leetcode解题思路分析(三十四)268—283题

  1. 缺失数字
    给定一个包含 0, 1, 2, …, n 中 n 个数的序列,找出 0 … n 中没有出现在序列中的那个数。

挨个异或一遍,没有出现的即是缺失数字

class Solution {
public:
    int missingNumber(vector<int>& nums) {
    int res = nums.size();
    for(int i = 0; i < nums.size(); ++i)
        res = res ^ i ^ nums[i];            // a^b^b = a;
    return res ;
    }
};

  1. 整数转换英文表示
    将非负整数转换为其对应的英文表示

本题其实不难,就是要罗列出所有的可能并组合起来,还有就是空格的添加

class Solution {
public:
    vector<string>num1 = {"","One","Two","Three","Four","Five","Six","Seven","Eight","Nine","Ten",
                        "Eleven","Twelve","Thirteen","Fourteen","Fifteen","Sixteen","Seventeen","Eighteen","Nineteen","Twenty"};
    vector<string>num2 = {"","","Twenty","Thirty","Forty","Fifty","Sixty","Seventy","Eighty","Ninety"};
    vector<string>num3 = {"Hundred","Thousand","Million","Billion"};//前面增加空字符串,方便单词数字与下标对应
    
    string numberToWords(int num) {
        if(num == 0)return "Zero";//单独考虑0
        string res = helper(num); 
        res.erase(0,1);
        return res; 
    }

    string helper(int num){
        if(num == 0){
            return "";
        }
        if(num<20){
            return " " + num1[num];
        }
        if(num<100){
            return " "+num2[num/10] + helper(num%10);
        }
        if(num < 1000){
            return helper(num/100)+" "+num3[0]+helper(num%100);
        }
        for(int i = 1; i <= 3; i++){
            if(num < pow(1000,i+1)){
                return helper(num/(int)pow(1000,i))+ " " + num3[i] + helper(num%(int)pow(1000,i));
            }
        }
        return "";
    }
};


  1. H指数
    给定一位研究者论文被引用次数的数组(被引用次数是非负整数)。编写一个方法,计算出研究者的 h 指数。
    h 指数的定义:h 代表“高引用次数”(high citations),一名科研人员的 h 指数是指他(她)的 (N 篇论文中)总共有 h 篇论文分别被引用了至少 h 次。(其余的 N - h 篇论文每篇被引用次数 不超过 h 次。)

按题意,引用量大于N是没有意义的,最大即为N。所以这里可以用计数排序,分装在不同的桶里。我们需要的是h个大于等于h,即后几个桶的总数大于等于桶的编号。

class Solution {
public:
    int hIndex(vector<int>& citations) {
        int n = citations.size();
        vector<int> bucket(n + 1, 0);
        for (int i = 0; i < n ; i++)
        {
            if (citations[i] >= n)
                bucket[n]++;
            else 
                bucket[citations[i]]++;
        }
        int ret = 0;
        for (int i = n; i >= 0; i--)
        {
            if (ret < i)
            {
                if (ret + bucket[i] < i)
                    ret += bucket[i];
                else 
                    ret = i;
            }
            else 
                break;
        }
        return ret;
    }
};
  1. 第一个错误的版本
    通过调用 bool isBadVersion(version) 接口来判断版本号 version 是否在单元测试中出错。实现一个函数来查找第一个错误的版本。你应该尽量减少对调用 API 的次数。

典型的二分查找,唯一的陷阱是注意mid可能超过数值限制

// The API isBadVersion is defined for you.
// bool isBadVersion(int version);

class Solution {
public:
    int firstBadVersion(int n) {
        int left = 1, right = n;
        while (left < right)
        {
            int mid = left + (right - left) / 2;
            if (isBadVersion(mid))
                right = mid;
            else left = mid + 1;
        }
        return left;
    }
};



