Leetcode刷题第六周--滑动窗口、双指针、单调队列和单调栈

Leetcode 167. 两数之和 II - 输入有序数组

给定一个已按照升序排列 的有序数组,找到两个数使得它们相加之和等于目标数。
函数应该返回这两个下标值 index1 和 index2,其中 index1 必须小于 index2。
说明:
返回的下标值(index1 和 index2)不是从零开始的。
你可以假设每个输入只对应唯一的答案,而且你不可以重复使用相同的元素。
示例:
输入: numbers = [2, 7, 11, 15], target = 9
输出: [1,2]
解释: 2 与 7 之和等于目标数 9 。因此 index1 = 1, index2 = 2 。

解题思路:
双指针算法,一个指针从左往右遍历,一个从右往左遍历,直到两个指针上的数值相加为target。

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class Solution(object):
    def twoSum(self, numbers, target):
        """
        :type numbers: List[int]
        :type target: int
        :rtype: List[int]
        """
        n = len(numbers)
        left = 0
        right = n-1
        while left != right:
            if numbers[left] + numbers[right] > target:
                right -= 1
            elif numbers[left] + numbers[right] < target:
                left += 1
            else:
                return [left + 1, right + 1]

Leetcode 88. 合并两个有序数组

给定两个有序整数数组 nums1 和 nums2,将 nums2 合并到 nums1 中,使得 num1 成为一个有序数组。
说明:
初始化 nums1 和 nums2 的元素数量分别为 m 和 n。
你可以假设 nums1 有足够的空间(空间大小大于或等于 m + n)来保存 nums2 中的元素。
示例:
输入:
nums1 = [1,2,3,0,0,0], m = 3
nums2 = [2,5,6], n = 3
输出: [1,2,2,3,5,6]

解题思路:双指针算法,两个指针分别从两个数组的最大数的地方开始遍历,然后把最大值放到nums1的末尾,注意最后nums1已经遍历完但nums2还没有遍历完时,需要把nums2剩下的部分复制到nums1中去。

class Solution(object):
    def merge(self, nums1, m, nums2, n):
        """
        :type nums1: List[int]
        :type m: int
        :type nums2: List[int]
        :type n: int
        :rtype: None Do not return anything, modify nums1 in-place instead.
        """
        p = m + n - 1
        p1 = m - 1
        p2 = n - 1
        while p1 >= 0 and p2 >= 0 and p >= 0:
            if nums1[p1] >= nums2[p2]:
                nums1[p] = nums1[p1]
                p1 -= 1
            elif nums1[p1] < nums2[p2]:
                nums1[p] = nums2[p2]
                p2 -= 1
            p -= 1
        while p2 >= 0 and p >= 0:
            nums1[p] = nums2[p2]
            p -= 1
            p2 -= 1
        return nums1

Leetcode 26. 删除排序数组中的重复项

给定一个排序数组,你需要在原地删除重复出现的元素,使得每个元素只出现一次,返回移除后数组的新长度。不要使用额外的数组空间,你必须在原地修改输入数组并在使用 O(1) 额外空间的条件下完成。
示例 1:
给定数组 nums = [1,1,2], 函数应该返回新的长度 2, 并且原数组 nums 的前两个元素被修改为 1, 2。 你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。
示例 2:
给定 nums = [0,0,1,1,1,2,2,3,3,4],函数应该返回新的长度 5, 并且原数组 nums 的前五个元素被修改为 0, 1, 2, 3, 4。你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。

解题思路:双指针算法,一个指针进行遍历,另一个指针记录unique元素的位置。

class Solution(object):
    def removeDuplicates(self, nums):
        """
        :type nums: List[int]
        :rtype: int
        """
        if len(nums) <= 1:
            return len(nums)
        
        p1 = 0
        p2 = 0
        nums[p2] = nums[p1]
        p1 += 1
        p2 += 1
        
        while p1 <= len(nums) - 1:
            if nums[p1] == nums[p1-1]:
                p1 += 1
            else:
                nums[p2] = nums[p1]
                p2 += 1
                p1 += 1
        return p2

Leetcode 76. 最小覆盖子串

给你一个字符串 S、一个字符串 T,请在字符串 S 里面找出:包含 T 所有字母的最小子串。
示例:
输入: S = "ADOBECODEBANC", T = "ABC"
输出: "BANC"
说明:
如果 S 中不存这样的子串,则返回空字符串 ""。
如果 S 中存在这样的子串,我们保证它是唯一的答案。

class Solution:
    def minWindow(self, s: 'str', t: 'str') -> 'str':
        from collections import defaultdict
        lookup = defaultdict(int)
        for c in t:
            lookup[c] += 1

        start = 0
        end = 0
        min_len = float("inf")
        counter = len(t)
        res = ""
        while end < len(s):
            if lookup[s[end]] > 0:
                counter -= 1
            lookup[s[end]] -= 1
            end += 1
            while counter == 0:
                if min_len > end - start:
                    min_len = end - start
                    res = s[start:end]
                if lookup[s[start]] == 0:
                    counter += 1
                lookup[s[start]] += 1
                start += 1
        return res

