LeetCode Hot:和为 K 的子数组、最短无序连续子数组、合并二叉树、回文子串、每日温度
给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ,请你统计并返回该数组中和为 k 的连续子数组的个数。
示例 1:
输入:nums = [1,1,1], k = 2
输出:2
//前缀和
class Solution {
public int subarraySum(int[] nums, int k) {
// 记录合适的连续字符串数量
int count=0;
// 记录前面数字相加之和
int pre=0;
// map记录前几个数字之和为key,出现相同和的次数为value
HashMap<Integer,Integer> map = new HashMap<>();
// 初始化
map.put(0,1);
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
pre+= nums[i]; // 前缀和
// 设
// pre[i]=pre[i−1]+nums[i]
// 由于补上了0,1这个情况 问题由多少个连续数字之和等于k 转为
// pre[i]−pre[j−1]==k (前缀和之差为k,代表这两个前缀和中间的数字相加就是K)
// 如果前面某些数字之和加上这个数字正好等于K(存在一个数字加上nums[i]结果为K
// 说明找到了
if (map.containsKey(pre-k)){
// 累计
count+=map.get(pre-k);
}
// 计算新的和放入map
map.put(pre,map.getOrDefault(pre,0)+1);
}
return count;
}
}
给你一个整数数组 nums ,你需要找出一个 连续子数组 ,如果对这个子数组进行升序排序,那么整个数组都会变为升序排序。
请你找出符合题意的 最短 子数组,并输出它的长度。
示例 1:
输入:nums = [2,6,4,8,10,9,15]
输出:5
解释:你只需要对 [6, 4, 8, 10, 9] 进行升序排序,那么整个表都会变为升序排序。
/*
我们可以假设把这个数组分成三段,左段和右段是标准的升序数组,中段数组虽是无序的,但满足最小值大于左段的最大值,最大值小于右段的最小值。
那么我们目标就很明确了,找中段的左右边界,我们分别定义为begin 和 end;
分两头开始遍历:
从左到右维护一个最大值max,在进入右段之前,那么遍历到的nums[i]都是小于max的,我们要求的end就是遍历中最后一个小于max元素的位置;
同理,从右到左维护一个最小值min,在进入左段之前,那么遍历到的nums[i]也都是大于min的,要求的begin也就是最后一个大于min元素的位置。
*/
//带入题目数组模拟一下
class Solution {
public int findUnsortedSubarray(int[] nums) {
//初始化
int len = nums.length;
int min = nums[len-1];
int max = nums[0];
int begin = 0, end = -1; //初始化为-1,保证原数组升序时返回0
//遍历
for(int i = 0; i < len; i++){
if(nums[i] < max){ //从左到右维持最大值,寻找右边界end
end = i;
}else{
max = nums[i];
}
if(nums[len-i-1] > min){ //从右到左维持最小值,寻找左边界begin
begin = len-i-1;
}else{
min = nums[len-i-1];
}
}
return end-begin+1;
}
}
给你两棵二叉树: root1 和 root2 。
想象一下,当你将其中一棵覆盖到另一棵之上时,两棵树上的一些节点将会重叠(而另一些不会)。你需要将这两棵树合并成一棵新二叉树。合并的规则是:如果两个节点重叠,那么将这两个节点的值相加作为合并后节点的新值;否则,不为 null 的节点将直接作为新二叉树的节点。
返回合并后的二叉树。
注意: 合并过程必须从两个树的根节点开始。
//DFS
class Solution {
public TreeNode mergeTrees(TreeNode root1, TreeNode root2) {
if(root1 == null){
return root2;
}
if(root2 == null){
return root1;
}
TreeNode merged = new TreeNode(root1.val + root2.val); //构建新的节点,相当于重新生成一棵树
merged.left = mergeTrees(root1.left,root2.left);
merged.right = mergeTrees(root1.right,root2.right);
return merged;
}
}
给你一个字符串 s ,请你统计并返回这个字符串中 回文子串 的数目。
回文字符串 是正着读和倒过来读一样的字符串。
子字符串 是字符串中的由连续字符组成的一个序列。
具有不同开始位置或结束位置的子串,即使是由相同的字符组成,也会被视作不同的子串。
示例 1:
输入:s = "abc"
输出:3
解释:三个回文子串: "a", "b", "c"
class Solution {
public int countSubstrings(String s) {
// 中心扩展法
int ans = 0;
for (int center = 0; center < 2 * s.length() - 1; center++) {
// left和right指针和中心点的关系是?
