LeetCode python实现题解(持续更新)

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LeetCode Python实现算法简介

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0001 两数之和

  1. 初始化一个字典 numtarget（哈希表、散列表），用来存储“若我需要 derta 凑成目标值，则应该寻找数组第 i 项”，即 numtarget[derta] = i

  2. 从前至后遍历数组，计算目标值 target 与当前整数 num 的差值 derta

  3. 查找 numtarget ，若已有 derta 记录则返回 i ，否则把 derta 与当前元素位置插入 numtarget

0002 两数相加

  1. 初始化一个链表 result ，只含有一个节点，赋值为零，用来存放计算和

  2. 对 l1 和 l2 从表头开始逐节点相加，有四种情况：

    • 不产生进位，且 l1 或 l2 有后继节点，将无后继节点链表表尾补零节点，继续计算

    • 不产生进位，且 l1 和 l2 均无后继节点，计算后结束

    • 产生进位，且 l1 或 l2 有后继节点，将无后继节点链表表尾补零节点，继续计算，下一轮计算结果 +1

    • 产生进位，且 l1 和 l2 均无后继节点，在result链表表尾补节点，取值为 1

0003 无重复字符的最长子串

  1. 初始化两个指针 a, b 指向第一个字符, 子串 substr, 表示指针 a， b 之间的子串，初始为空, 和最长子串长度 maxlen = 0

  2. 将指针 b 逐个后移

    • 若 b 不在子串中，说明无重复字符，则将 b 加入 substr

    • 若 b 在子串中，则找到 substr 中 "b" 的位置 i， 将 a 移动到 i+1 的位置，更新子串substr

  3. 指针 b 每后移一次，判断一次当前子串长度 len(substr) 与 maxlen 的大小关系

0004 寻找两个有序数组的中位数

暂略

0005 最长回文子串

可以暴力枚举，可以使用中心扩展算法，但使用 manacher 算法可使时间复杂降低至 O(n)

  1. 定义回文半径数组 radius，最右回文边界 r，最右回文边界的对称中心 c

  2. 遍历数组，有两种情况：

    • 移动位置 i 在最大回文边界 r 的右边，那么以 i 为中心，向两边扩展，更新回文半径数组 radius[i]，对称中心 c = i

    • 移动位置 i 在最大回文边界 r 的左边或者在边界上，定义 i' 为与 i 关于 c 对称的点，il' 是以 i' 为中心的最长回文数组左边界， cl 是以 c 为中心的最长回文数组左边界。此时有三种情况：

      • i'l < cl，则位置 i 处的最长对称半径为 r - i + 1

      • i'l > cl，则位置 i 处的最长对称半径为 radius[i'l]

      • i'l = cl，则向最大回文边界 r 向右扩展，更新最大回文边界和对称中心

  3. 找到 radius 的最大值，推算子串

0006 Z字型变换

  1. 若指定行数小于等于 1，直接返回原字符串

  2. 将给定字符串 s 逐个写入， toword 指示方向，当行数为 0 或者 numRows - 1 时反向

  3. 按行拼接字符串

0011 盛最多水的容器

利用双指针

  1. 初始化两个指针，分别指向数组头尾，计算当前两个数字的盛水面积

  2. 调整数值较小的指针，当指针数字大于之前指针数字时，计算当前两个数字的盛水面积，比较记录更大值

  3. 按照 2 中规则遍历所有数字，得到最大值

0015 三数之和

两种解体思路

  • 轮流做中，即遍历数组，然后简化为两数之和问题

  • 双指针，将数组排序后，利用双指针遍历，剪枝

0016 最接近的三数之和

与0015题类似，将判断标准改变为三数之和与目标值的差值最小

0026 删除排序数组中的重复项

双指针法

  1. 初始化两个指针 i，j，起始位置都在数组头部

  2. 用 j 遍历数组，若 nums[j] = nums[i]，跳过，若不相等，则令 nums[i] = nums[j]

0027 移除元素

双指针法

  1. 初始化两个指针 i = -1，j = 0

  2. 用 j 遍历数组，若等于指定值则跳过，否则将值赋给指针 i

0031 下一个排列

  1. 从后往前，找到第一个满足 nums[i] > nums[i-1] 的数字

  2. 在 nums[i:] 中，找到大于 nums[i-1] 的最小数字，交换两数，此时 nums[i:] 为降序排列

  3. 原地置逆 nums[i:]，此时即找到下一个排列

  4. 若 1 中不存在满足条件的数字，将整个数组原地置逆

0033 搜索旋转排序数组

  1. 要求时间复杂度为O(logn)，想到二分查找。取中间的元素 nums[m]

  2. 若 nums[m] < nums[r]，则中间元素落在后半段。此时，若 nums[m] < target < nums[r]，则 target 在 nums[m] 右侧，否则在左侧

  3. 若 nums[m] > nums[r]，则中间元素落在前半段。此时，若 nums[l] < target < nums[m]，则 target 在 nums[m] 左侧，否则在右侧

0034 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置

  1. 第一个二分查找，找到数组中是否存在 target ,有返回位置 numposition ，无返回 [-1, -1]

  2. 在 numposition 左右分别二分查找，寻找开始位置和结束位置

0035 搜索插入位置

  1. 二分查找，若找到 target ，则返回位置，否则执行第二步

  2. 二分查找未果的最后一步时， 有 l = r = m，即左、右、中重合。因为数组是有序的，若 nums[m] > target, 则应在 m 处插入，否则在 m + 1 处插入

0039 组合总和

  1. 将数组按非递减排序

  2. 假设某元素 num 已在组合中，那么组合中其它元素和为 target-num，则原问题分解为 n 个小问题，n 表示数组长度

  3. 由于每个元素可重复使用，但组合不能重复，则根据排序后的数组，下一步迭代从元素自身位置开始，即忽略掉小于自身的元素，这部分元素若构成组合，应已经包含在本层迭代小于自身的元素组合中

0040 组合总和II

与0039类似，进一步剪枝，区别有两点：

  1. 每个元素不可重复，下一步迭代从下一个元素开始

  2. 数组中可能有相同元素，因此同层元素相同时，剪枝

0041 缺失的第一个正数

使用常数级别的空间，意味着需要在对数组本身进行操作

  1. 遍历数组，把 nums 中，数值为 i 的值放在 i-1 的位置。比如，若 num[i] 取值在 0~i 之间，那么将位置 i 处的元素 num[i] 与 位置在 num[i] 处的元素 nums[nums[i]]交换位置，直到位置 i 处的元素取值不在 0~i 之间

  2. 第二次遍历数组，若 nums[i] != i + 1，则缺失的第一个正数为 i + 1

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原文地址：https://www.cnblogs.com/seven-v13/p/12416852.html