LeetCode刷题----数组及其双指针
编号35：搜索插入位置
编号27：移除元素
编号26.删除排序数组中的重复
编号15：三数之和
编号18：四数之和
编号206：翻转列表
编号6：零矩阵
编号35：搜索插入位置
参考链接
给定一个排序数组和一个目标值，在数组中找到目标值，并返回其索引。如果目标值不存在于数组中，返回它将会被按顺序插入的位置。
你可以假设数组中无重复元素。
示例 1:
输入: [1,3,5,6], 5
输出: 2
示例 2:
输入: [1,3,5,6], 2
输出: 1
示例 3:
输入: [1,3,5,6], 7
输出: 4
示例 4:
输入: [1,3,5,6], 0
输出: 0
这道题目，要在数组中插入目标值，无非是这四种情况。
- 目标值在数组所有元素之前
- 目标值等于数组中某一个元素
- 目标值插入数组中的位置
- 目标值在数组所有元素之后
1.暴力解法：
class Solution {
public:
int searchInsert(vector<int>& nums, int target) {
for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
// 分别处理如下三种情况
// 目标值在数组所有元素之前
// 目标值等于数组中某一个元素
// 目标值插入数组中的位置
if (nums[i] >= target) {
// 一旦发现大于或者等于target的num[i]，那么i就是我们要的结果
return i;
}
}
// 目标值在数组所有元素之后的情况
return nums.size(); // 如果target是最大的，或者 nums为空，则返回nums的长度
}
};
时间复杂度：O(n)
时间复杂度：O(1)
2.二分法
二分查找涉及的很多的边界条件，逻辑比较简单，就是写不好。
相信很多同学对二分查找法中边界条件处理不好。
例如到底是 while(left < right) 还是 while(left <= right)，到底是right = middle呢，还是要right = middle - 1呢？
二分法第一种写法
class Solution {
public:
int searchInsert(vector<int>& nums, int target) {
int n = nums.size();
int left = 0;
int right = n - 1; // 定义target在左闭右闭的区间里，[left, right]
while (left <= right) {
// 当left==right，区间[left, right]依然有效
int middle = left + ((right - left) / 2);// 防止溢出 等同于(left + right)/2
if (nums[middle] > target) {
right = middle - 1; // target 在左区间，所以[left, middle - 1]
} else if (nums[middle] < target) {
left = middle + 1; // target 在右区间，所以[middle + 1, right]
} else {
// nums[middle] == target
return middle;
}
}
// 分别处理如下四种情况
// 目标值在数组所有元素之前 [0, -1]
// 目标值等于数组中某一个元素 return middle;
// 目标值插入数组中的位置 [left, right]，return right + 1
// 目标值在数组所有元素之后的情况 [left, right]， return right + 1
return right + 1;
}
};时间复杂度：O(logn)
时间复杂度：O(1)
二分法第二种写法
class Solution {
public:
int searchInsert(vector<int>& nums, int target) {
int n = nums.size();
int left = 0;
int right = n; // 定义target在左闭右开的区间里，[left, right) target
while (left < right) {
// 因为left == right的时候，在[left, right)是无效的空间
int middle = left + ((right - left) >> 1);
if (nums[middle] > target) {
right = middle; // target 在左区间，在[left, middle)中
} else if (nums[middle] < target) {
left = middle + 1; // target 在右区间，在 [middle+1, right)中
} else {
// nums[middle] == target
return middle; // 数组中找到目标值的情况，直接返回下标
}
}
// 分别处理如下四种情况
// 目标值在数组所有元素之前 [0,0)
// 目标值等于数组中某一个元素 return middle
// 目标值插入数组中的位置 [left, right) ，return right 即可
// 目标值在数组所有元素之后的情况 [left, right)，return right 即可
return right;
}
};时间复杂度：O(logn)
时间复杂度：O(1)
二分法总结
当循环条件是在一个在左闭右闭的区间里，也就是[left, right]，那么middle=right-1，left=middle+1，因为右边是闭区间，返回right+1。
当循环条件是在一个在左闭右开的区间里，也就是[left, right) 。则left= middle+1，right=middle，因为要保证右边是开区间，返回right。
编号27：移除元素
给你一个数组 nums 和一个值 val，你需要 原地 移除所有数值等于 val 的元素，并返回移除后数组的新长度。
不要使用额外的数组空间，你必须仅使用 O(1) 额外空间并原地修改输入数组。
元素的顺序可以改变。你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。