// 首先是left,有一个很明显的2倍关系的存在,其次是right,可能和left指向同一个(偶数时),也可能往后移动一个(奇数)
// 大致的关系出来了,可以选择带两个特殊例子进去看看是否满足。
int left = center / 2;
int right = left + center % 2;
while (left >= 0 && right < s.length() && s.charAt(left) == s.charAt(right)) {
ans++;
left--;
right++;
}
}
return ans;
}
}
给定一个整数数组 temperatures ,表示每天的温度,返回一个数组 answer ,其中 answer[i] 是指在第 i 天之后,才会有更高的温度。如果气温在这之后都不会升高,请在该位置用 0 来代替。
示例 1:
输入: temperatures = [73,74,75,71,69,72,76,73]
输出: [1,1,4,2,1,1,0,0]
/**
* 最简单莫过于双重循环,笔试时至少不会丢分
*/
public int[] dailyTemperatures(int[] T) {
int[] res = new int[T.length];
for (int i = 0; i < T.length - 1; i++) {
for (int j = i + 1; j < T.length; j++) {
if (T[j] > T[i]) {
res[i] = j - i;
break;
}
}
}
return res;
}
/**
* 根据题意,从最后一天推到第一天,这样会简单很多。因为最后一天显然不会再有升高的可能,结果直接为0。
* 再看倒数第二天的温度,如果比倒数第一天低,那么答案显然为1,如果比倒数第一天高,又因为倒数第一天
* 对应的结果为0,即表示之后不会再升高,所以倒数第二天的结果也应该为0。
* 自此我们容易观察出规律,要求出第i天对应的结果,只需要知道第i+1天对应的结果就可以:
* - 若T[i] < T[i+1],那么res[i]=1;
* - 若T[i] > T[i+1]
* - res[i+1]=0,那么res[i]=0;
* - res[i+1]!=0,那就比较T[i]和T[i+1+res[i+1]](即将第i天的温度与比第i+1天大的那天的温度进行比较)
*/
public int[] dailyTemperatures(int[] T) {
int[] res = new int[T.length];
res[T.length - 1] = 0;
for (int i = T.length - 2; i >= 0; i--) {
for (int j = i + 1; j < T.length; j += res[j]) {
if (T[i] < T[j]) {
res[i] = j - i;
break;
} else if (res[j] == 0) {
res[i] = 0;
break;
}
}
}
return res;
}
1.刷完今天最后5题,LeetCode的刷题之旅也告一段落,100题中有些非常偏、不易理解或者需要会员的题就没有记录了,加上剑指offer总共可能有150道左右,也总结了一些方法,模板套路;
2.本系列记录了寒假每日刷题,总结知识点的过程,总共学习34天,我感觉还是收获颇丰,至少在后面面试的时候不至于没有把握,至少心里有底;
3.春招金三银四,我对自己的规划是至少在三月份之前,需要把前面所有知识牢记,150多道算法理解、记熟,然后牛客面经,面试模拟等同步进行,准备开始投递简历;
4.最后,这一个多月的整理笔记已经放到我的GitHub上,有需要的可以免费下载:
https://github.com/Leisure-ZL/MarkDownDoc.git
Algorithm.pdf(算法)、Recruitment.pdf(知识点)
注:算法解析来自官方题解、各路大神的题解和自己的解析等,因为来源太多,就不一一@了,如有侵权请联系删除;知识点大多来自各个博客文章和书籍整理,如有侵权请联系删除。