From a3f32a14d7b75c261db1b2e99a9b46a9f1c542be Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: CyC2018 <1029579233@qq.com> Date: Thu, 4 Oct 2018 13:33:56 +0800 Subject: [PATCH] auto commit --- notes/Leetcode 题解.md | 57 +++++++++++++++++++++--------------------- 1 file changed, 29 insertions(+), 28 deletions(-) diff --git a/notes/Leetcode 题解.md b/notes/Leetcode 题解.md index bdf03c8d..bb6167c3 100644 --- a/notes/Leetcode 题解.md +++ b/notes/Leetcode 题解.md @@ -103,7 +103,7 @@ Output: True Explanation: 1 * 1 + 2 * 2 = 5 ``` -题目描述：判断一个数是否为两个数的平方和，例如 5 = 12 + 22。 +题目描述：判断一个数是否为两个数的平方和。 ```java public boolean judgeSquareSum(int c) { @@ -130,7 +130,7 @@ public boolean judgeSquareSum(int c) { Given s = "leetcode", return "leotcede". ``` -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。 +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。 ```java private final static HashSet vowels = new HashSet<>(Arrays.asList('a', 'e', 'i', 'o', 'u', 'A', 'E', 'I', 'O', 'U')); @@ -307,6 +307,8 @@ private boolean isValid(String s, String target) { [215. Kth Largest Element in an Array (Medium)](https://leetcode.com/problems/kth-largest-element-in-an-array/description/) +题目描述：找到第 k 大的元素。 + **排序** ：时间复杂度 O(NlogN)，空间复杂度 O(1) ```java @@ -323,7 +325,7 @@ public int findKthLargest(int[] nums, int k) { PriorityQueue pq = new PriorityQueue<>(); // 小顶堆 for (int val : nums) { pq.add(val); - if (pq.size() > k) // 维护堆的大小为 K + if (pq.size() > k) // 维护堆的大小为 K pq.poll(); } return pq.peek(); @@ -555,7 +557,7 @@ Explanation: You don't need to remove any of the intervals since they're already 题目描述：计算让一组区间不重叠所需要移除的区间个数。 -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。 +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。 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。 @@ -639,7 +641,7 @@ Output: 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。 -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。 +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。 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。 @@ -825,7 +827,7 @@ public int binarySearch(int[] nums, int key) { **时间复杂度** -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)。 +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)。 **m 计算** @@ -961,7 +963,7 @@ public char nextGreatestLetter(char[] letters, char target) { [540. Single Element in a Sorted Array (Medium)](https://leetcode.com/problems/single-element-in-a-sorted-array/description/) ```html -Input: [1,1,2,3,3,4,4,8,8] +Input: [1, 1, 2, 3, 3, 4, 4, 8, 8] Output: 2 ``` @@ -1132,11 +1134,11 @@ public List diffWaysToCompute(String input) {

-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。 +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。 第一层： -- 0 -> {6,2,1,5}; +- 0 -> {6,2,1,5} 第二层： @@ -1150,7 +1152,7 @@ public List diffWaysToCompute(String input) { - 4 -> {} - 3 -> {} -可以看到，每一层遍历的节点都与根节点距离相同。设 di 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 di<=dj。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。 +每一层遍历的节点都与根节点距离相同。设 di 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 di <= dj。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。 在程序实现 BFS 时需要考虑以下问题： @@ -1180,19 +1182,17 @@ public int minPathLength(int[][] grids, int tr, int tc) { pathLength++; while (size-- > 0) { Pair cur = queue.poll(); + int cr = cur.getKey(), cc = cur.getValue(); + grids[cr][cc] = 0; // 标记 for (int[] d : direction) { - int nr = cur.getKey() + d[0], nc = cur.getValue() + d[1]; - Pair next = new Pair<>(nr, nc); - if (next.getKey() < 0 || next.getValue() >= m - || next.getKey() < 0 || next.getValue() >= n) { - + int nr = cr + d[0], nc = cc + d[1]; + if (nr < 0 || nr >= m || nc < 0 || nc >= n || grids[nr][nc] == 0) { continue; } - grids[next.getKey()][next.getValue()] = 0; // 标记 - if (next.getKey() == tr && next.getValue() == tc) { + if (nr == tr && nc == tc) { return pathLength; } - queue.add(next); + queue.add(new Pair<>(nr, nc)); } } } @@ -1239,7 +1239,7 @@ public int numSquares(int n) { continue; } marked[next] = true; - queue.add(cur - s); + queue.add(next); } } } @@ -1290,7 +1290,7 @@ Output: 0 Explanation: The endWord "cog" is not in wordList, therefore no possible transformation. ``` -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。 +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。 ```java public int ladderLength(String beginWord, String endWord, List wordList) { @@ -1365,7 +1365,7 @@ private int getShortestPath(List[] graphic, int start, int end) { 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。 -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。 +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。 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。 @@ -1479,12 +1479,14 @@ Input: [[1,1,0], [1,1,0], [0,0,1]] + Output: 2 + Explanation:The 0th and 1st students are direct friends, so they are in a friend circle. The 2nd student himself is in a friend circle. So return 2. ``` -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。 +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。 ```java private int n; @@ -1530,7 +1532,7 @@ X X X X X O X X ``` -使被 'X' 包围的 'O' 转换为 'X'。 +题目描述：使被 'X' 包围的 'O' 转换为 'X'。 先填充最外侧，剩下的就是里侧了。 @@ -1678,7 +1680,6 @@ Output: ["ad", "ae", "af", "bd", "be", "bf", "cd", "ce", "cf"]. ``` ```java - private static final String[] KEYS = {"", "", "abc", "def", "ghi", "jkl", "mno", "pqrs", "tuv", "wxyz"}; public List letterCombinations(String digits) { @@ -2316,11 +2317,11 @@ private int cubeNum(int i, int j) { 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。 -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。 +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。

-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)。 +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)。

@@ -2414,9 +2415,9 @@ public int climbStairs(int n) { 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。 -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 +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 -

+

```java public int rob(int[] nums) {