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数组leetcode有关题目(easy) python
- 熟悉python中数组的操作
- - leetcode 217. Contains Duplicate 考集合使用
  - leetcode 88. Merge Sorted Array 考切片使用
- 算法
- - leetcode53. Maximum Subarray 找最大和
  - leetcode1. Two Sum 找给定和
  - leetcode350. Intersection of Two Arrays II 找相同
  - 121. Best Time to Buy and Sell Stock 找顺序最大差值
  - 566. Reshape the Matrix
  - 118. Pascal's Triangle
- 算法结合数据结构
- - leetcode36. Valid Sudoku

数组leetcode有关题目(easy) python

使用语言python，解法的时间复杂度和空间复杂度都在平均水平之上，个别有90%左右的，不做具体说明。但是可以提升效率的点会进行说明，用粗体标出。考点和简要的中文也都在文章中标注出来了。

通过leetcode上数组的简单题目我们知道，基本的需要我们掌握的基础的知识有：python中可以对数组进行的操作和通过算法设计得到结果并且让程序更快。下面分别来通过题目和代码说明下我的理解：

熟悉python中数组的操作

leetcode 217. Contains Duplicate 考集合使用

这一题就很简单了，只要数组里面有两个一样的，返回True，没有一样的返回False。因此直接遍历，并且把遍历过的元素放在一个集合里面，后面的如果在这个集合里面说明有重复的。

class Solution:def containsDuplicate(self, nums: List[int]) -> bool:s = set()for num in nums:if num in s:return Trueelse:s.add(num)return False

leetcode 88. Merge Sorted Array 考切片使用

这个其实很简单了…直接放代码啦~

class Solution:def merge(self, nums1: List[int], m: int, nums2: List[int], n: int) -> None:"""Do not return anything, modify nums1 in-place instead."""if n == 0:returnif m == 0:nums1[0:] = nums2returnnums1[m : len(nums1)] = nums2nums1.sort()

提升效率： python数组可以一大坨直接赋值，效率比遍历快很多 nums1[m : len(nums1)] = nums2 （感觉这题的数据给的这么的奇怪就是为了这个知识点啊~~）切片整个赋值的用处！

算法

leetcode53. Maximum Subarray 找最大和

简单的来说，就是需要找到一串和最大的子串，下面先让我们通过下图看看一些可能的情况：
// 里面的MaxNow是现在为止最大的和，MoveOn是可能最大的和，根据图来解释下到底是什么意思。
（1）首先我们按照一般的思维从左到右加和，假设前面全部是负的，那么我们一定不要，因此我们假设全部是正的。这是第一个阶段，这个时候的MaxNow和MoveOn是一样的。
（2）第二个阶段的时候，出现了负数，因此有两个选择，要不继续加和，要不放弃前面所有的，因为是连续的子串。但是如左右两种情况，如果是左边，负数其实很少，那么左边可以稍微抵消一部分最后还是正的，遇到后面的正的时候，我们就知道不应该抛弃前面的。但是同时，也有可能负数很多，前面的不能抵消，因此我们也可能在后面找到最大的子串。
（3）因为这个原因，我们让MoveOn去继续的加和，只要不为小于0的数字就说明不会被抵消而保留，并且让MaxNow始终等于两个数字里面的最大值。
（4）假如MoveOn不幸的为负数了，我们只能抛弃前面的，让MoveOn归零并且继续往前加，再不断的比较MaxNow和MoveOn后来的值，看看需不需要改变MaxNow。
（5）根据以上的思路我们可以写出下面的代码。

class Solution:def maxSubArray(self, nums: List[int]) -> int:MaxNow, MoveOn = nums[0],nums[0]for i in range(1,len(nums)):if MoveOn < 0 :MoveOn = nums[i]else:MoveOn += nums[i]MaxNow = max(MaxNow,MoveOn)return MaxNow

leetcode1. Two Sum 找给定和

这个就是找到数组里面相加之和等于给定的目标值的数字，并且给出两个数字的位置的索引，且根据题目，这样的解只有一个，就很简单了，思路是直接开始遍历，看看后面有没有，有的话先记下来第一个数字的索引，再在数组的后面的部分遍历，找到那个数字，记下索引，返回就可。

class Solution:def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]:index = []for i in range(len(nums)):if target - nums[i] in nums[i+1:]:index.append(i)breakfor j in range(i+1,len(nums)):if nums[j] == target - nums[i]:index.append(j)return index

leetcode350. Intersection of Two Arrays II 找相同

直接放代码~比较长度是因为我觉得这样会快一些，不过其实最后就是50%左右的水平 ~

class Solution:def intersect(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> List[int]:len1, len2 = len(nums1),len(nums2)intersect = []if len1> len2:for i in nums2:if i in nums1:nums1.remove(i)intersect.append(i)else:for i in nums1:if i in nums2:nums2.remove(i)intersect.append(i) return intersect

