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剑指offer-python版(下)

剑指offer-python版(下)

作者: 生信师姐 | 来源:发表于2020-07-20 08:53 被阅读0次

    31.从1到n的整数中1出现的个数

    比如,1-13中,1出现6次,分别是1,10,11,12,13。

    class Solution:
        def NumberOf1Between1AndN_Solution(self, n):
            count = 0
            for i in range(1,n+1):
                j = i
                while j > 0:
                    if j%10 == 1:
                        count += 1
                    j = j/10
            return count
    

    32.把数组排成最小的数

    输入一个正整数数组,把数组里所有数字拼接起来排成一个数,打印能拼接出的所有数字中最小的一个。例如输入数组{3,32,321},则打印出这三个数字能排成的最小数字为321323。

    思路: 根据题目的要求,两个数字m和n能拼接称数字mn和nm。如果mn<nm,也就是m应该拍在n的前面,我们定义此时m小于n;反之,如果nm<mn,我们定义n小于m。如果mn=nm,m等于n。

    class Solution:
        def PrintMinNumber(self, numbers):
            if not len(numbers):
                return ""
            arr = [str(x) for x in numbers]
            arr.sort(lambda x,y:cmp(x+y,y+x))
            return int("".join(arr))
    

    33.丑数

    把只包含质因子2、3和5的数称作丑数。例如6、8都是丑数,但14不是,因为它包含质因子7。 习惯上我们把1当做是第一个丑数。求按从小到大的顺序的第N个丑数。

    思路:动态规划的解法,首先确保数组里的已有的丑数是排好序的,同时要维护三个索引。

    代码:

    class Solution:
        def GetUglyNumber_Solution(self, index):
            if index<=0:
                return 0
            res = [1]
            a, b, c = 0
            while(len(res) < index):
                nextMin = min(res[a] * 2,res[b] * 3,res[c] * 5)
                res.append(nextMin)
                while res[a] * 2 <= nextMin:
                    a += 1
                while res[b] * 3 <= nextMin:
                    b += 1
                while res[c] * 5 <= nextMin:
                    c += 1
            return res[-1]
    

    34.第一个只出现一次的字符

    在一个字符串(0<=字符串长度<=10000,全部由字母组成)中找到第一个只出现一次的字符,并返回它的位置, 如果没有则返回 -1(需要区分大小写)。

    思路:创建哈希表,下标为ACII值,值为出现次数。

    代码

    class Solution:
        def FirstNotRepeatingChar(self, s):
            #建立哈希表,有256个字符,于是创建一个长度为256的列表
            ls=[0]*256
            #遍历字符串,下标为ASCII值,值为次数
            for i in s:
                ls[ord(i)]+=1   #ord()函数以一个字符作为参数,返回对应的ASCII数值
            for j in s:
                if ls[ord(j)]==1:
                    return s.index(j)
                    break
            return -1
    

    35.数组中的逆序对

    在数组中的两个数字,如果前面一个数字大于后面的数字,则这两个数字组成一个逆序对。输入一个数组,求出这个数组中的逆序对的总数P。并将P对1000000007取模的结果输出。 即输出P%1000000007

    #使用归并排序的思路求解
    class Solution:
        def InversePairs(self, data):
            if len(data) > 1:
                mid = len(data) / 2
                left_half = data[:mid]
                right_half = data[mid:]
                left_count = self.InversePairs(left_half)%1000000007
                right_count = self.InversePairs(right_half)%1000000007
                i,j,k,count = len(left_half)-1,len(right_half)-1,len(data)-1,0
                while i >= 0 and j >= 0:
                    if left_half[i] < right_half[j]:
                        data[k] = right_half[j]
                        j = j - 1
                        k = k - 1
                    else:
                        data[k] = left_half[i]
                        count += (j+1)
                        i = i - 1
                        k = k - 1
                while i >= 0:
                    data[k] = left_half[i]
                    k = k - 1
                    i = i - 1
                while j>=0:
                    data[k] = right_half[j]
                    k = k - 1
                    j = j - 1
                return (count + left_count + right_count)%1000000007
            else:
                return 0
    

    36.两个链表的第一个公共结点

    (leetcode160) 编写一个程序,找到两个单链表相交的起始节点。

    如下面的两个链表

    image

    在节点 c1 开始相交。

    注意:

    • 如果两个链表没有交点,返回 null.
    • 在返回结果后,两个链表仍须保持原有的结构。
    • 可假定整个链表结构中没有循环。
    • 程序尽量满足 O(n) 时间复杂度,且仅用 O(1) 内存。

    分析

    设置两个指针,一个从headA开始遍历,遍历完headA再遍历headB,另一个从headB开始遍历,遍历完headB再遍历headA,如果有交点,两个指针会同时遍历到交点处。

