力扣题目学习笔记(OC + Swift)

训练思维,提高编程能力,不为刷题而刷题

文章目录

  • 1. 两数之和
    • Swift版本
    • OC版本
  • 2. 两数相加
    • Swift实现
    • OC实现
  • 3.无重复字符的最长子串
    • Swift
    • OC
  • 4.寻找两个正序数组的中位数
    • Swift
    • OC

1. 两数之和

给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target,请你在该数组中找出和为目标值 target 的那 两个 整数,并返回它们的数组下标。
你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是,数组中同一个元素在答案里不能重复出现。
你可以按任意顺序返回答案。

Swift版本

class Solution {
    func twoSum(_ nums: [Int], _ target: Int) -> [Int] {
        var map = [Int : Int]()
        
        for (i, e) in nums.enumerated() {
            if let u = map[target - e] {
                return [u, i]
            }else {
                map.updateValue(i, forKey: e)
            }
        }
        
        return []
    }
}

OC版本

- (NSArray *)twoSum:(NSArray *)nums target:(NSInteger)target {
    
    NSMutableDictionary *mutDic = [NSMutableDictionary dictionary];
    
    __block NSArray *result = nil;
    [nums enumerateObjectsUsingBlock:^(NSNumber * _Nonnull obj, NSUInteger idx, BOOL * _Nonnull stop) {
        NSNumber *num = mutDic[@(target - obj.integerValue)];
        if (num) {
            result = @[num, @(idx)];
            *stop = YES;
        }else {
            mutDic[obj] = @(idx);
        }
    }];
    return result;
}

测试代码:

NSArray *testArr = [NSArray arrayWithObjects:@(2),@(7),@(11), @(15), nil];
    NSArray *resu = [self twoSum:testArr target:18];
    if (resu) {
        NSLog(@"找到结果:%ld, %ld", [resu[0] integerValue], [resu[1] integerValue]);
    }

2. 两数相加

给你两个 非空 的链表,表示两个非负的整数。它们每位数字都是按照 逆序 的方式存储的,并且每个节点只能存储 一位 数字。
请你将两个数相加,并以相同形式返回一个表示和的链表。
你可以假设除了数字 0 之外,这两个数都不会以 0 开头。

Swift实现

class Solution {
    func addTwoNumbers(_ l1: ListNode?, _ l2: ListNode?) -> ListNode? {
        var listNode1 = l1;
        var listNode2 = l2;
        
        //进位
        var carry: Int = 0;
        
        let result: ListNode = ListNode(0)
        var currentNode = result
        
        while listNode1 != nil || listNode2 != nil || carry > 0 {
            let sum: Int = (listNode1?.val ?? 0) + (listNode2?.val ?? 0) + carry
            currentNode.next = ListNode(sum % 10)
            currentNode = currentNode.next!
            
            listNode1 = listNode1?.next
            listNode2 = listNode2?.next
            carry = sum / 10
        }
        
        return result.next
    }
}

OC实现

- (ListNode *)addTwoNumber:(ListNode *)l1 listNode2:(ListNode *)l2 {
    ListNode *result = [[ListNode alloc] initWithVal:0];
    ListNode *currentNode = result;
    
    ListNode *listNode1 = l1;
    ListNode *listNode2 = l2;
    
    //进位标记
    NSInteger carry = 0;
    
    while (listNode1 || listNode2 || carry > 0) {
        NSInteger sum = listNode1.val + listNode2.val + carry;
        currentNode.next = [[ListNode alloc] initWithVal:sum%10];
        currentNode = currentNode.next;
        
        listNode1 = listNode1.next;
        listNode2 = listNode2.next;
        carry = sum / 10;
    }
    
    return result.next;
}

3.无重复字符的最长子串

给定一个字符串 s ,请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度。

Swift

/*
 * 滑动窗口法
 */
func lengthOfLongestSubstring(_ s: String) -> Int {
        
        let strlen = s.count
        let chs: [Character] = Array(s)
    
        var map = [Character : Int]()
        var start = 0
        
        var maxLen: Int = 0
        for i in 0..<chs.count {
            let char = chs[i]
            if let preIdx = map[char] {
                start = max(start, preIdx+1)
            }
            
            map[char] = i;
            maxLen = max(maxLen, i-start+1)
            
            print(start, maxLen)
        }
        
        return maxLen
    }

OC

/*
 * 滑动窗口法
 */
 - (NSInteger)lengthOfLongestSubstring:(NSString *)s {
    if (s.length < 2) {
        return s.length;
    }
    
    NSInteger strLen = s.length;
    NSInteger maxLen = 0;
    NSInteger start = 0;
    NSMutableDictionary *map = [NSMutableDictionary dictionary];
    
    for (NSInteger i=0; i

4.寻找两个正序数组的中位数

给定两个大小分别为 m 和 n 的正序(从小到大)数组 nums1 和 nums2。请你找出并返回这两个正序数组的 中位数 。
算法的时间复杂度应该为 O(log (m+n)) 。

Swift

class Solution {
    func findMedianSortedArrays(_ nums1: [Int], _ nums2: [Int]) -> Double {
        let totalLen = nums1.count + nums2.count;
        
        if totalLen % 2 == 0 {
            let sum = getKthElement(num1: nums1, num2: nums2, kth: (totalLen+1)/2) + getKthElement(num1: nums1, num2: nums2, kth: (totalLen+2)/2)
            return Double(sum) / 2.0
        }else {
            let res = getKthElement(num1: nums1, num2: nums2, kth: (totalLen+1)/2)
            return Double(res)
        }
    }
    
