代码随想录算法训练DAY2|数组2

算法训练2

977.有序数组的平方

给你一个按 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。

示例 1：

• 输入：nums = [-4,-1,0,3,10]

• 输出：[0,1,9,16,100]

• 解释：平方后，数组变为 [16,1,0,9,100]，排序后，数组变为 [0,1,9,16,100]

示例 2：

• 输入：nums = [-7,-3,2,3,11]

• 输出：[4,9,9,49,121]

暴力排序

最直观的想法，莫过于：每个数平方之后，排个序，代码如下：

class Solution {
public:
    vector sortedSquares(vector& A) {
        for (int i = 0; i < A.size(); i++) {
            A[i] *= A[i];
        }
        sort(A.begin(), A.end()); // 快速排序
        return A;
    }
};

这个时间复杂度是 O(n + nlogn)， 可以说是O(nlogn)的时间复杂度，但为了和下面双指针法算法时间复杂度有鲜明对比，我记为 O(n + nlog n)。

双指针法

如动画所示：

不难写出如下代码：

class Solution {
public:
    vector sortedSquares(vector& A) {
        int k = A.size() - 1;//易错点
        vector result(A.size(), 0);//
        for (int i = 0, j = A.size() - 1; i <= j;) { // 注意这里要i <= j，因为最后要处理两个元素
            if (A[i] * A[i] < A[j] * A[j])  {
                result[k--] = A[j] * A[j];
                j--;
            }
            else {
                result[k--] = A[i] * A[i];
                i++;
            }
        }
        return result;
    }
};

此时的时间复杂度为O(n)，相对于暴力排序的解法O(n + nlog n)还是提升不少的。

209.长度最小的子数组

力扣题目链接

给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 s ，找出该数组中满足其和 ≥ s 的长度最小的 连续 子数组，并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组，返回 0。

示例：

• 输入：s = 7, nums = [2,3,1,2,4,3]

• 输出：2

• 解释：子数组 [4,3] 是该条件下的长度最小的子数组。

提示：

• 1 <= target <= 10^9

• 1 <= nums.length <= 10^5

• 1 <= nums[i] <= 10^5

暴力解法

这道题目暴力解法当然是 两个for循环，然后不断的寻找符合条件的子序列，时间复杂度很明显是O(n^2)。

代码如下：

class Solution {
public:
    int minSubArrayLen(int s, vector& nums) {
        int result = INT32_MAX; // 最终的结果
        int sum = 0; // 子序列的数值之和
        int subLength = 0; // 子序列的长度
        for (int i = 0; i < nums.size(); i++) { // 设置子序列起点为i
            sum = 0;
            for (int j = i; j < nums.size(); j++) { // 设置子序列终止位置为j
                sum += nums[j];
                if (sum >= s) { // 一旦发现子序列和超过了s，更新result
                    subLength = j - i + 1; // 取子序列的长度
                    result = result < subLength ? result : subLength;
                    break; // 因为我们是找符合条件最短的子序列，所以一旦符合条件就break
                }
            }
        }
        // 如果result没有被赋值的话，就返回0，说明没有符合条件的子序列
        return result == INT32_MAX ? 0 : result;
    }
};

• 时间复杂度：O(n^2)

• 空间复杂度：O(1)