    代码

    class Solution(object):
        def getIntersectionNode(self, headA, headB):
            p1 = headA
            p2 = headB
            while p1 != p2:
                if p1 == None:
                    p1 = headB
                else:
                    p1 = p1.next
                if p2 == None:
                    p2 = headA
                else:
                    p2 = p2.next
            return p2
    

    37.统计一个数字在排序数组中的出现的次数

    思路:考虑数组为空的情况,直接返回0;用二分查找法,找到i和j的位置。

    class Solution:
        def GetNumberOfK(self, data, k):
            if len(data) == 0:
                return 0
            i = 0
            j = len(data) - 1
            while i < j and data[i] != data[j]:
                if data[i] < k:
                    i += 1
                if data[j] > k:
                    j -= 1
            if data[i] != k: 
                return 0
            return j-i+1
    

    38.二叉树的深度

    (同leetcode104)输入一棵二叉树,求该树的深度。从根结点到叶结点依次经过的结点(含根、叶结点)形成树的一条路径,最长路径的长度为树的深度。

    示例:
    给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7]

        3
       / \
      9  20
        /  \
       15   7
    

    返回它的最大深度 3 。

    思路

    递归的方法,比较左边路径和右边路径哪边最长,选择最长的一边路径,加上root结点本身的长度。

    代码

    class Solution(object):
        def maxDepth(self, root):
            if root is None:
                return 0
            else:
                return max(self.maxDepth(root.left),self.maxDepth(root.right))+1
    

    39.平衡二叉树

    (同leetcode110)输入一个二叉树,判断是否是平衡二叉树。

    平衡二叉树:一个二叉树每个节点 的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1。

    示例 :

    给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7]

        3
       / \
      9  20
        /  \
       15   7
    

    返回 true

    思路

    利用104题中判断二叉树最大深度的函数,左子树和右子树的深度差小于等于1即为平衡二叉树。

    代码

    class Solution(object):
        def isBalanced(self, root):
            if root == None:
                return True
            elif abs(self.height(root.left)-self.height(root.right))>1:
                return False
            else:
                return self.isBalanced(root.left) and self.isBalanced(root.right)
    
        def height(self,root):
            if root == None:
                return 0
            else:
                return max(self.height(root.left),self.height(root.right))+ 1
    

    40.数组中只出现一次的数字

    一个整型数组里除了两个数字之外,其他的数字都出现了两次。请写程序找出这两个只出现一次的数字。

    思路:如果数组中只有一个数字出现了一次,对数组所有数求一次异或,两个相同的数的异或是0。
    那么如果数组中有两个数出现了一次,其他出现了两次,将这数组分成两个子数组,这两个数字分别出现在这两个子数组中,那么就转换成了前面所说的求异或的问题。那么怎么分呢,这里的思路是根据要求的这两个数的异或之后最右边不为1的这一位进行划分的。

    代码

    class Solution:
        # 返回[a,b] 其中ab是出现一次的两个数字
        def FindNumsAppearOnce(self, array):
            res = 0
            for i in array:
                res ^= i
            splitBit = 1
            while splitBit & res == 0:
                splitBit = splitBit << 1
            res1 = 0
            res2 = 0
            for i in array:
                if i & splitBit == 0:
                    res1 ^= i
                else:
                    res2 ^= i
            return [res1,res2]
    

    41.和为S的连续正数序列

    输出所有和为S的连续正数序列。序列内按照从小至大的顺序,序列间按照开始数字从小到大的顺序。

    思路:维护两个指针,一个指针指向这个连续正数序列的开始,一个指向连续正数序列的结束,判断当前的序列和与目标的关系,不断更新这两个指针的位置。

    代码:

    class Solution:
        def FindContinuousSequence(self, tsum):
            res = []
            i = 1
            j = 2
            curSum = i + j
            while i <= tsum/2:
                if curSum == tsum:
                    res.append(range(i,j+1))
                    j = j + 1
                    curSum += j
                elif curSum > tsum:
                    curSum -= i
                    i += 1
                else:
                    j += 1
                    curSum += j
            return res
    

    42.和为S的两个数字

    输入一个递增排序的数组和一个数字S,在数组中查找两个数,使得他们的和正好是S,如果有多对数字的和等于S,输出两个数的乘积最小的。

    思路:由于是排好序的数组,因此对于和相等的两个数来说,相互之间的差别越大,那么乘积越小,因此我们使用两个指针,一个从前往后遍历,另一个从后往前遍历数组即可。

    代码:

    class Solution:
        def FindNumbersWithSum(self, array, tsum):
            if len(array)<2:
                return []
            i = 0
            j = len(array)-1
            while i < j:
                if array[i]+array[j] > tsum:
                    j -= 1
                elif array[i]+array[j] < tsum:
                    i += 1
                else:
                    return [array[i],array[j]]
            return []
    

