leetcode刷题_day1_code1（两数之和）+code1191（K 次串联后最大子数组之和）（QQ音乐面试题）

code:1
给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target，请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数，并返回他们的数组下标。

你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，你不能重复利用这个数组中同样的元素。

示例:

给定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9

因为 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9
所以返回 [0, 1]

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/two-sum
著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。

思考：
1 每个只能使用一次，排除暴力破解。
2 应该设置左右浮标，（有序的情况下），left+right 3 无序list输入时，需要保留序号的变化。
方法：

sorted_id = sorted(range(len(nums)), key=lambda k: nums[k])
    
nums = sorted(nums)

对nums执行sorted
对range(len(nums))= (0,len(nums)-1) 进行排序，规则按照对应的nums[k]做升序。
需要注意： lamba这里类似一个def， 即按照这个方法做升序
序列为 [0,1,2,3,4,5,6,7]的话， 比较nums[0]到nums[7]的大小做一个排序，得到新的序列[3,2,4,0,1,7,6,5], 这里nums[3] <= … <= nums[5].

然后同时形成新的数组，排好序的数组nums。

开始取两端做浮标移动：

    left = 0
    right = len(nums)-1
    while (left < right):

        if (nums[left] + nums[right] < target):
            left += 1

        elif (nums[left] + nums[right] > target):
            right -= 1

        elif (nums[left] + nums[right] == target):
            return [sorted_id[left], sorted_id[right]]

遍历完以后，如果有结果就返回原index数组。

tips：

1. lambda 方法！按照定义的方法排序
2. 对于这种只能选取一次的情况，设置左右浮标移动求解（类似有迭代的快排以及归并排序）
3. 参照讨论改进：不需要再对数组进行一次排序，可以直接对数组的引用排序后的id，left+1 = sorted_id [start+1]。 可以降低时间复杂度！！！

new：
参照后续的讨论

使用字典，hashmap做一个对应查找，有自带的参数进行比对：

class Solution:
    def twoSum(self, nums, target):
        """
        :type nums: List[int]
        :type target: int
        :rtype: List[int]
        """
        hashmap = {}
        for index, num in enumerate(nums):
            another_num = target - num
            if another_num in hashmap:
                return [hashmap[another_num], index]
            hashmap[num] = index
        return None

理论：
1 遍历一遍数组，取index和num
2 每次将index与num对应起来，因为目的找相同的num，所以将num设置为hashmap的键，对应值为数组index（反过来是否也可行？ 我认为应该可行， hashmap.key() hashmap.value()理论上均可实现）
2 判断hashmap里面是否存在another_number值等于target - num, 如果存在，返回已经在hashmap里面的index和自己的index即可。

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code:1191（qq音乐后台机器学习开发实习面试题）
给你一个整数数组 arr 和一个整数 k。

首先，我们要对该数组进行修改，即把原数组 arr 重复 k 次。

举个例子，如果 arr = [1, 2] 且 k = 3，那么修改后的数组就是 [1, 2, 1, 2, 1, 2]。

然后，请你返回修改后的数组中的最大的子数组之和。

注意，子数组长度可以是 0，在这种情况下它的总和也是 0。

由于 结果可能会很大，所以需要 模（mod） 10^9 + 7 后再返回。

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/k-concatenation-maximum-sum
著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。
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class Solution:
    def kConcatenationMaxSum( self,arr, k: int):
        mod = 10**9 + 7
        sum1 = 0
        for i in range(len(arr) - 1):
            for j in range(i + 1, len(arr)):
                sum_temp = sum(arr[i:j])
                if sum_temp > sum1:
                    sum1 = sum_temp

        if max(arr) <= 0:
            return 0
        else:
            if k==1:

                return sum1 % mod

            elif k >= 2:
                sum_arr = sum(arr)
                max_left = 0
                for i in range(len(arr)):
                    sum_temp = sum(arr[i:])
                    if sum_temp > max_left:
                        max_left = sum_temp

                max_right = 0
                for i in range(len(arr)):
                    sum_temp = sum(arr[:(len(arr) - i)])
                    if sum_temp > max_right:
                        max_right = sum_temp
                if sum_arr>0:
                    sum2 = max_left + max_right + (k - 2) * sum_arr
                else:
                    sum2 = max_left + max_right
                return max(sum1, sum2) % mod

超时！后续继续排查。
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练习半个多月以后
重新回看此题：
最大值：（边界条件）
1 单个数组本身的最大值（所有情况都有可能出现）
2 k-2个数组和再加头尾（单个数组所有元素和>0）
3 头尾（单个数组元素和<=0）
4 最大值小于0返回0
首先创建三个函数，分别得到max_mid, max_l, max_r
（对于max_mid，需要减少时间复杂度，从左往右遍历，sum加当前值>0时才维持sum。其他情况将sum重置为0）保证增益。然后其中的最大值用max_len保存下来

然后做判断以及mod。

代码：

class Solution:
    def kConcatenationMaxSum(self, arr, k: int) -> int:
        model = 10**9 +7
        max_mid = self.find_max_mid(arr)
        max_l = self.find_max_left(arr)
        max_r = self.find_max_right(arr)
        sum_arr = sum(arr)
        print(max_mid,max_l,max_r,sum_arr)

        if max_mid ==0:
            return 0
        else:
            if k ==1:
                return max_mid%model
            else:
                if sum_arr <=0:
                    return max(max_mid,max_l + max_r) % model
                else:
                    return max(max_mid,max_l+max_r+(k-2)*sum_arr) %model





    def find_max_mid(self,s):


        sum_m = 0
        max_sum = 0
        for i in range(len(s)):
            if s[i]>=0 or sum_m + s[i]>0:
                sum_m +=s[i]
                max_sum = max(max_sum,sum_m)
            else:
                sum_m = 0
        return max_sum

    def find_max_left(self,s):
        max_sum = 0
        sum_l = 0
        for i in range(len(s)):
            sum_l += s[i]
            max_sum = max(sum_l,max_sum)
        return max_sum

    def find_max_right(self,s):
        max_sum = 0
        sum_l = 0
        for i in range(len(s)):
            sum_l += s[len(s)-i-1]
            max_sum = max(sum_l, max_sum)
        return max_sum


su = Solution()
arr = [-16,-14,18,14,-17,-6,9,13,10,-5,-15,-3,15,11,-1,-10,-10,-9]
res = su.kConcatenationMaxSum(arr,12)
print(res)

tips：
O（n）的寻找最大数组内连续元素和。