算法
3 分钟 读完 (大约 468 个字)

26 remove-duplicates-from-sorted-array

26. 删除排序数组中的重复项

给定一个排序数组，你需要在原地删除重复出现的元素，使得每个元素只出现一次，返回移除后数组的新长度。

不要使用额外的数组空间，你必须在原地修改输入数组并在使用 O(1) 额外空间的条件下完成。

示例 1:

1
2
3
4
5
给定数组 nums = [1,1,2], 

函数应该返回新的长度 2, 并且原数组 nums 的前两个元素被修改为 1, 2。 

你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。

示例 2:

1
2
3
4
5
给定 nums = [0,0,1,1,1,2,2,3,3,4],

函数应该返回新的长度 5, 并且原数组 nums 的前五个元素被修改为 0, 1, 2, 3, 4。

你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。

说明:

为什么返回数值是整数，但输出的答案是数组呢?

请注意，输入数组是以“引用”方式传递的，这意味着在函数里修改输入数组对于调用者是可见的。

你可以想象内部操作如下:

1
2
3
4
5
6
7
8
// nums 是以“引用”方式传递的。也就是说，不对实参做任何拷贝
int len = removeDuplicates(nums);

// 在函数里修改输入数组对于调用者是可见的。
// 根据你的函数返回的长度, 它会打印出数组中该长度范围内的所有元素。
for (int i = 0; i < len; i++) {
    print(nums[i]);
}

双指针法

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
class Solution {
    public int removeDuplicates(int[] nums) {
        if (nums.length == 0) return 0;
        int i = 0;
        for (int j = 1; j < nums.length; j++) {
            if (nums[j] != nums[i]) {
                i++;
                nums[i] = nums[j];
            }
        }
        return i + 1;
    }
}

复杂度分析

  • 时间复杂度：O(n)，假设数组的长度是 n，那么 i 和 j 分别最多遍历 n 步。

  • 空间复杂度：O(1)。

算法
10 分钟 读完 (大约 1556 个字)

440. 字典序的第K小数字

440. 字典序的第K小数字

题目

给定整数 n 和 k，找到 1 到 n 中字典序第 k 小的数字。

注意：1 ≤ k ≤ n ≤ 109。

示例 :

1
2
3
4
5
6
7
8
输入:
n: 13   k: 2

输出:
10

解释:
字典序的排列是 [1, 10, 11, 12, 13, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]，所以第二小的数字是 10。

题解

乍一看这一题貌似毫无头绪，什么是字典序？如何定位这个数？没错，刚接触这个题目的时候，我的脑筋里也是一团乱麻。

但是我觉得作为一个拥有聪明才智的程序员来说，最重要的能力就是迅速抽象问题、拆解问题的能力。经过一段时间的思考，我的脑筋里还是没有答案。

哈哈。

言归正传，我们来分析一下这个问题。

首先，什么是字典序？

什么是字典序？
简而言之，就是根据数字的前缀进行排序，

比如10 < 9，因为10的前缀是1，比9小，

再比如112 < 12，因为112的前缀11小于12。

这样排序下来，会跟平常的升序排序会有非常大的不同。先给你一个直观的感受，一个数乘10，或者加1，哪个大？可能你会吃惊，后者会更大。

但其实掌握它的本质之后，你一点都不会吃惊。

问题建模
画一个图你就懂了。

image.png

每一个节点都拥有10个孩子节点，因为作为一个前缀 ，它后面可以接0~9这十个数字。而且你可以非常容易地发现，整个字典序排列也就是对十叉树进行层序遍历。1, 10, 11, 12, 13 … 100, 101, …

回到题目的意思，我们需要找到排在第k位的数。找到他的排位，需要搞清楚三件事情:

怎么确定一个前缀下所有子节点的个数？
如果第k个数在当前的前缀下，怎么继续往下面的子节点找？
如果第k个数不在当前的前缀，即当前的前缀比较小，如何扩大前缀，增大寻找的范围？
接下来 ，我们一一拆解这些问题。

