LeetCode数据结构_C语言题解系列-数组II&动态规划_本题思路为:本题有多种算法,较为简单的思路为先通过双重循环找到数组 a[3][3]

题目一.两个数组的交集

两个数组的交集 IIhttps://leetcode.cn/problems/intersection-of-two-arrays-ii/

        给你两个整数数组 nums1 和 nums2 ，请你以数组形式返回两数组的交集。返回结果中每个元素出现的次数，应与元素在两个数组中都出现的次数一致（如果出现次数不一致，则考虑取较小值）。可以不考虑输出结果的顺序。

示例 ：

输入：nums1 = [1,2,2,1], nums2 = [2,2]
输出：[2,2]

1.思路分析：

由于要取两个数组的交集，首先想到的方法应该是遍历法，遍历两个数组内相同元素，并且将其送入新数组repty内，返回数组指针repty。其中需要注意以下问题：

1.因为交集数组大小不确定，最大可能为较小数组的长度。repty数组的大小size可设置大一些，重新定义一个int型数据lenth来确定交集范围，否则数组内将会残留未赋值的脏数据；如下图多了一个数：

2.同一数据X出现多次时，交集为min{Xquantity(nums1),Xquantity(nums2)}。即由出现次数少的一个数组决定。特点为：X少的一边必然能在多的一边找到唯一对应。如下图：故在遍历时设置一个标志数组flag即可解决：遍历数组时，当且仅当数据相同且flag==0才为未找过的交集元素，写flag标志位为1，同时break此次循环。

2.AC代码

/**
 * Note: The returned array must be malloced, assume caller calls free().
 */
 int Max(int input1,int input2){
     if(input1>=input2) return input1;
     else return input2;
 }
int* intersect(int* nums1, int nums1Size, int* nums2, int nums2Size, int* returnSize){
    int size= Max(nums1Size,nums2Size);
    int* repty =(int *)malloc(sizeof(int )*Max(nums1Size,nums2Size));
    bool* flag =(bool *)malloc(sizeof(bool)*nums2Size);
    for(int t=0;t<nums2Size;t++){
        flag[t]=0;
    }
    int k=0;
         for(int i=0;i<nums1Size;i++)
        {
            for(int j=0;j<nums2Size;j++)
            {
 
            if(nums1[i]==nums2[j]&&flag[j]==0) {
                    if(k<size){
                    repty[k]=nums2[j];
                    k++;  
                    flag[j]=1;
                    break;
                    }
               
                }
            }
        }   
    
 
    *returnSize=k;
    return repty;
}

题目二.买卖股票的最佳时机

121. 买卖股票的最佳时机https://leetcode.cn/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock/

        给定一个数组 prices ，它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。

你只能选择 某一天 买入这只股票，并选择在 未来的某一个不同的日子 卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。

返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任何利润，返回 0 。

示例 ：

输入：[7,1,5,3,6,4]
输出：5
解释：在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出，最大利润 = 6-1 = 5 。
     注意利润不能是 7-1 = 6, 因为卖出价格需要大于买入价格；同时，你不能在买入前卖出股票。

1.思路分析：

本题为典型的动态规划问题，数据结构使用数组即可。

思路a.暴力遍历

        最简单的思路为二重循环遍历，即设置初始盈利值为一个极小的数-99999，i角标指向当前购买的股票价格，j角标指向卖出股票价格，当prices[j]-prices[i]大于当前盈利值时，刷新当前盈利值。要注意j取值范围为[i+1,pricesSize-1],因为不可以在买入前卖出。

但是该方法在第201个测试用例上会出现超出时间限制问题。如下图所示，该方法不可行。

虽然不能通过该题，但还是将代码给出，以便交流参考。

#define low_price -100000
int maxProfit(int* prices, int pricesSize){
int price_cont=low_price;
for(int i=0;i<pricesSize;i++){
    for(int j=i+1;j<pricesSize;j++){
        if(prices[j]-prices[i]>=price_cont) {
            price_cont=prices[j]-prices[i];
        }
    }
}
if(price_cont>0)
return price_cont;
else return 0;
}

思路b.动态规划

动态规划 前i天的最大收益 = max{前i-1天的最大收益，第i天的价格-前i-1天中的最小价格}，即将第i天前的部分看做一个动态数组，选取其中最小值，与新加入动态数组的元素求利润。当差值大于当前盈利值时，刷新当前盈利值。但是在数组的[0,i-1]范围内选最小值的子函数还是要使用一层循环，本方法同样无法通过第201个测试用例，如下图所示：

