力扣76~80题

 题76(困难):

分析:

这道题其实不难,但是是我做最久的了,我居然去用res去接所有可能得值,然后再求长度导致空间暴力,我还以为是我queue的问题。。。

最后用暴力求解解的,使用双指针,移动前后指针,后指针用来找齐所有的t值,前指针用来压缩为最短值

python代码:

class Solution:
    def minWindow(self, s: str, t: str) -> str:
        #思路就是双指针,应该start一个end
        #加上一个map用于记录各个需要多少个,need_len用与判断还缺否
        if len(s)<len(t):
            return ''
        res=''
        need={}
        need_len=len(t)
        for c in t:
            need[c]=need.get(c,0)+1
        start,end=0,0
        flag=1#用于判断应该移动start还是end,1为移动end,0为移动start

        while end<len(s):
            while flag== 1 and end<len(s):
                #移动end
                if s[end] in need:
                    #如果需要这个
                    if need[s[end]]>=1:
                        need_len-=1
                    need[s[end]]-=1
                    if need_len==0:
                        flag=0#说明不需要了
                    end+=1
                else:
                    end+=1
                    continue
            while flag == 0 and start<end:
                if s[start] in need:
                    need[s[start]]+=1
                    if need[s[start]]>0:
                        if res=='':
                            res=s[start:end]
                        else:
                            res=s[start:end] if len(res)>len(s[start:end]) else res
                        need_len+=1
                        flag=1
                    start+=1
                else:
                    start+=1
                    continue
        return res

题77(中等):

python代码:

class Solution:
    def combine(self, n: int, k: int) -> List[List[int]]:
        n_list = [i for i in range(1, n + 1)]
        res = []

        def call_back(nums, k_now, res_now):
            if k_now == 0:
                res.append(res_now)
                return

            for i in range(len(nums)):
                if i > 0 and nums[i] == nums[i - 1]:
                    continue
                nums_new = nums.copy()
                nums_new = nums_new[i + 1:]
                res_new = res_now.copy()
                res_new.append(nums[i])
                call_back(nums_new, k_now - 1, res_new)

        call_back(n_list, k, [])
        return res


        

题78(中等):

python代码:

class Solution:
    def subsets(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]:
        n_list=nums
        res = []

        def call_back(nums, k_now, res_now):
            if k_now == 0:
                res.append(res_now)
                return

            for i in range(len(nums)):
                if i > 0 and nums[i] == nums[i - 1]:
                    continue
                nums_new = nums.copy()
                nums_new = nums_new[i + 1:]
                res_new = res_now.copy()
                res_new.append(nums[i])
                call_back(nums_new, k_now - 1, res_new)
            
        for i in range(len(nums)+1):
            call_back(n_list, i, [])
        
        return res

        

题79(中等):

python代码:

class Solution:
    def exist(self, board: List[List[str]], word: str) -> bool:
        k_len = len(word)
        b_row = len(board)
        b_col = len(board[0])

        notice = [[0] * b_col for i in range(b_row)]

        def call_back(notice, x, y, k):  # x为当前的横坐标,y为当前纵坐标,k为word的第几个
            if board[x][y] != word[k]:
                return False

            if k == k_len-1:
                return True
            notice[x][y] = 1
            if x - 1 >= 0 and notice[x - 1][y] == 0:
                if call_back(notice, x - 1, y, k + 1):
                    return True
            if x + 1 < b_row and notice[x + 1][y] == 0:
                if call_back(notice, x + 1, y, k + 1):
                    return True

            if y - 1 >= 0 and notice[x][y - 1] == 0:
                if call_back(notice, x, y - 1, k + 1):
                    return True

            if y + 1 < b_col and notice[x][y + 1] == 0:
                if call_back(notice, x, y + 1, k + 1):
                    return True
            notice[x][y]=0
            return False

        for i in range(b_row):
            for j in range(b_col):
                if call_back(notice, i, j, 0):
                    return True

        return False

题80(中等):

python代码:

class Solution:
    def removeDuplicates(self, nums: List[int]) -> int:
        # 还记得当初有个3国旗问题吗,那个前两指针在开头的---->T75
        p0, p1 = 0, 0
        cout, num = 0, 0
        while p1 < len(nums):
            if nums[p1] == num:
                # 表示这个数要放后面
                if cout >= 2:
                    p1 = p1 + 1
                else:
                    # 表示这个数不放后面
                    nums[p0], nums[p1] = nums[p1], nums[p0]
                    p0 += 1
                    p1 += 1
                cout += 1

            else:
                # 表示这个数是新的,不放后面
                cout = 1
                num = nums[p1]
                nums[p0], nums[p1] = nums[p1], nums[p0]
                p0 += 1
                p1+=1

        return p0
                
        