理顺思路

  1. 确定指定前缀下所有子节点数
    现在的任务就是给定一个前缀，返回下面子节点总数。

我们现在的思路就是用下一个前缀的起点减去当前前缀的起点，那么就是当前前缀下的所有子节点数总和啦。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
//prefix是前缀，n是上界
var getCount = (prefix, n) => {
    let cur = prefix;
    let next = prefix + 1;//下一个前缀
    let count = 0;
    //当前的前缀当然不能大于上界
    while(cur <= n) {
        count += next - cur;//下一个前缀的起点减去当前前缀的起点
        cur *= 10; 
        next *= 10;
        // 如果说刚刚prefix是1，next是2，那么现在分别变成10和20
        // 1为前缀的子节点增加10个，十叉树增加一层, 变成了两层
        
        // 如果说现在prefix是10，next是20，那么现在分别变成100和200，
        // 1为前缀的子节点增加100个，十叉树又增加了一层，变成了三层
    }
    return count;//把当前前缀下的子节点和返回去。
}

当然，不知道大家发现一个问题没有，当next的值大于上界的时候，那以这个前缀为根节点的十叉树就不是满十叉树了啊，应该到上界那里，后面都不再有子节点。因此，count += next - cur还是有些问题的，我们来修正这个问题:

1
count += Math.max(n+1, next) - cur;

你可能会问:咦？怎么是n+1,而不是n呢？不是说好了n是上界吗？

我举个例子，假若现在上界n为12，算出以1为前缀的子节点数，首先1本身是一个节点，接下来要算下面10，11，12，一共有4个子节点。

那么如果用Math.max(n, next) - cur会怎么样？

这时候算出来会少一个，12 - 10加上根节点，最后只有3个。因此我们务必要写n+1。

现在，我们搞定了前缀的子节点数问题。

  1. 第k个数在当前前缀下
    现在无非就是往子树里面去看。

prefix这样处理就可以了。

1
prefix *= 10

3.第k个数不在当前前缀下
说白了，当前的前缀小了嘛，我们扩大前缀。

1
prefix ++;

框架搭建
整合一下刚刚的思路。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
let findKthNumber = function(n, k) {
  let p = 1;//作为一个指针，指向当前所在位置，当p==k时，也就是到了排位第k的数
  let prefix = 1;//前缀
  while(p < k) {
    let count = getNumber(prefix, n);//获得当前前缀下所有子节点的和
    if(p + count > k) { //第k个数在当前前缀下
      prefix *= 10;
      p++; //把指针指向了第一个子节点的位置，比如11乘10后变成110，指针从11指向了110
    } else if(p + count <= k) { //第k个数不在当前前缀下
      prefix ++;
      p += count;//注意这里的操作，把指针指向了下一前缀的起点
    }
  }
  return prefix;
};

完整代码展示

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
/**
 * @param {number} n
 * @param {number} k
 * @return {number}
 */
var findKthNumber = function(n, k) {
  let getCount = (prefix, n) => {
    let count =  0;
    for(let cur = prefix, next = prefix + 1; cur <= n; cur *= 10, next *= 10) 
      count += Math.min(next, n+1) - cur;
    return count;
  }
  let p = 1;
  let prefix = 1;
  while(p < k) {
    let count = getCount(prefix, n);
    if(p + count > k) {
      prefix *= 10;
      p++;
    } else if(p + count <= k) {
      prefix ++;
      p += count;
    }
  }
  return prefix;
};
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
public class Solution {
    /**
     * @param n: a integer
     * @param k: a integer
     * @return: return a integer
     */
    public int findKthNumber(int n, int k) {
        int curr = 1;
        k = k - 1;
        while (k > 0) {
            int steps = calSteps(n, curr, curr + 1);
            if (steps <= k) {   //如果不在当前层，减去steps
                curr += 1;      
                k -= steps;  
            } 
            else {              //说明在当前层,curr*10缩小搜索范围继续查找
                curr *= 10;
                k -= 1;
            }
        }
        return curr;
    }
    //use long in case of overflow
    public int calSteps(int n, long n1, long n2) { //计算curr开头和curr+1开头之间的字符串数量
        int steps = 0;
        while (n1 <= n) {
            steps += Math.min(n + 1, n2) - n1;  //每次加上当前的字符串数量
            n1 *= 10;       //每次均扩大10倍
            n2 *= 10;
        }
        return steps;
    }
}
算法
9 分钟 读完 (大约 1333 个字)

54. 螺旋矩阵

image.png

54. 螺旋矩阵

给定一个包含 m x n 个元素的矩阵（m 行, n 列），请按照顺时针螺旋顺序，返回矩阵中的所有元素。

示例 1:

1
2
3
4
5
6
7
输入:
[
 [ 1, 2, 3 ],
 [ 4, 5, 6 ],
 [ 7, 8, 9 ]
]
输出: [1,2,3,6,9,8,7,4,5]

示例 2:

1
2
3
4
5
6
7
输入:
[
  [1, 2, 3, 4],
  [5, 6, 7, 8],
  [9,10,11,12]
]
输出: [1,2,3,4,8,12,11,10,9,5,6,7]

方法 1：模拟

直觉

绘制螺旋轨迹路径，我们发现当路径超出界限或者进入之前访问过的单元格时，会顺时针旋转方向。

算法

假设数组有 R 行 C 列，seen[r][c] 表示第 r 行第 c 列的单元格之前已经被访问过了。当前所在位置为 (r, c)，前进方向是 di。我们希望访问所有 R x C 个单元格。

当我们遍历整个矩阵，下一步候选移动位置是 (cr, cc)。如果这个候选位置在矩阵范围内并且没有被访问过，那么它将会变成下一步移动的位置；否则，我们将前进方向顺时针旋转之后再计算下一步的移动位置。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
class Solution {
    public List<Integer> spiralOrder(int[][] matrix) {
        List ans = new ArrayList();
        if (matrix.length == 0) return ans;
        int R = matrix.length, C = matrix[0].length;
        boolean[][] seen = new boolean[R][C];
        int[] dr = {0, 1, 0, -1};
        int[] dc = {1, 0, -1, 0};
        int r = 0, c = 0, di = 0;
        for (int i = 0; i < R * C; i++) {
            ans.add(matrix[r][c]);
            seen[r][c] = true;
            int cr = r + dr[di];
            int cc = c + dc[di];
            if (0 <= cr && cr < R && 0 <= cc && cc < C && !seen[cr][cc]){
                r = cr;
                c = cc;
            } else {
                di = (di + 1) % 4;
                r += dr[di];
                c += dc[di];
            }
        }
        return ans;
    }
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
class Solution(object):
    def spiralOrder(self, matrix):
        if not matrix: return []
        R, C = len(matrix), len(matrix[0])
        seen = [[False] * C for _ in matrix]
        ans = []
        dr = [0, 1, 0, -1]
        dc = [1, 0, -1, 0]
        r = c = di = 0
        for _ in range(R * C):
            ans.append(matrix[r][c])
            seen[r][c] = True
            cr, cc = r + dr[di], c + dc[di]
            if 0 <= cr < R and 0 <= cc < C and not seen[cr][cc]:
                r, c = cr, cc
            else:
                di = (di + 1) % 4
                r, c = r + dr[di], c + dc[di]
        return ans

复杂度分析

  • 时间复杂度： O(N)，其中 N 是输入矩阵所有元素的个数。因为我们将矩阵中的每个元素都添加进答案里。
  • 空间复杂度： O(N)，需要两个矩阵 seen 和 ans 存储所需信息。

方法 2：按层模拟

直觉

答案是最外层所有元素按照顺时针顺序输出，其次是次外层，以此类推。

算法

我们定义矩阵的第 k 层是到最近边界距离为 k 的所有顶点。例如，下图矩阵最外层元素都是第 1 层，次外层元素都是第 2 层，然后是第 3 层的。

1
2
3
4
5
[[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
 [1, 2, 2, 2, 2, 2, 1],
 [1, 2, 3, 3, 3, 2, 1],
 [1, 2, 2, 2, 2, 2, 1],
 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]]

image.png

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
class Solution {
    public List < Integer > spiralOrder(int[][] matrix) {
        List ans = new ArrayList();
        if (matrix.length == 0)
            return ans;
        int r1 = 0, r2 = matrix.length - 1;
        int c1 = 0, c2 = matrix[0].length - 1;
        while (r1 <= r2 && c1 <= c2) {
            for (int c = c1; c <= c2; c++) ans.add(matrix[r1][c]);
            for (int r = r1 + 1; r <= r2; r++) ans.add(matrix[r][c2]);
            if (r1 < r2 && c1 < c2) {
                for (int c = c2 - 1; c > c1; c--) ans.add(matrix[r2][c]);
                for (int r = r2; r > r1; r--) ans.add(matrix[r][c1]);
            }
            r1++;
            r2--;
            c1++;
            c2--;
        }
        return ans;
    }
}

