IT小白

这个屌丝很懒，什么也没留下！

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每周算法（五）

作者：IT小白 | 2024-05-17 20:17:18

踩

每周算法

746.使用最小花费爬楼梯

数组的每个索引作为一个阶梯，第 i个阶梯对应着一个非负数的体力花费值 costi。

每当你爬上一个阶梯你都要花费对应的体力花费值，然后你可以选择继续爬一个阶梯或者爬两个阶梯。

您需要找到达到楼层顶部的最低花费。在开始时，你可以选择从索引为 0 或 1 的元素作为初始阶梯。

示例 1:

输入: cost = [10, 15, 20]
输出: 15
解释: 最低花费是从cost[1]开始，然后走两步即可到阶梯顶，一共花费15。
 示例 2:

输入: cost = [1, 100, 1, 1, 1, 100, 1, 1, 100, 1]
输出: 6
解释: 最低花费方式是从cost[0]开始，逐个经过那些1，跳过cost[3]，一共花费6。
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方法一：动态规划

class Solution {
    public int minCostClimbingStairs(int[] cost) {
        int n = cost.length;
        int[] dp = new int[n + 1];
        dp[0] = dp[1] = 0;
        for (int i = 2; i <= n; i++) {
            dp[i] = Math.min(dp[i - 1] + cost[i - 1], dp[i - 2] + cost[i - 2]);
        }
        return dp[n];
    }
}
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103.二叉树的锯齿形层序遍历

给定一个二叉树，返回其节点值的锯齿形层序遍历。（即先从左往右，再从右往左进行下一层遍历，以此类推，层与层之间交替进行）。

例如：
给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7],

    3
   / \
  9  20
    /  \
   15   7
返回锯齿形层序遍历如下：

[
  [3],
  [20,9],
  [15,7]
]
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方法一：广度优先遍历

我们按层数的奇偶来决定每一层的输出顺序。规定二叉树的根节点为第 00 层，如果当前层数是偶数，

从左至右输出当前层的节点值，否则，从右至左输出当前层的节点值。

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
class Solution {
    public List<List<Integer>> zigzagLevelOrder(TreeNode root) {
        //广搜+队列
        List<List<Integer>> ans = new LinkedList<List<Integer>>();
        if (root == null) {
            return ans;
        }
        //队例
        Queue<TreeNode> nodeQueue = new LinkedList<TreeNode>();
        //如果想在一个满的队列中加入一个新项，多出的项就会被拒绝。
        //这时新的 offer 方法就可以起作用了。它不是对调用 add() 方法抛出一个 unchecked 异常，
        //而只是得到由 offer() 返回的 false。
        nodeQueue.offer(root);
        boolean isOrderLeft = true;

        while (!nodeQueue.isEmpty()){
            //Queue的子接口
            //双向队列,它支持从两个端点方向检索和插入元素,因此Deque既可以支持LIFO形式也可以支持LIFO形式
            Deque<Integer> levelList = new LinkedList<Integer>();
            int size = nodeQueue.size();
            for(int i = 0; i <size; ++i){
                //remove() 和 poll() 方法都是从队列中删除第一个元素
                //poll() 方法在用空集合调用时不是抛出异常，只是返回 null。因此新的方法更适合容易出现异常条件的情况。
                TreeNode curNode = nodeQueue.poll();
                if(isOrderLeft){
                    levelList.offerLast(curNode.val);
                } else{
                    levelList.offerFirst(curNode.val);
                }
                if(curNode.left != null){
                    nodeQueue.offer(curNode.left);
                }
                if(curNode.left != null){
                    nodeQueue.offer(curNode.right);
                }
            }
            ans.add(new LinkedList<Integer>(levelList));
            isOrderLeft = !isOrderLeft;
        }

        return ans;
    }
}
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方法二：递归

/**
 * 深搜+递归
 */
class Solution102_2 {
    public List<List<Integer>> levelOrder(TreeNode root) {
        if (root == null) return new ArrayList<>();
        List<List<Integer>> result = new LinkedList<>();

        DFS(root, result, 1);
        return result;
    }

    void DFS(TreeNode node, List<List<Integer>> result, int level) {
        if (result.size() < level) {
            result.add(new LinkedList<>());
        }
        result.get(level - 1).add(node.val);
        if (node.left != null) {
            DFS(node.left, result, level + 1);
        }
        if (node.right != null) {
            DFS(node.right, result, level + 1);
        }
    }
}
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387.字符串中的第一个唯一字符

