Python剑指offer打卡-21

2021/6/13 12:24:28

本文主要是介绍Python剑指offer打卡-21,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

Python剑指offer打卡-21

文章目录

  • Python剑指offer打卡-21
    • 回文子串
    • 根据身高重建队列
    • 找到所有数组中消失的数字
    • 和为k的子数组
    • 二叉树的直径

回文子串

  • 问题描述

    问题描述:
            给定一个字符串,你的任务是计算这个字符串中有多少个回文子串。
    具有不同开始位置或结束位置的子串,即使是由相同的字符组成,也会被
    视作不同的子串。
    
    解题方法:
    (1)中心扩散法(注意偶数扩散和奇数扩散)
    方法在奇数下不能使用单个中心点得到偶数下的回文子串,因此,需要将
    偶数和奇数进行分别处理,高阶奇偶变化可以由低阶奇偶有限次扩展得到。
    时间复杂度:O(N^2)
    空间复杂度:O(1)
    (2)中心扩散法(消除奇偶,单层循环处理)
    枚举所有可能的中心点,有2*n - 1个中心点(共有n 个奇数中心点和n - 1个偶数中心点)
    时间复杂度:O(N^2)
    空间复杂度:O(1)
    
  • 代码(解题思路)

    图解中心位置

    在这里插入图片描述

    class Solution:
        def countSubstrings1(self, s: str) -> int:
    
            def speard(l, r):
                """中心扩散"""
                count = 0
                while l >= 0 and r <= len(s) - 1 and s[l] == s[r]:
                    l -= 1
                    r += 1
                    count += 1
                return count
    
            res = 0
            # 奇数中心扩散
            for i in range(len(s)):
                res += speard(i, i)
            # 偶数中心扩散
            for i in range(len(s) - 1):
                res += speard(i, i + 1)
    
            return res
    
        def countSubstrings2(self, s: str) -> int:
            """暴力法"""
    
            n = len(s)
            ans = 0
    
            for i in range(2*n - 1):
                l, r = i//2, i//2 + i%2
                while l >= 0 and r < n and s[l] == s[r]:
                    l -= 1
                    r += 1
                    ans += 1
            return ans
    

根据身高重建队列

  • 问题描述

    问题描述:
          假设有打乱顺序的一群人站成一个队列,数组 people 表示队列中一些人的属性(不
    一定按顺序)。每个 people[i] = [hi, ki] 表示第 i 个人的身高为 hi ,前面正好有 ki 个
    身高大于或等于 hi 的人。请你重新构造并返回输入数组people 所表示的队列。返回的
    队列应该格式化为数组 queue ,其中 queue[j] = [hj, kj] 是队列中第 j个人的属性(qu
    eue[0] 是排在队列前面的人)。
    
  • 代码

    class Solution:
    
        def reconstructQueue(self, people: List[List[int]]) -> List[List[int]]:
            res = []
            # h_i: decrease
            # k_i: increase
            # 身高降序排列,排名升序排列
            people = sorted(people, key=lambda x: (-x[0], x[1]))
            # 保证范围内的排序不出边界,并维护位置上的相对性
            for p in people:
                if p[1] >= len(res):
                    res.append(p)
                elif p[1] < len(res):
                    res.insert(p[1], p)
    
            return res
        
        def reconstructQueue2(self, people):
    
            people = sorted(people, key=lambda x: (-x[0], x[1]))
            i = 0
            while i < len(people):
                if i > people[i][1]:
                    # insert->delete
                    people.insert(people[i][1], people[i])
                    people.pop(i + 1)
                i += 1
    

找到所有数组中消失的数字

题目类型:原地哈希 ⭐️

  • 问题描述

    问题描述:
        给你一个含 n 个整数的数组 nums ,其中 nums[i] 在区间 [1, n] 内。请你找出所有在
     [1, n] 范围内但没有出现在 nums 中的数字,并以数组的形式返回结果。进阶:你能在不使用额
     外空间且时间复杂度为 O(n) 的情况下解决这个问题吗? 你可以假定返回的数组不算在额外空间内。
    
    解题方法:
    (1)暴力法
    时间复杂度:O(N)
    空间复杂度:O(N)
    (2)原地置换(索引与值对齐原则)
    时间复杂度:O(N)
    空间复杂度:O(1)
    
  • 代码

    图解

    在这里插入图片描述

    class Solution:
        
        def findDisappearedNumbers1(self, nums: List[int]) -> List[int]:
            """暴力法"""
            
            res = []
            for val in range(1, len(nums) + 1):
    
                if val not in nums:
                    res.append(val)
    
            return res
    
        def findDisappearedNumbers2(self, nums):
            """原地置换"""
            
            n = len(nums)
            for num in nums:
                # index
                x = (num - 1) % n
                nums[x] += n
            print(nums)
            ret = [i + 1 for i, num in enumerate(nums) if num <= n]
    
            return ret
    

和为k的子数组

  • 问题描述

    问题描述:
        给定一个整数数组和一个整数 k,你需要找到该数组中和为 k 的连续的子数组
    的个数。
    
    示例:
    输入:nums = [1,1,1], k = 2
    输出: 2 , [1,1] 与 [1,1] 为两种不同的情况。
    
    解题方法:
    (1)暴力法
    时间复杂度:O(N^2)
    空间复杂度:O(1)
    (2)前缀表达式
    pre_A + k = pre_B
    时间复杂度:O(N)
    空间复杂度:O(N)
    
  • 代码(解题思路)

    class Solution:
    
        def subarraySum1(self, nums, k):
            """暴力法"""
            count = 0
            for start in range(len(nums)):
                sum = 0
                for end in range(start, -1, -1):
                    sum += nums[end]
                    if sum == k:
                        count += 1
    
            return count
    
        def subarraySum2(self, nums, k):
            """前缀和表达"""
    
            # 统计当前前缀和
            nums_times = defaultdict(int)
            nums_times[0] = 1
            cur_sums = 0
            count = 0
    
            for i in range(len(nums)):
                cur_sums += nums[i]
                if cur_sums - k in nums_times:
                    count += nums_times[cur_sums - k]
                nums_times[cur_sums] += 1
    
            return count
    

二叉树的直径

题目类型:DFS ⭐️

  • 问题描述

    问题描述:
        给定一棵二叉树,你需要计算它的直径长度。一棵二叉树的直径长度是任意两个结点
    路径长度中的最大值。这条路径可能穿过也可能不穿过根结点。
    
    实例:
    给定二叉树
    
              1
             / \
            2   3
           / \
          4   5
    返回 3, 它的长度是路径 [4,2,1,3] 或者 [5,2,1,3]
    
    解题方法:
    深度优先遍历
    时间复杂度:O(N)
    空间复杂度:O(height)
    
  • 代码(解题思路)

    图解

    在这里插入图片描述

    class TreeNode:
        def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
            self.val = val
            self.left = left
            self.right = right
    
    
    class Solution:
        def diameterOfBinaryTree(self, root: TreeNode) -> int:
            # 标识路径
            self.ans = 1
    
            def dfs(root):
                if root is None:
                    return 0
    
                left = dfs(root.left)
                right = dfs(root.right)
                # 当前节点,左右结点的最长路径长度
                self.ans = max(self.ans, left + right + 1)
    
                return max(left, right) + 1
    
            dfs(root)
    
            return self.ans - 1
    


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