    43.左旋转字符串

    对于一个给定的字符序列S,请你把其循环左移K位后的序列输出。例如,字符序列S=”abcXYZdef”,要求输出循环左移3位后的结果,即“XYZdefabc”。

    思路:分割法。

    class Solution:
        def LeftRotateString(self, s, n):
            m = len(s)
            res1 = s[n:m]
            res2 = s[0:n]
            res = res1+res2
            return res
    

    44.翻转单词顺序列

    例如,“student. a am I”翻转为“I am a student.”。

    思路:按空格切分为数组,依次入栈,再出栈(用空格连接)

    class Solution:
        def ReverseSentence(self, s):
            if s is None or len(s) == 0:
                return s
            stack = []
            for i in s.split(' '): #split()通过指定分隔符对字符串进行切片
                stack.append(i)
            res = ""
            while len(stack) > 0:
                res += stack.pop() + " "
            res = res[:-1]
            return res
    

    45.扑克牌顺子

    一副扑克牌,里面有2个大王,2个小王,从中随机抽出5张牌,如果牌能组成顺子就输出true,否则就输出false。为了方便起见,大小王是0,大小王可以当作任何数字。

    思路:

    1、将数组排序 ;2、统计数组中0的个数,即判断大小王的个数;3、统计数组中相邻数字之间的空缺总数,如果空缺数小于等于大小王的个数,可以组成顺子,否则不行。如果数组中出现了对子,那么一定是不可以组成顺子的。

    代码:

    class Solution:
        def IsContinuous(self, numbers):
            if not numbers:
                return False
            numbers.sort()
            zeros = 0
            while numbers[zeros]==0:
                zeros = zeros + 1
            for i in range(zeros,len(numbers)-1):
                if numbers[i+1] == numbers[i] or (numbers[i+1] - numbers[i] - 1) > zeros:
                    return False
                else:
                    zeros -= (numbers[i+1]-numbers[i]-1)
            return True
    

    46.孩子们的游戏(圆圈中最后剩下的数)

    游戏是这样的:首先,让小朋友们围成一个大圈。然后,他随机指定一个数m,让编号为0的小朋友开始报数。每次喊到m-1的那个小朋友要出列,不再回到圈中,从他的下一个小朋友开始,继续0...m-1报数....这样下去....直到剩下最后一个小朋友获胜,获胜的小朋友编号多少?(注:小朋友的编号是从0到n-1)

    class Solution:
        def LastRemaining_Solution(self, n, m):
            if not n and not m :
                return -1
            res = range(n)
            i = 0
            while len(res)>1:
                i = (m+i-1)%len(res)
                res.pop(i)
            return res[0]
    

    47.求1+2+3+...+n

    求1+2+3+...+n,要求不能使用乘除法、for、while、if、else、switch、case等关键字及条件判断语句(A?B:C)。

    思路:将加法问题转化为递归进行求解即可。

    代码:

    class Solution:
        def __init__(self):
            self.sum = 0
        def Sum_Solution(self, n):
            if n<=0:
                return 0
            self.getSum(n)
            return self.sum
        def getSum(self,n):
            self.sum+=n
            n = n - 1
            return n>0 and self.getSum(n)
    

    48.不用加减乘除做加法

    写一个函数,求两个整数之和,要求在函数体内不得使用+、-、*、/四则运算符号。

    思路:

    对数字做运算,除了加减乘除外,还有位运算,位运算是针对二进制的,二进制的运算有“三步走”策略:

    例如5的二进制是101,17的二进制10001。
    第一步:各位相加但不计进位,得到的结果是10100。
    第二步:计算进位值,只在最后一位相加时产生一个进位,结果是二进制10。
    第三步:把前两步的结果相加,得到的结果是10110。转换成十进制正好是22。

    接着把二进制的加法用位运算替代:
    (1)不考虑进位对每一位相加,0加0、1加1的结果都是0,1加0、0加1的结果都是1。这和异或运算相同。(2)考虑进位,只有1加1的时候产生进位。 位与运算只有两个数都是1的时候结果为1。考虑成两个数都做位与运算,然后向左移一位。(3)相加的过程依然重复前面两步,直到不产生进位为止。

    #当一个正数和一个负数相加时,陷入死循环
    class Solution:
        def Add(self, num1, num2):
            while num2!=0:
                sum = num1^num2
                carry = (num1&num2)<<1
                num1 = sum
                num2 = carry
            return num1
    