给定一个字符串，找到它的第一个不重复的字符，并返回它的索引。如果不存在，则返回 -1。

示例：

s = "leetcode"
返回 0

s = "loveleetcode"
返回 2
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方法一：使用哈希表存储频数

遍历两次

映射统计出字符串中每个字符出现的次数

二次遍历

遍历到了一个只出现一次的字符，那么就返回它的索引，否则在遍历结束后返回 −1。

class Solution {
    public int firstUniqChar(String s) {
        Map<Character, Integer> frequency = new HashMap<Character, Integer>();
        for (int i = 0; i < s.length(); ++i) {
            char ch = s.charAt(i);
            frequency.put(ch, frequency.getOrDefault(ch, 0) + 1);
        }
        for (int i = 0; i < s.length(); ++i) {
            if (frequency.get(s.charAt(i)) == 1) {
                return i;
            }
        }
        return -1;
    }
}
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方法二：使用哈希表存储索引

方法一改

第一次遍历字符串时，设当前遍历到的字符为 C

如果 C不在哈希映射中就将 C与它的索引作为一个键值对加入哈希映射中

否则我们将 C在哈希映射中对应的值修改为 -1

第二次遍历哈希映射中的所有值找出不为 -1 ，就是不重复字符如果所有值均为 -1，我们就返回**-1** 。

class Solution {
    public int firstUniqChar(String s) {
        Map<Character, Integer> position = new HashMap<Character, Integer>();
        int n = s.length();
        for (int i = 0; i < n; ++i) {
            char ch = s.charAt(i);
            if (position.containsKey(ch)) {
                position.put(ch, -1);
            } else {
                position.put(ch, i);
            }
        }
        int first = n;
        for (Map.Entry<Character, Integer> entry : position.entrySet()) {
            int pos = entry.getValue();
            if (pos != -1 && pos < first) {
                first = pos;
            }
        }
        if (first == n) {
            first = -1;
        }
        return first;
    }
}
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方法三：队列

先进先出 性质

使用延迟删除

即使队列中有一些字符出现了超过一次，但它只要不位于队首，那么就不会对答案造成影响，我们也就可以不用去删除它。只有当它前面的所有字符被移出队列，它成为队首时，我们才需要将它移除

class Solution {
    public int firstUniqChar(String s) {
        Map<Character, Integer> position = new HashMap<Character, Integer>();
        Queue<Pair> queue = new LinkedList<Pair>();
        int n = s.length();
        for (int i = 0; i < n; ++i) {
            char ch = s.charAt(i);
            if (!position.containsKey(ch)) {
                position.put(ch, i);
                queue.offer(new Pair(ch, i));
            } else {
                position.put(ch, -1);
                while (!queue.isEmpty() && position.get(queue.peek().ch) == -1) {
                    queue.poll();
                }
            }
        }
        return queue.isEmpty() ? -1 : queue.poll().pos;
    }

    class Pair {
        char ch;
        int pos;

        Pair(char ch, int pos) {
            this.ch = ch;
            this.pos = pos;
        }
    }
}
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135.分发果糖

老师想给孩子们分发糖果，有 N 个孩子站成了一条直线，老师会根据每个孩子的表现，预先给他们评分。

你需要按照以下要求，帮助老师给这些孩子分发糖果：

每个孩子至少分配到 1 个糖果。
相邻的孩子中，评分高的孩子必须获得更多的糖果。
那么这样下来，老师至少需要准备多少颗糖果呢？

示例 1:

输入: [1,0,2]
输出: 5
解释: 你可以分别给这三个孩子分发 2、1、2 颗糖果。
示例 2:

输入: [1,2,2]
输出: 4
解释: 你可以分别给这三个孩子分发 1、2、1 颗糖果。
     第三个孩子只得到 1 颗糖果，这已满足上述两个条件。
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方法一：两次遍历

两边比较大的+1

class Solution {
    public int candy(int[] ratings) {
        int n = ratings.length;
        int[] left = new int[n];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            if (i > 0 && ratings[i] > ratings[i - 1]) {
                left[i] = left[i - 1] + 1;
            } else {
                left[i] = 1;
            }
        }
        int right = 0, ret = 0;
        for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
            if (i < n - 1 && ratings[i] > ratings[i + 1]) {
                right++;
            } else {
                right = 1;
            }
            ret += Math.max(left[i], right);
        }
        return ret;
    }
}
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方法二：常数空间遍历

