本篇博客讲解LeetCode热题100道普通数组篇中的六道题
第一道:最大子数组和(中等)
第二道:合并区间(中等)
第一道:最大子数组和(中等)
法一:贪心算法
java
class Solution {
public int maxSubArray(int[] nums) {
int len = nums.length;
int cur_sum = nums[0];
int max_sum = cur_sum;
for(int i = 1; i <len; i++){
cur_sum = Math.max(nums[i],cur_sum+nums[i]);
max_sum = Math.max(cur_sum,max_sum);
}
return max_sum;
}
}
1.将当前和与最大和设置为数组第一个元素
2.从第二个元素开始遍历数组元素。
- 令当前和等于 当前元素 和 当前和+当前元素 的最大值
- 令最大和等于 当前和 与 最大和 的最大值
3.返回最大和,即为答案。
法二:动态规划
java
class Solution {
public int maxSubArray(int[] nums) {
int pre = 0, maxAns = nums[0];
for (int x : nums) {
pre = Math.max(pre + x, x);
maxAns = Math.max(maxAns, pre);
}
return maxAns;
}
}
这个动态规划的答案实际上和上面讲的贪心算法的答案是一样的。
第二道:合并区间(中等)
方法一:排序
java
class Solution {
public int[][] merge(int[][] intervals) {
if (intervals.length == 0) {
return new int[0][2];
}
Arrays.sort(intervals, new Comparator<int[]>() {
public int compare(int[] interval1, int[] interval2) {
return interval1[0] - interval2[0];
}
});
List<int[]> merged = new ArrayList<int[]>();
for (int i = 0; i < intervals.length; ++i) {
int L = intervals[i][0], R = intervals[i][1];
if (merged.size() == 0 || merged.get(merged.size() - 1)[1] < L) {
merged.add(new int[]{L, R});
} else {
merged.get(merged.size() - 1)[1] = Math.max(merged.get(merged.size() - 1)[1], R);
}
}
return merged.toArray(new int[merged.size()][]);
}
}
- 检查空数组 :如果输入的区间数组
intervals
为空,则返回一个空的二维数组。- 排序区间:将所有区间按起始位置进行排序,确保按从左到右的顺序处理区间。
- 合并区间 :
- 初始化一个列表
merged
,用于存储合并后的区间。- 遍历每个区间,获取当前区间的起始位置
L
和结束位置R
。- 如果
merged
为空,或者当前区间的起始位置L
大于merged
中最后一个区间的结束位置,则直接将当前区间加入merged
。- 否则,将当前区间与
merged
中最后一个区间合并,更新最后一个区间的结束位置为二者的最大值。- 返回结果 :将
merged
列表转换为二维数组并返回。通过先对区间进行排序,然后逐一合并重叠区间,最终返回合并后的区间数组。