题目977.有序数组的平方
1. 最直白的想法:所有元素平方之后用快排排个序,时间复杂度是O(n+nlogn),快排的时间复杂度后面要复习!
2. 双指针解法(时间复杂度为O(n))
class Solution:
def sortedSquares(self, nums: List[int]) -> List[int]:
k = len(nums) - 1
i, j = 0, len(nums) - 1
res = [0] * len(nums) #这里为什么要提前初始化一个数组,是因为在原数组上进行元素的平方会改变进入计算的元素,也就是说,有可能这个元素是已经被平方之后才拿来进行比较大小。题外话,也可使用float('inf') 来定义一个无穷大的浮点数作为安全的初试阈值或比较值
while (i <= j):
if nums[i]**2 > nums[j]**2:
res[k] = nums[i]**2
i = i + 1
else:
res[k] = nums[j]**2
j = j - 1
k -= 1
return res
题目209.长度最小的子数组
class Solution:
def minSubArrayLen(self, target: int, nums: List[int]) -> int:
left = 0
right = 0
l = len(nums)
cur_sum = 0
min_len=float('inf')
while right < l:
cur_sum += nums[right]
while cur_sum >= target: #如果当前窗口的值大于target了,窗口就要缩小
min_len=min(min_len, right-left+1)
cur_sum -= nums[left]
left += 1
right += 1
return min_len if min_len != float('inf') else 0
时间复杂度:不是O(n^2),不要以为for里放一个while就以为是O(n^2), 主要是看每一个元素被操作的次数,每个元素在滑动窗后进来操作一次,出去操作一次,每个元素都是被操作两次,所以时间复杂度是 2 × n 也就是O(n)。
59.螺旋矩阵II
class Solution:
def generateMatrix(self, n: int) -> List[List[int]]:
nums = [[0] * n for i in range(n)]
loop = n //2
mid = n // 2
startx = 0
starty = 0
offset = 1
count = 1
while offset <= loop:
for i in range(starty, n-offset):
nums[startx][i] = count
count += 1
for i in range(startx, n-offset):
nums[i][n-offset] = count
count += 1
for i in range(n-offset, starty,-1):
nums[n-offset][i] = count
count += 1
for i in range(n-offset, startx,-1):
nums[i][starty] = count
count += 1
startx+=1
starty+=1
offset+=1
if n % 2 != 0 : # n为奇数时,填充中心点
nums[mid][mid] = count
return nums
# 本题重点:startx、starty、offset三个变量同时更新,可以实现循环不变量(即每一条边的处理规则或者说边界一致)
明天补上数组专题的总结!!!
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