一 技巧基础
二 136. 只出现一次的数字
1 题目
2 解题思路
哈希表map
其实看到题目数组中某个元素出现的次数也可以直接用unordered_map容器统计每一个元素出现的次数,然后在遍历整个map容器查看是否有元素出现的次数等于1
3 code
class Solution {
public:
int singleNumber(vector<int>& nums) {
//第一次遍历,使用哈希来统计数组中元素出现次数
unordered_map<int,int> map;
for(int num:nums)
{
map[num]++;
}
//第二次遍历,查看是否有元素出现的次数等于1
for(int num:nums)
{
if(map[num]==1) return num;
}
return 0;
}
};
三 169. 多数元素
1 题目
2 解题思路
本题常见的三种解法:
- 哈希表统计法: 遍历数组 nums ,用 HashMap 统计各数字的数量,即可找出 众数 。此方法时间和空间复杂度均为 O(N)O(N)O(N) 。
- 数组排序法: 将数组 nums 排序,数组中点的元素 一定为众数。
- 摩尔投票法: 核心理念为 票数正负抵消 。此方法时间和空间复杂度分别为 O(N)O(N)O(N) 和 O(1)O(1)O(1) ,为本题的最佳解法。
哈希表+打擂台(边哈希,边打擂台,省去二次遍历哈希表在麻烦)
我们使用哈希映射(HashMap)来存储每个元素以及出现的次数。对于哈希映射中的每个键值对,键表示一个元素,值表示该元素出现的次数。
我们用一个循环遍历数组 nums 并将数组中的每个元素加入哈希映射中。在这之后,我们遍历哈希映射中的所有键值对,返回值最大的键。我们同样也可以在遍历数组 nums 时候使用打擂台的方法,维护最大的值,这样省去了最后对哈希映射的遍历。
3 code
class Solution {
public:
int majorityElement(vector<int>& nums) {
unordered_map<int,int>map;//哈希
int majority=0,cnt=0;//打擂台
//哈希
for(int num:nums)
{
map[num]++;
//打擂台
if(map[num]>cnt)
{
majority=num;
cnt=map[num];
}
}
return majority;
}
};
四 75. 颜色分类
1 题目
2 解题思路
首先,所有数都≤2,那么索性把所有数组置为2,然后遇到所有≤1的,就再全部置为1,,覆盖了错误的2,这时候所有2的位置已经正确,最后所有≤0的全部置为0,也就覆盖了一些错误的1,这时候,0和1的位置都正确。最重要的就是需要两个指针指向下一个1或0的位置
3 code
class Solution {
public:
void sortColors(vector<int>& nums) {
int n0=0,n1=0;
for(int i=0;i<nums.size();i++)
{
int num=nums[i];
//先将所有在数置为2
nums[i]=2;
//如果数值小于等于1,将数置为1
//(为0的时候,会将1的计数位前推一位)
if(num<=1)
{
nums[n1]=1;
n1++;
}
//如果数值小于等于0,将数置为0
if(num<=0)
{
nums[n0]=0;
n0++;
}
}
}
};
五 31. 下一个排列
1 题目
2 解题思路
这道题是根据 维基百科 ,下图所示:
翻译过来:
先找出最大的索引 k 满足 nums[k] < nums[k+1],如果不存在,就翻转整个数组;
再找出另一个最大索引 l 满足 nums[l] > nums[k];
交换 nums[l] 和 nums[k];
最后翻转 nums[k+1:]。
举个例子:
比如 nums = [1,2,7,4,3,1],下一个排列是什么?
我们找到第一个最大索引是 nums[1] = 2
再找到第二个最大索引是 nums[4] = 3
交换,nums = [1,3,7,4,2,1];
翻转,nums = [1,3,1,2,4,7]
完毕!