    当一个正数和一个负数相加时,陷入死循环。实际上,在进行负数的按位加法时,有可能发生在最高位还要向前进一位的情形,正常来说,这种进位因为超出了一个int可以表示的最大位数,应该舍去才能得到正确的结果。因此,对于Java,c,c++这样写是正确的。而对于Python,却有点不同。

    在早期版本中如Python2.7中,整数的有int和long两个类型。int类型是一个固定位数的数;long则是一个理论上可以存储无限大数的数据类型。当数大到可能溢出时,为了避免溢出,python会把int转化为long。而Python3.x之后整数只有一个可以放任意大数的int了。可是无论哪种,都是采用了特殊的方法实现了不会溢出的大整数。 所以会使程序无限的算下去,这也是Python效率低的一个原因。(python2和python3都有这个问题。)
    已经知道了右移过程中大整数的自动转化,导致变不成0,那么只需要在移动的过程中加一下判断就行了,把craay的值和0xFFFFFFFF做一下比较就可以了,具体代码如下所示。

    class Solution:
        def Add(self, num1, num2):
            while num2:
                sum = num1 ^ num2
                carry = 0xFFFFFFFF&(num1 & num2)<<1
                carry = -(~(carry - 1) & 0xFFFFFFFF) if carry > 0x7FFFFFFF else carry
                num1 = sum
                num2 = carry
            return num1
    

    49.把字符串转换成整数

    将一个字符串转换成一个整数(实现Integer.valueOf(string)的功能,但是string不符合数字要求时返回0),要求不能使用字符串转换整数的库函数。 数值为0或者字符串不是一个合法的数值则返回0。

    输入描述:

    输入一个字符串,包括数字字母符号,可以为空
    

    输出描述:

    如果是合法的数值表达则返回该数字,否则返回0
    

    示例1:

    输入:+2147483647 ,输出:2147483647;输入:1a33,输出:0。
    

    代码:

    class Solution:
        def StrToInt(self, str):
            str = str.strip()
            if not str:
                return 0
            number, flag = 0, 1
            #符号位的判断是否有正负号
            if str[0] == '-':
                str = str[1:]
                flag = -1
            elif str[0] == '+':
                str = str[1:]
            #遍历除+,-以外的所有字符,如果遇到非数字,则直接返回0
            for c in str:
                if c >= '0' and c <= '9':
                    number = 10*number + int(c)
                else:
                    return 0
            number = flag * number
            return number
    

    50.数组中重复的数字

    在一个长度为n的数组里的所有数字都在0到n-1的范围内。 数组中某些数字是重复的,但不知道有几个数字是重复的。也不知道每个数字重复几次。请找出数组中任意一个重复的数字。 例如,如果输入长度为7的数组{2,3,1,0,2,5,3},那么对应的输出是第一个重复的数字2。

    思路:一个简单的方法是先排序再查找,时间复杂度是O(nlogn)。还可以用哈希表来解决,遍历每个数字,每扫描到一个数字可以用O(1)的时间来判断哈希表中是否包含了这个数字,如果没有包含,则加到哈希表,如果包含了,就找到了一个重复的数字。时间复杂度O(n)。

    我们注意到数组中的数字都在0~n-1范围内,如果这个数组中没有重复的数字,那么当数组排序后数字i在下标i的位置,由于数组中有重复的数字,有些位置可能存在多个数字,同时有些位置可能没有数字。遍历数组,当扫描到下标为i 的数字m时,首先看这个数字是否等于i,如果是,继续扫描,如果不是,拿它和第m个数字进行比较。如果它和第m个数字相等,就找到了一个重复的数字,如果不相等,就交换两个数字。继续比较。

    class Solution:
        # 这里要特别注意~找到任意重复的一个值并赋值到duplication[0]
        # 函数返回True/False
        def duplicate(self, numbers, duplication):
            for i in range(len(numbers)):
                while numbers[i] != i:
                    m = numbers[i]
                    if numbers[m] == numbers[i]:
                        duplication[0] = m
                        return True
                    else:
                        numbers[i] = numbers[m]
                        numbers[m] = m
            return False
    

    51.构建乘积数组

    给定一个数组A[0,1,...,n-1],请构建一个数组B[0,1,...,n-1],其中B中的元素B[i]=A[0]A[1]...A[i-1]A[i+1]...A[n-1]。不能使用除法。

    思路:如果没有不能使用除法的限制,可以直接用累乘的结果除以A[i]。由于题目有限制,一种直观的解法是连乘n-1个数字,但时间复杂度是O(n^2)。可以把B[i]=A[0]A[1]...A[i-1]A[i+1]...A[n-1]分成A[0]A[1]...A[i-1]和A[i+1]...*A[n-1]两部分的乘积。

    class Solution:
        def multiply(self, A):
            C,D = [],[]
            for i in range(len(A)):
                if i == 0:
                    C.append(1)
                else:
                    C.append(C[i-1]*A[i-1])
            for i in range(len(A)):
                if i == 0:
                    D.append(1)
                else:
                    D.append(D[i-1]*A[len(A)-i])
            D = D[::-1]
            B = []
            for i in range(len(A)):
                B.append(C[i]*D[i])
            return B
    

