From 11feb339cdfeb8789fc6f75fbad36d7229e2a461 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: youngyangyang04 <826123027@qq.com> Date: Tue, 13 Jul 2021 16:28:49 +0800 Subject: [PATCH] Update --- README.md | 2 + problems/0098.验证二叉搜索树.md | 13 +-- problems/0110.平衡二叉树.md | 11 ++- problems/0337.打家劫舍III.md | 2 +- problems/0347.前K个高频元素.md | 23 +++-- problems/0503.下一个更大元素II.md | 103 +++++++++++++++++++++++ problems/0513.找树左下角的值.md | 4 +- problems/二叉树理论基础.md | 1 + problems/二叉树的递归遍历.md | 2 +- problems/背包理论基础01背包-1.md | 2 +- 10 files changed, 133 insertions(+), 30 deletions(-) create mode 100644 problems/0503.下一个更大元素II.md diff --git a/README.md b/README.md index f6567cc4..a2a57b09 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -132,6 +132,7 @@ 8. [计算机专业要不要读研！](https://mp.weixin.qq.com/s/c9v1L3IjqiXtkNH7sOMAdg) 9. [秋招和提前批都越来越提前了....](https://mp.weixin.qq.com/s/SNFiRDx8CKyjhTPlys6ywQ) 10. [你的简历里「专业技能」写的够专业么？](https://mp.weixin.qq.com/s/bp6y-e5FVN28H9qc8J9zrg) +11. [对于秋招，实习生也有烦恼....](https://mp.weixin.qq.com/s/ka07IPryFnfmIjByFFcXDg) ## 数组 @@ -398,6 +399,7 @@ 1. [单调栈：每日温度](./problems/0739.每日温度.md) 2. [单调栈：下一个更大元素I](./problems/0496.下一个更大元素I.md) +3. [单调栈：下一个更大元素II](./problems/0503.下一个更大元素II.md) ## 图论 diff --git a/problems/0098.验证二叉搜索树.md b/problems/0098.验证二叉搜索树.md index b93d8cd5..a04ebc0c 100644 --- a/problems/0098.验证二叉搜索树.md +++ b/problems/0098.验证二叉搜索树.md @@ -32,7 +32,7 @@ 可以递归中序遍历将二叉搜索树转变成一个数组，代码如下： -``` +```C++ vector vec; void traversal(TreeNode* root) { if (root == NULL) return; @@ -44,7 +44,7 @@ void traversal(TreeNode* root) { 然后只要比较一下，这个数组是否是有序的，**注意二叉搜索树中不能有重复元素**。 -``` +```C++ traversal(root); for (int i = 1; i < vec.size(); i++) { // 注意要小于等于，搜索树里不能有相同元素 @@ -55,7 +55,7 @@ return true; 整体代码如下： -``` +```C++ class Solution { private: vector vec; @@ -162,7 +162,8 @@ return left && right; ``` 整体代码如下： -``` + +```C++ class Solution { public: long long maxVal = LONG_MIN; // 因为后台测试数据中有int最小值 @@ -188,7 +189,7 @@ public: 代码如下： -``` +```C++ class Solution { public: TreeNode* pre = NULL; // 用来记录前一个节点 @@ -213,7 +214,7 @@ public: 迭代法中序遍历稍加改动就可以了，代码如下： -``` +```C++ class Solution { public: bool isValidBST(TreeNode* root) { diff --git a/problems/0110.平衡二叉树.md b/problems/0110.