所以,
时间复杂度:O(n)O(n)O(n)
空间复杂度:O(1)O(1)O(1)
3 code
class Solution {
public:
void nextPermutation(vector<int>& nums) {
int cur=nums.size()-2;
//前面大于后面在
while(cur>=0&&nums[cur]>=nums[cur+1])
{
cur--;
}
//已经是最大数组了
if(cur<0)
{
sort(nums.begin(),nums.end());
}
else
{//表示找到国降序在一个位置
int pos=nums.size()-1;
while(nums[pos]<=nums[cur])
{
pos--;
}
swap(nums[cur],nums[pos]);
reverse(nums.begin()+cur+1,nums.end());
}
}
};
六 31. 下一个排列
1 题目、
2 解题思路
题目要求查找重复的整数,很容易想到使用「哈希表」,但是题目中要求「只用常量级 O(1 的额外空间」,该方法不符合题意;
还可以考虑使用「力扣」第 41 题:缺失的第一个正数 的技巧,使用「原地哈希」,但是题目要求「你设计的解决方案必须不修改数组 nums」,该方法不符合题意;
但是题目中还说:「数字都在 1 到 n 之间(包括 1 和 n)」,查找一个有范围的整数,可以使用「二分查找」(这一点很重要,很多「二分查找」的问题就是要我们找一个整数);
「快慢指针」的做法很有技巧,具体做法请见其它题解。
可以使用「二分查找」的原因
因为题目要找的是一个 整数,并且这个整数有明确的范围,所以可以使用「二分查找」。
重点理解:
这个问题使用「二分查找」是在数组 [1, 2,…, n] 中查找一个整数,而 并非在输入数组数组中查找一个整数。
使用「二分查找」查找一个整数,这是「二分查找」的典型应用,经常被称为「二分答案」。在 题解 中,「题型二」与「题型三」都是这样的问题。
央视《幸运 52》节目的「猜价格游戏」,就是「二分答案」。玩家猜一个数字,如果猜中,游戏结束,如果主持人说「猜高了」,应该猜一个更低的价格,如果主持人说「猜低了」,应该猜一个更高的价格。
继续 解题思路:每一次猜一个数,然后 遍历整个输入数组,进而缩小搜索区间,最后确定重复的是哪个数。
理解题意:
n + 1 个整数,放在长度为 n 的数组里,根据「抽屉原理」,至少会有 1 个整数是重复的;
抽屉原理:把 10 个苹果放进 9 个抽屉,至少有一个抽屉里至少放 2 个苹果。
方法:二分查找
「二分查找」的思路是先猜一个数(搜索范围 [left…right] 里位于中间的数 mid),然后统计原始数组中 小于等于 mid 的元素的个数 count:
如果 count 严格大于 mid。根据 抽屉原理,重复元素就在区间 [left…mid] 里;
否则,重复元素可以在区间 [mid + 1…right] 里找到,其实只要第 1 点是对的,这里肯定是对的,但要说明这一点,需要一些推导,我们放在最后说。
方法:快慢指针
数组形式的链表
题目设定的问题是 N+1 个元素都在 [1,n] 这个范围内。这样我们可以用那个类似于 ‘缺失的第一个正数’ 这种解法来做,但是题意限制了我们不能修改原数组,我们只能另寻他法。也就是本编题解讲的方法,将这个题目给的特殊的数组当作一个链表来看,数组的下标就是指向元素的指针,把数组的元素也看作指针。如 0 是指针,指向 nums[0],而 nums[0] 也是指针,指向 nums[nums[0]].
这样我们就可以有这样的操作
C++
int point = 0;
while(true){
point = nums[point]; // 等同于 next = next->next;
}
链表中的环
假设有这样一个样例:[1,2,3,4,5,6,7,8,9,5]。如果我们按照上面的循环下去就会得到这样一个路径:1 2 3 4 5 [6 7 8 9] [6 7 8 9] [6 7 8 9] . . .这样就有了一个环,也就是 6 7 8 9。point 会一直在环中循环的前进。
这时我们设置两个一快(fast)一慢(slow)两个指针,一个每次走两步,一个每次走一步,这样让他们一直走下去,直到他们在重复的序列中相遇,
3 code
二分查找
class Solution {
public:
int findDuplicate(vector<int>& nums) {
int len=nums.size();
int left=1;
int right=len-1;
while(left<right)
{
int mid=(left+right)/2;
//nums中小于等于mid的元素的个数
int count=0;
for(int num:nums)
{
if(num<=mid)
{
count++;
}
}
if(count>mid)
{
//下一轮搜索的区间[left..mid]
right=mid;
}
else
{
//下一轮搜索的区间[mid+1..right]
left=mid+1;
}
}
//退出循环以后 left 与 right 重合,left (或者 right)就是我们要找的重复的整数;
return left;
}
};
快慢指针
class Solution {
public:
int findDuplicate(vector<int>& nums) {
int n = nums.size();
int slow = 0;
int fast = 0;
//快慢指针相遇
while (true) {
slow = nums[slow];
fast = nums[nums[fast]];
if (slow == fast) break;
}
//快指针返回终点,继续出发
fast = 0;
while (nums[slow] != nums[fast]) {
slow = nums[slow];
fast = nums[fast];
}
return nums[slow];
}
};