您现在的位置是:首页 >技术杂谈 >leetCode刷题记录2网站首页技术杂谈
leetCode刷题记录2
简介leetCode刷题记录2
hot100题
560. 和为 K 的子数组
- 先暴力,过了再说
public int subarraySum(int[] nums, int k) {
int ans = 0;
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
int sum = 0;
for (int j = i; j < nums.length; j++) {
sum += nums[j];
if(sum==k) ans++;
}
}
return ans;
}
想想之前遍历树时遇到过这个问题,当时用前缀和+Map做得,飞快呀,这里不也可以么
果然可以,快了不是一点点啊
public int subarraySum(int[] nums, int k) {
HashMap<Integer, Integer> hash = new HashMap<>();
hash.put(0,1);//初始化 很重要
int ans = 0,sum=0;
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
sum += nums[i];
ans += hash.getOrDefault(sum-k,0);// root-A-current root~current=sum root~A=sum-k 那么 A~current一定是k
hash.put(sum,hash.getOrDefault(sum,0)+1);
}
return ans;
}
这么写,会快2~3ms
public int subarraySum(int[] nums, int k) {
HashMap<Integer, Integer> hash = new HashMap<>();
hash.put(0,1);//初始化 很重要
int ans = 0,sum=0;
for (int num : nums) {
sum += num;
if(hash.containsKey(sum-k)) ans += hash.get(sum - k);
if(hash.containsKey(sum)){
hash.put(sum,hash.get(sum)+1);
}else {
hash.put(sum,1);
}
}
return ans;
}
581. 最短无序连续子数组 ▲
- 老规矩,先暴力通过再说
public int findUnsortedSubarray(int[] nums) {
int l=-1,r=-1;
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
for (int j = i + 1; j < nums.length; j++) {
if (nums[j] < nums[i]){//正序遍历 第一个不满足升序的
l = i;
break;
}
}
if(l!=-1) break;
}
for (int i = nums.length - 1; i >= 0; i--) {
for (int j = i-1; j >= 0; j--) {
if (nums[j] > nums[i]){//逆序遍历 第一个不满足降序的
r = i;
break;
}
}
if(r!=-1) break;
}
return l<r?r-l+1:0;
}
或者排序后比较前最长前缀和最长后缀
public int findUnsortedSubarray(int[] nums) {
HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
int[] sort = Arrays.copyOf(nums, nums.length);
Arrays.sort(sort);
int l=0,r=nums.length-1;
while (l<nums.length&&nums[l]==sort[l]) l++;
while (r>0&&nums[r]==sort[r]) r--;
return l<r?r-l+1:0;
}
竟然才7ms,也挺快的呀
- 方法1想法不错 但其实实现没那么麻烦
left应该小于右边所有元素 为何非要从前往后遍历呢,从后往前遍历 其实一趟就够了呀
同样right是后面都比它大 也可以从前往后一趟遍历
public int findUnsortedSubarray(int[] nums) {
// 想法不错 但其实实现没那么麻烦
// left应该小于右边所有元素 为何非要从前往后遍历呢,从后往前遍历 其实一趟就够了呀
int min = Integer.MAX_VALUE, minI = -1;
for (int i = nums.length-1; i >= 0; i--) {
if(nums[i]>min) {
minI=i;
}else {
min = nums[i];
}
}
// 同样right是后面都比它大 也可以从前往后一趟遍历
int max = Integer.MIN_VALUE, maxI=-2;
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
if(nums[i]<max) {
maxI = i;
}else {
max = nums[i];
}
}
return minI<maxI?maxI-minI+1:0;
}
当然两次遍历可以优化为1次遍历
public int findUnsortedSubarray(int[] nums) {
// 想法不错 但其实实现没那么麻烦
// left应该小于右边所有元素 为何非要从前往后遍历呢,从后往前遍历 其实一趟就够了呀 right也是
int min = Integer.MAX_VALUE, minI = -1;
int max = Integer.MIN_VALUE, maxI = -2;
int n = nums.length;
for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
if (nums[i] > min) minI = i;
else min = nums[i];
if (nums[n - 1 - i] < max) maxI = n - 1 - i;
else max = nums[n - 1 - i];
}
return minI < maxI ? maxI - minI + 1 : 0;
}
617. 合并二叉树
同步遍历,但是得先验证,后验的话root=null->root=new TreeNode() 连不起来
0ms 时间效率还不错
public TreeNode mergeTrees(TreeNode root1, TreeNode root2) {
if(root1==null) return root2;
if(root2==null) return root1;//开始根就为null的特判
root1.val += root2.val;
//System.out.printf("(%d %d)", root1 == null ? -1 : root1.val, root2 == null ? -1 : root2.val);
if (root1.left != null || root2.left != null) {
if (root1.left == null) root1.left = new TreeNode(0);
else if (root2.left == null) root2.left = new TreeNode(0);
mergeTrees(root1.left, root2.left);
}
if (root1.right != null || root2.right != null) {
if (root1.right == null) root1.right = new TreeNode(0);
else if (root2.right == null) root2.right = new TreeNode(0);
mergeTrees(root1.right, root2.right);
}
return root1;
}
- 其实宏观层面看递归,巧用返回值,代码非常优美
public TreeNode mergeTrees(TreeNode root1, TreeNode root2) {
if(root1==null) return root2;
if(root2==null) return root1;
TreeNode merge = new TreeNode(root1.val+root2.val);
merge.left = mergeTrees(root1.left,root2.left);
merge.right = mergeTrees(root1.right,root2.right);
return merge;
}
风语者!平时喜欢研究各种技术,目前在从事后端开发工作,热爱生活、热爱工作。