平衡二叉树.md index b9d01503..b6e50853 100644 --- a/problems/0110.平衡二叉树.md +++ b/problems/0110.平衡二叉树.md @@ -35,7 +35,7 @@ ## 题外话 -咋眼一看这道题目和[二叉树：看看这些树的最大深度](https://mp.weixin.qq.com/s/guKwV-gSNbA1CcbvkMtHBg)很像，其实有很大区别。 +咋眼一看这道题目和[104.二叉树的最大深度](https://mp.weixin.qq.com/s/guKwV-gSNbA1CcbvkMtHBg)很像，其实有很大区别。 这里强调一波概念： @@ -50,11 +50,11 @@ 因为求深度可以从上到下去查 所以需要前序遍历（中左右），而高度只能从下到上去查，所以只能后序遍历（左右中） -有的同学一定疑惑，为什么[二叉树：看看这些树的最大深度](https://mp.weixin.qq.com/s/guKwV-gSNbA1CcbvkMtHBg)中求的是二叉树的最大深度，也用的是后序遍历。 +有的同学一定疑惑，为什么[104.二叉树的最大深度](https://mp.weixin.qq.com/s/guKwV-gSNbA1CcbvkMtHBg)中求的是二叉树的最大深度，也用的是后序遍历。 **那是因为代码的逻辑其实是求的根节点的高度，而根节点的高度就是这颗树的最大深度，所以才可以使用后序遍历。** -在[二叉树：看看这些树的最大深度](https://mp.weixin.qq.com/s/guKwV-gSNbA1CcbvkMtHBg)中，如果真正求取二叉树的最大深度，代码应该写成如下：（前序遍历） +在[104.二叉树的最大深度](https://mp.weixin.qq.com/s/guKwV-gSNbA1CcbvkMtHBg)中，如果真正求取二叉树的最大深度，代码应该写成如下：（前序遍历） ```C++ class Solution { @@ -227,7 +227,7 @@ public: ### 迭代 -在[二叉树：看看这些树的最大深度](https://mp.weixin.qq.com/s/guKwV-gSNbA1CcbvkMtHBg)中我们可以使用层序遍历来求深度，但是就不能直接用层序遍历来求高度了，这就体现出求高度和求深度的不同。 +在[104.二叉树的最大深度](https://mp.weixin.qq.com/s/guKwV-gSNbA1CcbvkMtHBg)中我们可以使用层序遍历来求深度，但是就不能直接用层序遍历来求高度了，这就体现出求高度和求深度的不同。 本题的迭代方式可以先定义一个函数，专门用来求高度。 @@ -448,7 +448,6 @@ class Solution { /** * 优化迭代法，针对暴力迭代法的getHeight方法做优化，利用TreeNode.val来保存当前结点的高度，这样就不会有重复遍历 * 获取高度算法时间复杂度可以降到O(1)，总的时间复杂度降为O(n)。 - *

* 时间复杂度：O(n) */ public boolean isBalanced(TreeNode root) { @@ -493,7 +492,6 @@ class Solution { return height; } } -// LeetCode题解链接：https://leetcode-cn.com/problems/balanced-binary-tree/solution/110-ping-heng-er-cha-shu-di-gui-fa-bao-l-yqr3/ ``` Python： @@ -590,6 +588,7 @@ func abs(a int)int{ return a } ``` + JavaScript: ```javascript var isBalanced = function(root) { diff --git a/problems/0337.打家劫舍III.md b/problems/0337.打家劫舍III.md index 3504a574..197841e9 100644 --- a/problems/0337.打家劫舍III.md +++ b/problems/0337.打家劫舍III.md @@ -173,7 +173,7 @@ return {val2, val1}; 以示例1为例，dp数组状态如下：（**注意用后序遍历的方式推导**） -![337.打家劫舍III](https://img-blog.csdnimg.cn/20210129181331613.jpg) +![337.打家劫舍III](https://code-thinking.cdn.bcebos.com/pics/337.打家劫舍III.jpg) **最后头结点就是 取下标0 和 下标1的最大值就是偷得的最大金钱**。 diff --git a/problems/0347.前K个高频元素.md b/problems/0347.前K个高频元素.md index 71af618e..6b07c258 100644 --- a/problems/0347.前K个高频元素.md +++ b/problems/0347.