依图面试题
算法题
- 螺旋矩阵
-
寻找两个有序数组的中位数
合并排序：
class Solution:
def findMedianSortedArrays(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> float:
new_nums = sorted(nums1 + nums2)
new_len = new_nums.__len__()
if new_len % 2 == 0:
return (new_nums[new_len // 2] + new_nums[new_len // 2 - 1]) / 2
else:
return new_nums[new_len // 2]
-
基本计算器（输入的是只含有括号数字加减号的字符串）
-
计算器（加减乘除）
-
大数相加
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大数相减（考虑正负）
思路：按照我们手写除法时的方法，两个数字末位对齐，从后开始，按位相减，不够减时向前位借一。
最终结果需要去除首端的0.如果所有位都是0，则返回0。
def max_sub(line):
a,b = line.strip().split()
Minus_flag = 0
if int(a) < int(b):
a,b = b,a
Minus_flag = 1
a = [int(item) for item in a]
b = [int(item) for item in b]
res = ''
for i in range(len(b)):
flag_a = len(a)-1-i
flag_b = len(b)-1-i
if a[flag_a]>= b[flag_b]:
res = str(a[flag_a]-b[flag_b])+res
else:
res = str(10+a[flag_a]-b[flag_b])+res
while a[flag_a-1]==0:
a[flag_a-1]=9
flag_a -= 1
a[flag_a-1] -= 1
for j in range(len(a)-1-i-1,-1,-1):
res = str(a[j])+res
zero_flag=0
for i in range(len(res)):
if res[i]!='0':
zero_flag=1
break
if zero_flag==0:
return 0
if Minus_flag:
return '-'+res[i:]
return res[i:]
print(max_sub('4321 4421'))-
八皇后
-
N皇后
-
【LeetCode】304. Range Sum Query 2D：给定一个二维矩阵，计算其子矩形范围内元素的总和，该子矩阵的左上角为 (row1, col1) ，右下角为 (row2, col2)。 要求求和复杂度为O(1)。
-
二维有序矩阵查找特定target是否存在
'''
题目描述
在一个二维数组中（每个一维数组的长度相同），每一行都按照从左到右递增的顺序排序，\
每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。
'''
# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
# array 二维列表
def Find(self, target, array):
# write code here
row = len(array)-1
col = 0
res = False
while row >=0 and col <= len(array[0])-1:
if array[row][col] > target:
row -= 1
elif array[row][col] < target:
col += 1
else:
res = True
break
return res
if __name__ == '__main__':
target = 8
array = [[1,3,7,9],
[2,4,8,10],
[5,8,9,11],
[7,9,10,12]]
res = Solution().Find(target, array)
print(res)- 最长01子串的问题
-
LeetCode560：和为K的子数组
-
LeetCode 4.寻找两个有序数组的中位数
解法0：合并＋排序
class Solution:
def findMedianSortedArrays(self, nums1, nums2):
"""
:type nums1: List[int]
:type nums2: List[int]
:rtype: float
"""
nums = sorted(nums1+nums2)
if len(nums)%2 ==0:
answer = (nums[int(len(nums)/2-1)]+nums[int(len(nums)/2)])/2
else:
answer = nums[int((len(nums)+1)/2)-1]
return answer
解法一：时间复杂度O(m+n) 空间复杂度O(m+n)
思路
给定nums1给nums2，则中位数的位置一定能确定，len(nums1) + len(nums2) / 2的取整值，记为median_idx
需要区分是len(nums1) + len(nums2)是奇数还是偶数
两个指针，只需要从nums1和nums2头部开始往后移动，将两者中较小值放入新的数组
当新的数组的长度达到了median_idx，即可求中位数
过程中需要注意两个数组长度不等的情况，防止下标越界
def findMedianSortedArrays(nums1, nums2):
"""
:type nums1: List[int]
:type nums2: List[int]
:rtype: float
"""
median_idx = int((len(nums1) + len(nums2)) / 2)
index1, index2 = 0, len(nums1)
combine_list = nums1 + nums2
new_list = []
i = 0
while i <= median_idx:
if index1 < len(nums1) and index2 - len(nums1) < len(nums2):
new_list.append(min(combine_list[index1], combine_list[index2]))
if combine_list[index1] < combine_list[index2]:
index1 += 1
else:
index2 += 1
elif index1 >= len(nums1):
# nums1 is out of range, append nums2
new_list.append(combine_list[index2])
index2 += 1
elif index2 >= len(nums2):
# nums2 is out of range, append nums1
new_list.append(combine_list[index1])
index1 += 1
i += 1
if (len(nums1) + len(nums2)) % 2 == 0:
median = float(new_list[median_idx] + new_list[median_idx - 1]) / 2
else:
median = new_list[median_idx]
return median思路三：https://www.jianshu.com/p/6eab8e87a9de