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社区首页 >专栏 >LeetCode | 数据结构与算法 | 3月 合集

LeetCode | 数据结构与算法 | 3月 合集

作者头像
yiyun
发布于 2023-05-18 06:34:50
发布于 2023-05-18 06:34:50
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1. 括号生成

题目

数字 n 代表生成括号的对数,请你设计一个函数,用于能够生成所有可能的并且 有效的 括号组合。

示例 1:

代码语言:javascript
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输入:n = 3
输出:["((()))","(()())","(())()","()(())","()()()"]

示例 2:

代码语言:javascript
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AI代码解释
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输入:n = 1
输出:["()"]

提示:

  • 1 <= n <= 8

题解

Python 3

代码语言:javascript
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class Solution:

    # 方法1: 递归法
    # 时间复杂度: O(2^(2n) * n)
    # 空间复杂度: O(n)
    def generateParenthesis(self, n: int) -> List[str]:
        def generate(A):
            if len(A) == 2*n:
                if valid(A):
                    ans.append("".join(A))
            else:
                A.append('(')
                generate(A)
                A.pop()
                A.append(')')
                generate(A)
                A.pop()

        def valid(A):
            bal = 0
            for c in A:
                if c == '(': bal += 1
                else: bal -= 1
                if bal < 0: return False
            return bal == 0

        ans = []
        generate([])
        return ans

2. 删除有序数组中的重复项

题目

给你一个 升序排列 的数组 nums ,请你 原地 删除重复出现的元素,使每个元素 只出现一次 ,返回删除后数组的新长度。元素的 相对顺序 应该保持 一致

由于在某些语言中不能改变数组的长度,所以必须将结果放在数组nums的第一部分。更规范地说,如果在删除重复项之后有 k 个元素,那么 nums 的前 k 个元素应该保存最终结果。

将最终结果插入 nums 的前 k 个位置后返回 k

不要使用额外的空间,你必须在 原地修改输入数组 并在使用 O(1) 额外空间的条件下完成。

判题标准:

系统会用下面的代码来测试你的题解:

代码语言:javascript
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int[] nums = [...]; // 输入数组
int[] expectedNums = [...]; // 长度正确的期望答案

int k = removeDuplicates(nums); // 调用

assert k == expectedNums.length;
for (int i = 0; i < k; i++) {
    assert nums[i] == expectedNums[i];
}

如果所有断言都通过,那么您的题解将被 通过

示例 1:

代码语言:javascript
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输入:nums = [1,1,2]
输出:2, nums = [1,2,_]
解释:函数应该返回新的长度 2 ,并且原数组 nums 的前两个元素被修改为 1, 2 。不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。

示例 2:

代码语言:javascript
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输入:nums = [0,0,1,1,1,2,2,3,3,4]
输出:5, nums = [0,1,2,3,4]
解释:函数应该返回新的长度 5 , 并且原数组 nums 的前五个元素被修改为 0, 1, 2, 3, 4 。不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。

提示:

题解

C

代码语言:javascript
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// 方法1:双指针:快慢指针
int removeDuplicates(int* nums, int numsSize) {
    if (numsSize < 2) {
        return numsSize;
    }

    // i 指向当前正比较的两个相邻的两个元素
    // j 指向无重复的最后一个元素
    int i = 1, j = 1;
    while (i + 1 <= numsSize) {
        // 注意:数组最大下标值 + 1 = 数组长度,还有个 -1 (<=)是因为防止下面的-1越界
        if (nums[i - 1] != nums[i]) {
            nums[j] = nums[i];
            j++;
        }
        i++;
    }

    return j;
}

3. 爬楼梯

题目

假设你正在爬楼梯。需要 n 阶你才能到达楼顶。

每次你可以爬 12 个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢?

示例 1:

代码语言:javascript
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输入:n = 2
输出:2
解释:有两种方法可以爬到楼顶。
1. 1+ 12. 2

示例 2:

代码语言:javascript
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AI代码解释
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输入:n = 3
输出:3
解释:有三种方法可以爬到楼顶。
1. 1+ 1+ 12. 1+ 23. 2+ 1

提示:

  • 1 <= n <= 45

题解

其实就是 动态规划 将 本问题 分解为 多个 子问题, 爬上 第 n 阶楼梯的方法数量 等于以下 两 部分之和 1. 爬上 n-1 阶楼梯的方法数量, 因为再爬1阶就能到第 n 阶 2. 爬上 n-2 阶楼梯的方法数量, 因为再爬2阶就能到第 n 阶 于是可得