复杂度分析

  • 时间复杂度： O(N)，其中 N 是输入矩阵所有元素的个数。因为我们将矩阵中的每个元素都添加进答案里。
  • 空间复杂度： O(N)，需要矩阵 ans 存储信息。

方法 3：顺时针旋转

这里的方法不需要记录已经走过的路径，所以执行用时和内存消耗都相对较小

  1. 首先设定上下左右边界
  2. 其次向右移动到最右，此时第一行因为已经使用过了，可以将其从图中删去，体现在代码中就是重新定义上边界
  3. 判断若重新定义后，上下边界交错，表明螺旋矩阵遍历结束，跳出循环，返回答案
  4. 若上下边界不交错，则遍历还未结束，接着向下向左向上移动，操作过程与第一，二步同理
  5. 不断循环以上步骤，直到某两条边界交错，跳出循环，返回答案
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
import java.util.*;

public class Main {

    public static void main(String[] args) {
        // Scanner in = new Scanner(System.in);
        // int n = in.nextInt();
        // in.close();
        int[][] matrix = new int[][] { { 1, 2, 3 }, { 4, 5, 6 }, { 7, 8, 9 } };
        List<Integer> list = spiralOrder(matrix);
        System.out.println(list);
    }

    static List<Integer> spiralOrder(int[][] matrix) {
        List<Integer> list = new ArrayList<>();
        if (matrix.length == 0)
            return list;
        int u = 0, d = matrix.length - 1, l = 0, r = matrix[0].length - 1;
        while (true) {
            // 向右
            for (int i = l; i <= r; i++)
                list.add(matrix[u][i]);
            if (++u > d)
                break;
            // 向下
            for (int i = u; i <= d; i++)
                list.add(matrix[i][r]);
            if (--r < l)
                break;
            // 向左
            for (int i = r; i >= l; i--)
                list.add(matrix[d][i]);
            if (--d < u)
                break;
            // 向上
            for (int i = d; i >= u; i--)
                list.add(matrix[i][l]);
            if (++l > r)
                break;
        }
        return list;
    }

}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
class Solution {
public:
    vector<int> spiralOrder(vector<vector<int>>& matrix) {
        vector <int> ans;
        if(matrix.empty()) return ans; //若数组为空，直接返回答案
        int u = 0; //赋值上下左右边界
        int d = matrix.size() - 1;
        int l = 0;
        int r = matrix[0].size() - 1;
        while(true)
        {
            for(int i = l; i <= r; ++i) ans.push_back(matrix[u][i]); //向右移动直到最右
            if(++ u > d) break; //重新设定上边界，若上边界大于下边界，则遍历遍历完成，下同
            for(int i = u; i <= d; ++i) ans.push_back(matrix[i][r]); //向下
            if(-- r < l) break; //重新设定有边界
            for(int i = r; i >= l; --i) ans.push_back(matrix[d][i]); //向左
            if(-- d < u) break; //重新设定下边界
            for(int i = d; i >= u; --i) ans.push_back(matrix[i][l]); //向上
            if(++ l > r) break; //重新设定左边界
        }
        return ans;
    }
};
算法
2 分钟 读完 (大约 246 个字)