虽然不能通过该题，但还是将代码给出，以便交流参考。

#define now_price -99999
#define start     999999
int mins(int* nums,int tail){
    int reg=0;
    int min=start;
    for(int i=0;i<tail;i++){
        if(nums[i]<min){
            min=nums[i];
            reg=i;
        }
    }
    return reg;
}
int maxs(int a,int b){
    if(a>=b) return a;
    else return b;
}
int maxProfit(int* prices, int pricesSize){
int price_cont=0;
 
for(int i=0;i<pricesSize;i++){
price_cont=maxs(price_cont,prices[i]-prices[mins(prices,i)]);
}
return price_cont;
 
}

思路c.极值法

上述两种方法虽然都可以解决问题，但是都使用了二重循环，时间复杂度过高，通不过测试用例。为了压缩用时，回归问题本质：

本质上是买入点越便宜，卖出点越贵越好，即最好是极小值与极大值之差。

故设置变量min=prices[0],如果遍历过程中发现比min小的数据prices[i]，刷新min的值，同时记录prices[i]-min，当差值大于当前盈利值时，刷新当前盈利值。这两个步骤可以安排在一层循环内进行，由于min为prices[i]之前(或相同)的值，也保证了“先买后卖”的原则。

2.AC代码

#define now_price -99999
#define start     999999
int maxProfit(int* prices, int pricesSize){
    int mincout=prices[0],maxprice=0;
    for(int i=0;i<pricesSize;++i)
    {
        if(prices[i]<mincout)       mincout=prices[i];
        if(prices[i]-mincout>maxprice)   maxprice=prices[i]-mincout;
    }
    return maxprice;
}

 题目三.重塑矩阵

566. 重塑矩阵https://leetcode.cn/problems/reshape-the-matrix/

        在 MATLAB 中，有一个非常有用的函数 reshape ，它可以将一个 m x n 矩阵重塑为另一个大小不同（r x c）的新矩阵，但保留其原始数据。给你一个由二维数组 mat 表示的 m x n 矩阵，以及两个正整数 r 和 c ，分别表示想要的重构的矩阵的行数和列数。重构后的矩阵需要将原始矩阵的所有元素以相同的 行遍历顺序 填充。如果具有给定参数的 reshape 操作是可行且合理的，则输出新的重塑矩阵；否则，输出原始矩阵。

示例 ：

566. 重塑矩阵

在 MATLAB 中，有一个非常有用的函数 reshape ，它可以将一个 m x n 矩阵重塑为另一个大小不同（r x c）的新矩阵，但保留其原始数据。

给你一个由二维数组 mat 表示的 m x n 矩阵，以及两个正整数 r 和 c ，分别表示想要的重构的矩阵的行数和列数。

重构后的矩阵需要将原始矩阵的所有元素以相同的 行遍历顺序 填充。

如果具有给定参数的 reshape 操作是可行且合理的，则输出新的重塑矩阵；否则，输出原始矩阵。

示例 1：

输入：mat = [[1,2],[3,4]], r = 1, c = 4
输出：[[1,2,3,4]]

1.思路分析：

        首先要理解题目函数框架内入参的含义：如下图所示：二级指针指向一个指针型数组，每一个数组元素指向一个矩阵行，此外还有一个数组matColSize用于表示每一个行有多少数据(列数)，在此统一设置为相同值列数即可。

 思路非常简单：首先进行判断，若要求输出的矩阵元素个数与原矩阵不相等，返回原数组指针，否则按行优先排序：排序方法有很多，可以通过计算角标的方式得到。但是笔者在这里采用的方法是将行列用新的计数变量k，t表示：新矩阵为row[k][t]，数据填满一行时，k++，t置0，未满一行时t++,k不变。由于之前分支考虑过数据不一样多的情况，进入这个分支表示两个矩阵总元素个数必然相同。

2.AC代码

/**
 * Return an array of arrays of size *returnSize.
 * The sizes of the arrays are returned as *returnColumnSizes array.
 * Note: Both returned array and *columnSizes array must be malloced, assume caller calls free().
 */
int** matrixReshape(int** mat, int matSize, int* matColSize, int r, int c, int* returnSize, int** returnColumnSizes){
    int t=0;
    int k=0;
if(r*c!=(*matColSize)*matSize) {
    *returnSize=matSize;
    *returnColumnSizes=matColSize;
    return mat;
    }
else {
    *returnSize=r;
    *returnColumnSizes=(int*)malloc(r*sizeof(int));
    for(int i=0;i<r;i++) (*returnColumnSizes)[i]=c;
    
    int** row=(int**)malloc(r*sizeof(int*));
    for(int i=0;i<r;i++){
        row[i]=(int*)malloc(c*sizeof(int));
    }
    for(int i=0;i<matSize;i++){
        for(int j=0;j<*matColSize;j++){
        row[k][t]=mat[i][j];
        if(t<c-1) t++;
        else {
            k++;
            t=0;
        }
        }
    }
return row;
}
}