示例 1:
给定 nums = [3,2,2,3], val = 3,
函数应该返回新的长度 2, 并且 nums 中的前两个元素均为 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 = [0,1,2,2,3,0,4,2], val = 2,
函数应该返回新的长度 5, 并且 nums 中的前五个元素为 0, 1, 3, 0, 4。
暴力解法：双重循环
一个for循环遍历数组元素,第二个for循环更新数组
// 时间复杂度：O(n^2)
// 空间复杂度：O(1)
class Solution {
public:
int removeElement(vector<int>& nums, int val) {
int size = nums.size();
for (int i = 0; i < size; i++) {
if (nums[i] == val) {
// 发现需要移除的元素，就将数组集体向前移动一位
for (int j = i + 1; j < size; j++) {
nums[j - 1] = nums[j];
}
i--; // 因为下表i以后的数值都向前移动了一位，所以i也向前移动一位
size--; // 此时数组的大小-1
}
}
return size;
}
};双指针法
通过一个快指针和慢指针在一个for循环下完成两个for循环的工作。快指针负责发现指定的元素，慢指针负责更新每个位置最终的元素。
// 时间复杂度：O(n)
// 空间复杂度：O(1)
class Solution {
public:
int removeElement(vector<int>& nums, int val) {
int slowIndex = 0;
for (int fastIndex = 0; fastIndex < nums.size(); fastIndex++) {
if (val != nums[fastIndex]) {
nums[slowIndex++] = nums[fastIndex];
}
}
return slowIndex;
}
};26.删除排序数组中的重复项
题目描述
class Solution {
public:
int removeDuplicates(vector<int>& nums) {
if (nums.empty()) return 0; // 别忘记空数组的判断
int slowIndex = 0;
for (int fastIndex = 0; fastIndex < (nums.size() - 1); fastIndex++){
if(nums[fastIndex] != nums[fastIndex + 1]) {
// 发现和后一个不相同
nums[++slowIndex] = nums[fastIndex + 1]; //slowIndex = 0 的数据一定是不重复的，所以直接 ++slowIndex
}
}
return slowIndex + 1; //别忘了slowIndex是从0开始的，所以返回slowIndex + 1
}
};两数之和
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，数组中同一个元素不能使用两遍。
「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]
暴力法
class Solution{
public int[] twoSum(int[] nums , int target ){
for(int i = 0 ; i < nums.length ; i ++){
if(nums[j] == target - nums[i]){
return new int[]{
i,j};
}
}
}
}哈希法
为了对运行时间复杂度进行优化，我们需要一种更有效的方法来检查数组中是否存在目标元素。如果存在，我们需要找出它的索引。保持数组中的每个元素与其索引相互对应的最好方法是什么？
哈希表通过以空间换取速度的方式，我们可以将查找时间从 O(n) 降低到 O(1)。哈希表正是为此目的而构建的，它支持以 近似 恒定的时间进行快速查找。我用“近似”来描述，是因为一旦出现冲突，查找用时可能会退化到 O(n)。
但只要你仔细地挑选哈希函数，在哈希表中进行查找的用时应当被摊销为 O(1)一个简单的实现使用了两次迭代。在第一次迭代中，我们将每个元素的值和它的索引添加到表中。然后，在第二次迭代中，我们将检查每个元素所对应的目标元素（target - nums[i]target−nums[i]）是否存在于表中。
注意，该目标元素不能是 nums[i]nums[i] 本身！
public int[] twoSum(int[] nums , int target){
Map<Integer,Integer> map = new HashMap<>();
for(int i = 0 ; i < nums.length; i ++ ){
map.put(nums[i] , i ) ;
}
for (int i = 0 ; i < nums.length ; i ++ ){
int complement = target - nums[i] ;
if(map.containsKey(complement) && map.get(complement0 !=-1）{
return new int[]{
i,map.get(complement)};
}
throw new IllegalArgumentException("No two sum solution");
}
}
时间复杂度：O(n)
空间复杂度:O(n)
三数之和
给你一个包含 n 个整数的数组 nums，判断 nums 中是否存在三个元素 a，b，c ，使得 a + b + c = 0 ？请你找出所有满足条件且不重复的三元组。
注意：答案中不可以包含重复的三元组。
示例：
给定数组 nums = [-1, 0, 1, 2, -1, -4]，
满足要求的三元组集合为：[[-1, 0, 1],[-1, -1, 2]]
唯一要注意的是去重：选的第一个数不能是之前选过的，选的第二个数和选的第三个数都不难是之前选过的。
哈希法
class Solution {
public:
