代码随想录Day1

704.二分查找

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:

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


暴力

从头到尾循环一遍,找到了就返回下标,否则返回-1(代码略);
Obviously,此算法时间复杂度为\(O(n)\),数据较大时就TLE挂了QwQ;
那么如何优化呢?
再来仔细地读一遍题目,发现题目中有一个很重要的条件没用:
给定的\(n\)个元素是有序的!

二分法(正解)

顾名思义,“二分法”的核心思想就是每次将搜索范围减小一半,以达到节省时间的目的;
因为数据是有序的,所以可以将数据的大小作为关键字与目标\(target\)进行比较分类;
具体过程就是将区间中点\(mid\)\(target\)比较:
\(target=mid\)时返回下标;
\(target<mid\)时搜索左半边;
\(target>mid\)时搜索右半边;
时间复杂度\(O(log_2n)\)
注意:整个过程需要基于数组有序!!!

上代码(●'◡'●)
class Solution {
public:int search(vector<int>& nums, int target) {int l=0,r=nums.size()-1;//l:区间左边界;r:区间右边界while(l<=r){//二分int mid=(l+r)>>1;//找中点(">>"位运算符号,相当于/2)if(nums[mid]==target){return mid;}if(nums[mid]<target){l=mid+1;}if(nums[mid]>target){r=mid-1;}}return -1;}
};//完结撒花ヾ(≧▽≦*)o

35.搜索插入位置

给定一个排序数组和一个目标值,在数组中找到目标值,并返回其索引。如果目标值不存在于数组中,返回它将会被按顺序插入的位置。

请必须使用时间复杂度为\(O(log n)\) 的算法。

示例 1:

输入: nums = [1,3,5,6], target = 5
输出: 2

示例 2:

输入: nums = [1,3,5,6], target = 2
输出: 1

示例 3:

输入: nums = [1,3,5,6], target = 7
输出: 4

提示:

\(1 <= nums.length <= 10^4\)
\(-10^4 <= nums[i] <= 10^4\)
nums 为 无重复元素 的 升序 排列数组
\(-10^4 <= target <= 10^4\)


正解(still,二分)

由题意得:
一、目标存在:二分查找;
二、目标不存在:返回第一个比目标大的元素下标;
至于第二条怎么实现,其实直接查找结束后返回\(l\)就行啦;
证明:略(其实自己也不知道为什么 QAQ 乱搞出奇迹啦~)
注意:二分法必须基于数据的有序,如果题目没说有序就不能用啦 =)

上代码(●'◡'●)
class Solution {
public:int searchInsert(vector<int>& nums, int target) {int l=0,r=nums.size()-1;if(target<nums[0]){return 0;}while(l<=r){//二分,无需多言int mid=(l+r)>>1;if(nums[mid]==target){return mid;}if(nums[mid]<target){l=mid+1;}if(nums[mid]>target){r=mid-1;}}return l;//玄学}
};//完结撒花ヾ(≧▽≦*)o

效率
\(O(log_2n)\)跑的真快○( ^皿^)っHiahiahia…

34.在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置

给你一个按照非递减顺序排列的整数数组 nums,和一个目标值 target。请你找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。

如果数组中不存在目标值 target,返回 [-1, -1]。

你必须设计并实现时间复杂度为\(O(log n)\) 的算法解决此问题。

示例 1:

输入:nums = [5,7,7,8,8,10], target = 8
输出:[3,4]

示例 2:

输入:nums = [5,7,7,8,8,10], target = 6
输出:[-1,-1]

示例 3:

输入:nums = [], target = 0
输出:[-1,-1]

提示:

\(0 <= nums.length <= 10^5\)
\(-10^9 <= nums[i] <= 10^9\)
nums 是一个非递减数组
\(-10^9 <= target <= 10^9\)


暴力

还是循环一遍数组,记录下目标第一次后最后一次出现的位置然后输出(代码略);
Still,obviously,时间复杂度\(O(n)\),题目可是要求\(O(log_2n)\)的鸭qWq;
BUT!!!数组是有序的;
SO!!!