滑动窗口

在本题中实现滑动窗口，主要确定如下三点：

• 窗口内是什么？

• 如何移动窗口的起始位置？

• 如何移动窗口的结束位置？

窗口就是 满足其和 ≥ s 的长度最小的 连续 子数组。

窗口的起始位置如何移动：如果当前窗口的值大于s了，窗口就要向前移动了（也就是该缩小了）。

窗口的结束位置如何移动：窗口的结束位置就是遍历数组的指针，也就是for循环里的索引。

解题的关键在于 窗口的起始位置如何移动，如图所示：

可以发现滑动窗口的精妙之处在于根据当前子序列和大小的情况，不断调节子序列的起始位置。从而将O(n^2)暴力解法降为O(n)。

C++代码如下：

class Solution {
public:
    int minSubArrayLen(int s, vector& nums) {
        int result = INT32_MAX;
        int sum = 0; // 滑动窗口数值之和
        int i = 0; // 滑动窗口起始位置
        int subLength = 0; // 滑动窗口的长度
        for (int j = 0; j < nums.size(); j++) {
            sum += nums[j];
            // 注意这里使用while，每次更新 i（起始位置），并不断比较子序列是否符合条件
            while (sum >= s) {
                subLength = (j - i + 1); // 取子序列的长度
                result = result < subLength ? result : subLength;
                sum -= nums[i++]; // 这里体现出滑动窗口的精髓之处，不断变更i（子序列的起始位置）
            }
        }
        // 如果result没有被赋值的话，就返回0，说明没有符合条件的子序列
        return result == INT32_MAX ? 0 : result;
    }
};
//个人代码
class Solution {
public:
    int minSubArrayLen(int target, vector& nums) {
       int sum = 0;
       int minLength = INT_MAX;//当时将INT_MAX写为UINT_MAX，导致出问题
       int length = 0;
       for(int i=0,j=0;j=target){
               length = j-i+1;
               if(minLength>length){
                   minLength = length;
               }
               sum-=nums[i];
               i++;
           }
       }
       return minLength==INT_MAX?0:minLength;
    }
};

• 时间复杂度：O(n)

• 空间复杂度：O(1)

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59.螺旋矩阵II

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给定一个正整数 n，生成一个包含 1 到 n^2 所有元素，且元素按顺时针顺序螺旋排列的正方形矩阵。

示例:

输入: 3 输出: [ [ 1, 2, 3 ], [ 8, 9, 4 ], [ 7, 6, 5 ] ]

那么我按照左闭右开的原则，来画一圈，大家看一下：

这里每一种颜色，代表一条边，我们遍历的长度，可以看出每一个拐角处的处理规则，拐角处让给新的一条边来继续画。

整体C++代码如下：

class Solution {
public:
    vector> generateMatrix(int n) {
        vector> res(n, vector(n, 0)); // 使用vector定义一个二维数组
        int startx = 0, starty = 0; // 定义每循环一个圈的起始位置
        int loop = n / 2; // 每个圈循环几次，例如n为奇数3，那么loop = 1 只是循环一圈，矩阵中间的值需要单独处理
        int mid = n / 2; // 矩阵中间的位置，例如：n为3， 中间的位置就是(1，1)，n为5，中间位置为(2, 2)
        int count = 1; // 用来给矩阵中每一个空格赋值
        int offset = 1; // 需要控制每一条边遍历的长度，每次循环右边界收缩一位
        int i,j;
        while (loop --) {
            i = startx;
            j = starty;
​
            // 下面开始的四个for就是模拟转了一圈
            // 模拟填充上行从左到右(左闭右开)
            for (j = starty; j < n - offset; j++) {
                res[startx][j] = count++;
            }
            // 模拟填充右列从上到下(左闭右开)
            for (i = startx; i < n - offset; i++) {
                res[i][j] = count++;
            }
            // 模拟填充下行从右到左(左闭右开)
            for (; j > starty; j--) {
                res[i][j] = count++;
            }
            // 模拟填充左列从下到上(左闭右开)
            for (; i > startx; i--) {
                res[i][j] = count++;
            }
​
            // 第二圈开始的时候，起始位置要各自加1， 例如：第一圈起始位置是(0, 0)，第二圈起始位置是(1, 1)
            startx++;
            starty++;
​
            // offset 控制每一圈里每一条边遍历的长度
            offset += 1;
        }
​
        // 如果n为奇数的话，需要单独给矩阵最中间的位置赋值
        if (n % 2) {
            res[mid][mid] = count;
        }
        return res;
    }
};
//提交代码//注意下标和循环变量不一致
class Solution {
public:
    vector> generateMatrix(int n) {
        vector> result(n,vector(n,0));
        int cricle = n;
        int a=1;
        int row = 0;
        int column = 0;
        if(n==1){
            result[0][0]=1;
            return result;
        }
        while(n>1){
            for(int j=0;j=0;j--){
                result[row][column--] = a;
                a++;
                
            }
            for(int i=n-2,j=0;i>=0;i--){
                result[row--][column] = a;
                a++;
                
            }
            row++;
            column++;
            n-=2;
        }
        if(n==1){
            result[cricle/2][cricle/2]=cricle*cricle;
            return result;
        }
       return result;
        
    }
};

• 时间复杂度 O(n^2): 模拟遍历二维矩阵的时间

• 空间复杂度 O(1)

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