代码随想录训练营Day37：● 738.单调递增的数字 ● 968.监控二叉树 ● 总结

738.单调递增的数字

题目链接

https://leetcode.cn/problems/monotone-increasing-digits/description/

题目描述

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思路

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从后往前遍历数字的每一位，如果前一位大于后一位，则将其减一，后边的一位取 i-9 中最大的

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解答的两点疑惑： 1、用flag记录而不是直接将当前值赋为 9; 2、flag 赋初值为字符串长度而不是 0

1、如果数字为 1000，而不符合条件的是从 10 才开始，就会将 1变为 9 ，所以最后的结果是 900 ，而正确答案应该是 999

2、如果 flag 赋初值为 0 ，数字为 1234 ，说明没有进第一个 for 循环，这时候取执行第二个 for 循环的话，会将所有的数字变为 9 ，结果是不对的

public int monotoneIncreasingDigits(int n) {
        String[] strings = (n + "").split("");
        int start = strings.length;
        //从后往前遍历字符串
        for (int i = strings.length - 1; i > 0; i--) {
            if (Integer.parseInt(strings[i]) < Integer.parseInt(strings[i - 1])) {
                //当前位置比前一个小，将当前位置 减一，并记录当前位置
                strings[i - 1] = (Integer.parseInt(strings[i - 1]) - 1) + "";
                start = i;
            }
        }
        //从 start 开始，均赋值为 9
        for (int i = start; i < strings.length; i++) {
            strings[i] = "9";
        }
        return Integer.parseInt(String.join("",strings));
    }

还有一个比较省时的方法：方法1中创建了String数组，多次使用Integer.parseInt了方法，这导致不管是耗时还是空间占用都非常高，用时12ms，下面提供一个版本在char数组上原地修改，用时1ms的版本

将基本数据型态转换成 String 的 static 方法，也就是 String.valueOf()

class Solution {
    public int monotoneIncreasingDigits(int n) {
        //将基本数据型态转换成 String 的 static 方法 ，也就是 String.valueOf() 
        String s = String.valueOf(n);
        char[] chars = s.toCharArray();
        int start = s.length();
        for (int i = s.length() - 2; i >= 0; i--) {
            if (chars[i] > chars[i + 1]) {
                chars[i]--;
                start = i+1;
            }
        }
        for (int i = start; i < s.length(); i++) {
            chars[i] = '9';
        }
        return Integer.parseInt(String.valueOf(chars));
    }
}

968.监控二叉树

题目链接

https://leetcode.cn/problems/binary-tree-cameras/description/

题目描述

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思路

直接跳过了。。。。。

class Solution {
    int  res=0;
    public int minCameraCover(TreeNode root) {
        // 对根节点的状态做检验,防止根节点是无覆盖状态 .
        if(minCame(root)==0){
            res++;
        }
        return res;
    }
    /**
     节点的状态值：
       0 表示无覆盖
       1 表示 有摄像头
       2 表示有覆盖
    后序遍历，根据左右节点的情况,来判读 自己的状态
     */
    public int minCame(TreeNode root){
        if(root==null){
            // 空节点默认为 有覆盖状态，避免在叶子节点上放摄像头
            return 2;
        }
        int left=minCame(root.left);
        int  right=minCame(root.right);

        // 如果左右节点都覆盖了的话, 那么本节点的状态就应该是无覆盖,没有摄像头
        if(left==2&&right==2){
            //(2,2)
            return 0;
        }else if(left==0||right==0){
            // 左右节点都是无覆盖状态,那 根节点此时应该放一个摄像头
            // (0,0) (0,1) (0,2) (1,0) (2,0)
            // 状态值为 1 摄像头数 ++;
            res++;
            return 1;
        }else{
            // 左右节点的 状态为 (1,1) (1,2) (2,1) 也就是左右节点至少存在 1个摄像头，
            // 那么本节点就是处于被覆盖状态
            return 2;
        }
    }
}