    52.正则表达式匹配

    请实现一个函数用来匹配包括'.'和''的正则表达式。模式中的字符'.'表示任意一个字符,而''表示它前面的字符可以出现任意次(包含0次)。 在本题中,匹配是指字符串的所有字符匹配整个模式。例如,字符串"aaa"与模式"a.a"和"abaca"匹配,但是与"aa.a"和"ab*a"均不匹配。

    思路:如果 s和pattern都为空,匹配成功。

    当模式中的第二个字符不是*时:(1)如果字符串第一个字符和模式中的第一个字符相匹配,那么字符串和模式都后移一个字符,然后匹配剩余的;(2)如果字符串第一个字符和模式中的第一个字符相不匹配,直接返回false。

    而当模式中的第二个字符是*时:(1)模式后移2字符,相当于x*被忽略;(2)字符串后移1字符,模式后移2字符。

    代码

    class Solution:
        # s, pattern都是字符串
        def match(self, s, pattern):
            if s == pattern:
                return True
            if len(pattern)>1 and pattern[1] == '*':
                if s and (s[0]==pattern[0] or pattern[0] == '.'):
                    return self.match(s,pattern[2:]) or self.match(s[1:],pattern)
                else:
                    return self.match(s,pattern[2:])
            elif s and pattern and (s[0] == pattern[0] or pattern[0]=='.'):
                return self.match(s[1:],pattern[1:])
            return False
    

    53.表示数值的字符串

    请实现一个函数用来判断字符串是否表示数值(包括整数和小数)。例如,字符串"+100","5e2","-123","3.1416"和"-1E-16"都表示数值。 但是"12e","1a3.14","1.2.3","+-5"和"12e+4.3"都不是。

    思路:数字的格式可以用A[.[B]][E|eC]或者.B[E|eC]表示,其中A和C都是整数(可以有符号也可以没有),B是一个无符号数。

    如果遍历到e或E,那么之前不能有e或E,并且e或E不能在末尾;

    如果遍历到小数点,那么之前不能有小数点,并且之前不能有e或E;

    如果遍历到正负号,那么如果之前有正负号,只能够出现在e或E的后面,如果之前没符号,那么符号只能出现在第一位,或者出现在e或E的后面;

    如果遍历到不是上面所有的符号和0~9,返回False。

    代码:

    class Solution:
        # s字符串
        def isNumeric(self, s):
            hasE = False
            hasDot = False
            hasSign = False
            for i in range(len(s)):
                if s[i] == 'e' or s[i] == 'E':
                    if hasE or i == len(s) - 1:
                        return False
                    hasE = True
                elif s[i] == '.':
                    if hasDot or hasE:
                        return False
                    hasDot = True
                elif s[i] == '+' or s[i] == '-':
                    if hasSign and s[i - 1] != 'e' and s[i - 1] != 'E':
                        return False
                    if not hasSign:
                        if i != 0 and s[i - 1] != 'e' and s[i - 1] != 'E':
                            return False
                    hasSign = True
                else:
                    if s[i] < '0' or s[i] > '9':
                        return False
            return True
    

    54.字符流中第一个不重复的字符

    请实现一个函数用来找出字符流中第一个只出现一次的字符。例如,当从字符流中只读出前两个字符"go"时,第一个只出现一次的字符是"g"。当从该字符流中读出前六个字符“google"时,第一个只出现一次的字符是"l"。

    如果当前字符流没有存在出现一次的字符,返回#字符。
    

    思路:用一个字典保存下出现过的字符,以及字符出现的次数。

    除保存出现的字符之外,我们用一个字符数组保存出现过程字符顺序,如果不保存插入的char的话,我们可以遍历ascii码中的字符。

    代码:

    class Solution:
        # 返回对应char
        def __init__(self):
            self.s=''
            self.dict1={}
        def FirstAppearingOnce(self):
            for i in self.s:
                if self.dict1[i]==1:
                    return i
            return '#'
        def Insert(self, char):
            self.s=self.s+char
            if char in self.dict1:
                self.dict1[char]=self.dict1[char]+1
            else:
                self.dict1[char]=1
    