枚举每一个同学

class Solution {
    public int candy(int[] ratings) {
        int n = ratings.length;
        //低保
        int ret = 1;
        int inc = 1, dec = 0, pre = 1;
        for (int i = 1; i < n; i++) {
            if (ratings[i] >= ratings[i - 1]) {
                dec = 0;
                pre = ratings[i] == ratings[i - 1] ? 1 : pre + 1;
                ret += pre;
                inc = pre;
            } else {
                dec++;
                if (dec == inc) {
                    dec++;
                }
                ret += dec;
                pre = 1;
            }
        }
        return ret;
    }
}
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455. 分发饼干

假设你是一位很棒的家长，想要给你的孩子们一些小饼干。但是，每个孩子最多只能给一块饼干。

对每个孩子 i，都有一个胃口值 g[i]，这是能让孩子们满足胃口的饼干的最小尺寸；并且每块饼干 j，都有一个尺寸 s[j] 。如果 s[j] >= g[i]，我们可以将这个饼干 j 分配给孩子 i ，这个孩子会得到满足。你的目标是尽可能满足越多数量的孩子，并输出这个最大数值。

示例 1:

输入: g = [1,2,3], s = [1,1]
输出: 1
解释: 
你有三个孩子和两块小饼干，3个孩子的胃口值分别是：1,2,3。
虽然你有两块小饼干，由于他们的尺寸都是1，你只能让胃口值是1的孩子满足。
所以你应该输出1。
示例 2:

输入: g = [1,2], s = [1,2,3]
输出: 2
解释: 
你有两个孩子和三块小饼干，2个孩子的胃口值分别是1,2。
你拥有的饼干数量和尺寸都足以让所有孩子满足。
所以你应该输出2.
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方法一：排序 + 贪心算法

class Solution {
    public int findContentChildren(int[] g, int[] s) {
        Arrays.sort(g);
        Arrays.sort(s);
        int numOfChildren = g.length, numOfCookies = s.length;
        int count = 0;
        for (int i = 0, j = 0; i < numOfChildren && j < numOfCookies; i++, j++) {
            while (j < numOfCookies && g[i] > s[j]) {
                j++;
            }
            if (j < numOfCookies) {
                count++;
            }
        }
        return count;
    }
}
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85.最大矩形

给定一个仅包含 0 和 1 、大小为 rows x cols 的二维二进制矩阵，找出只包含 1 的最大矩形，并返回其面积。

输入：matrix = [[“1”,“0”,“1”,“0”,“0”],[“1”,“0”,“1”,“1”,“1”],[“1”,“1”,“1”,“1”,“1”],[“1”,“0”,“0”,“1”,“0”]]
输出：6

示例 2：

输入：matrix = []
输出：0
示例 3：

输入：matrix = [[“0”]]
输出：0
示例 4：

输入：matrix = [[“1”]]
输出：1

方法一: 使用柱状图的优化暴力方法

class Solution {
    public int maximalRectangle(char[][] matrix) {
        int m = matrix.length;
        if (m == 0) {
            return 0;
        }
        int n = matrix[0].length;
        int[][] left = new int[m][n];

        for (int i = 0; i < m; i++) {
            for (int j = 0; j < n; j++) {
                if (matrix[i][j] == '1') {
                    left[i][j] = (j == 0 ? 0 : left[i][j - 1]) + 1;
                }
            }
        }

        int ret = 0;
        for (int i = 0; i < m; i++) {
            for (int j = 0; j < n; j++) {
                if (matrix[i][j] == '0') {
                    continue;
                }
                int width = left[i][j];
                int area = width;
                for (int k = i - 1; k >= 0; k--) {
                    width = Math.min(width, left[k][j]);
                    area = Math.max(area, (i - k + 1) * width);
                }
                ret = Math.max(ret, area);
            }
        }
        return ret;
    }
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方法二：单调栈

class Solution {
    public int maximalRectangle(char[][] matrix) {
        int m = matrix.length;
        if (m == 0) {
            return 0;
        }
        int n = matrix[0].length;
        int[][] left = new int[m][n];

        for (int i = 0; i < m; i++) {
            for (int j = 0; j < n; j++) {
                if (matrix[i][j] == '1') {
                    left[i][j] = (j == 0 ? 0 : left[i][j - 1]) + 1;
                }
            }
        }

        int ret = 0;
        for (int j = 0; j < n; j++) { // 对于每一列，使用基于柱状图的方法
            int[] up = new int[m];
            int[] down = new int[m];

