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Python小白 Leetcode刷题历程 No.46-N

Python小白 Leetcode刷题历程 No.46-N

作者: _LanXiu | 来源:发表于2020-02-06 16:29 被阅读0次

    Python小白 Leetcode刷题历程 No.46-No.50 全排列、全排列Ⅱ、旋转图像、字母异位词分组、Pow(x,n)

    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!
    ········································································································································································
    题解框架:

        1.题目,难度
        2.题干,题目描述
        3.题解代码(Python3(不是Python,是Python3))
        4.或许有用的知识点(不一定有)
        5.解题思路
        6.优解代码及分析(当我发现有比我写的好很多的代码和思路我就会写在这里)
    

    ········································································································································································

    No.46.全排列

    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 permute(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]:
            def backtrack(path):
                if len(path)==l:
                    res.append(path)
                    return
                for i in range(l):
                    if block[i] == 1:           #判断是否处理过
                        continue
                    block[i]=1
                    backtrack(path+[nums[i]])
                    block[i]=0
    
            l=len(nums) 
            block=[ 0 for i in range(l)]
            res=[]
            backtrack([])
            return res
    

    或许有用的知识点:
    这道题要用到回溯算法。

    解题思路:
    套用回溯算法的模板
    1.回溯出口:
    ‘当前结果path的长度==列表的长度’时即为一个有效结果。
    2.回溯主体:
    先将回溯的范围和答案更新,之后进行剪枝剪枝条件为:该元素已使用过。(剪枝的题最好画画图,就会很容易理解)。
    3.状态返回。

    No.47.全排列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 permuteUnique(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]:
            def backtrack(path):
                if len(path)==l:
                    res.append(path)
                    return
                for i in range(l):
                    if block[i] == 1:           #判断是否处理过
                        continue
                    if i>0 and nums[i] == nums[i-1] and block[i-1]==1:      #剪枝
                        continue
                    block[i]=1
                    backtrack(path+[nums[i]])
                    block[i]=0
            l=len(nums)
            nums.sort()
            res=[]
            block=[ 0 for i in range(l) ]
            backtrack([])
            return res
    

    或许有用的知识点:
    如果涉及考虑重复元素,或者大小比较的情况,对列表排序是一个不错的选择,将重复的都放在一起,便于找到重复元素和剪枝。

    解题思路:
    这道题要考虑重复元素,我们不妨先把列表排序。
    套用回溯算法的模板
    1.回溯出口:
    当前结果path的长度==列表的长度时即为一个有效结果。
    2.回溯主体:
    先将回溯的范围和答案更新,之后进行剪枝剪枝条件为:该元素已使用过,或者当前元素和上一个一样且前一个元素被使用过,我们要剪枝。剪枝的图像在优解代码与分析中。(剪枝的题最好画画图,就会很容易理解)。
    3.状态返回。

    优解代码及分析:
    优解代码(Python3.8)

    class Solution:
        def permuteUnique(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]:
            def backtrack(path):
                if len(path)==l:
                    res.append(path)
                    return
                for i in range(l):
                    if block[i] == 1:           
                        continue
                    if i>0 and nums[i] == nums[i-1] and block[i-1]==1:   #这是与题解代码唯一不同的地方   
                        continue
                    block[i]=1
                    backtrack(path+[nums[i]])
                    block[i]=0
            l=len(nums)
            nums.sort()
            res=[]
            block=[ 0 for i in range(l) ]
            backtrack([])
            return res
    

    分析:
    只分析与题解代码的不同之处。
    在考虑重复及剪枝条件的时候,我们考虑的是:当当前元素和前一个元素值相同(此处隐含这个元素的index>0),并且前一个元素被使用过,我们要剪枝;但实际,如果条件设为:当当前元素和前一个元素值相同(此处隐含这个元素的index>0),并且前一个元素还没有被使用过的时候,我们要剪枝效率会更高。
    回溯的图真的是天助,一定要自己画图理解,画图能很好理解递归过程:

    1. if i > 0 and nums[i] == nums[i-1] and check[i-1] == 1
      灰色为剪枝部分,蓝色为答案部分:


      在这里插入图片描述
    2. if i > 0 and nums[i] == nums[i-1] and check[i-1] == 0
      灰色为剪枝部分,蓝色为答案部分:


      在这里插入图片描述

      能够明显发现第2种能够提前剪枝,减少计算步骤和搜索次数,并且第2种选择了重复元素的第一个,而第1种选择了重复元素的最后一个,虽然答案都相同,我们成年人当然是要选效率更高一些的那一种对吧~

    No.48.旋转图像

    难度:中等
    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 rotate(self, matrix: List[List[int]]) -> None:
            l=len(matrix)
            for i in range(l//2):
                for j in range(i,l-i-1):
                    matrix[i][j],matrix[j][l-i-1],matrix[l-i-1][l-j-1],matrix[l-j-1][i] = \
                    matrix[l-j-1][i],matrix[i][j],matrix[j][l-i-1],matrix[l-i-1][l-j-1]   
    

    或许有用的知识点:
    可以了解一下Python中的reverse()函数和reversed(),一般用于反转python中大多类型的数据,下面是这两个函数的一些介绍:

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    解题思路:
    图像旋转,实际上是这四个位置上的数对应旋转。
    因此,需要找到这四个位置索引的相互关系:
    matrix[i][j]→matrix[j][n−i−1]→matrix[n−i−1][n−j−1]→matrix[n−j−1][i]
    注意两个边界条件:
    行只需遍历一半 ,[0,n//2),列需要在[i,n−i−1)内。
    复杂度分析
    时间复杂度:O(n2)
    空间复杂度:O(1)

    优解代码及分析:
    优解代码(Python3.8)

    class Solution:
        def rotate(self, matrix: List[List[int]]) -> None:
            l=len(matrix)
            for i in range(l):
                for j in range(i,l):
                    matrix[i][j],matrix[j][i]=matrix[j][i],matrix[i][j]
            for i in range(l):
                matrix[i].reverse()
    

    分析:
    其实复杂度并没有降低,就是运用了矩阵转置的特性,比较好想。


    在这里插入图片描述

    No.49.字母异位词分组

    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 groupAnagrams(self, strs: List[str]) -> List[List[str]]:
            from collections import defaultdict
            dic_find=defaultdict(list)
            for s in strs:
                dic_find[''.join(sorted(s))].append(s)
            return list(dic_find.values())
    

    或许有用的知识点:
    在dict中,由键依次取值比较简单 value=dic[key],而由值依次取键则需要key=list (dic.keys()) [list (dic.values()).index (val)]。本题中我们一次性取出所有值,则需要keys=dic.values()。
    这道题需要用到defaultdict函数,Python中想预定义一个字典,且该字典之后要录入一些未定义的键时,要用defaultdict(list)预定义一个空字典(直接用dict定义会出现KeyError)。
    使用defaultdict函数要引用collections库:即from collections import defaultdict。
    以下是defaultdict函数的官方介绍:

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    解题思路:
    以排序后的单词为 key,将所有字符串分组存入预定义字典,之后通过key输出字典的values即可。

    No.50.Pow(x,n)

    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 myPow(self, x: float, n: int) -> float:
            def reverse_search(x,n):
                if n<1:
                    return 1
                count,sum = 1,x
                while count*2 <=n:
                    count += count
                    sum *=sum
                return reverse_search(x,n-count)*sum
    
            res = reverse_search(abs(x),abs(n))
            res = -res if x<0 and n%2!=0 else res
            res = 1/res if n<0 else res
            return res
    

    或许有用的知识点:
    这道题要使用逆向二分算法。
    二分算法是将问题不断地分成2份去求解,而逆向的二分算法就是把结果不断地扩大2倍以逼近要求值。

    解题思路:
    这道题如果累乘的话复杂度为O(n),通常情况这种方法是不符合时间要求的,我们需要使用复杂度更低的方法。我们定义一个逆向二分的函数,只需要一边记录x累乘的结果,一边记录累乘的次数,当累乘次数的两倍大于n时,n减去此次的累乘次数,再对剩余的幂次进行递归,将每次递归的累乘结果都累乘,作为返回。最后,再考虑符号问题。

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