天平砝码摆放问题

题目

一个天平上有6个位置，左右各三个位置，有6个砝码，分别是1、2、3、4、5、6克重。
要使天平平衡，有多少种方法？（对称摆放算作一种方法）

image.png

题解

暴力求解

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
using namespace std;
int main() {
    int t = 6;
    int count = 0;
    vector<string> v;
    for (int i = 1; i <= t; ++i) {
        for (int j = 1; j <= t; ++j) {
            for (int k = 1; k <= t; ++k) {
                for (int l = 1; l <= t; ++l) {
                    for (int m = 1; m <= t; ++m) {
                        for (int n = 1; n <= t; ++n) {
                            if (i == j ||
                                i == k || j == k ||
                                i == l || j == l || k == l ||
                                i == m || j == m || k == m || l == m ||
                                i == n || j == n || k == n || l == n || m == n)
                                continue;
                            if ((3 * i + 2 * j + k) == (l + 2 * m + 3 * n)) {
                                string s = to_string(i) + to_string(j) + to_string(k) + to_string(l) + to_string(m) +
                                           to_string(n);
                                int te = 0;
                                if (v.size() > 0) {
                                    string tem = s;
                                    reverse(tem.begin(), tem.end());
                                    vector<string>::iterator it;
                                    for (it = v.begin(); it != v.end(); it++) {
                                        if (*it == tem) {
                                            //cout<<tem<<endl;
                                            te = 1;
                                            break;
                                        }
                                    }
                                }
                                if (te == 0) {
                                    v.push_back(s);
                                    count++;
                                    printf(" %d %d %d | %d %d %d\n", i, j, k, l, m, n);
                                }
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }
    cout << count << endl;
    return 0;
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
1 4 6 | 5 3 2
1 5 6 | 2 4 3
1 5 6 | 3 2 4
1 6 4 | 3 5 2
1 6 5 | 2 3 4
2 4 6 | 1 5 3
2 4 6 | 3 1 5
2 6 3 | 4 1 5
2 6 4 | 1 3 5
3 2 6 | 5 1 4
3 4 5 | 2 1 6
3 5 4 | 1 2 6
3 6 2 | 1 5 4
4 2 6 | 1 3 5
4 3 5 | 1 2 6
5 2 4 | 3 1 6
5 4 2 | 1 3 6
17
算法
5 分钟 读完 (大约 738 个字)

118. 杨辉三角

杨辉三角

题目

给定一个非负整数 numRows，生成杨辉三角的前 numRows行。

杨辉三角

在杨辉三角中，每个数是它左上方和右上方的数的和。

示例:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
输入: 5
输出:
[
     [1],
    [1,1],
   [1,2,1],
  [1,3,3,1],
 [1,4,6,4,1]
]

题解

  1. 动态规划

思路

如果能够知道一行杨辉三角，我们就可以根据每对相邻的值轻松地计算出它的下一行。

算法

虽然这一算法非常简单，但用于构造杨辉三角的迭代方法可以归类为动态规划，因为我们需要基于前一行来构造每一行。

首先，我们会生成整个 triangle 列表，三角形的每一行都以子列表的形式存储。然后，我们会检查行数为 0 的特殊情况，否则我们会返回 [1]。如果 numRows > 0，那么我们用 [1] 作为第一行来初始化 triangle with [1]，并按如下方式继续填充：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
class Solution {
    public List<List<Integer>> generate(int numRows) {
        List<List<Integer>> triangle = new ArrayList<List<Integer>>();

        // First base case; if user requests zero rows, they get zero rows.
        if (numRows == 0) {
            return triangle;
        }

        // Second base case; first row is always [1].
        triangle.add(new ArrayList<>());
        triangle.get(0).add(1);

        for (int rowNum = 1; rowNum < numRows; rowNum++) {
            List<Integer> row = new ArrayList<>();
            List<Integer> prevRow = triangle.get(rowNum-1);

            // The first row element is always 1.
            row.add(1);

            // Each triangle element (other than the first and last of each row)
            // is equal to the sum of the elements above-and-to-the-left and
            // above-and-to-the-right.
            for (int j = 1; j < rowNum; j++) {
                row.add(prevRow.get(j-1) + prevRow.get(j));
            }

            // The last row element is always 1.
            row.add(1);

            triangle.add(row);
        }

        return triangle;
    }
}

复杂度分析

  • 时间复杂度： O(numRows²)

虽然更新 triangle 中的每个值都是在常量时间内发生的，
但它会被执行 O(numRows²) 次。想要了解原因，就需要考虑总共有多少次循环迭代。很明显外层循环需要运行 numRows 次，但在外层循环的每次迭代中，内层循环要运行 rowNumrowNum 次。因此，triangle 发生的更新总数为
1 + 2 + 3 + ... + *numRows*，根据高斯公式有

image.png

  • 空间复杂度：O(numRows²)

因为我们需要存储我们在 triangle 中更新的每个数字，
所以空间需求与时间复杂度相同。

  1. Python解法
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
class Solution:
    def generate(self, num_rows):
        triangle = []

        for row_num in range(num_rows):
            # The first and last row elements are always 1.
            row = [None for _ in range(row_num+1)]
            row[0], row[-1] = 1, 1

