【每日刷题】Day105

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[1. 1658. 将 x 减到 0 的最小操作数 - 力扣(LeetCode)](#1. 1658. 将 x 减到 0 的最小操作数 - 力扣(LeetCode))

[2. 904. 水果成篮 - 力扣(LeetCode)](#2. 904. 水果成篮 - 力扣(LeetCode))

[3. 34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 - 力扣(LeetCode)](#3. 34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 - 力扣(LeetCode))

1. 1658. 将 x 减到 0 的最小操作数 - 力扣(LeetCode)

//思路:滑动窗口。

//本题如果按照题目的思路去数组两边寻找数让x能够减为0那么会非常困难,从题目所给的示例就可以看出:有时候我们一直在数组右边找数组,有时候我们一会儿在数组左边找,一会儿在数组右边找,有时候甚至左右都找不到。

//既然如此,我们果断放弃从正面求解的思路,根据 "正难则反" 思想,我们试试从反面如何求解:

class Solution {

public:

int minOperations(vector<int>& nums, int x)

{

//target初始为-x,后续遍历数组直接将target += 数组中的所有元素 就能求出 sum - x

int left = 0,right = 0,target = -x;

for(int i = 0;i<nums.size();i++)

{

target+=nums[i];

}

//因为数组中的值全都是>0的,因此如果target<0我们不可能找到一个区间的和等于target,直接返回-1

if(target<0) return -1;

int max = -1;

//后面思路与 Day103 中 "长度最小的子数组" 这道题一样

while(right<nums.size())

{

target-=nums[right++];

while(target<0)

{

target+=nums[left++];

}

if(target==0)

max = max>(right-left)?max:(right-left);

}

if(max==-1) return -1;

else return nums.size()-max;

}

};

2. 904. 水果成篮 - 力扣(LeetCode)

//思路:滑动窗口。

//本题我们依旧是在暴力遍历的基础上进行优化,优化的最终结果就是滑动窗口。

//先来看看暴力解法的思路:

//下面来进行优化:

//从上面暴力遍历我们仔细思考可以发现,当我们第一轮遍历结束后是让left++。但是left++还是到3的位置,因此right还是会在2的位置停下来。

//再下一轮left++还是指向3,right还是会在2的位置停下来。

//优化:我们可以在一轮结束后,不让left++,而是让left直接跳过相同的元素:

//但是,光有上面的优化本题的速度还是很慢,那我们还可以怎么优化呢?

class Solution {

public:

int totalFruit(vector<int>& fruits)

{

int ans = 0,j = 0,i = 0;

for(;i<fruits.size();)

{

//stack代表两个篮子

int stack[2] = {-1,-1};

int num = 0,j = i;

while(j<fruits.size())

{

//情况一

if(num==0||(num>0&&num<2&&fruits[j]!=stack[num-1])) stack[num++] = fruits[j++];

//情况二

else if (fruits[j]==stack[0]||fruits[j]==stack[1]) j++;

//情况三

else

{

ans = ans>(j-i)?ans:(j-i);

break;

}

ans = ans>(j-i)?ans:(j-i);

}

//优化一:跳过相同数字

i++;

while(i<fruits.size()&&fruits[i]==fruits[i-1])

{

i++;

}

//优化二:判断数组剩余长度

if(ans>fruits.size()-i) break;

}

ans = ans>(j-i)?ans:(j-i);

return ans;

}

};

3. 34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 - 力扣(LeetCode)

//解法一:朴素二分查找+双向暴力遍历。(可以解决问题,但不符合题意,O(N))

//首先二分查找将mid定位到等于target值的位置

//定位好后让left和right都指向mid,向两边遍历。

//left遍历:当left>0并且left == target,left向前找target第一次出现的位置

//right遍历,当right+1<数组长度并且right == target,right向后找target最后一次出现的位置

class Solution {

public:

vector<int> searchRange(vector<int>& nums, int target)

{

vector<int> ans = {-1,-1};

int left = 0;

int right = nums.size()-1;

while(left<=right)

{

//二分查找

int mid = left+(right-left)/2;

if(nums[mid]<target) left = mid+1;

else if(nums[mid]>target) right = mid-1;

//当mid定位到与target相同的值时,left和right都指向mid,开始向两边查找

else

{

left = right = mid;

while(left>0&&nums[left]==target&&nums[left-1]==nums[left])

{

left--;

}

while(right+1<nums.size()&&nums[right]==target&&nums[right]==nums[right+1])

{

right++;

}

ans[0] = left;

ans[1] = right;

break;

}

}

return ans;

}

};

//解法二:二段性二分查找

//朴素的二分查找我们只能在有序数组中查找某一个数。但是本题显然是让我们查找某个数出现的区间,也就是这个数第一次和最后一次出现的位置,那么使用朴素的二分查找显然是没法解决问题的。

//这里我们利用单调数组的二段性来解决这个问题,什么是二段性?

class Solution {

public:

vector<int> searchRange(vector<int>& nums, int target)

{

vector<int> ans = {-1,-1};

if(!nums.size()) return ans;

int left = 0;

int right = nums.size()-1;

while(left<right)//查找左端点

{

int mid = left+(right-left)/2;

//情况①

if(nums[mid]<target) left = mid+1;

//情况②

else right = mid;

}

//这里需要判断一下是否找到了target

if(nums[left]==target) ans[0] = left;

else return ans;

right = nums.size()-1;

while(left<right)//查找右端点

{

int mid = left+(right-left+1)/2;

//情况①

if(nums[mid]>target) right = mid-1;

//情况②

else left = mid;

}

if(nums[right]==target)

ans[1] = right;

return ans;

}

};

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