【LeetCode】面试算法总结@递归

面试算法总结:递归

  • 1、 LeetCode----50. Pow(x, n)
    • 基本思路
  • 2、LeetCode----169. 求众数
    • 基本思路
  • 3、LeetCode----121. 买卖股票的最佳时机 I
    • Solution1
    • Solution2
  • 4、LeetCode----122. 买卖股票的最佳时机 II
    • 基本思路
  • 5、LeetCode----22. 括号生成
    • 基本思路

1、 LeetCode----50. Pow(x, n)

https://leetcode-cn.com/problems/powx-n/submissions/
【LeetCode】面试算法总结@递归_第1张图片

基本思路

#首先判断是否符合条件,若果n为0则返回1,如果n为-1,则返回1/x
#然后通过递归求解使用每次整除2的方法,递归之后,判断n的奇偶性,如果为偶数,则答案为其平方
#如果为奇数,则答案除了平方之外还应该乘以一个x。
#依次递归返回最终答案
class Solution:
    def myPow(self, x: float, n: int) -> float:
        if not n:
            return 1
        if n == -1:
            return 1/x
        answer = self.myPow(x, n//2)
        if n % 2:
            return x * answer * answer
        else:
            return answer * answer

2、LeetCode----169. 求众数

https://leetcode-cn.com/problems/majority-element/
【LeetCode】面试算法总结@递归_第2张图片

基本思路

#首先求众数应该要把每一种数统计出来个数。
#统计出来的个数存储到字典中,然后进行遍历。
#每次都要保存最大的value,以及对应的key
#最后得到的key就是我们要找的众数。
class Solution:
    def majorityElement(self, nums: List[int]) -> int:
        check = {}
        for num in nums:
            try:
                check[num]
            except:
                check[num] = 0
            check[num] += 1
        tem_key = ''
        tem_value = 0
        for key,value in check.items():
            if value >= tem_value:
                tem_key = key
                tem_value = value
        return tem_key

3、LeetCode----121. 买卖股票的最佳时机 I

https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock/
【LeetCode】面试算法总结@递归_第3张图片

Solution1

#暴力法,利用两层循环直接进行暴力破解,当然有需要优化的地方
#如果第一个数的后两个数都比前一个小,那么此数无需进入第二层的循环
#依次暴力求解出最优的内容
#这显然不是一个好的方法
class Solution1:
    def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
        answer = 0
        check = 999999999
        for i in range(len(prices)):
            if i+1 ==len(prices):
                break
            if prices[i] <= check:
                check = prices[i]
            if prices[i] <= check and prices[i+1] <= check:
                continue
            for j in range(i, len(prices)):
                if prices[j] - prices[i] >= answer:
                    answer = prices[j] - prices[i]
        return answer

Solution2

#仔细观察发现,最高的收益等于max(当前收益,当前价格-之前最低价格)
#所以可将算法的时间复杂度优化到O(n),使用依次循环遍历
#每次求解出两个值,一个是历史最低价,一个是历史最高收益。
#依次遍历求解,所得即为所有股票价格中最高的一次收益价钱。
class Solution2:
    def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
        if not prices:
            return 0
        min_p = prices[0]
        ans = 0
        for i in prices:
            min_p = min(min_p, i)
            ans = max(ans, i-min_p)
        return ans

4、LeetCode----122. 买卖股票的最佳时机 II

https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-ii/
【LeetCode】面试算法总结@递归_第4张图片

基本思路

#对于题给的信息我们知道,股票操作无限次数,没有交易费用。
#很明显是一个贪心算法的例程
#通过遍历价格列表
#我们将每天的价格与下一天的价格求差值,大于0,则可以产生收益。加入到我们的收益中去
#依次遍历求解,最终求得的结果肯定是我们所能获得的最大收益率。
class Solution:
    def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
        answer = 0
        n = len(prices)
        for i in range(n):
            if i+1 == n:
                break
            if prices[i+1] - prices[i] >= 0:
                answer = answer + prices[i+1] - prices[i]
        return answer

5、LeetCode----22. 括号生成

https://leetcode-cn.com/problems/generate-parentheses/submissions/、
【LeetCode】面试算法总结@递归_第5张图片

基本思路

#在做题之前应该先好好思考问题,避免一看到题目就以为自己想到思路的,结果很有可能是一个无法完成的方案。
#首先想到的是使用递归算法,本题的递归算法其实还是稍微有点绕的。
#我们可以这样想,把括号当成是n个左括号,n个右括号一次填入到一个盒子中,但是我们一个个保证括号是配对的。
#首先肯定是取一个左括号添加到盒子中,接着我们可以添加左括号也可以添加又括号,但是要保证一些基本的规则。
#首先括号是成对出现的,所以我们剩余的左括号的数量肯定应该比右括号的数量低的。
#其次不管左括号还是又括号个数都是小于n的,所以当一家用了n个的时候我们不能继续使用此括号
#最后是想如何将生成的括号序列添加到答案中呢,我们使用了self定义变量,当两种种类的括号都已经使用完毕的时候,并且都是在以上条件下使用的,#此时就是我们应该生成的括号,将其添加到我们的括号列表中即可
class Solution:
    def generateParenthesis(self, n: int) -> List[str]:
        self.ans = []
        self.create(n, n, '')
        return self.ans
    
    def create(self, left, right, result):
        if left == 0 and right == 0:
            self.ans.append(result)
            return
        if left > 0:
            self.create(left - 1, right, result + '(')
        if right > 0 and left < right:
            self.create(left, right - 1, result + ')')

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