代码语言:javascript
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public class Solution {
    #region 方法2: 循环
    public int ClimbStairs(int n)
    {
        if (n <= 1)
        {
            return 1;
        }
        // 注意: 长度: n + 1
        int[] arr = new int[n + 1];
        arr[0] = 1;
        arr[1] = 1;
        for (int i = 2; i < arr.Length; i++)
        {
            // arr[2] = arr[1] + arr[0]
            // arr[3] = arr[2] + arr[1]
            // arr[4] = arr[3] + arr[2]
            // ...
            // 在循环内最后一次: 再i++, 就会达到 Length, 从而不满足循环条件而退出
            // arr[n] = arr[n - 1] + arr[n -2]
            arr[i] = arr[i - 1] + arr[i - 2];
        }
        return arr[n];
    }
    #endregion
}
代码语言:javascript
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public class Solution {
    #region 方法3: 循环 压缩优化
    /// <summary>
    /// dp[i] 只与 dp[i - 1] 和 dp[i - 2] 有关,没有必要存储所有计算过的 dp 项。用两个临时变量去存这两个状态就好
    /// </summary>
    /// <param name="n"></param>
    /// <returns></returns>
    public int ClimbStairs(int n)
    {
        int prev = 1, cur = 1;
        int temp;
        for (int i = 2; i < n + 1; i++)
        {
            temp = cur; // 暂存上一次的 cur
            cur = prev + cur; // 当前的 cur = 上上次cur + 上一次cur
            prev = temp; // prev 更新为 上一次 cur
        }

        return cur;
    }
    #endregion
}

4. 搜索插入位置

题目

给定一个排序数组和一个目标值,在数组中找到目标值,并返回其索引。如果目标值不存在于数组中,返回它将会被按顺序插入的位置。

请必须使用时间复杂度为 O(log n) 的算法。

示例 1:

代码语言:javascript
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输入: nums = [1,3,5,6], target = 5
输出: 2

示例 2:

代码语言:javascript
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AI代码解释
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输入: nums = [1,3,5,6], target = 2
输出: 1

示例 3:

代码语言:javascript
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输入: nums = [1,3,5,6], target = 7
输出: 4

题解

代码语言:javascript
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class Solution {
    public int searchInsert(int[] nums, int target) {
        int n = nums.length;
        int left = 0, right = n - 1, ans = n;
        while(left <= right) {
            int mid = ((right - left)>>1)+ left;
            if(target <= nums[mid]) {
                ans = mid;
                right = mid - 1;
            } else {
                left = mid + 1;
            }
        }
        return ans;
    }
}

5. 合并两个有序数组

题目

给你两个按 非递减顺序 排列的整数数组 nums1nums2,另有两个整数 mn ,分别表示 nums1nums2 中的元素数目。

请你 合并 nums2nums1 中,使合并后的数组同样按 非递减顺序 排列。

注意:最终,合并后数组不应由函数返回,而是存储在数组 nums1 中。为了应对这种情况,nums1 的初始长度为 m + n,其中前 m 个元素表示应合并的元素,后 n 个元素为 0 ,应忽略。nums2 的长度为 n

示例 1:

代码语言:javascript
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输入:nums1 = [1,2,3,0,0,0], m = 3, nums2 = [2,5,6], n = 3
输出:[1,2,2,3,5,6]
解释:需要合并 [1,2,3][2,5,6] 。
合并结果是 [1,2,2,3,5,6] ,其中斜体加粗标注的为 nums1 中的元素。

示例 2:

代码语言:javascript
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输入:nums1 = [1], m = 1, nums2 = [], n = 0
输出:[1]
解释:需要合并 [1][] 。
合并结果是 [1]

示例 3:

代码语言:javascript
代码运行次数:0
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输入:nums1 = [0], m = 0, nums2 = [1], n = 1
输出:[1]
解释:需要合并的数组是 [][1] 。
合并结果是 [1] 。
注意,因为 m = 0 ,所以 nums1 中没有元素。nums1 中仅存的 0 仅仅是为了确保合并结果可以顺利存放到 nums1 中。

提示:

  • nums1.length == m + n
  • nums2.length == n
  • 0 <= m, n <= 200
  • 1 <= m + n <= 200
  • -10<sup>9</sup> <= nums1[i], nums2[j] <= 10<sup>9</sup>

进阶: 你可以设计实现一个时间复杂度为 O(m + n) 的算法解决此问题吗?

题解

方法一:双指针/从前往后

代码语言:javascript
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public class Solution {
    #region 方法一:双指针/从前往后
    /// <summary>
    /// https://leetcode-cn.com/problems/merge-sorted-array/solution/he-bing-liang-ge-you-xu-shu-zu-by-leetco-qn2i/
    /// </summary>
    /// <param name="nums1"></param>
    /// <param name="m"></param>
    /// <param name="nums2"></param>
    /// <param name="n"></param>
    public void Merge(int[] nums1, int m, int[] nums2, int n)
    {
        int p1 = 0, p2 = 0;
        int[] sorted = new int[m + n];
        int cur;
        while (p1 < m || p2 < n)
        {
            if (p1 == m)
            {
                cur = nums2[p2++];
            }
            else if (p2 == n)
            {
                cur = nums1[p1++];
            }
            else if (nums1[p1] < nums2[p2])
            {
                cur = nums1[p1++];
            }
            else
            {
                cur = nums2[p2++];
            }
            sorted[p1 + p2 - 1] = cur;
        }
        for (int i = 0; i != m + n; i++)
        {
            nums1[i] = sorted[i];
        }
    }
    #endregion
}

Q&A

补充

参考

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原始发表:2023-03-02,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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