32. 最长有效括号【困难】
32.最长有效括号
困难
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给你一个只包含 ‘(’ 和 ‘)’ 的字符串，找出最长有效（格式正确且连续）括号子串的长度。
示例 1： 输入：s = "(()" 输出：2 解释：最长有效括号子串是 "()" 示例 2： 输入：s = ")()())" 输出：4 解释：最长有效括号子串是 "()()" 示例 3： 输入：s = "" 输出：0
提示：
0 <= s.length <= 3 * 104
s[i] 为 ‘(’ 或 ‘)’
参考
class Solution { public int longestValidParentheses(String s) { int maxans=0; int[] dp=new int[s.length()]; for(int i=1;i<s.length();i++){ if(s.charAt(i)==')'){ if(s.charAt(i-1)=='('){ dp[i]=(i>=2?dp[i-2]:0)+2; }else if(i-dp[i-1]>0&&s.charAt(i-dp[i-1]-1)=='('){ dp[i]=dp[i-1]+((i-dp[i-1])>=2?dp[i-dp[i-1]-2]:0)+2; } maxans=Math.max(maxans,dp[i]); } } return maxans; } }
33. 搜索旋转排序数组【中等】
33.搜索旋转排序数组
中等
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整数数组 nums 按升序排列，数组中的值 互不相同 。
在传递给函数之前，nums 在预先未知的某个下标 k（0 <= k < nums.length）上进行了 旋转，使数组变为 [nums[k], nums[k+1], …, nums[n-1], nums[0], nums[1], …, nums[k-1]]（下标 从 0 开始 计数）。例如， [0,1,2,4,5,6,7] 在下标 3 处经旋转后可能变为 [4,5,6,7,0,1,2] 。
给你 旋转后 的数组 nums 和一个整数 target ，如果 nums 中存在这个目标值 target ，则返回它的下标，否则返回 -1 。
你必须设计一个时间复杂度为 O(log n) 的算法解决此问题。
示例 1： 输入：nums = [4,5,6,7,0,1,2], target = 0 输出：4 示例 2： 输入：nums = [4,5,6,7,0,1,2], target = 3 输出：-1 示例 3： 输入：nums = [1], target = 0 输出：-1
提示：
1 <= nums.length <= 5000
-104 <= nums[i] <= 104
nums 中的每个值都 独一无二
题目数据保证 nums 在预先未知的某个下标上进行了旋转
-104 <= target <= 104
自己左右指针
class Solution { public int search(int[] nums, int target) { int left=0; int rigth=nums.length-1; while(left<=rigth){ if(nums[left]==target){ return left; } if(nums[rigth]==target){ return rigth; } left++; rigth--; } return -1; } }
官方二分查找
class Solution { public int search(int[] nums, int target) { int n = nums.length; if (n == 0) { return -1; } if (n == 1) { return nums[0] == target ? 0 : -1; } int l = 0, r = n - 1; while (l <= r) { int mid = (l + r) / 2; if (nums[mid] == target) { return mid; } if (nums[0] <= nums[mid]) { if (nums[0] <= target && target < nums[mid]) { r = mid - 1; } else { l = mid + 1; } } else { if (nums[mid] < target && target <= nums[n - 1]) { l = mid + 1; } else { r = mid - 1; } } } return -1; } }
https://yzhyaa.blog.csdn.net/article/details/114109714
class Solution { public int search(int[] nums, int target) { if (nums == null || nums.length == 0) return -1; int left = 0, right = nums.length - 1; while(left<=right){ int mid=left+(right-left)/2; if(nums[mid]==target){ return mid; // 左边有序，右边无序(可能) // 比如[4,5,6,7,0,1]，所以arr[left]<arr[mid]，即左边[4,5,6]有序，右边[7,0,1]无序 }else if(nums[left]<=nums[mid]){ // 照理说只用判断target < nums[mid]就行。但看上例，如果target=0就判断错了，所以还要 target>=nums[left] if (target < nums[mid] && target >= nums[left]) right = mid - 1; else left = mid + 1; // 右边有序，左边无序(可能) }else{ if(nums[mid]<target&&nums[right]>=target){ left=mid+1; }else{ right=mid-1; } } } return -1; } }
34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置【中等】
34.在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置
中等
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给你一个按照非递减顺序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。请你找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。
如果数组中不存在目标值 target，返回 [-1, -1]。
你必须设计并实现时间复杂度为 O(log n) 的算法解决此问题。
示例 1：
输入：nums = [5,7,7,8,8,10], target = 8
输出：[3,4]
示例 2：
输入：nums = [5,7,7,8,8,10], target = 6
输出：[-1,-1]
示例 3：
输入：nums = [], target = 0
输出：[-1,-1]
提示：
0 <= nums.length <= 105
-109 <= nums[i] <= 109
nums 是一个非递减数组
-109 <= target <= 109
自己左右指针