            # Each triangle element is equal to the sum of the elements
            # above-and-to-the-left and above-and-to-the-right.
            for j in range(1, len(row)-1):
                row[j] = triangle[row_num-1][j-1] + triangle[row_num-1][j]

            triangle.append(row)

        return triangle
  1. 递归解法

通过numRows-1，求numRows行，递归求解

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
class Solution {
    List<List<Integer>> listw = new ArrayList<List<Integer>>();

    public List<List<Integer>> generate(int numRows) {
        List<Integer> listn = new ArrayList<Integer>();
        if (numRows == 0)
            return listw;
        generate(numRows - 1);
        for (int i = 0; i < numRows; i++) {
            if (i == 0) {
                listn.add(1);
                continue;
            } else if (i == numRows - 1) {
                listn.add(1);
                continue;
            } else if (i == numRows - 2) {
                listn.add(listw.get(numRows - 2).get(i - 1) + 1);
                continue;
            } else {
                listn.add(listw.get(numRows - 2).get(i - 1) + listw.get(numRows - 2).get(i));
            }
        }
        listw.add(listn);
        return listw;
    }
}
算法
3 分钟 读完 (大约 385 个字)

24. 两两交换链表中的节点

image.png

24. 两两交换链表中的节点

题目

给定一个链表，两两交换其中相邻的节点，并返回交换后的链表。

你不能只是单纯的改变节点内部的值，而是需要实际的进行节点交换。

示例:

给定 1->2->3->4, 你应该返回 2->1->4->3.

题解

  1. 非递归
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
/**
 * Definition for singly-linked list.
 * public class ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode next;
 *     ListNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
class Solution {
    public ListNode swapPairs(ListNode head) {
        ListNode pre = new ListNode(0);
        pre.next = head;
        ListNode temp = pre;
        while(temp.next != null && temp.next.next != null) {
            ListNode start = temp.next;
            ListNode end = temp.next.next;
            temp.next = end;
            start.next = end.next;
            end.next = start;
            temp = start;
        }
        return pre.next;
    }
}

  1. 递归解法

    1. 详细介绍一下递归的思路;
    2. 递归和栈处理问题类似,先把问题从前往后收集起来,然后再从后往前处理每一个问题;
    3. 两两交换链表结点,先处理最后两个或一个节点,然后再从后往前处理每一对节点;
    4. 先创建一个next临时结点保存head的下一个结点,然后让head指向下下一个节点,最后让 next节点指向head结点;
    5. 此题只有处理完后面的结点才可处理前面的结点,画图更容易理解;

image.png

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
class Solution {
    public ListNode swapPairs(ListNode head) {
        if (head == null || head.next == null)
            return head;

        // 三个节点顺序:head, next, swapPairs(next.next)
        ListNode next = head.next;
        head.next = swapPairs(next.next);
        next.next = head;
        return next;
    }
}
算法
2 分钟 读完 (大约 323 个字)

334. 反转字符串

image.png

334. 反转字符串

题目

编写一个函数，其作用是将输入的字符串反转过来。输入字符串以字符数组 char[] 的形式给出。

不要给另外的数组分配额外的空间，你必须原地修改输入数组、使用 O(1) 的额外空间解决这一问题。

你可以假设数组中的所有字符都是 ASCII 码表中的可打印字符。

示例 1：

输入：["h","e","l","l","o"]
输出：["o","l","l","e","h"]

示例 2：

输入：["H","a","n","n","a","h"]
输出：["h","a","n","n","a","H"]

题解

  1. 递归解法
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
class Solution {
    public void reverseString(char[] s) {
        swap(0, s.length-1, s);
    }
    
    public void swap(int start, int end, char[] s) {
        if(start >= end){
            return;
        }
        char temp = s[start];
        s[start] = s[end];
        s[end] = temp;
        swap(start+1, end-1, s);
    }
}
  1. 循环解法
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
class Solution {
    public void reverseString(char[] s) {
        int j=s.length-1;
        for(int i=0;i<s.length/2;i++){
            char tmp = s[i];
            s[i] = s[j];
            s[j] = tmp;
            j--;
        }
    }
}
  1. Python解法
1
2
def reverseString(self, s: List[str]) -> None:
    s[0::]=s[::-1]
  1. c++解法

双指针，交换头尾两个指针所指的两个位置的值，指针向中间移动一个位置，重复以上操作，直到两个指针交错；

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
class Solution {
public:
    void reverseString(vector<char>& s) {
        int i = 0;
        int j = s.size() - 1;
        while(i<j)
        {
            swap(s[i],s[j]);
            ++ i;
            -- j;
        }
    }
};
关注我

链接

分类

最新文章

最新文章

Your browser is out-of-date!

Update your browser to view this website correctly. Update my browser now

×