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Python小白 Leetcode刷题历程 No.66-N

Python小白 Leetcode刷题历程 No.66-N

作者: _LanXiu | 来源:发表于2020-02-10 00:25 被阅读0次

    Python小白 Leetcode刷题历程 No.66-No.70 加一、二进制求和、文本左右对齐、x的平方根、爬楼梯

    写在前面:

    作为一个计算机院的大学生,总觉得仅仅在学校粗略的学习计算机专业课是不够的,尤其是假期大量的空档期,作为一个小白,实习也莫得路子,又不想白白耗费时间。于是选择了Leetcode这个平台来刷题库。编程我只学过基础的C语言,现在在自学Python,所以用Python3.8刷题库。现在我Python掌握的还不是很熟练,算法什么的也还没学,就先不考虑算法上的优化了,单纯以解题为目的,复杂程度什么的以后有时间再优化。计划顺序五个题写一篇日志,希望其他初学编程的人起到一些帮助,写算是对自己学习历程的一个见证了吧。

    有一起刷LeetCode的可以关注我一下,我会一直发LeetCode题库Python3解法的,也可以一起探讨。

    觉得有用的话可以点赞关注下哦,谢谢大家!
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    No.66.加一

    难度:简单
    题目描述:


    在这里插入图片描述

    题解代码(Python3.8)

    class Solution:
        def plusOne(self, digits: List[int]) -> List[int]:
            digits=[str(x) for x in digits]
            digits="".join(digits)
            digits=int(digits)
            digits+=1
            digits=str(digits)
            digits=[int(x) for x in digits]
            return digits
            #这道题写成一句话就(return [int(x) for x in str(int(''.join([str(i) for i in digits])) + 1)] )
    

    解题思路:
    先将数组转换成字符串,再将字符串转换成整数,再将整数加一,之后将整数转换成字符串,最后将字符串转换成数组。

    优解代码及分析:
    优解代码(Python3.8)

    class Solution:
        def plusOne(self, digits: List[int]) -> List[int]:
            return [int(x) for x in str(int(''.join([str(i) for i in digits])) + 1)] 
    

    分析:
    就是将题解代码写成了一句话形式,本质没有变,降低了可读性,减少了代码量。

    No.67.二进制求和

    难度:简单
    题目描述:


    在这里插入图片描述

    题解代码(Python3.8)

    class Solution:
        def addBinary(self, a: str, b: str) -> str:
            l_a,l_b=len(a),len(b)
            if l_a < l_b:
                a,b=b,a
                l_a,l_b=l_b,l_a
            a,b=a[::-1],b[::-1]
            
            if l_a > l_b:
                count=l_a-l_b
                while count>0:
                    b += '0'
                    count-=1
            
            a=[ x for x in a]
            carry=0
            for i in range(l_a):
                add=int(a[i])+int(b[i])+carry
                carry=add//2
                if add < 2:
                    a[i]=str(add)
                else:
                    add -=2
                    a[i]=str(add)
            if carry==1:
                a.append('1')
                                 
            a="".join(a)
            return a[::-1]
    

    解题思路:
    这道题的思路就是竖式加法。
    判断a和b那个更长,另较长的为a,将a,b反向切片,b尾端补0至与a等长。令a为列表形式,a和b逐位相加,注意进位,最后将a以字符串的形式反向输出即可。

    No.68.文本左右对齐

    难度:困难
    题目描述:


    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    题解代码(Python3.8)

    class Solution:
        def fullJustify(self, words: List[str], maxWidth: int) -> List[str]:
            res = []   # 最后的答案
            cur_chars = 0  # 当前行的字母数
            cur_words = 0  # 当前行的单词数
            words_list = []    # 当前行的单词列表
            for i, word in enumerate(words):
                l = len(word)
                if cur_chars + l + cur_words > maxWidth: # 加上这个单词是否会超过最大长度
                    if cur_words == 1: # 当前行仅有一个超长的单词,后面全部补空格
                        res.append(words_list[0] + ' ' * (maxWidth-cur_chars))
                    else:
                        left = maxWidth - cur_chars # 这行一共有几个空格
                        if left % (cur_words-1) == 0: # 空格刚好平均分配
                            res.append((' '*(left//(cur_words-1))).join(words_list))
                        else: # 空格不能平均分配
                            x = left % (cur_words-1)  # 多余的空格
                            b = left // (cur_words-1) # 平均每个间隔最少的空格数
                            cans = words_list[0]
                            for i in range(x): # 前 x 个间隔空 b + 1 个
                                cans += ' ' * (b+1) + words_list[i+1]
                            for i in range(x+1, len(words_list)): # 后面的都空 b 个
                                cans += ' ' * b + words_list[i]
                            res.append(cans)
                    cur_chars = l
                    cur_words = 1
                    words_list = [word]
                else:
                    cur_chars += l
                    cur_words += 1
                    words_list.append(word)
    