        

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/896649.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Apache Seata Raft模式配置中心

本文来自 Apache Seata官方文档&#xff0c;欢迎访问官网&#xff0c;查看更多深度文章。 本文来自 Apache Seata官方文档&#xff0c;欢迎访问官网&#xff0c;查看更多深度文章。 Apache Seata Raft模式配置中心 title: Seata Raft模式配置中心 author: 蒋奕晨-清华大学&…

Vue是一套构建用户界面的渐进式框架,常用于构建单页面应用

学习总结 1、掌握 JAVA入门到进阶知识(持续写作中……&#xff09; 2、学会Oracle数据库入门到入土用法(创作中……&#xff09; 3、手把手教你开发炫酷的vbs脚本制作(完善中……&#xff09; 4、牛逼哄哄的 IDEA编程利器技巧(编写中……&#xff09; 5、面经吐血整理的 面试技…

HCIE-Datacom题库_11_IPsecVPN【17道题】

一、单选题 1.IPsecSA(SecurityAssociation&#xff0c;安全联盟)有两种生成方式&#xff0c;分别是手工方式和IKE自动协商方式&#xff0c;以下关于这两种方式的描述中&#xff0c;错误的是哪一项? 手工方式和IKE方式建立的SA都支持动态刷新 IKE方式建立的SA,其生存周期由…

传奇架设GEE引擎数据库服务器提示:拒绝未授权ip连接服务器的解决办法

今天一个新手GM遇到一个问题&#xff0c;他有一个GEE引擎的传奇版本&#xff0c;数据库服务器提示&#xff1a;拒绝未授权ip连接服务器&#xff1a;222.186.50.212、111.162.159.87 1.189.121.156、14.204.122.13、1.189.141.27等等&#xff0c;出于担心服务器是否有异常&#…

【VUE安装本地自定义capacitor插件以及打包成安卓APK过程】

capacitor插件创建使用过程 1. 初始化一个vue项目2.安装capacitor依赖3.自动化创建插件4. 实现功能后构建插件,插件目录下生成dist文件夹5. vue项目中安装插件6. vue项目中使用接口7. 构建vue项目8.构建为安卓项目9.打包APK1. 初始化一个vue项目 过程省略,本案例用的vue3+ty…

AI编译器与TVM

由于AI芯片的特殊性和高度定制化&#xff0c;为了兼容硬件的多样性&#xff0c;AI模型必须能被高效地映射到各种AI芯片上。AI编译器将深度学习框架描述的AI模型作为输入&#xff0c;将为各种AI芯片生成的优化代码作为输出。AI编译器的目标是通过编译优化的方法将深度学习框架产…

onlyoffice docker启用jwt并生成jwt

一、说明 本文是docker教程&#xff0c;linux/win的安装版本也类似&#xff0c;只需要修改配置文件中的secrt就可以了【Configuring JWT for ONLYOFFICE Docs - ONLYOFFICE】 二、正文开始 docker启动时候如果不想使用jwt&#xff0c;加上参数-e JWT_ENABLEDfalse就可以了&…

AI驱动的支持截图或线框图快速生成网页应用的开源项目

Napkins.dev是什么 Napkins.dev是一个创新的开源项目&#xff0c;基于AI技术将用户的截图或线框图快速转换成可运行的网页应用程序。项目背后依托于Meta的Llama 3.1 405B大型语言模型和Llama 3.2 Vision视觉模型&#xff0c;结合Together.ai的推理服务&#xff0c;实现从视觉设…

Centos7安装ZLMediaKit

https://github.com/ZLMediaKit/ZLMediaKit 一 获取代码 git clone https://gitee.com/xia-chu/ZLMediaKit cd ZLMediaKit git submodule update --init git submodule update --init 命令用于初始化和更新 Git 仓库中的子模块&#xff08;submodules&#xff09;。这个命令…

AI劳动力崛起:人将面临失业危机?