121. Best Time to Buy and Sell Stock 找顺序最大差值

这一题在评论区有个哥们讲的很清楚，比我表达的还清楚，根据他的说法，我本来在两个分支都写了right+=1，后来改出来if循环了，结果快了一些

class Solution:def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:if len(prices) == 1:return 0 left = 0right = 1max_profit = 0while right <= len(prices)-1:if prices[right]-prices[left]<0:left = rightelse:max_profit = max(max_profit,prices[right]-prices[left])right+=1return max_profit

最后的时间复杂度还行，空间复杂度还是均值

566. Reshape the Matrix

这一题感觉只要知道矩阵是一行行写怎么计算就可以
（我最开始的时候import numpy写的居然也可以，但是效率太低了哈哈哈…不过实际中，大家都会用numpy吧？）

class Solution:def matrixReshape(self, mat: List[List[int]], r: int, c: int) -> List[List[int]]:row = len(mat)col = len(mat[0])if r*c != row*col:return matreshapeMatrix = [[0]*c for i in range(r)]m,n = 0,0for i in range(r*c):reshapeMatrix[m][n] = mat[i//col][i%col]if n<c-1: n+= 1else: m+=1n = 0return reshapeMatrix

这一题我最后做到runtime是95.08%，memory是81.87%。但是其实我写了三版，这一版最快。主要是矩阵的赋值的地方不一样。但是原因很奇怪，因为这样手动计算复杂度没区别啊!
我放在下面：

118. Pascal’s Triangle

这个只要索引能够对上就很简单啦！这个的runtime做到了95.6%

class Solution:def generate(self, numRows: int) -> List[List[int]]:pascal = [[0]*(i+1) for i in range(numRows)]count = 1for i in range(numRows*(numRows+1)//2):index = i - (count-1)*count//2  # positionin the rowif index > count-1:count+=1index = i - (count-1)*count//2  # positionin the rowif index == 0 or index == count-1:pascal[count-1][index] = 1else:pascal[count-1][index] = pascal[count-2][index-1]+pascal[count-2][index]return pascal

算法结合数据结构

leetcode36. Valid Sudoku

这题的思路其实非常的简单，即需要分别判断，行有没有重复，列有没有重复，以及每一个小的sub方阵有没有重复。关键的是怎么写可以效率更高。一开始我是这样写的，使用了列表解析，后面的小方阵的判断是直接写了坐标。

class Solution:def isValidSudoku(self, board: List[List[str]]) -> bool:for i in board:extract = [j for j in i if j!='.']if len(extract)!= len(set(extract)):return Falsefor i in range(9):extract = [j[i] for j in board if j[i]!='.']if len(extract)!= len(set(extract)):return Falselocation = [(0,0),(3,0),(6,0),(0,3),(3,3),(6,3),(0,6),(3,6),(6,6)]loc_box = [(0,0), (0,1), (0,2),(1,0), (1,1), (1,2),(2,0), (2,1), (2,2)]for k in location:i = k[0]j = k[1]extract = [board[m+i][n+j] for m,n in loc_box if board[m+i][n+j]!='.']if len(extract)!= len(set(extract)):return Falsereturn True

后来看见评论区里面更快的方式是：

class Solution:def isValidSudoku(self, board: List[List[str]]) -> bool:def init_mapper():return {i: {} for i in range(9)}mapper_row = init_mapper()mapper_col = init_mapper()mapper_box = init_mapper()pos_box = {(0,0): 0, (0,1): 1, (0,2): 2,(1,0): 3, (1,1): 4, (1,2): 5,(2,0): 6, (2,1): 7, (2,2): 8,}for r, row in enumerate(board):for c, item in enumerate(row):if item == ".":continueb = pos_box[(r // 3, c // 3)]if mapper_row[r].get(item, False) or mapper_col[c].get(item, False) or mapper_box[b].get(item, False):# repeated itemreturn Falseelse:mapper_row[r][item] = Truemapper_col[c][item] = Truemapper_box[b][item] = Truereturn True

这个里面很巧妙的使用了 enumerate，这样相当于可以把所有的信息利用坐标的方式进行存储
于是可以一次遍历直接得到结果，而不用遍历三次，效率很低。这个字典的使用是很值得学习的。（查找判断很方便）

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