leedcode刷题--day8-编程知识

leedcode刷题--day8

28 最长回文子串

在这里插入图片描述
采用动态规划的方式

首先如果子串长度为1的话，一定是回文子串
如果子串长度为2，那如果第一个字母=第二个字母，即为回文子串
如果bababd中babab为回文子串，那么除去左边界和右边界后的也是回文子串

class Solution(object):def longestPalindrome(self, s):""":type s: str:rtype: str"""n = len(s)if n < 2:return smax_len = 1begin = 0# 数组dp = [[False] * n for _ in range(n)]# 如果 i=i 一定是for i in range(n):dp[i][i] = Truefor L in range(2, n+1): #L表示当前回文子串长度for i in range(n): #当前的索引j = L + i - 1 #终止索引if j >= n:breakif s[i] != s[j]:dp[i][j] = Falseelse:if j - i < 2:dp[i][j] = Trueelse:dp[i][j] = dp[i+1][j-1]  if dp[i][j] and j - i + 1 > max_len:max_len = j - i + 1begin = ireturn s[begin:begin+max_len]

class Solution {
public:string longestPalindrome(string s) {int n = s.length();if(n<2){return s;}int maxLen = 1;int begin = 0;vector<vector<int>>dp(n,vector<int>(n));for (int i = 0;i<n;i++){dp[i][i]=true;}for (int L = 2;L<=n;L++){for (int i=0;i<n;i++){int j = L+i-1;if(j>=n){break;}if(s[i]!=s[j]){dp[i][j]=false;}else{if(j-i<3){dp[i][j]=true;}else{dp[i][j] = dp[i+1][j-1];}}if (dp[i][j] && (j-i+1)>maxLen){maxLen = j-i+1;begin =i;}}}return s.substr(begin,maxLen);}
};

29 二叉树

在这里插入图片描述

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right
class Solution:def buildTree(self, preorder: List[int], inorder: List[int]) -> Optional[TreeNode]:#当前序遍历的左边界大于右边界时，说明当前子树为空，直接返回 Nonedef myBuildTree(preorder_left:int,preorder_right:int,inorder_left:int,inorder_right:int):if preorder_left>preorder_right:return None #前序遍历第一个节点即为根节点preorder_root = preorder_left#在中序遍历中定位根节点inorder_root = index[preorder[preorder_root]]#先把根节点建立出来root = TreeNode(preorder[preorder_root])#得到左子树节点数目size_left_subtree = inorder_root-inorder_left#递归构造左子树，并连接到根结点root.left = myBuildTree(preorder_left + 1, preorder_left + size_left_subtree, inorder_left, inorder_root - 1)root.right = myBuildTree(preorder_left + size_left_subtree + 1, preorder_right, inorder_root + 1, inorder_right)return rootn = len(preorder)index = {element: i for i,element in enumerate(inorder)}return myBuildTree(0,n-1,0,n-1)

首先，先序遍历是中左右，中序是左中右
然后根结点是先序的第一个，中序得到根节点的位置，然后看根节点左边和右边各几个节点。
建立二叉树

class Solution {
private:unordered_map<int, int> index;public:TreeNode* myBuildTree(const vector<int>& preorder, const vector<int>& inorder, int preorder_left, int preorder_right, int inorder_left, int inorder_right) {if (preorder_left > preorder_right) {return nullptr;}// 前序遍历中的第一个节点就是根节点int preorder_root = preorder_left;// 在中序遍历中定位根节点int inorder_root = index[preorder[preorder_root]];// 先把根节点建立出来TreeNode* root = new TreeNode(preorder[preorder_root]);// 得到左子树中的节点数目int size_left_subtree = inorder_root - inorder_left;// 递归地构造左子树，并连接到根节点// 先序遍历中「从 左边界+1 开始的 size_left_subtree」个元素就对应了中序遍历中「从 左边界 开始到 根节点定位-1」的元素root->left = myBuildTree(preorder, inorder, preorder_left + 1, preorder_left + size_left_subtree, inorder_left, inorder_root - 1);// 递归地构造右子树，并连接到根节点// 先序遍历中「从 左边界+1+左子树节点数目 开始到 右边界」的元素就对应了中序遍历中「从 根节点定位+1 到 右边界」的元素root->right = myBuildTree(preorder, inorder, preorder_left + size_left_subtree + 1, preorder_right, inorder_root + 1, inorder_right);return root;}TreeNode* buildTree(vector<int>& preorder, vector<int>& inorder) {int n = preorder.size();// 构造哈希映射，帮助我们快速定位根节点for (int i = 0; i < n; ++i) {index[inorder[i]] = i;}return myBuildTree(preorder, inorder, 0, n - 1, 0, n - 1);}
};

30 无重复字符的最长子串

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要找出一个字符串中不含重复字符的最长子串的长度，可以使用滑动窗口算法。具体步骤如下：

定义一个哈希表 char_index_map 用来存储字符及其在字符串中最后出现的位置。
使用双指针 left 和 right 表示滑动窗口的左右边界，初始时两者都指向字符串开头。
不断移动右指针 right，同时更新哈希表中字符的最新位置。
如果发现当前字符在哈希表中已经存在，说明出现了重复字符，需要移动左指针 left 到重复字符的下一个位置。
在移动过程中不断更新最长子串的长度。

class Solution:def lengthOfLongestSubstring(self, s: str) -> int:char_index_map={}max_length = 0left = 0#这里是字典，就是存储字符和它的位置for right in range(len(s)):#如果当前字符在char_index_map中，说明遇到了重复字符if s[right] in char_index_map:left = max(left,char_index_map[s[right]]+1)char_index_map[s[right]] = rightmax_length = max(max_length,right-left+1)return max_length