场景 第一眼看到这个网站的时候&#xff0c;AI员工官网&#xff08;好像是部署在美国&#xff09;&#xff0c;我觉得很好奇&#xff0c;真的可以让AI替代人类完成工作吗&#xff1f;替代到什么程度呢&#xff1f;能以自然语言直接驱动吗&#xff1f; 正好手上在做爬虫项目&am…

X射线衍射(X-ray Diffraction,XRD)小白版

文章目录 实验过程原理晶体构成X射线波长diffraction 干涉效应 Braggs Law晶体间距d散射角度θ半波长λ/2公式 公式名称由来应用设备 实验过程 In the X-ray experiment , a sample is placed into the center of an instrument and illuminated with a beam of X-rays. 在X射…

Debug-029-el-table实现自动滚动分批请求数据

前情提要 最近做了一个小优化&#xff0c;还是关于展示大屏方面的。大屏中使用el-table展示列表数据&#xff0c;最初的方案是将数据全部返回&#xff0c;确实随着数据变多有性能问题&#xff0c;有时请求时间比较长。这里做的优化就是实现列表的滚动到距离底部一定高度时再次请…

Python语法结构(二)(Python Syntax Structure II)

&#x1f49d;&#x1f49d;&#x1f49d;欢迎来到我的博客&#xff0c;很高兴能够在这里和您见面&#xff01;希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围&#xff0c;不仅可以获得有趣的内容和知识&#xff0c;也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。 推荐:Linux运维老纪的首页…

Shell编程-函数

作者介绍&#xff1a;简历上没有一个精通的运维工程师。希望大家多多关注作者&#xff0c;下面的思维导图也是预计更新的内容和当前进度(不定时更新)。 我们前面学习了那么多命令&#xff0c;以及涉及到部分逻辑判断的问题。从简单来说&#xff0c;他就是Shell编程&#xff0c;…

在Xshell中查看日志文件详情

学习总结 1、掌握 JAVA入门到进阶知识(持续写作中……&#xff09; 2、学会Oracle数据库入门到入土用法(创作中……&#xff09; 3、手把手教你开发炫酷的vbs脚本制作(完善中……&#xff09; 4、牛逼哄哄的 IDEA编程利器技巧(编写中……&#xff09; 5、面经吐血整理的 面试技…

排序06 粗排模型

前面讲的多目标模型主要是用于精排。 粗排&#xff1a;尽量减少推理的计算量&#xff0c;牺牲准确性确保线上推理的速度足够快。 精排模型和双塔模型 中间的神经网络被多个任务共享 因此&#xff0c;前期融合模型用于召回&#xff0c;后期融合可以作为精排。 小红书粗排的三…

Shell案例之一键部署mysql

1.问题 我认为啊学习就是一个思考的过程&#xff0c;思考问题的一个流程应该是&#xff1a;提出问题&#xff0c;分析问题&#xff0c;解决问题 在shell里部署mysql服务时&#xff0c;我出现一些问题&#xff1a; 1.安装mysql-server时&#xff0c;没有密钥&#xff0c;安装…

PCL 基于中值距离的点云对应关系

目录 一、概述 1.1原理 1.2实现步骤 1.3应用场景 二、代码实现 2.1关键函数 2.1.1 获取中值距离筛选后的对应点对 2.1.2获取初始点对 2.1.3可视化 2.2完整代码 三、实现效果 PCL点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址链接&#xff1a; PCL点云算法与项目实战案例汇…

NetSuite Transfer Order Saved Search的关键字段取值

针对于Transfer Order的Saved Search&#xff0c;我们最经常遇到的问题就是如何取到From Location&#xff0c;To Location&#xff0c;Quantity Fulfilled&#xff0c;Quantity Received这几个值。 原生的TO Register无法取到对应的信息&#xff0c;系统中也没有相应的标准Se…

关于vue3中如何实现多个v-model的自定义组件

实现自定义组件<User v-model"userInfo" v-model:gender"gender"></User> User组件中更改数据可以同步更改父组件中的数据&#xff1a; 1 父组件&#xff1a; <User v-model"userInfo" v-model:gender"gender">&…