    55.链表中环的入口节点

    给一个链表,若其中包含环,请找出该链表的环的入口结点,否则,输出null。

    思路:快慢指针,快指针一次走两步,慢指针一次走一步。如果链表中存在环,且环中假设有n个节点,那么当两个指针相遇时,快的指针刚好比慢的指针多走了环中节点的个数,即n步。从另一个角度想,快的指针比慢的指针多走了慢的指针走过的步数,也是n步。相遇后,快指针再从头开始走,快慢指针再次相遇时,所指位置就是入口。

    代码:

    # class ListNode:
    #     def __init__(self, x):
    #         self.val = x
    #         self.next = None
    class Solution:
        def EntryNodeOfLoop(self, pHead):
            if pHead==None or pHead.next==None or pHead.next.next==None:
                return None
            low=pHead.next
            fast=pHead.next.next
            while low!=fast:
                if fast.next==None or fast.next.next==None:
                    return None
                low=low.next
                fast=fast.next.next
            fast=pHead
            while low!=fast:
                low=low.next
                fast=fast.next
            return fast
    

    56.删除链表中重复的结点

    在一个排序的链表中,存在重复的结点,请删除该链表中重复的结点,重复的结点不保留,返回链表头指针。 例如,链表1->2->3->3->4->4->5 处理后为 1->2->5。(leetcode82)

    思路

    1.设置一个虚拟头结点,设置两个指针,pre指向虚拟头结点,cur指向头结点。

    image

    2.判断下一个节点的值和cur的值是否相等,若相等cur后移,直到下个节点的值和cur的值不同。

    image

    3.此时执行pre.next= cur.next。

    image

    4.继续走直到结尾.

    image

    代码

    # Definition for singly-linked list.
    # class ListNode(object):
    #     def __init__(self, x):
    #         self.val = x
    #         self.next = None
    class Solution(object):
        def deleteDuplicates(self, head):
            dummy = ListNode(-1)
            dummy.next = head
            pre = dummy
            cur = head
            while cur:
                while cur.next and cur.val == cur.next.val:
                    cur = cur.next
                if pre.next == cur:
                    pre = pre.next
                else:
                    pre.next = cur.next
                cur = cur.next
            return dummy.next
    

    57.二叉树的下一个结点

    给定一个二叉树和其中的一个结点,请找出中序遍历顺序的下一个结点并且返回。注意,树中的结点不仅包含左右子结点,同时包含指向父结点的指针。

    思路:如下图所示,二叉树的中序遍历序列是{d,b,h,e,i,a,f,c,g}。

    image

    1、如果该节点有右子树,那么它的下一个节点就是它的右子树的最左侧子节点;

    2、如果该节点没有右子树且是父节点的左子树,那么下一节点就是父节点;

    3、如果该节点没有右子树且是父节点的右子树,比如i节点,那么我们往上找父节点,找到一个节点满足: 它是它的父节点的左子树的节点。

    代码:

    # class TreeLinkNode:
    #     def __init__(self, x):
    #         self.val = x
    #         self.left = None
    #         self.right = None
    #         self.next = None
    class Solution:
        def GetNext(self, pNode):
            if not pNode:
                return None
            if pNode.right:
                res = pNode.right
                while res.left:
                    res = res.left
                return res
            while pNode.next:
                tmp = pNode.next
                if tmp.left == pNode:
                    return tmp
                pNode = tmp
            return None
    

    58.对称的二叉树

    请实现一个函数,用来判断一颗二叉树是不是对称的。注意,如果一个二叉树同此二叉树的镜像是同样的,定义其为对称的。(leetcode101题)

    例如,二叉树 [1,2,2,3,4,4,3] 是对称的。

        1
       / \
      2   2
     / \ / \
    3  4 4  3
    

    思路

    递归的思想,首先判断头结点是否为空。然后将根节点的左右两个节点假设成两个独立的树,如果左右两个树都为空,返回True。然后看左子树的左结点和右子树的右结点、左子树的右结点和右子树的左结点是否相同,都相同返回True.

    代码

    class Solution:
        def isSymmetrical(self, pRoot):
            if pRoot is None:
                return True
            return self.isSymmetricTree(pRoot.left,pRoot.right)
        def isSymmetricTree(self,left,right):
            if left is None and right is None:
                return True
            if left is None or right is None or left.val != right.val:
                return False
            return self.isSymmetricTree(left.left,right.right) and self.isSymmetricTree(left.right,right.left)
    

    59.把二叉树打印成多行

    从上到下按层打印二叉树,同一层结点从左至右输出。每一层输出一行。(leetcode102题)

    给定二叉树: [3,9,20,null,null,15,7],

        3
       / \
      9  20
        /  \
       15   7
    

    返回其层次遍历结果:

    [
      [3],
      [9,20],
      [15,7]
    ]
    

