当前位置: 首页 > news >正文

代码随想录算法训练营day1

一、数组理论基础

数组是存放在连续内存空间上的相同类型数据的集合

通过下标索引获取下标对应的数据

数组下标都是从0开始的 数组的内存空间地址是连续的

增加或删除元素需要移动其他元素地址 元素不能删除只能覆盖

二维数组行第一索引 列第二索引

如a[0][1]=1 a[2][3]=3

列0123
行03128
14562
24523

c++中二维数组在地址空间上是连续的   Java中不连续

二、题

704.二分查找法

给定一个 n 个元素有序的(升序)整型数组 nums 和一个目标值 target  ,写一个函数搜索 nums 中的 target,如果目标值存在返回下标,否则返回 -1
示例 1:

输入: nums = [-1,0,3,5,9,12], target = 9输出: 4
解释: 9 出现在 nums中并且下标为 4

示例 2:

输入: nums = [-1,0,3,5,9,12], target = 2输出: -1
解释: 2 不存在 nums中因此返回 -1

提示:

  1. 你可以假设 nums 中的所有元素是不重复的。
  2. n 将在 [1, 10000]之间。
  3. nums 的每个元素都将在 [-9999, 9999]之间。

有序数组 无重复元素 二分法

二分法要注意区分左闭右闭还是左闭右开

(1)左闭右闭[left, right] 

要写 while(left <= right) 使用 <=,因为left == right 是有意义的,所以使用<=

if (nums[middle] > targat),right 要赋值为middle - 1,因为当前nums[middle]一定不是target,接下来要查找的左区间的结束下标位置是middle - 1 

运算符名称作用示例
>>右移二进制位右移,相当于除以 2ⁿ8 >> 1 = 4
<<左移二进制位左移,相当于乘以 2ⁿ3 << 2 = 12

>> 是一种高效的位运算,常用于 ​​优化除法计算​​ 或 ​​处理二进制数据​​。

class Solution {public int search(int[] nums, int target) {//避免当target小于nums[0] nums[nums.length-1]时多次循环运算if(target < nums[0] || target > nums[nums.length - 1]){return -1;}int left = 0, right = nums.length - 1;while left = 0, right = nums.length - 1;while (left <= right){int mid = left + ((right - left) >> 1);if (nums[mid] == target){return mid;}else if (nums[mid] < target){left = mid + 1;}else{//nums[mid]>targetright = mid -1;}} //未找到目标值return -1;}
}

(2)左闭右开[left, right) 

while (left < right) 使用 <,因为left == right在区间[left, right)没有意义

if (nums[middle] > target) right 更新为 middle,因为当前nums[middle]不等于target,去左区间继续寻找,而寻找区间是左闭右开区间,所以right更新为middle,即:下一个查询区间不会去比较nums[middle]

 

class Solution {public int search(int[] nums, int target) {int left = 0, right = nums.length;while (left < right) {int mid = left + ((right - left) >> 1);if (nums[mid] == target) {return mid;}else if (nums[mid] < target) {left = mid + 1;}else { // nums[mid] > targetright = mid;}}// 未找到目标值return -1;}
}
704. 二分查找

题目建议: 大家今天能把 704.二分查找 彻底掌握就可以,至于 35.搜索插入位置 和 34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 ,如果有时间就去看一下,没时间可以先不看,二刷的时候在看。

先把 704写熟练,要熟悉 根据 左闭右开,左闭右闭 两种区间规则 写出来的二分法

题目链接:704. 二分查找 - 力扣(LeetCode)

文章讲解:代码随想录

视频讲解:手把手带你撕出正确的二分法 | 二分查找法 | 二分搜索法 | LeetCode:704. 二分查找_哔哩哔哩_bilibili

27. 移除元素

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。

示例 1: 给定 nums = [3,2,2,3], val = 3, 函数应该返回新的长度 2, 并且 nums 中的前两个元素均为 2。 你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。

示例 2: 给定 nums = [0,1,2,2,3,0,4,2], val = 2, 函数应该返回新的长度 5, 并且 nums 中的前五个元素为 0, 1, 3, 0, 4。

你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。

 数组的元素在内存地址中是连续的,不能单独删除数组中的某个元素,只能覆盖

暴力解法

两层for循环,一个for循环遍历数组元素 ,第二个for循环更新数组

class Solution {public int removeElement(int[] nums, int val) {// 暴力法int n = nums.length;for (int i = 0; i < n; i++) {if (nums[i] == val) {for (int j = i + 1; j < n; j++) {nums[j - 1] = nums[j];}i--;n--;}}return n;}
}

