leetcode做题方法总结

1 滑动窗口法

例题：209. 长度最小的子数组https://leetcode-cn.com/problems/minimum-size-subarray-sum/（找出满足>=target的最小子数组）

思路：用两个指针（类似于快慢指针）。不满足就右移r指针，直到满足为止，满足了就左移l指针，直到不满足为止。

法一：单循环，每次只移动一个指针，满足移左，不满足移右。

这个方法时间用得比法二少，但是代码量更多，因为需要单独处理第一个元素（否则如果第一个元素已经满足了要求，第一次循环就会把左指针往右移一位，导致左指针到了右指针的右边）。

class Solution {
public:
    int minSubArrayLen(int target, vector& nums) {
        int n=nums.size();
        if(n==0)return 0;
        int left=0,right=0,total=nums[0];
        int min_len=INT_MAX;
        if(total>=target)return 1;
        while(right=target){
                total-=nums[left];
                min_len=min_len

法二：循环嵌套，外层循环只负责移动右指针，右指针移到满足条件后就用内层循环移动左指针，移到不满足为止。

class Solution {
public:
    int minSubArrayLen(int target, vector& nums) {
        int n=nums.size();
        if(n==0)return 0;
        int min_len=INT_MAX,left=0,right=0,total=0;
        while(right=target){
                min_len=min(min_len,right-left+1);
                total-=nums[left];
                left++; 
            }
            right++;
        }
        return min_len==INT_MAX?0:min_len;

    }
};

2 双指针法

1 同向

例题：27. 移除元素https://leetcode-cn.com/problems/remove-element/（ 原地 移除数组中所有等于 val 的元素，并返回移除后数组的新长度。）

思路：快指针负责遍历，慢指针负责存储新的数组。

class Solution {
public:
    int removeElement(vector& nums, int val) {
        int black=0;
        int i;
        for(i=0;i

2 反向

例题：977. 有序数组的平方https://leetcode-cn.com/problems/squares-of-a-sorted-array/（非递减顺序 排序的整数数组 nums，返回 每个数字的平方 组成的新数组，要求也按 非递减顺序 排序）

思路：左右指针负责对比两边端点的平方，不断找出最大的平方。指针也可以从中间分界处开始往两边移动，负责找出最小的平方，这样会多一步找分界点。

注意：要考虑左（右）指针移到底的情况，就本题而言考虑只有负（正）数的情况。

class Solution {
public:
    vector sortedSquares(vector& nums) {
        int n=nums.size(),tem;
        vector result(n,0);
        int left=0,right=n-1,site=n-1;
        for(int i=0;inums[right]){
                result[site--]=nums[left++];
            }
            else {
                result[site--]=nums[right--];
            }
        }
        return result;
    }
};

3 有一知二

如果要对两个数组进行共同操作，可以思考能不能有一个数组的操作结果推出另一个数组的操作结果，如果可以且不麻烦，那就可以把两个数组的问题转换为一个数组的问题。

例题：
 

4.寻找两个正序数组的中位数_Eaco1412的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/qq_45520030/article/details/123404773

4 矩阵快速幂

• 如果一个问题可与转化为求解一个矩阵的 nnn 次方的形式，那么可以用快速幂来加速计算
• 如果一个递归式形如 ，即齐次线性递推式，我们就可以把数列的递推关系转化为矩阵的递推关系，即构造出一个矩阵的 n 次方乘以一个列向量得到一个列向量，这个列向量中包含我们要求的 f(n)。一般情况下，形如 ​可以构造出这样的 m×m 的矩阵：

• 那么遇到非齐次线性递推我们是不是就束手无策了呢？其实未必。有些时候我们可以把非齐次线性递推转化为其次线性递推，比如这样一个递推：

 

我们可以做这样的变换：

令 ，那么我们又得到了一个齐次线性递：

于是就可以使用矩阵快速幂求解了。当然并不是所有非齐次线性都可以化成齐次线性，我们还是要具体问题具体分析。

作者：LeetCode-Solution
链接：https://leetcode-cn.com/problems/climbing-stairs/solution/pa-lou-ti-by-leetcode-solution/
来源：力扣（LeetCode）

例题：

70. 爬楼梯_Eaco1412的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/qq_45520030/article/details/123435749

5 矩阵动态规划

例题：72. 编辑距离

如果我们有单词 A 和单词 B，可以执行以下操作：

• 在单词 A 中插入一个字符：如果我们知道 horse 到 ro 的编辑距离为 a，那么显然 horse 到 ros 的编辑距离不会超过 a + 1。这是因为我们可以在 a 次操作后将 horse 和 ro 变为相同的字符串，只需要额外的 1 次操作，在单词 A 的末尾添加字符 s，就能在 a + 1 次操作后将 horse 和 ro 变为相同的字符串；
• 在单词 B 中插入一个字符（等同于把A删去一个字符）：如果我们知道 hors 到 ros 的编辑距离为 b，那么显然 horse 到 ros 的编辑距离不会超过 b + 1，原因同上；
• 修改单词 A 的一个字符：如果我们知道 hors 到 ro 的编辑距离为 c，那么显然 horse 到 ros 的编辑距离不会超过 c + 1，原因同上。

我们按此规则可以继续拆分，直到：

• 字符串 A 为空，从“”转换到 “ro”，显然编辑距离为字符串 B 的长度，这里是 2；
• 字符串 B 为空，如从“horse”转换到“”，显然编辑距离为字符串 A 的长度，这里是 5。

至此，可以得到以其中一串为空这种情况为边界的矩阵动态规划。

若 A 的第i个字母和 B 的第j个字母相同：

若 A 的第i个字母和 B 的第j个字母不同：

作者：LeetCode-Solution
链接：https://leetcode-cn.com/problems/edit-distance/solution/bian-ji-ju-chi-by-leetcode-solution/
来源：力扣（LeetCode）
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