    
    /* 主要思路:要找到第 k (k>1) 小的元素,那么就取 pivot1 = nums1[k/2-1] 和 pivot2 = nums2[k/2-1] 进行比较
     * nums1 中小于等于 pivot1 的元素有 nums1[0 .. k/2-2] 共计 k/2-1 个
     * nums2 中小于等于 pivot2 的元素有 nums2[0 .. k/2-2] 共计 k/2-1 个
     * 取 pivot = min(pivot1, pivot2),两个数组中小于等于 pivot 的元素共计不会超过 (k/2-1) + (k/2-1) <= k-2 个
     * 这样 pivot 本身最大也只能是第 k-1 小的元素
     * 如果 pivot = pivot1,那么 nums1[0 .. k/2-1] 都不可能是第 k 小的元素。把这些元素全部 "删除",剩下的作为新的 nums1 数组
     * 如果 pivot = pivot2,那么 nums2[0 .. k/2-1] 都不可能是第 k 小的元素。把这些元素全部 "删除",剩下的作为新的 nums2 数组
     * 由于我们 "删除" 了一些元素(这些元素都比第 k 小的元素要小),因此需要修改 k 的值,减去删除的数的个数
     */
    func getKthElement(num1: [Int], num2:[Int], kth: Int) -> Int {
        let m: Int = num1.count
        let n: Int = num2.count
        var k = kth
        
        var index1: Int = 0, index2: Int = 0
        
        while true {
            
            //处理边界情况
            if index1 == m {
                return num2[index2 + k - 1]
            }
            
            if index2 == n {
                return num1[index1 + k - 1]
            }
            
            if k == 1 {
                return min(num1[index1], num2[index2])
            }
            
            //处理正常情况
            let newIdx1: Int = min(index1 + k/2 - 1, m-1)
            let newIdx2: Int = min(index2 + k/2 - 1, n-1)
            
            let pivot1 = num1[newIdx1]
            let pivot2 = num2[newIdx2]
            
            if pivot1 <= pivot2 {
                k -= newIdx1 - index1 + 1
                index1 = newIdx1 + 1
            }else {
                k -= newIdx2 - index2 + 1
                index2 = newIdx2 + 1
            }
        }
    }
}

OC

- (CGFloat)findMedianSortedArraysWithNums1:(NSArray *)num1 nums2: (NSArray *)num2 {
    
    NSInteger totalLength = num1.count + num2.count;
    if (totalLength % 2 != 0) {
        return [self getKthElement:num1 arr2:num2 kth:(totalLength+1)/2];
    }else {
        CGFloat result = ([self getKthElement:num1 arr2:num2 kth:(totalLength+1)/2] + [self getKthElement:num1 arr2:num2 kth:(totalLength+2)/2])/2.0;
        return result;
    }
}

/* 主要思路:要找到第 k (k>1) 小的元素,那么就取 pivot1 = nums1[k/2-1] 和 pivot2 = nums2[k/2-1] 进行比较
 * 这里的 "/" 表示整除
 * nums1 中小于等于 pivot1 的元素有 nums1[0 .. k/2-2] 共计 k/2-1 个
 * nums2 中小于等于 pivot2 的元素有 nums2[0 .. k/2-2] 共计 k/2-1 个
 * 取 pivot = min(pivot1, pivot2),两个数组中小于等于 pivot 的元素共计不会超过 (k/2-1) + (k/2-1) <= k-2 个
 * 这样 pivot 本身最大也只能是第 k-1 小的元素
 * 如果 pivot = pivot1,那么 nums1[0 .. k/2-1] 都不可能是第 k 小的元素。把这些元素全部 "删除",剩下的作为新的 nums1 数组
 * 如果 pivot = pivot2,那么 nums2[0 .. k/2-1] 都不可能是第 k 小的元素。把这些元素全部 "删除",剩下的作为新的 nums2 数组
 * 由于我们 "删除" 了一些元素(这些元素都比第 k 小的元素要小),因此需要修改 k 的值,减去删除的数的个数
 */
- (NSInteger)getKthElement:(NSArray *)num1 arr2:(NSArray *)num2 kth:(NSInteger)k {
    NSInteger m = num1.count;
    NSInteger n = num2.count;
    
    NSInteger index1 = 0, index2 = 0;
    
    while (true) {
        
        //处理边界情况
        if (index1 == m) {
            NSNumber *num = num2[index2 + k - 1];
            return [num integerValue];
        }
        
        if (index2 == n) {
            NSNumber *num = num1[index1 + k - 1];
            return [num integerValue];
        }
        
        if (k == 1) {
            return MIN([num1[index1] integerValue], [num2[index2] integerValue]);
        }
        
        
        //正常情况
        NSInteger newIndex1 = MIN(index1+k/2-1, m-1);
        NSInteger newIndex2 = MIN(index2+k/2-1, n-1);
        NSInteger pivot1 = [num1[newIndex1] integerValue];
        NSInteger pivot2 = [num2[newIndex2] integerValue];
        
        if (pivot1 <= pivot2) {
            k -= newIndex1 - index1 + 1;
            index1 = newIndex1 + 1;
        }else {
            k -= newIndex2 - index2 + 1;
            index2 = newIndex2 + 1;
        }
    }
}

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