LeetCode977.有序数组的平方

977. 有序数组的平方 - 力扣(LeetCode)

暴力解法:

一开始不习惯用双指针解法,习惯性先平方再用双指针,发现做不出了HH。于是愉快的用传统暴力解法,先平方再排序,结果传统暴力超出时间限制。O(n*n)的时间复杂度超出限制,看完Carl哥的思路后,暴力解法要用快排(O(nlogn))。

双指针解法:

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。(由负到正)

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:vector<int> sortedSquares(vector<int>& nums) {int k = nums.size() - 1;vector<int> result(nums.size(),0);for(int i = 0,j = nums.size()-1;i<=j;) {if(nums[i] * nums[i] <= nums[j] * nums[j]) {result[k--] = nums[j] * nums[j];j--;}else {result[k--] = nums[i] * nums[i];i++;}}return result;}
};

LeetCode209.长度最小的子数组

209. 长度最小的子数组 - 力扣(LeetCode)

暴力解法:没有思考暴力解法,并且暴力解法超时。

滑动窗口(双指针解法):

个人思考:

本人用的双指针,但第一次想到的双指针只通过10个例子,回想起来,是因为把双指针的关系搞错了。滑动完后直接将慢指针赋到快指针上面,导致并没有遍历全部大于等于target值的数组。

滑动窗口思路:

所谓滑动窗口,就是不断的调节子序列的起始位置和终止位置,从而得出我们要想的结果

在暴力解法中,是一个for循环滑动窗口的起始位置,一个for循环为滑动窗口的终止位置,用两个for循环 完成了一个不断搜索区间的过程。

滑动窗口也可以理解为双指针法的一种!只不过这种解法更像是一个窗口的移动,所以叫做滑动窗口更适合一些。

在本题中实现滑动窗口,主要确定如下三点:

  • 窗口内是什么?
  • 如何移动窗口的起始位置?
  • 如何移动窗口的结束位置?

窗口就是 满足其和 ≥ s 的长度最小的 连续 子数组。

窗口的起始位置如何移动:如果当前窗口的值大于s了,窗口就要向前移动了(也就是该缩小了)。

窗口的结束位置如何移动:窗口的结束位置就是遍历数组的指针,也就是for循环里的索引。

滑动窗口的精妙之处在于根据当前子序列和大小的情况,不断调节子序列的起始位置。从而将O(n^2)暴力解法降为O(n)。

class Solution {
public:int minSubArrayLen(int target, vector<int>& nums) {int result = nums.size() + 1;//只要大于数组长度就行int i = 0, j = 0, sum = 0, subl = 0;for(j = 0;j < nums.size(); j++) {sum += nums[j];// 注意这里使用while,每次更新 i(起始位置),并不断比较子序列是否符合条件while(sum >= target) {subl = j - i + 1;sum -= nums[i++];if(result > subl) result = subl;}}if(result == nums.size() + 1) return 0;else return result;}
};

LeetCode59.螺旋矩阵II

59. 螺旋矩阵 II - 力扣(LeetCode)

思路:

这道题目可以说在面试中出现频率较高的题目,本题并不涉及到什么算法,就是模拟过程,但却十分考察对代码的掌控能力。

一定要牢记二分中的边界,遵循循环不变量的原则。

要严格遵守区间不变!!!(对每条边的处理规则)

模拟顺时针画矩阵的过程:

  • 填充上行从左到右
  • 填充右列从上到下
  • 填充下行从右到左
  • 填充左列从下到上

由外向内一圈一圈这么画下去。

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