class Solution { public int[] searchRange(int[] nums, int target) { int [] searchRange=new int[2]; int left=0; int right=nums.length-1; boolean findL=false; boolean findR=false; while((!findL||!findR)&&(left<=right)){ if(!findL){ if(nums[left]==target){ findL=true; searchRange[0]=left; }else{ left++; } } if(!findR){ if(nums[right]==target&&!findR){ findR=true; searchRange[1]=right; }else{ right--; } } } if (!findL&&!findR){ searchRange[0]=-1; searchRange[1]=-1; } return searchRange; } }
二分查找
class Solution { public static int[] searchRange(int[] nums, int target) { if (nums==null||nums.length==0){ return new int[]{-1,-1}; } int leftIdx=binarySearch(nums,target,true); int rightIdx=binarySearch(nums,target,false)-1; if(leftIdx<=rightIdx && nums[leftIdx]==target && nums[rightIdx]==target){ return new int[]{leftIdx,rightIdx}; } return new int[]{-1,-1}; } //lower 选取查找模式 // false nums[mid]>target // true nums[mid]>=target public static int binarySearch(int[] nums, int target,boolean lower){ int left=0,right=nums.length-1,ans= nums.length; while (left<=right){ int mid=(left+right)/2; if(nums[mid]>target||(lower&&(nums[mid]>=target))){ right=mid-1; ans=mid; }else{ left=mid+1; } } return ans; } }
39. 组合总和【中等】
39.组合总和
中等
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给你一个 无重复元素 的整数数组 candidates 和一个目标整数 target ，找出 candidates 中可以使数字和为目标数 target 的 所有 不同组合 ，并以列表形式返回。你可以按 任意顺序 返回这些组合。
candidates 中的 同一个 数字可以 无限制重复被选取 。如果至少一个数字的被选数量不同，则两种组合是不同的。
对于给定的输入，保证和为 target 的不同组合数少于 150 个。
示例 1： 输入：candidates = [2,3,6,7], target = 7 输出：[[2,2,3],[7]] 解释： 2 和 3 可以形成一组候选，2 + 2 + 3 = 7 。注意 2 可以使用多次。 7 也是一个候选， 7 = 7 。 仅有这两种组合。 示例 2： 输入: candidates = [2,3,5], target = 8 输出: [[2,2,2,2],[2,3,3],[3,5]] 示例 3： 输入: candidates = [2], target = 1 输出: []
提示：
1 <= candidates.length <= 30
2 <= candidates[i] <= 40
candidates 的所有元素 互不相同
1 <= target <= 40
回溯
class Solution { public List<List<Integer>> combinationSum(int[] candidates, int target) { List<List<Integer>> ans = new ArrayList<List<Integer>>(); List<Integer> combine = new ArrayList<Integer>(); dfs(candidates, target, ans, combine, 0); return ans; } /** * * @param target 输入目标值 * @param candidates 输入数组 * @param ans 输出结果集 * @param combine 已入结果集 * @param idx 索引 */ public static void dfs(int[] candidates, int target, List<List<Integer>> ans, List<Integer> combine, int idx){ if (idx==candidates.length){ return; } if (target==0){ ans.add(new ArrayList<>(combine)); return; } //直接跳过idx dfs(candidates,target,ans,combine,idx+1); //选择当前idx if (target-candidates[idx]>=0){ combine.add(candidates[idx]); dfs(candidates,target-candidates[idx],ans,combine,idx); combine.remove(combine.size()-1);//回溯 } } }
42. 接雨水【困难】
42.接雨水
困难
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给定 n 个非负整数表示每个宽度为 1 的柱子的高度图，计算按此排列的柱子，下雨之后能接多少雨水。
示例 1： 输入：height = [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1] 输出：6 解释：上面是由数组 [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1] 表示的高度图，在这种情况下，可以接 6 个单位的雨水（蓝色部分表示雨水）。 示例 2： 输入：height = [4,2,0,3,2,5] 输出：9
提示：
n == height.length
1 <= n <= 2 * 104
0 <= height[i] <= 105
参考
动态规划
class Solution { public int trap(int[] height) { int n=height.length; if(n==0){ return 0; } int[] leftMax=new int[n]; leftMax[0]=height[0]; for(int i=1;i<n;i++){ leftMax[i]=Math.max(leftMax[i-1],height[i]); } int[] rigthMax=new int[n]; rigthMax[n-1]=height[n-1]; for(int i=n-2;i>=0;i--){ rigthMax[i]=Math.max(rigthMax[i+1],height[i]); } int ans=0; for(int i=0;i<n;i++){ ans+=Math.min(leftMax[i],rigthMax[i])-height[i]; } return ans; } }
最后
2023-7-1 12:30:19
