leetcode:数组
文章目录
- leetcode１:求数组和为target的两数
- O(n2)的解法
- O(n)的解法
- O(n)的解法优化１
- leetcode26:删除数组中重复的值
- 双指针解法
- leetcode54:螺旋矩阵
- 解法
- leetcode56:合并区间
- 优化１
- leetcode4: 求两个有序数组的中位数
- O(log(min(len1,len2)))时间复杂度
- leetcode349:求两个数组的交集
- c++ hash解法
leetcode１:求数组和为target的两数
O(n2)的解法
双层遍历
class Solution {
public:
vector twoSum(vector& nums, int target) {
vector result;
for(int i=0; i<(nums.size()-1); i++)
{
for(int j=i+1; j 测试用例时间和空间：
29 / 29 test cases passed.
Status: Accepted
Runtime: 144 ms
Memory Usage: 9.2 MB
O(n)的解法
使用hash map,开始时hash_map为空，依次遍历数组：
１．如果target - nums[i]的值在hash map中就找到了，将下标放到result中
２．如果target - nums[i]的值hash map中就没有找，将nums[i]放入到hash map中等待之后的值查找
class Solution {
public:
vector twoSum(vector& nums, int target) {
vector result;
int calculate_num = 0;
unordered_map hash_map;
unordered_map::iterator item;
for(int i=0; isecond);
result.push_back(i);
return result;
}
hash_map[nums[i]]=i;
}
return result;
}
};
测试用例时间和空间：
29 / 29 test cases passed.
Status: Accepted
Runtime: 12 ms
Memory Usage: 10 MB
O(n)的解法优化１
unordered_map的count方法速度比find速度快很多，因为count存在返回１，不存在返回０，而find需要返回下标，所以这里这count 代替find。
class Solution {
public:
vector twoSum(vector& nums, int target) {
vector result;
int calculate_num = 0;
unordered_map hash_map;
for(int i=0; i 测试用例时间和空间：
29 / 29 test cases passed.
Status: Accepted
Runtime: 4 ms
Memory Usage: 10.2 MB
leetcode26:删除数组中重复的值
测试地址
双指针解法
设置两个指针，slow和fast，如果发现有相同的值fast++直到不同。
class Solution {
public:
int removeDuplicates(vector& nums) {
if( nums.empty() )
return 0;
int slow = 0;
int fast = 1;
while(fast < nums.size())
{
if(nums[slow] == nums[fast])
{
fast++;
continue;
}
slow++;
nums[slow]=nums[fast];
}
return slow+1;
}
};
leetcode54:螺旋矩阵
测试地址
解法
定义对角两个点４个坐标分别为(0,0),(c2,r2),然后一层一层的螺旋的输入到result数组中。
class Solution {
public:
vector spiralOrder(vector>& matrix) {
if(matrix.empty()) return vector();
int c1 = 0;
int c2 = matrix[0].size() -1;
int r1 = 0;
int r2 = matrix.size() -1;
int size = matrix[0].size() * matrix.size();
vector result;
result.reserve(size); //预先设置大小，以免vector扩容时耗费时间
while(true){
for(int c = c1; c <= c2; c++) result.push_back(matrix[r1][c]);
r1++; //每遍历完一行或者一列就缩小范围
if(r1 > r2) break;
for(int r = r1; r <= r2; r++) result.push_back(matrix[r][c2]);
c2--;
if(c1 > c2) break;
for(int c = c2; c >= c1; c--) result.push_back(matrix[r2][c]);
r2--;
if(r1 > r2) break;
for(int r = r2; r >= r1; r--) result.push_back(matrix[r][c1]);
c1++;
if(c1 > c2) break;
}
return result;
}
};
leetcode56:合并区间
测试地址
先进行排序，申请一个vector
１．如果result为空表示第一个，直接插入；或者result最后一个小于现在的第一个，表示不想交。则直接插入
２．如果相加就将result最后个和现在的第一个进行比较，选择大的，相当于合并空间。
class Solution {
public:
vector> merge(vector>& intervals) {
sort(intervals.begin(), intervals.end()); //先排序
vector> result;
for(auto &interval : intervals)
{
if(result.empty() || result.back().back()< interval.front())
result.push_back(interval);
else
result.back().back() = max(result.back().back(),interval.back());
}
return result;
}
};
测试时间
169 / 169 test cases passed.