vector<vector<int>> threeSum(vector<int>& nums) {
vector<vector<int>> result;
sort(nums.begin(), nums.end());
// 找出a + b + c = 0
// a = nums[i], b = nums[j], c = -(a + b)
for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
// 排序之后如果第一个元素已经大于零，那么不可能凑成三元组
if (nums[i] > 0) {
continue;
}
if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1]) {
//三元组元素a去重
continue;
}
unordered_set<int> set;
for (int j = i + 1; j < nums.size(); j++) {
if (j > i + 2
&& nums[j] == nums[j-1]
&& nums[j-1] == nums[j-2]) {
// 三元组元素b去重
continue;
}
int c = 0 - (nums[i] + nums[j]);
if (set.find(c) != set.end()) {
result.push_back({
nums[i], nums[j], c});
set.erase(c);// 三元组元素c去重
} else {
set.insert(nums[j]);
}
}
}
return result;
}
};18.四数之和
原理同三数之和，唯一要注意的是去重！
class Solution {
public:
vector<vector<int>> fourSum(vector<int>& nums, int target) {
vector<vector<int>> result;
sort(nums.begin(), nums.end());
for (int k = 0; k < nums.size(); k++) {
// 这种剪枝是错误的，这道题目target 是任意值
// if (nums[k] > target) {
// return result;
// }
// 去重
if (k > 0 && nums[k] == nums[k - 1]) {
continue;
}
for (int i = k + 1; i < nums.size(); i++) {
// 正确去重方法
if (i > k + 1 && nums[i] == nums[i - 1]) {
continue;
}
int left = i + 1;
int right = nums.size() - 1;
while (right > left) {
if (nums[k] + nums[i] + nums[left] + nums[right] > target) {
right--;
} else if (nums[k] + nums[i] + nums[left] + nums[right] < target) {
left++;
} else {
result.push_back(vector<int>{
nums[k], nums[i], nums[left], nums[right]});
// 去重逻辑应该放在找到一个四元组之后
while (right > left && nums[right] == nums[right - 1]) right--;
while (right > left && nums[left] == nums[left + 1]) left++;
// 找到答案时，双指针同时收缩
right--;
left++;
}
}
}
}
return result;
}
};双指针
拿这个nums数组来举例，首先将数组排序，然后有一层for循环，i从下表0的地方开始，同时定一个下表left 定义在i+1的位置上，定义下表right 在数组结尾的位置上。
依然还是在数组中找到 abc 使得a + b +c =0，我们这里相当于 a = nums[i] b = nums[left] c = nums[right]。
接下来如何移动left 和right呢，
如果nums[i] + nums[left] + nums[right] > 0 就说明 此时三数之和大了，因为数组是排序后了，所以right下表就应该向左移动，这样才能让三数之和小一些。
如果 nums[i] + nums[left] + nums[right] < 0 说明 此时 三数之和小了，left 就向右移动，才能让三数之和大一些，直到left与right相遇为止。
时间复杂度：O(n^2)。
class Solution {
public:
vector<vector<int>> threeSum(vector<int>& nums) {
vector<vector<int>> result;
sort(nums.begin(), nums.end());
// 找出a + b + c = 0
// a = nums[i], b = nums[left], c = nums[right]
for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
// 排序之后如果第一个元素已经大于零，那么无论如何组合都不可能凑成三元组，直接返回结果就可以了
if (nums[i] > 0) {
return result;
}
// 错误去重方法，将会漏掉-1,-1,2 这种情况
/*
if (nums[i] == nums[i + 1]) {
continue;
}
*/
// 正确去重方法
if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1]) {
continue;
}
int left = i + 1;
int right = nums.size() - 1;
while (right > left) {
// 去重复逻辑如果放在这里，0，0，0 的情况，可能直接导致 right<=left 了，从而漏掉了 0,0,0 这种三元组
/*
while (right > left && nums[right] == nums[right - 1]) right--;