  1. 完全平方数
    给定正整数 n,找到若干个完全平方数(比如 1, 4, 9, 16, …)使得它们的和等于 n。你需要让组成和的完全平方数的个数最少。

本题易用动态规划求解:一个数N的最少平方数为组成该数的N`的平方数 + 1,即对每一个N,观察1到N-1中,谁的解最小,那么N的解就是它+1.但是我们没必要1到N+1中的每一个数都去观察,因为有些组合不满足N = IxI + N’,譬如12 = 2+N’是不需要的,因为2不是某个数的平方。所以我们观察的范围要大大减小。

class Solution {
public:
    int numSquares(int n)
    {
        vector<int> result(n+1, 0x7FFFFFFF); // 每个数的最优解都存在result数组里
        result[0] = 0;
        for (int i = 1; i <= n; i++){
            for(int j = 1; i - j * j >= 0 ; j++) {  // 观察比N小的数,且符合N = IxI + N'的数值
                result[i] = min(result[i], result[i - j * j] + 1); // 把最优解(最小值)+ 1 写入result
            }
        }
        return result[n];
    }
};
  1. 给表达式添加运算符
    给定一个仅包含数字 0-9 的字符串和一个目标值,在数字之间添加二元运算符(不是一元)+、- 或 * ,返回所有能够得到目标值的表达式。

使用回溯法可解,比较麻烦的在于要考虑很多细节,如乘法优先级高于加减法。一共有四种操作:1、添加加号。2、添加减号。3、添加乘号。4、追加后面一个数字形成更大的操作数。为了能在得出字符串同时立刻计算出表达式的值,需要在算法过程中维护一些中间值。

typedef long long LL;
class Solution {
public:
    vector<string> res;
    string path;
    vector<string> addOperators(string num, int target) {
        if(num == ""){
            return {};
        }
        dfs(0,0,1,num[0] - '0',1,num.size(),target,num);
        return res;
    }

    void dfs(int idx,LL pre,LL left,LL operand,int sign,int n,int target,string& num){
        //查看串尾是否运算符来判断当前数字是否操作数的首位
        bool isBeg = path.empty() || path.back() < '0'; 

        path += num[idx];
        if(idx == n - 1){
            if(pre + sign * left * operand == target){
                res.emplace_back(path);
            }
        }else{
            int next_num = num[idx + 1] - '0';
            string old_path = path;
            //追加数字时不能形成有前导0的情况
            if(!(isBeg && num[idx] == '0')){  
                dfs(idx + 1,pre,left,operand * 10 + next_num,sign,n,target,num);
                path = old_path;
            }
            path += '+';
            dfs(idx + 1,pre + sign * left * operand,1,next_num,1,n,target,num);
            path = old_path;

            path += '-';
            dfs(idx + 1,pre + sign * left * operand,1,next_num,-1,n,target,num);  
            path = old_path;

            path += '*';
            dfs(idx + 1,pre,left * operand,next_num,sign,n,target,num);
        }
    }
};


  1. 移动零
    给定一个数组 nums,编写一个函数将所有 0 移动到数组的末尾,同时保持非零元素的相对顺序。

最简单的做法就是从头到尾遍历,删掉0并且添加在尾部,利用stl可以很轻松的解决。更优秀的做法是采用双指针,当我们遇到一个非零元素时,我们需要交换当前指针和慢速指针指向的元素,然后前进两个指针。如果它是零元素,我们只前进当前指针。

class Solution {
public:
    void moveZeroes(vector<int>& nums) {
        int cnt = 0;
        vector<int>::iterator iter = nums.begin();
        while (iter != nums.end())
        {
            if (*iter == 0)
            {
                cnt++;
                iter = nums.erase(iter);
            }
            else iter++;
        }
        for (int i = 0; i < cnt; i++)
            nums.push_back(0);

        return;
    }
};
class Solution {
public:
    void moveZeroes(vector<int>& nums) 
    {
        for (int i = 0, cur = 0; cur < nums.size(); cur++) 
        {
            if (nums[cur] != 0) 
            {
                swap(nums[i++], nums[cur]);
            }
        }
    }
};

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