Status: Accepted
Runtime: 24 ms
Memory Usage: 12.3 MB
优化１
不要将最大的赋值，而是比较需要赋值再赋值，较少赋值的次数。可以减少时间。
class Solution {
public:
vector> merge(vector>& intervals) {
sort(intervals.begin(), intervals.end()); //先排序
vector> result;
for(auto &interval : intervals)
{
if(result.empty() || result.back().back()< interval.front())
result.push_back(interval);
else{
if( result.back().back() > interval.back())
continue;
else
result.back().back() = interval.back();
}
}
return result;
}
};
测试时间
169 / 169 test cases passed.
Status: Accepted
Runtime: 16 ms
Memory Usage: 12.3 MB
leetcode4: 求两个有序数组的中位数
O(log(min(len1,len2)))时间复杂度
参考地址
class Solution {
public:
double findMedianSortedArrays(vector& nums1, vector& nums2) {
double result = 0;
if(nums1.size() <= nums2.size())
result = findMedianSortedArrays_help(nums1,nums2);
else
result = findMedianSortedArrays_help(nums2,nums1);
return result;
}
double findMedianSortedArrays_help(vector& nums1, vector& nums2) //需要长度小的数组在前面，防止第二个数组数组越界
{
if(nums2.empty()) //两个数组都为空时
return 0.0;
if(nums1.empty()) //第一个数组为空
{
if(nums2.size() & 1 != 0 )
return nums2[nums2.size()/2]*1.0;
else
return (nums2[(nums2.size()-1)/2] + nums2[nums2.size()/2])/2.0;
}
double aux = (nums1.size() + nums2.size() + 1)/2.0; //假设两个数组合并后的中位数的位置
int min_i = 0;
int max_i = nums1.size();
while(min_i <= max_i)
{
int i = (min_i + max_i)/2; //二分法找到合适的i和j
int j = aux - i;
if(i>0 && nums1[i-1] > nums2[j])
{
max_i = i - 1;
}else if(i < nums1.size() && nums1[i] < nums2[j-1]){
min_i = i + 1;
}else{
int max_left = 0;
if(i == 0)
max_left = nums2[j-1];
else if(j == 0)
max_left = nums1[i-1];
else
max_left = max(nums1[i-1], nums2[j-1]);
if((nums1.size() + nums2.size()) & 1 != 0) //两个数组长度和为奇数
return max_left*1.0;
//如果两个数组长度和为偶数
int min_right = 0;
if(i == nums1.size())
min_right = nums2[j];
else if(j == nums2.size())
min_right = nums1[i];
else
min_right = min(nums1[i], nums2[j]);
return (max_left + min_right)/2.0;
}
}
return -1.0;
}
};
时间消耗：
2085 / 2085 test cases passed.
Status: Accepted
Runtime: 36 ms
Memory Usage: 9.6 MB
leetcode349:求两个数组的交集
这里仅仅在刷leetcode时将好的解法记录下来，过程中可能参考其他人的好的解法，并非原创，但是不是博客，所以无法转载。
c++ hash解法
将第一个数组放到一个unordered_set中，再逐个统计第二个数组中的元素是否在已经在这个unordered_set中存在，如果存在就将这个数加到结果数组中，并删除unordered_set中的元素，最后输出结果。
class Solution {
public:
vector intersection(vector& nums1, vector& nums2) {
unordered_set hash_set(nums1.begin(), nums1.end());
vector result;
for(auto num : nums2)
{
if(hash_set.count(num))
{
result.emplace_back(num);
hash_set.erase(num);
}
}
return result;
}
};