while (right > left && nums[left] == nums[left + 1]) left++;
*/
if (nums[i] + nums[left] + nums[right] > 0) {
right--;
} else if (nums[i] + nums[left] + nums[right] < 0) {
left++;
} else {
result.push_back(vector<int>{
nums[i], nums[left], nums[right]});
// 去重逻辑应该放在找到一个三元组之后
while (right > left && nums[right] == nums[right - 1]) right--;
while (right > left && nums[left] == nums[left + 1]) left++;
// 找到答案时，双指针同时收缩
right--;
left++;
}
}
}
return result;
}
};206.翻转链表
题意：反转一个单链表。
示例:
输入: 1->2->3->4->5->NULL
输出: 5->4->3->2->1->NULL
双指针
首先定义一个cur指针，指向头结点，再定义一个pre指针，初始化为null。
然后就要开始反转了，首先要把 cur->next 节点用tmp指针保存一下，也就是保存一下这个节点。
为什么要保存一下这个节点呢，因为接下来要改变 cur->next 的指向了，将cur->next 指向pre ，此时已经反转了第一个节点了。
接下来，就是循环走如下代码逻辑了，继续移动pre和cur指针。
最后，cur 指针已经指向了null，循环结束，链表也反转完毕了。 此时我们return pre指针就可以了，pre指针就指向了新的头结点。
class Solution {
public:
ListNode* reverse(ListNode* pre,ListNode* cur){
if(cur == NULL) return pre;
ListNode* temp = cur->next;
cur->next = pre;
// 可以和双指针法的代码进行对比，如下递归的写法，其实就是做了这两步
// pre = cur;
// cur = temp;
return reverse(cur,temp);
}
ListNode* reverseList(ListNode* head) {
// 和双指针法初始化是一样的逻辑
// ListNode* cur = head;
// ListNode* pre = NULL;
return reverse(NULL, head);
}
};
暴力法：
时间复杂度：O(nm)O(nm)O(nm)。二维数组中的每个元素都被遍历，因此时间复杂度为二维数组的大小。
空间复杂度：O(1)O(1)O(1)。
线性快速查找法
选左上角，往右走和往下走都增大，不能选
选右下角，往上走和往左走都减小，不能选
选左下角，往右走增大，往上走减小，可选
选右上角，往下走增大，往左走减小，可选
以从右上角为例，从二维数组的右上角开始查找。如果当前元素等于目标值，则返回 true。如果当前元素大于目标值，则移到左边一列。如果当前元素小于目标值，则移到下边一行。
class Solution{
public boolean findNumberIn2DArray(int[][] martix, int target) {
if(matrix==null || martix.length==0 || martix[0].length == 0){
return false ;
}
int x = martix.length , y = martix[0].length ;
int row = 0 , cloumn = martix[0].length-1 ;
while(row < x && cloumn>=0){
if(martix[row][cloumn] == target){
return true;
}
else if(martix[row][cloumn] < target){
row++;
}
else{
cloumn -- ;
}
}
return false;
}
}08.零矩阵
思路:拿第一行和第一列做标记，来标记该行或者该列是否需要均清零。
最后来判断第一行和第一列是否需要均清零
import java.util.Map;
import java.util.HashMap;
class Solution {
public void setZeroes(int[][] matrix) {
boolean flagRow = false;
boolean flagColumn = false;
for(int i = 0 ; i < matrix.length ; i ++){
if(matrix[i][0] == 0) flagRow = true ;
}
for(int i = 0 ; i < matrix[0].length ;i++){
if(matrix[0][i] == 0) flagColumn =true;
}
for(int i = 1 ; i < matrix.length ; i ++ ){
for(int j = 1 ; j < matrix[0].length ; j ++ ){
if(matrix[i][j] == 0){
matrix[0][j] = 0;
matrix[i][0] = 0;
}
}
}
for(int i = 1 ; i < matrix.length ; i ++ ){
for (int j = 1 ; j< matrix[0].length ; j ++ ){
if(matrix[0][j] == 0 || matrix[i][0] == 0 ){
matrix[i][j] = 0 ;
}
}
}
if(flagRow){
for(int i = 0 ; i < matrix.length ; i ++){
matrix[i][0] = 0;
}
}
if(flagColumn){
for(int i = 0 ; i < matrix[0].length ;i++){
matrix[0][i] = 0 ;
}
}
}
}