    思路

    用队列实现,root为空,返回空;队列不为空,记下此时队列中的节点个数temp,temp个节点出队列的同时,记录节点值,并把节点的左右子节点加入队列中。

    代码

    # class TreeNode:
    #     def __init__(self, x):
    #         self.val = x
    #         self.left = None
    #         self.right = None
    class Solution:
        def Print(self, pRoot):
            queue = [pRoot]
            res = []
            if not pRoot:
                return []
            while queue:
                templist = []
                templen = len(queue)
                for i in range(templen):
                    temp = queue.pop(0)
                    templist.append(temp.val)
                    if temp.left:
                        queue.append(temp.left)
                    if temp.right:
                        queue.append(temp.right)
                res.append(templist)
            return res
    

    60.按之字形顺序打印二叉树

    请实现一个函数按照之字形打印二叉树,即第一行按照从左到右的顺序打印,第二层按照从右至左的顺序打印,第三行按照从左到右的顺序打印,其他行以此类推。

    例如:
    给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7],

        3
       / \
      9  20
        /  \
       15   7
    

    返回锯齿形层次遍历如下:

    [
      [3],
      [20,9],
      [15,7]
    ]
    

    思路

    在上一题的基础上,加上flag标志判断,若flag为负表示偶数行,从右往左遍历。

    代码

    class Solution:
        def Print(self, pRoot):
            queue = [pRoot]
            res = []
            flag = 1  #判断flag是否为负,如果为负表示偶数行,从右往左遍历
            if not pRoot:
                return []
            while queue:
                templist = []
                templen = len(queue)
                for i in range(templen):
                    temp = queue.pop(0)
                    templist.append(temp.val)
                    if temp.left:
                        queue.append(temp.left)
                    if temp.right:
                        queue.append(temp.right)
                if flag == -1:
                    templist = templist[::-1]     #反转
                res.append(templist)
                flag *= -1
            return res
    

    61.二叉搜索树的第K个节点

    给定一棵二叉搜索树,请找出其中的第k小的结点。例如,(5,3,7,2,4,6,8)中,按结点数值大小顺序第三小结点的值为4。

    image

    思路:如果是按中序遍历二叉搜索树的话,遍历的结果是递增排序的。所以只需要中序遍历就很容易找到第K个节点。

    class Solution:
        def __init__(self):
            self.my_list = []  # 用于保存中序遍历的序列的结点
        def in_order(self, pRoot):  # 中序遍历二叉树,并把结果保存到my_list中
            if not pRoot:
                return None
            if pRoot.left:
                self.in_order(pRoot.left)
            self.my_list.append(pRoot)
            if pRoot.right:
                self.in_order(pRoot.right)
        def KthNode(self, pRoot, k):
            self.in_order(pRoot)
            if k <= 0 or k > len(self.my_list):  # 越界
                return None
            return self.my_list[k - 1]
    

    62.滑动窗口的最大值

    给定一个数组和滑动窗口的大小,找出所有滑动窗口里数值的最大值。例如,如果输入数组{2,3,4,2,6,2,5,1}及滑动窗口的大小3,那么一共存在6个滑动窗口,他们的最大值分别为{4,4,6,6,6,5};针对数组{2,3,4,2,6,2,5,1}的滑动窗口有以下6个:{[2,3,4],2,6,2,5,1},{2,[3,4,2],6,2,5,1},{2,3,[4,2,6],2,5,1},{2,3,4,[2,6,2],5,1},{2,3,4,2,[6,2,5],1},{2,3,4,2,6,[2,5,1]}。

    思路1:求每次窗口的最大值,时间复杂度O(n*size)。

    class Solution:
        def maxInWindows(self, num, size):
            res = []
            i = 0
            while size > 0 and i + size - 1 < len(num):
                res.append(max(num[i:i + size]))
                i += 1
            return res
    

    思路2:双向队列,queue存入num的位置,时间复杂度O(n)

    class Solution:
        def maxInWindows(self, num, size):
            queue = []
            res = []
            i = 0
            while size>0 and i<len(num):
                if len(queue)>0 and i-size+1 > queue[0]: #若最大值queue[0]位置过期 则弹出 
                    queue.pop(0)
                while len(queue)>0 and num[queue[-1]]<num[i]: #每次弹出所有比num[i]的数字
                    queue.pop()
                queue.append(i)
                if i>=size-1:
                    res.append(num[queue[0]])
                i += 1
            return res
    