            Deque<Integer> stack = new LinkedList<Integer>();
            for (int i = 0; i < m; i++) {
                while (!stack.isEmpty() && left[stack.peek()][j] >= left[i][j]) {
                    stack.pop();
                }
                up[i] = stack.isEmpty() ? -1 : stack.peek();
                stack.push(i);
            }
            stack.clear();
            for (int i = m - 1; i >= 0; i--) {
                while (!stack.isEmpty() && left[stack.peek()][j] >= left[i][j]) {
                    stack.pop();
                }
                down[i] = stack.isEmpty() ? m : stack.peek();
                stack.push(i);
            }

            for (int i = 0; i < m; i++) {
                int height = down[i] - up[i] - 1;
                int area = height * left[i][j];
                ret = Math.max(ret, area);
            }
        }
        return ret;
    }
}
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205.同构字符串

两个字符串 s 和 t，判断它们是否是同构的。

如果 s 中的字符可以被替换得到 t ，那么这两个字符串是同构的。

所有出现的字符都必须用另一个字符替换，同时保留字符的顺序。两个字符不能映射到同一个字符上，但字符可以映射自己本身。

示例 1:

输入: s = "egg", t = "add"
输出: true
示例 2:

输入: s = "foo", t = "bar"
输出: false
示例 3:

输入: s = "paper", t = "title"
输出: true
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方法一：哈希表

class Solution {
    public boolean isIsomorphic(String s, String t) {
        Map<Character, Character> s2t = new HashMap<Character, Character>();
        Map<Character, Character> t2s = new HashMap<Character, Character>();
        int len = s.length();
        for (int i = 0; i < len; ++i) {
            char x = s.charAt(i), y = t.charAt(i);
            if ((s2t.containsKey(x) && s2t.get(x) != y) || (t2s.containsKey(y) && t2s.get(y) != x)) {
                return false;
            }
            s2t.put(x, y);
            t2s.put(y, x);
        }
        return true;
    }
}
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1046.最后一块石头的重量

有一堆石头，每块石头的重量都是正整数。

每一回合，从中选出两块 最重的 石头，然后将它们一起粉碎。假设石头的重量分别为 x 和 y，且 x <= y。那么粉碎的可能结果如下：

如果 x == y，那么两块石头都会被完全粉碎；
如果 x != y，那么重量为 x 的石头将会完全粉碎，而重量为 y 的石头新重量为 y-x。
最后，最多只会剩下一块石头。返回此石头的重量。如果没有石头剩下，就返回 0。
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示例：

输入：[2,7,4,1,8,1]
输出：1
解释：
先选出 7 和 8，得到 1，所以数组转换为 [2,4,1,1,1]，
再选出 2 和 4，得到 2，所以数组转换为 [2,1,1,1]，
接着是 2 和 1，得到 1，所以数组转换为 [1,1,1]，
最后选出 1 和 1，得到 0，最终数组转换为 [1]，这就是最后剩下那块石头的重量。

方法一：最大堆

class Solution {
    public int lastStoneWeight(int[] stones) {
        PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<Integer>((a, b) -> b - a);
        for (int stone : stones) {
            pq.offer(stone);
        }

        while (pq.size() > 1) {
            int a = pq.poll();
            int b = pq.poll();
            if (a > b) {
                pq.offer(a - b);
            }
        }
        return pq.isEmpty() ? 0 : pq.poll();
    }
}
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435. 无重叠区间

给定一个区间的集合，找到需要移除区间的最小数量，使剩余区间互不重叠。

注意:

可以认为区间的终点总是大于它的起点。
区间 [1,2] 和 [2,3] 的边界相互“接触”，但没有相互重叠。

示例 1:

输入: [ [1,2], [2,3], [3,4], [1,3] ]

输出: 1

解释: 移除 [1,3] 后，剩下的区间没有重叠。
示例 2:

输入: [ [1,2], [1,2], [1,2] ]

输出: 2

解释: 你需要移除两个 [1,2] 来使剩下的区间没有重叠。
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方法一：动态规划

class Solution {
    public int eraseOverlapIntervals(int[][] intervals) {
        if (intervals.length == 0) {
            return 0;
        }
        
