Leetcode题解---杂题
目录
49. 字母异位词分组
55. 跳跃游戏
56. 合并区间
75. 颜色分类
78. 子集
90. 子集 II
128. 最长连续序列
136. 只出现一次的数字
139. 单词拆分
146. LRU缓存机制
155. 最小栈
169. 多数元素
887. 鸡蛋掉落
具体如下：
49. 字母异位词分组
class Solution:
def groupAnagrams(self, strs: List[str]) -> List[List[str]]:
dict = {}
for item in strs:
key = tuple(sorted(item))
dict[key] = dict.get(key, []) + [item]
return list(dict.values())55. 跳跃游戏
思路：尽可能到达最远位置（贪心）。
如果能到达某个位置，那一定能到达它前面的所有位置。
方法：初始化最远位置为 0，然后遍历数组，如果当前位置能到达，并且当前位置+跳数>最远位置，就更新最远位置。最后比较最远位置和数组长度。
复杂度：时间复杂度 O(n)，空间复杂度 O(1)。
初始写法：
class Solution:
def canJump(self, nums) :
max_i = 0 #初始化当前能到达最远的位置
for i, jump in enumerate(nums): #i为当前位置，jump是当前位置的跳数
if max_i>=i and i+jump>max_i: #如果当前位置能到达，并且当前位置+跳数>最远位置
max_i = i+jump #更新最远能到达位置
return max_i>=i
改进写法：
class Solution:
def canJump(self, nums: List[int]) -> bool:
if nums == [0]: return True
maxDist = 0
end_index = len(nums)-1
for i, jump in enumerate(nums):
if maxDist >= i and i+jump > maxDist:
maxDist = i+jump
if maxDist >= end_index:
return True
return False56. 合并区间
class Solution:
def merge(self, intervals: List[List[int]]) -> List[List[int]]:
intervals.sort(key=lambda x: x[0])
merged = []
for interval in intervals:
# 如果列表为空，或者当前区间与上一区间不重合，直接添加
if not merged or merged[-1][1] < interval[0]:
merged.append(interval)
else:
# 否则的话，我们就可以与上一区间进行合并
merged[-1][1] = max(merged[-1][1], interval[1])
return merged75. 颜色分类
我们用三个指针（p0, p2 和curr）来分别追踪0的最右边界，2的最左边界和当前考虑的元素。
本解法的思路是沿着数组移动 curr 指针，若nums[curr] = 0，则将其与 nums[p0]互换；若 nums[curr] = 2 ，则与 nums[p2]互换。
算法
初始化0的最右边界：p0 = 0。在整个算法执行过程中 nums[idx < p0] = 0.
初始化2的最左边界 ：p2 = n - 1。在整个算法执行过程中 nums[idx > p2] = 2.
初始化当前考虑的元素序号 ：curr = 0.
While curr <= p2 :
若 nums[curr] = 0 ：交换第 curr个 和 第p0个 元素，并将指针都向右移。
若 nums[curr] = 2 ：交换第 curr个和第 p2个元素，并将 p2指针左移 。
若 nums[curr] = 1 ：将指针curr右移。
class Solution {
public:
void sortColors(vector& nums) {
// 对于所有 idx < p0 : nums[idx < p0] = 0
// curr 是当前考虑元素的下标
int p0 = 0, curr = 0;
// 对于所有 idx > p2 : nums[idx > p2] = 2
int p2 = nums.size() - 1;
while (curr <= p2) {
if (nums[curr] == 0) {
swap(nums[curr++], nums[p0++]);
}
else if (nums[curr] == 2) {
swap(nums[curr], nums[p2--]);
}
else curr++;
}
}
}; class Solution:
def sortColors(self, nums: List[int]) -> None:
"""
Do not return anything, modify nums in-place instead.
