力扣刷题笔记
好记性不如烂笔头
刷题trick
27. 移除元素
题目描述
给你一个数组 nums
和一个值 val
,你需要 原地 移除所有数值等于 val
的元素,并返回移除后数组的新长度。
不要使用额外的数组空间,你必须仅使用 O(1)
额外空间并 原地 修改输入数组。
元素的顺序可以改变。你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。
题解
暴力解法:
c++
// 时间复杂度:O(n^2)
// 空间复杂度:O(1)
class Solution {
public:
int removeElement(vector<int>& nums, int val) {
int size = nums.size();
for (int i = 0; i < size; i++) {
if (nums[i] == val) { // 发现需要移除的元素,就将数组集体向前移动一位
for (int j = i + 1; j < size; j++) {
nums[j - 1] = nums[j];
}
i--; // 因为下标i以后的数值都向前移动了一位,所以i也向前移动一位
size--; // 此时数组的大小-1
}
}
return size;
}
};
双指针:
c++
//时间复杂度:O(n^2)
//空间复杂度:O(1)
//元素的相对位置没有发生改变
class Solution {
public:
int removeElement(vector<int>& nums, int val) {
int slowIndex = 0; //慢指针指向
for (int fastIndex = 0; fastIndex < nums.size(); fastIndex++) {
//当fastIndex指向val时,慢指针不动
if (nums[fastIndex] != val) { //当没找到val时,将快指针所指向的值nums[fastIndex]赋值给此时慢指针所指向的值nums[slowIndex],因此此时慢指针指向的值一定是val。赋值即使移除值为val的元素。
nums[slowIndex++] = nums[fastIndex]; //slowIndex++是为了保证当赋值发生时,慢指针也得往下走,因为当前slowIndex被赋值后肯定不是val了,slowIndex总是指向val所在的位置
}
}
return slowIndex;
}
};
例如:nums:2 3 3 4 8 3 9 1 val:3
快排式双指针法:
c++
/**
* 相向双指针方法,基于元素顺序可以改变的题目描述改变了元素相对位置,确保了移动最少元素
* 时间复杂度:O(n)
* 空间复杂度:O(1)
*/
class Solution {
public:
int removeElement(vector<int>& nums, int val) {
int leftIndex = 0;
int rightIndex = nums.size() - 1;
while (leftIndex <= rightIndex) {
// 找左边等于val的元素
while (leftIndex <= rightIndex && nums[leftIndex] != val){
++leftIndex;
}
// 找右边不等于val的元素
while (leftIndex <= rightIndex && nums[rightIndex] == val) {
-- rightIndex;
}
// 将右边不等于val的元素覆盖左边等于val的元素
if (leftIndex < rightIndex) {
nums[leftIndex++] = nums[rightIndex--]; //自加表示在新的元素区间(去除刚才检查过的)重新执行判断
}
}
//循环执行结束的时候,leftIndex右边不为val的元素全部都赋值到leftIndex左边,因此leftIndex即为移除后数组长度
return leftIndex; // leftIndex一定指向了最终数组末尾的下一个元素
}
};
注意:左指针用来找到元素值为val的元素,因此再循环里需要用nums[leftIndex]!=val,这样停止循环的时候就找到了值为val的元素
右指针用来找到元素值不是val的元素,因此循环里判断需要写nums[rightIndex]==val,同上原理
977. 有序数组的平方
题目描述
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]
提示:
1 <= nums.length <= 104
-104 <= nums[i] <= 104
nums
已按 非递减顺序 排序
题解
暴力解法:先平方再排序
c++
//时间复杂度O(n+nlogn),快速排序
class Solution {
public:
vector<int> sortedSquares(vector<int>& nums) {
//先对元素都平方
for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
nums[i] *= nums[i];
}
//对nums进行快速排序
quickSort(nums, 0, nums.size() - 1);
}
//划分函数
int Partition(vector<int>& nums, int low, int high) {
int pivot = nums[high];
int i = low - 1;
for (int j = low; j < high; j++) {
if (nums[j] <= pivot) {
i++;
int temp1 = nums[i];
nums[i] = nums[j];
nums[j] = temp1;
}
}
int temp2 = nums[i + 1];
nums[i + 1] = nums[high];
nums[high] = temp2;
}
//快速排序算法
void quickSort(vector<int>& nums, int low, int high) {
if (low < high) {
int partitionIndex = Partition(nums, low, high);
quickSort(nums, low, partitionIndex - 1);
quickSort(nums, partitionIndex + 1, high);
}
}
};
双指针解法
c++
class Solution {
public:
vector<int> sortedSquares(vector<int>& A) {
int k = A.size() - 1; //指向result数组末尾的指针
vector<int> 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;
}
};
209. 长度最小的子数组【经典】
题目描述
给定一个含有 n
个正整数的数组和一个正整数 target
。
找出该数组中满足其总和大于等于 target
的长度最小的 连续子数组 [numsl, numsl+1, ..., numsr-1, numsr]
,并返回其长度**。**如果不存在符合条件的子数组,返回 0
。
示例 1:
输入:target = 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。
示例 2:
输入:target = 4, nums = [1,4,4]
输出:1
示例 3:
输入:target = 11, nums = [1,1,1,1,1,1,1,1]
输出:0
提示:
1 <= target <= 109
1 <= nums.length <= 105
1 <= nums[i] <= 105
题解
暴力解法
c++
// 时间复杂度O(n^2)
// 存在一些测试用例超出时长限制
class Solution {
public:
int minSubArrayLen(int target, vector<int>& nums) {
// 暴力解法
int result = INT32_MAX;
int sum = 0; // 子序列总和
int subLength = 0; //计算子序列长度
for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
sum = 0;
for (int j = i; j < nums.size(); j++) {
sum += nums[j]; // 先累加在进行判断
subLength = j - i + 1; //关键,计算子序列的长度
if (sum >= target) {
result = result < subLength ? result : subLength; // 条件运算符来判断是否更新result
}
}
}
return result == INT32_MAX ? 0 : result;
}
};