        Arrays.sort(intervals, new Comparator<int[]>() {
            public int compare(int[] interval1, int[] interval2) {
                return interval1[0] - interval2[0];
            }
        });

        int n = intervals.length;
        int[] f = new int[n];
        Arrays.fill(f, 1);
        for (int i = 1; i < n; ++i) {
            for (int j = 0; j < i; ++j) {
                if (intervals[j][1] <= intervals[i][0]) {
                    f[i] = Math.max(f[i], f[j] + 1);
                }
            }
        }
        return n - Arrays.stream(f).max().getAsInt();
    }
}
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方法二：贪心算法

class Solution {
    public int eraseOverlapIntervals(int[][] intervals) {
        if (intervals.length == 0) {
            return 0;
        }
        //Comparator 比较排序 分组
        Arrays.sort(intervals, new Comparator<int[]>() {
            public int compare(int[] interval1, int[] interval2) {
                return interval1[1] - interval2[1];
            }
        });

        int n = intervals.length;
        int right = intervals[0][1];
        int ans = 1;
        for (int i = 1; i < n; ++i) {
            if (intervals[i][0] >= right) {
                ++ans;
                right = intervals[i][1];
            }
        }
        return n - ans;
    }
    
}
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239. 滑动窗口最大值

给你一个整数数组 nums，有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。

返回滑动窗口中的最大值。

示例 1：

输入：nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], k = 3
输出：[3,3,5,5,6,7]
解释：
滑动窗口的位置                最大值
---------------               -----
[1  3  -1] -3  5  3  6  7       3
 1 [3  -1  -3] 5  3  6  7       3
 1  3 [-1  -3  5] 3  6  7       5
 1  3  -1 [-3  5  3] 6  7       5
 1  3  -1  -3 [5  3  6] 7       6
 1  3  -1  -3  5 [3  6  7]      7
示例 2：

输入：nums = [1], k = 1
输出：[1]
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方法一：优先队列

class Solution {
    public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {
        int n = nums.length;
        PriorityQueue<int[]> pq = new PriorityQueue<int[]>(new Comparator<int[]>() {
            public int compare(int[] pair1, int[] pair2) {
                return pair1[0] != pair2[0] ? pair2[0] - pair1[0] : pair2[1] - pair1[1];
            }
        });
        for (int i = 0; i < k; ++i) {
            pq.offer(new int[]{nums[i], i});
        }
        int[] ans = new int[n - k + 1];
        ans[0] = pq.peek()[0];
        for (int i = k; i < n; ++i) {
            pq.offer(new int[]{nums[i], i});
            while (pq.peek()[1] <= i - k) {
                pq.poll();
            }
            ans[i - k + 1] = pq.peek()[0];
        }
        return ans;
    }
}
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方法二：单调队列

class Solution {
    public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {
        int n = nums.length;
        Deque<Integer> deque = new LinkedList<Integer>();
        for (int i = 0; i < k; ++i) {
            while (!deque.isEmpty() && nums[i] >= nums[deque.peekLast()]) {
                deque.pollLast();
            }
            deque.offerLast(i);
        }

        int[] ans = new int[n - k + 1];
        ans[0] = nums[deque.peekFirst()];
        for (int i = k; i < n; ++i) {
            while (!deque.isEmpty() && nums[i] >= nums[deque.peekLast()]) {
                deque.pollLast();
            }
            deque.offerLast(i);
            while (deque.peekFirst() <= i - k) {
                deque.pollFirst();
            }
            ans[i - k + 1] = nums[deque.peekFirst()];
        }
        return ans;
    }
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86.分隔链表

给你一个链表和一个特定值 x ，请你对链表进行分隔，使得所有小于 x 的节点都出现在大于或等于 x 的节点之前。

你应当保留两个分区中每个节点的初始相对位置。

示例：

输入：head = 1->4->3->2->5->2, x = 3
输出：1->2->2->4->3->5
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方法一：模拟

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * public class ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode next;
 *     ListNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
class Solution {
    public ListNode partition(ListNode head, int x) {
        ListNode small = new ListNode(0);
        ListNode smallHead = small;
        ListNode large = new ListNode(0);
        ListNode largeHead = large;
        //链表 比较  赋值 
        while (head != null){
            if(head.val < x){
                small.next = head;
                small = small.next;
            } else {
                large.next = head;
                large = large.next;
            }
            head = head.next;
        }
        large.next  = null;
        small.next = largeHead.next;
        return smallHead.next;
    }
}
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