"""
'''
荷兰三色旗问题解
'''
# 对于所有 idx < p0 : nums[idx < p0] = 0
# curr是当前考虑元素的下标
p0 = curr = 0
# 对于所有 idx > p2 : nums[idx > p2] = 2
p2 = len(nums) - 1
while curr <= p2:
if nums[curr] == 0:
nums[p0], nums[curr] = nums[curr], nums[p0]
p0 += 1
curr += 1
elif nums[curr] == 2:
nums[curr], nums[p2] = nums[p2], nums[curr]
p2 -= 1
else:
curr += 178. 子集
回溯法：
定义一个回溯方法 backtrack(first, curr)，第一个参数为索引 first，第二个参数为当前子集 curr。
如果当前子集构造完成，将它添加到输出集合中。
否则，从 first 到 n 遍历索引 i。
将整数 nums[i] 添加到当前子集 curr。
继续向子集中添加整数：backtrack(i + 1, curr)。
从 curr 中删除 nums[i] 进行回溯。
class Solution:
def subsets(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]:
def backtrack(first = 0, curr = []):
# if the combination is done
if len(curr) == k:
output.append(curr[:])
for i in range(first, n):
# add nums[i] into the current combination
curr.append(nums[i])
# use next integers to complete the combination
backtrack(i + 1, curr)
# backtrack
curr.pop()
output = []
n = len(nums)
for k in range(n + 1):
backtrack()
return output递归：
class Solution:
def subsets(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]:
n = len(nums)
output = [[]]
for num in nums:
output += [curr + [num] for curr in output]
return output90. 子集 II
相对于78题只需要去重即可，去重可以在搜索函数中加入条件语句，continue即可。
class Solution:
def subsetsWithDup(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]:
nums = sorted(nums)
n = len(nums)
res = []
def back_func(start=0, temp=[]):
res.append(temp[:])
for i in range(start, n):
if i > start and nums[i] == nums[i-1]:
continue
temp.append(nums[i])
back_func(i+1, temp)
temp.pop()
back_func()
return resclass Solution {
public:
vector> ans;
vector cur;
vector v;
void dfs(int idx) {
ans.push_back(cur);
if(idx == v.size()) {
return;
}
for(int i=idx; i idx && v[i] == v[i-1]) continue;
cur.push_back(v[i]);
dfs(i+1);
cur.pop_back();
}
}
vector> subsetsWithDup(vector& nums) {
sort(nums.begin(), nums.end());
v = nums;
dfs(0);
return ans;
}
}; 128. 最长连续序列
class Solution {
public:
int longestConsecutive(vector& nums) {
unordered_set num_set;
for (const int& num : nums) {
num_set.insert(num);
}
int longestStreak = 0;
for (const int& num : num_set) {
if (!num_set.count(num - 1)) {
int currentNum = num;
int currentStreak = 1;
while (num_set.count(currentNum + 1)) {
currentNum += 1;
currentStreak += 1;
}
longestStreak = max(longestStreak, currentStreak);
}
}
return longestStreak;
}
};
class Solution:
def longestConsecutive(self, nums: List[int]) -> int:
longest_streak = 0
num_set = set(nums)
for num in num_set:
if num - 1 not in num_set:
current_num = num
current_streak = 1
while current_num + 1 in num_set:
current_num += 1
current_streak += 1
longest_streak = max(longest_streak, current_streak)
return longest_streak136. 只出现一次的数字
法1：位运算
##Python代码
class Solution:
def singleNumber(self, nums: List[int]) -> int:
return reduce(lambda x, y: x ^ y, nums)
class Solution {
public:
int singleNumber(vector& nums) {
int ret = 0;
for (auto e: nums) ret ^= e;
return ret;
}
};
法2：使用collections库
class Solution:
def singleNumber(self, nums: List[int]) -> int:
import collections
setting = collections.Counter(nums)
for k,v in setting.items():
if v == 1:
return k
break139. 单词拆分
class Solution:
def wordBreak(self, s: str, wordDict: List[str]) -> bool:
n=len(s)
dp=[False]*(n+1)
dp[0]=True
for i in range(n):
for j in range(i+1,n+1):
if(dp[i] and (s[i:j] in wordDict)):
dp[j]=True
return dp[-1]146. LRU缓存机制
# Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
# obj = LRUCache(capacity)
# param_1 = obj.get(key)
# obj.put(key,value)
class DLinkedNode:
def __init__(self, key=0, value=0):
self.key = key
self.value = value
self.prev = None
self.next = None
class LRUCache:
def __init__(self, capacity: int):
self.cache = dict()
# 使用伪头部和伪尾部节点
self.head = DLinkedNode()
self.tail = DLinkedNode()
self.head.next = self.tail
self.tail.prev = self.head
self.capacity = capacity
self.size = 0
def get(self, key: int) -> int:
if key not in self.cache:
return -1
# 如果 key 存在，先通过哈希表定位，再移到头部
node = self.cache[key]
self.moveToHead(node)
return node.value
def put(self, key: int, value: int) -> None:
if key not in self.cache:
# 如果 key 不存在，创建一个新的节点
node = DLinkedNode(key, value)
# 添加进哈希表
self.cache[key] = node
# 添加至双向链表的头部
self.addToHead(node)
self.size += 1
if self.size > self.capacity:
# 如果超出容量，删除双向链表的尾部节点
removed = self.removeTail()
# 删除哈希表中对应的项
self.cache.pop(removed.key)
self.size -= 1
else:
# 如果 key 存在，先通过哈希表定位，再修改 value，并移到头部
node = self.cache[key]
node.value = value
self.moveToHead(node)
def addToHead(self, node):
node.prev = self.head
node.next = self.head.next
self.head.next.prev = node
self.head.next = node
def removeNode(self, node):
node.prev.next = node.next
node.next.prev = node.prev
def moveToHead(self, node):
self.removeNode(node)
self.addToHead(node)
def removeTail(self):
node = self.tail.prev
self.removeNode(node)
return node
155. 最小栈
算法
我们只需要设计一个数据结构，使得每个元素 a 与其相应的最小值 m 时刻保持一一对应。因此我们可以使用一个辅助栈，与元素栈同步插入与删除，用于存储与每个元素对应的最小值。
当一个元素要入栈时，我们取当前辅助栈的栈顶存储的最小值，与当前元素比较得出最小值，将这个最小值插入辅助栈中；
当一个元素要出栈时，我们把辅助栈的栈顶元素也一并弹出；
在任意一个时刻，栈内元素的最小值就存储在辅助栈的栈顶元素中。
class MinStack:
def __init__(self):
"""
initialize your data structure here.
"""
self.stack = []
self.min_stack = [math.inf]
def push(self, x: int) -> None:
self.stack.append(x)
self.min_stack.append(min(x, self.min_stack[-1]))
def pop(self) -> None:
self.stack.pop()
self.min_stack.pop()
def top(self) -> int:
return self.stack[-1]
def getMin(self) -> int:
return self.min_stack[-1]
# Your MinStack object will be instantiated and called as such:
# obj = MinStack()
# obj.push(x)
# obj.pop()
# param_3 = obj.top()
# param_4 = obj.getMin()169. 多数元素
法一：排序
class Solution:
def majorityElement(self, nums):
nums.sort()
return nums[len(nums)//2]
法二：
class Solution:
def majorityElement(self, nums):
counts = collections.Counter(nums)
return max(counts.keys(), key=counts.get)887. 鸡蛋掉落
有一个视频讲解：https://www.bilibili.com/video/BV1KE41137PK
class Solution:
def superEggDrop(self, K: int, N: int) -> int:
memo = {}
def dp(k, n):
if (k, n) not in memo:
if n == 0:
ans = 0
elif k == 1:
ans = n
else:
lo, hi = 1, n
# keep a gap of 2 X values to manually check later
while lo + 1 < hi:
x = (lo + hi) // 2
t1 = dp(k-1, x-1)
t2 = dp(k, n-x)
if t1 < t2:
lo = x
elif t1 > t2:
hi = x
else:
lo = hi = x
ans = 1 + min(max(dp(k-1, x-1), dp(k, n-x))
for x in (lo, hi))
memo[k, n] = ans
return memo[k, n]
return dp(K, N)