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Python小白 Leetcode刷题历程 No.76-N

Python小白 Leetcode刷题历程 No.76-N

作者: _LanXiu | 来源:发表于2020-02-12 00:41 被阅读0次

    Python小白 Leetcode刷题历程 No.76-No.80 最小覆盖子串、组合、子集、单词搜索、删除排序数组中的重复项Ⅱ

    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.76.最小覆盖子串

    难度:困难
    题目描述:


    在这里插入图片描述

    题解代码(Python3.8)

    class Solution:
        def minWindow(self, s: str, t: str) -> str:
            from collections import Counter 
            t = Counter(t)
            res = ''
            n = 0       #当前我满足了 t 中的字母的种数
            left = 0
            for right, char in enumerate(s):
                if char not in t: 
                    continue
                t[char] -= 1
                if t[char] == 0:
                    n += 1
                while (s[left] not in t) or (t[s[left]] < 0):    # 判断当前left处的字母是否必要
                    if s[left] in t: 
                        t[s[left]] += 1
                    left += 1
                if n == len(t):
                    if (not res) or (len(res) > right-left+1):
                        res = s[left: right+1]
            return res
    

    或许有用的知识点:
    这道题可能会用到python中的Counter函数,Counter函数的部分介绍如下:

    在这里插入图片描述
    调用Counter函数需要调用头文件’from collections import Counter’
    将一个list,tuple,dict,字符串等转化成Counter形式,将会输出dict中key : value形式,其中key为元素,value为该元素的个数。
    Counter是无序性的,很适合做本题,Counter[key]=(相对应)value,如下图:

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    这道题可以用到python的enumerat()函数,enumerate()函数的介绍如下:

    在这里插入图片描述

    解题思路:
    left和right是当前目标串的最左下标和最右下标,right不断向前进,left在保证当前字母没有必要保留时向前进(没有必要指:这个字母不在目标字符串里,或者这个字母当前数量已经超过要求),这是一个贪心策略。t统计了目标字母还需要多少,n 是 cnt 中的字母有几种的数量已经满足了,res 则是最终的答案。知道了这些后看代码结合代码中的注释就很容易理解了。

    No.77.组合

    难度:中等
    题目描述:


    在这里插入图片描述

    题解代码(Python3.8)

    class Solution:
        def combine(self, n: int, k: int) -> List[List[int]]:
            if n <= 0 or k <= 0 or k > n:
                return []
            res = []
           
            def backtrack(index,tmp):
                if len(tmp) == k:
                    res.append(tmp)
                    return
                for i in range(index,n+1):
                    backtrack(i+1,tmp+[i])
            
            backtrack(1,[])
            return res
    

    或许有用的知识点:
    这道题要用到回溯算法。

    解题思路:
    这道题要返回所有满足条件的集合,所以要用到回溯算法。套用回溯算法的模板,则回溯函数的三个组成部分分别为:
    1.回溯出口:当tmp的长度等于k时res.append(tmp)并返回。
    2.回溯主体:对于for i in range(index,n+1)的所有值,都进入下一个回溯状态。
    3.状态返回:因为回溯主体没有对全局变量做出什么改变,所以不需要状态返回。

    No.78.子集

    难度:中等
    题目描述:


    在这里插入图片描述

    或许有用的知识点:
    这道题要用到回溯算法。

    解题思路:
    这道题要返回所有可能的子集,所以要用到回溯算法。套用回溯算法的模板,则回溯函数的三个组成部分分别为:
    1.回溯出口:这道题中所有解都是回溯出口,所以无需筛选,直接res.append(tmp)。
    2.回溯主体:对于for i in range(index,l)的所有值,都进入下一个回溯状态。
    3.状态返回:因为所有解都是回溯出口,所以不需要状态返回。

    No.79.单词搜索

    难度:中等
    题目描述:


    在这里插入图片描述

    题解代码(Python3.8)

    class Solution:
        def exist(self, board: List[List[str]], word: str) -> bool:
            directions = [(0, -1), (-1, 0), (0, 1), (1, 0)]
            m = len(board)
            n = len(board[0])
            if m == 0:
                return False
            grid = [[False for _ in range(n)] for _ in range(m)]
            
            def backtrack(index,start_x,start_y):
                if index == len(word)-1:
                    return board[start_x][start_y] == word[index]
                if board[start_x][start_y] == word[index]:
                    grid[start_x][start_y] = True
                    for direction in directions:
                        new_x = start_x + direction[0]
                        new_y = start_y + direction[1]
                        if  0<=new_x<m and 0<=new_y<n and (not grid[new_x][new_y]) and backtrack(index+1,new_x,new_y):
                            return True
                    grid[start_x][start_y] = False
                return False
          
            for i in range(m):
                for j in range(n):
                    if backtrack(0,i,j):
                        return True
            return False
    

    或许有用的知识点:
    这道题要进行试探和回溯,要使用回溯算法。

    解题思路:
    这道题要检测相邻单元格是否能连成所求单词,需要确定一个起点,一步步试探、回溯,所以要用到回溯算法。套用回溯算法的模板,则回溯函数的三个组成部分分别为:
    1.回溯出口:当回溯的索引值达到单词的最后一个单词时,返回board[start_x][start_y] == word[index]
    的布尔值。
    2.回溯主体:如果board[start_x][start_y] == word[index],对grid添加True标记,将(start_x,start_y)增加direction,如果满足(new_x,new_y)满足问题要求的所有条件,那么进入下一个状态。
    3.状态返回:如果当前状态不满足条件,那么取消对grid的True标记。
    在定义回溯函数前,我们还要定义一个m*n的布尔值二维数组,赋初值为全False,代表这个位置是否已经使用过。

    No.80.删除排序数组中的重复项Ⅱ

    难度:中等
    题目描述:


    在这里插入图片描述

    题解代码(Python3.8)

    class Solution:
        def removeDuplicates(self, nums: List[int]) -> int:
            l = len(nums)
            for i in range(l-3,-1,-1):
                if nums[i] == nums[i+1] == nums[i+2]:
                    nums.pop(i)
                    l -= 1
            return l
    

    或许有用的知识点:
    这道题可以使用双指针法。

    解题思路:
    先记录数组的长度之后倒序判断,如果连续出现三个相同数,弹出这个数,数组长度减一。

    优解代码及分析:
    优解代码(Python3.8)

    class Solution:
        def removeDuplicates(self, nums: List[int]) -> int:
            start, end = 0, 0     
            while end < len(nums):
                if start<2 or nums[end] != nums[start-2]:
                    nums[start] = nums[end];
                    start+=1
                end+=1
            return start
    

    分析:
    这是用双指针法的代码,两个指针索引相差2。

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