Leetcode 32. 最长有效括号

给定一个只包含 '(' 和 ')' 的字符串,找出最长的包含有效括号的子串的长度。
示例 1:
输入: "(()"
输出: 2
解释: 最长有效括号子串为 "()"
示例 2:
输入: ")()())"
输出: 4
解释: 最长有效括号子串为 "()()"

解题思路:


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class Solution:
    def longestValidParentheses(self, s: str) -> int:
        n = len(s)
        ans = 0
        left = 0
        right = 0

        for i in range(n):
            if s[i] == '(':
                left += 1
            else:
                right += 1
            if left == right:
                ans = max(ans, right * 2)
            if left < right:
                left = 0
                right = 0
        left = 0
        right = 0
        for i in range(n-1, -1, -1):
            if s[i] == '(':
                left += 1
            else:
                right += 1
            if left == right:
                ans = max(ans, right * 2)
            if right < left:
                left = 0
                right = 0
        return ans

Leetcode 155. 最小栈

设计一个支持 push,pop,top 操作,并能在常数时间内检索到最小元素的栈。
push(x) -- 将元素 x 推入栈中。
pop() -- 删除栈顶的元素。
top() -- 获取栈顶元素。
getMin() -- 检索栈中的最小元素。
示例:
MinStack minStack = new MinStack();
minStack.push(-2);
minStack.push(0);
minStack.push(-3);
minStack.getMin(); --> 返回 -3.
minStack.pop();
minStack.top(); --> 返回 0.
minStack.getMin(); --> 返回 -2.

解题思路:构建两个栈,一个存储最小值,一个存储所有值。

class MinStack:
    def __init__(self):
        """
        initialize your data structure here.
        """
        self.stack_min = []
        self.stack_value = []
        
    def push(self, x: int) -> None:
            self.stack_value.append(x)
            if self.stack_min == [] or x <= self.stack_min[-1]:
                self.stack_min.append(x)
        
    def pop(self) -> None:
        if self.stack_min[-1] == self.stack_value[-1]:
            self.stack_min = self.stack_min[:-1]
        self.stack_value = self.stack_value[:-1]        

    def top(self) -> int:
        return self.stack_value[-1]

    def getMin(self) -> int:
        return self.stack_min[-1]

Leetcode 42. 接雨水

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解题思路:
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class Solution:
    def trap(self, height: List[int]) -> int:
        n = len(height)
        ans = 0
        left_max = [0 for _ in range(n)]
        right_max = [0 for _ in range(n)]
        
        if n == 0:
            return n
        left_max[0] = height[0]
        for i in range(1, n):
            left_max[i] = max(left_max[i-1], height[i])
        
        right_max[n-1] = height[n-1]
        for i in range(n-2, -1, -1):
            right_max[i] = max(right_max[i+1], height[i])
            
        for i in range(n):
            ans += (min(left_max[i], right_max[i]) - height[i])
            
        return ans

Leetcode 84. 柱状图中的最大矩形

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解题思路:单调栈

class Solution:
    def largestRectangleArea(self, heights: List[int]) -> int:
        heights.append(0)
        stack = [-1]
        ans = 0
        
        for i in range(len(heights)):
            while heights[i] < heights[stack[-1]]:
                top = stack.pop()
                h = heights[top]
                w = i - stack[-1] - 1
                ans = max(ans, h * w)
            stack.append(i)
        return ans

Leetcode 239. 滑动窗口最大值

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解题思路:单调队列

class Solution:
    def maxSlidingWindow(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:
        if nums == [] or k == 0:
            return None
        
        n = len(nums)
        ans = []
        queue = []
        
        for i in range(n):
            if queue != [] and queue[0] == i - k:
                queue.pop(0)
            while queue != [] and nums[queue[-1]] < nums[i]:
                queue.pop()
            queue.append(i)
            
            if i >= k - 1:
                ans.append(nums[queue[0]])
            
        return ans

Leetcode 918. 环形子数组的最大和

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class Solution:
    def maxSubarraySumCircular(self, A: List[int]) -> int:
        curMax, sumMax, curMin, sumMin, total = 0, -float("inf"), 0, float("inf"), 0
        for a in A:
            curMax = max(a + curMax, a)
            sumMax = max(sumMax, curMax)
            curMin = min(a + curMin, a)
            sumMin = min(sumMin, curMin)
            total += a
        return max(sumMax, total-sumMin) if sumMax>0 else sumMax

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