正解(二分,again)

思路很简单,用两次二分,分别找出第一次出现和最后一次;

上代码(●'◡'●)
class Solution {
public:vector<int> searchRange(vector<int>& nums, int target) {int l=0,r=nums.size()-1;if(r<0){//特判return vector<int>{-1,-1};}int lx,rx,flag=0;while(l<=r){//二分查找第一次出现int mid=(l+r)>>1;if(nums[mid]==target){r=mid-1;lx=mid;flag=1;}if(nums[mid]>target){r=mid-1;lx=mid;}if(nums[mid]<target){l=mid+1;}}if(flag==0){//特判,没有这个元素return vector<int>{-1,-1};}l=0,r=nums.size()-1;//初始化while(l<=r){//二分查找最后一次出现int mid=(l+r)>>1;if(nums[mid]==target||nums[mid]<target){l=mid+1;rx=mid;}if(nums[mid]>target){r=mid-1;}}return vector<int>{lx,rx};//返回答案}
};//完结撒花ヾ(≧▽≦*)o

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。元素的顺序可能发生改变。然后返回 nums 中与 val 不同的元素的数量。

假设 nums 中不等于 val 的元素数量为 k,要通过此题,您需要执行以下操作:

更改 nums 数组,使 nums 的前 k 个元素包含不等于 val 的元素。nums 的其余元素和 nums 的大小并不重要。
返回 k。
用户评测:

评测机将使用以下代码测试您的解决方案:

int[] nums = [...]; // 输入数组
int val = ...; // 要移除的值
int[] expectedNums = [...]; // 长度正确的预期答案。// 它以不等于 val 的值排序。int k = removeElement(nums, val); // 调用你的实现assert k == expectedNums.length;
sort(nums, 0, k); // 排序 nums 的前 k 个元素
for (int i = 0; i < actualLength; i++) {assert nums[i] == expectedNums[i];
}

如果所有的断言都通过,你的解决方案将会 通过。

示例 1:

输入:nums = [3,2,2,3], val = 3
输出:2, nums = [2,2,_,_]
解释:你的函数函数应该返回 k = 2, 并且 nums 中的前两个元素均为 2。

你在返回的 k 个元素之外留下了什么并不重要(因此它们并不计入评测)。
示例 2:

输入:nums = [0,1,2,2,3,0,4,2], val = 2
输出:5, nums = [0,1,4,0,3,_,_,_]
解释:你的函数应该返回 k = 5,并且 nums 中的前五个元素为 0,0,1,3,4。

注意这五个元素可以任意顺序返回。
你在返回的 k 个元素之外留下了什么并不重要(因此它们并不计入评测)。

提示:

0 <= nums.length <= 100
0 <= nums[i] <= 50
0 <= val <= 100


暴力

每删除一个元素就将这个元素后所有元素前移;
显然复杂度\(O(n^2)\),TLE没跑了😔;

正解(快慢指针+左右双指针)

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
具体过程:
具体过程
这样写出来的代码:

// 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 slowIndex = 0;for (int fastIndex = 0; fastIndex < nums.size(); fastIndex++) {if (val != nums[fastIndex]) {nums[slowIndex++] = nums[fastIndex];}}return slowIndex;}
};//nice

自己闲来无事,又搞了一个小小的优化(码的好丑不堪入目QwQ):

class Solution {
public:int removeElement(vector<int>& nums, int val) {int k=0,n=nums.size();if(n==0){return 0;}if(n==1){if(n==val){return 0;}else{return 1;}}int nums1[100000]={0};if(n%2==1){//处理数组长度为奇数情况if(nums[n/2]!=val){nums1[k]=nums[n/2];k++;}}for(int i=0,j=n-1;i<n/2;i++,j--){//快指针,从两边往中间,减少一半执行次数if(nums[i]!=val){nums1[k]=nums[i];k++;//慢指针}if(nums[j]!=val){nums1[k]=nums[j];k++;}}if(n%2==1){nums[n/2]=nums1[n/2];}for(int i=0,j=n-1;i<n/2;i++,j--){//因为是从两边往中间所以没法和上面的合并/_ \nums[i]=nums1[i];//更新nums[j]=nums1[j];}return k;//返回不被删除元素个数}
};//完结撒花ヾ(≧▽≦*)o

效率
复杂度\(O(n/2)\),虽然丑了点儿,但跑的贼快^ O ^nice~

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]

提示:

\(1 <= nums.length <= 10^4\)
\(-10^4 <= nums[i] <= 10^4\)
nums 已按 非递减顺序 排序

进阶:

请你设计时间复杂度为 \(O(n\)) 的算法解决本问题

暴力

遍历,平方,排序;
复杂度=快排复杂度=\(O(nlog_2n)\);
依旧可以使用双指针优化;

正解(双指针)

数组一开始有序,但平方的大小由绝对值决定

上代码(●'◡'●)
class Solution {
public:vector<int> sortedSquares(vector<int>& nums) {int r=nums.size()-1,l=0,k=r;//左右指针和结果指针vector<int> ans(r+1,0);//结果数组while(l<=r){if(abs(nums[l])<abs(nums[r])){//先把前面比自己小的存进去ans[k] = nums[r]*nums[r];k--;r--;}else{//再把自己存进去ans[k]=nums[l]*nums[l];k--;l++;}}return ans;返回结果}
};//完结撒花ヾ(≧▽≦*)o

时间复杂度现在也是降到了\(O(n)\),比暴力快了不少!

