢劫邻近住户,如果抢劫了第 i -1 个住户,那么就不能再抢劫第 i 个住户,所以
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<div align="center"><img src="https://latex.codecogs.com/gif.latex?dp[i]=max(dp[i-2],dp[i-3])+nums[i]"/></div> <br>
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<div align="center"><img src="https://latex.codecogs.com/gif.latex?dp[i]=max(dp[i-2]+nums[i],dp[i-1])"/></div> <br>
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```java
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public int rob(int[] nums) {
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