    64.矩阵中的路径

    请设计一个函数,用来判断在一个矩阵中是否存在一条包含某字符串所有字符的路径。路径可以从矩阵中的任意一个格子开始,每一步可以在矩阵中向左,向右,向上,向下移动一个格子。如果一条路径经过了矩阵中的某一个格子,则之后不能再次进入这个格子。 例如,在下面的3 X 4 矩阵中包含一条字符串"bfce"的路径,但是矩阵中不包含"abfb"路径,因为字符串的第一个字符b占据了矩阵中的第一行第二个格子之后,路径不能再次进入该格子。

    a  b  t  g
    c  f  c  s
    j  d  e  h
    

    思路:回溯法。首先,遍历矩阵中的格子,直到找到一个和字符串第一个字符相同的格子,把这个格子作为这个路径进入矩阵的起点。除了在边界的格子之外,其他各自都有4个相邻的格子。如果矩阵中的某个格子的字符不是ch,那么这个格子不可能处在路径上的第i个位置。如果路径上的第i个字符正好是ch,那么往相邻的格子寻找路径上的第i+1个字符。当在矩阵中定位了路径中前n个字符的位置之后,在与第n个字符对应的格子的周围都没有找到第n+1个字符,说明第n个字符不对,这个时候只要在路径上回到第n-1个字符,重新定位第n个字符即可。

    由于路径不能重复进入矩阵的格子,因此需要定义一个和矩阵相同大小的布尔值矩阵,作为当前已经找过的路径是否经过某个格子的标识。 当矩阵中坐标为(row,col)的格子和路径字符串中相应的字符一样时,从4个相邻的格子(row,col-1),(row-1,col),(row,col+1)以及(row+1,col)中去定位路径字符串中下一个字符如果4个相邻的格子都没有匹配字符串中下一个的字符,表明当前路径字符串中字符在矩阵中的定位不正确,我们需要回到前一个,然后重新定位。一直重复这个过程,直到路径字符串上所有字符都在矩阵中找到合适的位置。

    class Solution:
        def dfs(self,matrix,flag,rows,cols,r,c,s):
            if s=='':
                return True
            dx = [-1,1,0,0]
            dy = [0,0,-1,1]   # 利用两个数组,来实现对每个格子周围格子的访问
            for k in range(4):
                x = dx[k] + r
                y = dy[k] + c
                if x >= 0 and x < rows and y >= 0 and y < cols and flag[x][y] and matrix[x*cols+y]==s[0]:
                    flag[x][y]=False   # 修改当前格子的标识
                    if self.dfs(matrix,flag[:],rows,cols, x, y,s[1:]):   # 递归
                        return True
                    flag[x][y]=True   
                    # 如果上一个判断条件返回的是False,那么就说明这个格子目前还不是路径上的格子,再把当前格子的标识修改回来。
            return False
        def hasPath(self, matrix, rows, cols, path):
            if path == '':
                return True
            flag = [[True for c in range(cols)] for r in range(rows)]  # 定义一个表示矩阵
            for r in range(rows):   
            # 对这个矩阵中的元素进行遍历,不断找路径进入矩阵的起点,直到以某个格子为起点找到整个路径为止。
                for c in range(cols):
                    if matrix[r*cols+c] == path[0]:
                        flag[r][c] = False
                        if self.dfs(matrix,flag[:],rows,cols, r, c,path[1:]):
                            return True
                        flag[r][c] = True
            return False
    

    65.机器人的运动范围

    地上有一个m行和n列的方格。一个机器人从坐标0,0的格子开始移动,每一次只能向左,右,上,下四个方向移动一格,但是不能进入行坐标和列坐标的数位之和大于k的格子。 例如,当k为18时,机器人能够进入方格(35,37),因为3+5+3+7 = 18。但是,它不能进入方格(35,38),因为3+5+3+8 = 19。请问该机器人能够达到多少个格子?

    思路:还是利用递归对矩阵进行深度优先搜索,从(0,0)位置出发,每成功走一步标记当前位置为true,然后从当前位置往四个方向探索,返回1 + 4 个方向的探索值之和。判断当前节点是否可达的标准为:当前节点在矩阵内;当前节点未被访问过;当前节点满足K的限制。

    class Solution:
        def __init__(self):  # 机器人可以倒回来,但不能重复计数。
            self.count = 0
        def movingCount(self, threshold, rows, cols):
            flag = [[1 for i in range(cols)] for j in range(rows)]
            self.findWay(flag,0,0,threshold)  # 从(0,0)开始走
            return self.count
        def findWay(self,flag,i,j,k):
            if i >= 0 and j >= 0 and i < len(flag) and j < len(flag[0]) and sum(list(map(int,str(i)))) + sum(list(map(int,str(j)))) <= k and flag[i][j] == 1:
                flag[i][j] = 0
                self.count += 1
                self.findWay(flag,i-1,j,k)
                self.findWay(flag,i+1,j,k)
                self.findWay(flag,i,j-1,k)
                self.findWay(flag,i,j+1,k)
    

    发布于 2019-07-31

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