写博不易,请大佬点赞支持一下8~

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.hqwc.cn/news/775834.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系编程知识网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

P2119 [NOIP2016 普及组] 魔法阵

P2119 [NOIP2016 普及组] 魔法阵 传送门 1 我们可以先写出\(O(m^4)\)的暴力 #include <bits/stdc++.h> #define int long long #define PII pair<int, int> using namespace std; const int inf = 0x3f3f3f3f; const int MOD = 1e9 + 7, N = 4e4 + 5; …

Tokitsukaze and Two Colorful Tapes

看这篇题解就好了 解释一下为什么山谷=山峰 证明加强结论:对于每个环,山谷=山峰 证:对于任何一种方案,这种方案下的任意一个环,我们断开某条边,他就会长成这个样子:起点和终点连起来,不难发现是山谷=山峰 再假设我们已经定下了山谷和山峰的个数\(a\),那么\(2(x-y)\)的…

从C++看C#托管内存与非托管内存

进程的内存 一个exe文件,在没有运行时,其磁盘存储空间格式为函数代码段+全局变量段。加载为内存后,其进程内存模式增加为函数代码段+全局变量段+函数调用栈+堆区。我们重点讨论堆区。进程内存函数代码段全局变量段函数调用栈堆区托管堆与非托管堆C# int a=10这种代码申请的内…

Magic-PDF:端到端PDF文档解析神器 构建高质量RAG必备!

项目结构流程解析 预处理的作用是判断文档内容是否需要进行OCR识别,如果是普通可编辑的PDF文档,则使用PyMuPDF库提取元信息。 模型层除了常规的OCR、版面结构分析外,还有公式检测模型,可提取公式内容,用于后续把公式转化为Latex格式。但是目前暂无表格内容识别,官方预计1…

Windows系统常用端口详解

135端口135主要用于Microsoft的远程过程调用(RPC)服务。RPCSS(Remote Procedure Call Subsystem) 服务是 COM 和 DCOM 服务器的服务控制管理器。它执行 COM 和 DCOM 服务器的对象激活请求、对象导出程序解析和分布式垃圾回收。如果此服务被停用或禁用,则使用 COM 或 DCOM 的…

Albumentations库使用

介绍Albumentations的核心使用方法,提供对应测试代码1 Albumentations库介绍 一个好用的开源图像处理库,适用于对RGB、灰度图、多光谱图像,以及对应的mask、边界框和关键点同时变换。通常用于数据增广,是PyTorch生态系统的一部分。 主页:https://albumentations.ai/ 2 核心…

LinkAI RAG知识库平台优化之路

LinkAI RAG知识库平台支持无结构文档、Q&A问答对、多列表格以及网站内容自动导入,并加入了自研的增强解析功能支持对文档中图片以及表格的自动解析。支持基于语义的向量检索和基于关键词的全文检索的增强混合检索功能,生成的回复可以标注答案来源,同时可以在使用记录中查…

14. 迭代器、生成器、模块与包、json模块

1.迭代器 1.1 迭代器介绍 迭代器是用来迭代取值的工具 每一次迭代得到的结果会作为下一次迭代的初始值,单纯的重复并不是迭代# while循环实现迭代取值 a = [1, 2, 3, 4, 5, 6] index = 0 while index < len(a):print(a[index])index += 1 1.2 可迭代对象 内置有_ _iter_ _方…

# 代码随想录二刷(哈希表)

代码随想录二刷(哈希表) 三数之和思路反正对于我来说是真的难想出来。若这道题还是采用哈希表的思路去做,非常麻烦,并且还要考虑去重的操作。所以这道题其实用双指针,是更方便的。具体程序如下: class Solution:def threeSum(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]…

ctfshow-web入门-nodejs系列

web334 下载源码后缀改为zip打开即可 先对源码经行一个简单的分析 login.js// 引入Express框架 var express = require(express);// 创建一个路由实例 var router = express.Router();// 引入用户数据,假设user模块导出的是一个包含用户项的对象 var users = require(../modul…

2021年我因为Tab Session Manager丢失数据,好像是研究过一次leveldb的查看/解码方式 但是当时好像因为时间关系没能成功 / chrome .ldb文件

Default\Local Storage\leveldb .ldb2023年下半年我因为chatmindai修改域名,又研究过一次,因为时间关系也没有细究最近,我想查看一下anki的devtool的Local Storage,即https://ankiweb.net/shared/info/31746032这个插件产生的 C:\Users\xxx\AppData\Local\Anki\QtWebEngine…