            if cur_words > 0: # 所有单词过完了把余下的词放入最后一行
                cans = ' '.join(words_list)
                cans += ' ' * (maxWidth - len(cans))
                res.append(cans)
            return res
    

    或许有用的知识点:
    这道题可以用到python的enumerat()函数,一下有enumerate()函数的介绍。

    在这里插入图片描述

    解题思路:
    一共有以下变量:res最后的结果、cur_chars当前行的字母数、cur_words当前行的单词数、
    word_list当前行的单词列表。
    然后一个单词一个单词的过,判断加上这个单词是否会超过最大长度,一行的最低长度是:
    cur_chars + cur_words - 1,如果这个大于maxWidth,就把这一行加入res中。所有单词过完了再把余下的词放入最后一行。再看如何安排每一行的单词:如果这一行只有一个单词,单词左对齐,后面补满空格;一行多个单词,空格正好可以平均分配,求出平均每个间隔几个空格,直接用 python 字符串的 join 方法就可以了;有多余的空格,题目要求左边空格多于右边,先算算平均每个间隔几个空格,然后余下几个,如果平均 b 个,余下 x 个,则前 x 个间隔空 b + 1 个,后面的都空 b 个。

    No.69.x的平方根

    难度:简单
    题目描述:


    在这里插入图片描述

    题解代码(Python3.8)

    class Solution:
        def mySqrt(self, x: int) -> int:
            if x ==0:
                return 0
            left=1
            right=x//2
            while left<right:
                mid = (left+right+1)//2  #这里一定要取右中位数,画图理解即可
                square = mid*mid
                if square>x:
                    right = mid-1
                else:
                    left = mid
            return left
    

    或许有用的知识点:
    这道题要用到二分查找的方法。

    解题思路:
    用二分法搜索平方根的思想很简单,就类似于小时候我们看的电视节目中的“猜价格”游戏,高了就往低了猜,低了就往高了猜,范围越来越小。因此,使用二分法猜算术平方根就很自然。一个数的平方根肯定不会超过它自己,不过直觉还告诉我们,一个数的平方根最多不会超过它的一半,我们发现如果一个非负数的一半的平方大于它自己,那么这个数>=4.我们考虑一下0,1,2,3的平方根为0,1,1,1(不考虑特值可能会出错)。之后套用二分查找的模板即可,注意这道题中位数我们要选择右中位数(找个例子画个图就很容易理解了)。

    No.70.爬楼梯

    难度:简单
    题目描述:


    在这里插入图片描述

    题解代码(Python3.8)

    class Solution:
        def climbStairs(self, n: int) -> int:
            if n<=2:
                return 1 if n==1 else 2
            dp=[ 0 for x in range(n)]
            dp[0],dp[1]=1,2
    
            for i in range(2,n):
                dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2]
    
            return dp[n-1]
    

    或许有用的知识点:
    这道题要用到动态规划的方法,是经典的动态规划算法题目之一。

    解题思路:
    这道题是经典的动态规划算法题,我们可以套用动态规划算法的模板,对于这道题,令dp[n]为爬上n阶台阶的方法总数,假定n=10,首先考虑最后一步的情况,要么从第九级台阶再走一级到第十级,要么从第八级台阶走两级到第十级,因而,要想到达第十级台阶,最后一步一定是从第八级或者第九级台阶开始.也就是说已知从地面到第八级台阶一共有X种走法,从地面到第九级台阶一共有Y种走法,那么从地面到第十级台阶一共有X+Y种走法。即F(10)=F(9)+F(8)分析到这里,动态规划的三要素出来了:
    状态:例如,F(10)的最优子结构即F(9)和F(8),依此类推 。
    状态转移方程:F(n)=F(n-1)+F(n-2)
    边界条件:F(1)=1,F(2)=2

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