双指针法

双指针法(快慢指针法): 通过一个快指针和慢指针在一个for循环下完成两个for循环的工作。

定义快慢指针

快指针:寻找新数组的元素 ,新数组就是不含有目标元素的数组

慢指针:指向更新 新数组下标的位置

class Solution {public int removeElement(int[] nums, int val) {// 快慢指针int slowIndex = 0;for (int fastIndex = 0; fastIndex < nums.length; fastIndex++) {if (nums[fastIndex] != val) {nums[slowIndex] = nums[fastIndex];slowIndex++;}}return slowIndex;}
}
27. 移除元素

题目建议: 暴力的解法,可以锻炼一下我们的代码实现能力,建议先把暴力写法写一遍。 双指针法 是本题的精髓,今日需要掌握,至于拓展题目可以先不看。

题目链接:27. 移除元素 - 力扣(LeetCode)

文章讲解:代码随想录

视频讲解:数组中移除元素并不容易! | LeetCode:27. 移除元素_哔哩哔哩_bilibili

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:每个数平方之后,排序

class Solution {public int[] sortedSquares(int[] nums) {for (int i = 0; i < nums.length; i++) {nums[i] = nums[i] * nums[i];}Arrays.sort(nums);return nums;}
}

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

双指针法

数组其实是有序的, 只不过负数平方之后可能成为最大数了

那么数组平方的最大值就在数组的两端,不是最左边就是最右边,不可能是中间

此时可以考虑双指针法了,i指向起始位置,j指向终止位置

定义一个新数组result,和A数组一样的大小,让k指向result数组终止位置

如果A[i] * A[i] < A[j] * A[j] 那么result[k--] = A[j] * A[j]; 

如果A[i] * A[i] >= A[j] * A[j] 那么result[k--] = A[i] * A[i];

class Solution {public int[] sortedSquares(int[] nums) {int right = nums.length - 1;int left = 0;int[] result = new int[nums.length];int index = result.length - 1;while (left <= right) {if (nums[left] * nums[left] > nums[right] * nums[right]) {// 正数的相对位置是不变的, 需要调整的是负数平方后的相对位置result[index--] = nums[left] * nums[left];++left;} else {result[index--] = nums[right] * nums[right];--right;}}return result;}
}
977.有序数组的平方

题目建议: 本题关键在于理解双指针思想

题目链接:977. 有序数组的平方 - 力扣(LeetCode)

文章讲解:代码随想录

视频讲解: 双指针法经典题目 | LeetCode:977.有序数组的平方_哔哩哔哩_bilibili

相关文章:

  • 3 mnist gan小试牛刀
  • 6.11 打卡
  • 亚马逊商品数据实时获取方案:API 接口开发与安全接入实践
  • Jenkins + Docker + Kubernetes(JKD)在 DevOps CI/CD 中的核心价值与实践要点
  • 鹰盾Win播放器作为专业的视频安全解决方案,除了硬件翻录外还有什么呢?
  • 网络安全中对抗性漂移的多智能体强化学习
  • R语言缓释制剂QBD解决方案之二
  • 微信小程序分享带参数地址
  • 网传西门子12亿美元收购云原生工业软件,云化PLM系统转机在协同
  • UniApp APP打包方法(Android/iOS双平台)
  • iOS 26 beta1 重新禁止 JIT 执行,Flutter 下的 iOS 真机 hot load 暂时无法使用
  • React Native 跨平台开发:iOS 与安卓原生模块高效交互
  • 腾讯开源 ovCompose 跨平台框架:实现一次跨三端(Android/iOS/鸿蒙)
  • 前端实现ios26最新液态玻璃效果!
  • 【云原生】阿里云SLS日志自定义字段标签实现日志告警
  • MatAnyone本地部署,视频分割处理,绿幕抠像(WIN/MAC)
  • 数据可视化新姿势:Altair的声明式魔法
  • PyTorch:让深度学习飞入寻常百姓家(从零开始玩转张量与神经网络!)
  • MFE微前端基础版:Angular + Module Federation + webpack + 路由(Route way)完整示例
  • Mac 上使用 mysql -u root -p 命令,出现“zsh: command not found: mysql“?如何解决
  • 网站建设推广公司排名/关键词推广seo怎么优化
  • 电商供应链怎么找/宁波品牌网站推广优化公司
  • 自定义wordpress标题的分隔符/seo网站推广如何做
  • 做的新网站网上搜不到/互联网营销工具
  • 手机网站设计制作公司/站长工具如何使用
  • 微官网和移动网站区别/优化模型