前K个高频元素.md @@ -18,18 +18,18 @@ https://leetcode-cn.com/problems/top-k-frequent-elements/ 给定一个非空的整数数组，返回其中出现频率前 k 高的元素。 示例 1: -输入: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2 -输出: [1,2] +* 输入: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2 +* 输出: [1,2] 示例 2: -输入: nums = [1], k = 1 -输出: [1] +* 输入: nums = [1], k = 1 +* 输出: [1] 提示： -你可以假设给定的 k 总是合理的，且 1 ≤ k ≤ 数组中不相同的元素的个数。 -你的算法的时间复杂度必须优于 O(n log n) , n 是数组的大小。 -题目数据保证答案唯一，换句话说，数组中前 k 个高频元素的集合是唯一的。 -你可以按任意顺序返回答案。 +* 你可以假设给定的 k 总是合理的，且 1 ≤ k ≤ 数组中不相同的元素的个数。 +* 你的算法的时间复杂度必须优于 O(n log n) , n 是数组的大小。 +* 题目数据保证答案唯一，换句话说，数组中前 k 个高频元素的集合是唯一的。 +* 你可以按任意顺序返回答案。 # 思路 @@ -70,7 +70,7 @@ https://leetcode-cn.com/problems/top-k-frequent-elements/ 寻找前k个最大元素流程如图所示：（图中的频率只有三个，所以正好构成一个大小为3的小顶堆，如果频率更多一些，则用这个小顶堆进行扫描） -![347.前K个高频元素](https://code-thinking.cdn.bcebos.com/pics/347.%E5%89%8DK%E4%B8%AA%E9%AB%98%E9%A2%91%E5%85%83%E7%B4%A0.jpg) +![347.前K个高频元素](https://code-thinking.cdn.bcebos.com/pics/347.前K个高频元素.jpg) 我们来看一下C++代码： @@ -126,10 +126,7 @@ public: 优先级队列的定义正好反过来了，可能和优先级队列的源码实现有关（我没有仔细研究），我估计是底层实现上优先队列队首指向后面，队尾指向最前面的缘故！ - - - -## 其他语言版本 +# 其他语言版本 Java： diff --git a/problems/0503.下一个更大元素II.md b/problems/0503.下一个更大元素II.md new file mode 100644 index 00000000..3980cb0e --- /dev/null +++ b/problems/0503.下一个更大元素II.md @@ -0,0 +1,103 @@ + +# 503.下一个更大元素II + +链接：https://leetcode-cn.com/problems/next-greater-element-ii/ + +给定一个循环数组（最后一个元素的下一个元素是数组的第一个元素），输出每个元素的下一个更大元素。数字 x 的下一个更大的元素是按数组遍历顺序，这个数字之后的第一个比它更大的数，这意味着你应该循环地搜索它的下一个更大的数。如果不存在，则输出 -1。 + +示例 1: + +* 输入: [1,2,1] +* 输出: [2,-1,2] +* 解释: 第一个 1 的下一个更大的数是 2；数字 2 找不到下一个更大的数；第二个 1 的下一个最大的数需要循环搜索，结果也是 2。 + + +# 思路 + +做本题之前建议先做[739. 每日温度](https://mp.weixin.qq.com/s/YeQ7eE0-hZpxJfJJziq25Q) 和 [496.下一个更大元素 I](https://mp.weixin.qq.com/s/U0O6XkFOe-RMXthPS16sWQ)。 + +这道题和[739. 每日温度](https://mp.weixin.qq.com/s/YeQ7eE0-hZpxJfJJziq25Q)也几乎如出一辙。 + +不同的时候本题要循环数组了。 + +关于单调栈的讲解我在题解[739. 每日温度](https://mp.weixin.qq.com/s/YeQ7eE0-hZpxJfJJziq25Q)中已经详细讲解了。 + +本篇我侧重与说一说，如何处理循环数组。 + +相信不少同学看到这道题，就想那我直接把两个数组拼接在一起，然后使用单调栈求下一个最大值不就行了！ + +确实可以！ + +讲两个nums数组拼接在一起，使用单调栈计算出每一个元素的下一个最大值，最后再把结果集即result数组resize到原数组大小就可以了。 + +代码如下： + +```C++ +// 版本一 +class Solution { +public: + vector nextGreaterElements(vector& nums) { + // 拼接一个新的nums + vector nums1(nums.begin(), nums.end()); + nums.insert(nums.end(), nums1.begin(), nums1.end()); + // 用新的nums大小来初始化result + vector result(nums.size(), -1); + if (nums.size() == 0) return result; + + // 开始单调栈 + stack st; + for (int i = 0; i < nums.size(); i++) { + while (!st.empty() && nums[i] > nums[st.top()]) { + result[st.top()] = nums[i]; + st.pop(); + } + st.push(i); + } + // 最后再把结果集即result数组resize到原数组大小 + result.resize(nums.size() / 2); + return result; + } +}; + +``` + +这种写法确实比较直观，但做了很多无用操作，例如修改了nums数组，而且最后还要把result数组resize回去。 + +resize倒是不费时间，是O(1)的操作，但扩充nums数组相当于多了一个O(n)的操作。 + +其实也可以不扩充nums，而是在遍历的过程中模拟走了两边nums。 + +代码如下： + +```C++ +// 版本二 +class Solution { +public: + vector nextGreaterElements(vector& nums) { + vector result(nums.size(), -1); + if (nums.size() == 0) return result; + stack st; + for (int i = 0; i < nums.size() * 2; i++) { + // 模拟遍历两边nums，注意一下都是用i % nums.size()来操作 + while (!st.empty() && nums[i % nums.size()] > nums[st.top()]) { + result[st.top()] = nums[i % nums.size()]; + st.pop(); + } + st.push(i % nums.size()); + } + return result; + } +}; +``` + +可以版本二不仅代码精简了，也比版本一少做了无用功！ + +## 其他语言版本 + +Java: + +Python: + +Go: + +JavaScript: diff --git a/problems/0513.找树左下角的值.md b/problems/0513.找树左下角的值.md index e252ccd3..17d15fde 100644 --- a/problems/0513.找树左下角的值.md +++ b/problems/0513.找树左下角的值.md @@ -37,7 +37,7 @@ 如果使用递归法，如何判断是最后一行呢，其实就是深度最大的叶子节点一定是最后一行。 -如果对二叉树深度和高度还有点疑惑的话，请看：[二叉树：我平衡么？](https://mp.weixin.qq.com/s/isUS-0HDYknmC0Rr4R8mww)。 +如果对二叉树深度和高度还有点疑惑的话，请看：[110.平衡二叉树](https://mp.weixin.qq.com/s/isUS-0HDYknmC0Rr4R8mww)。 所以要找深度最大的叶子节点。 @@ -207,7 +207,7 @@ public: 本题涉及如下几点： -* 递归求深度的写法，我们在[二叉树：我平衡么？](https://mp.weixin.qq.com/s/isUS-0HDYknmC0Rr4R8mww)中详细的分析了深度应该怎么求，高度应该怎么求。 +* 递归求深度的写法，我们在[110.平衡二叉树](https://mp.weixin.qq.com/s/isUS-0HDYknmC0Rr4R8mww)中详细的分析了深度应该怎么求，高度应该怎么求。 * 递归中其实隐藏了回溯，在[二叉树：以为使用了递归，其实还隐藏着回溯](https://mp.weixin.qq.com/s/ivLkHzWdhjQQD1rQWe6zWA)中讲解了究竟哪里使用了回溯，哪里隐藏了回溯。 * 层次遍历，在[二叉树：层序遍历登场！](https://mp.weixin.qq.com/s/Gb3BjakIKGNpup2jYtTzog)深度讲解了二叉树层次遍历。 所以本题涉及到的点，我们之前都讲解过，这些知识点需要同学们灵活运用，这样就举一反三了。 diff --git a/problems/二叉树理论基础.md b/problems/二叉树理论基础.md index d4dfe0c6..f4bb8fa9 100644 --- a/problems/二叉树理论基础.md +++ b/problems/二叉树理论基础.md @@ -5,6 +5,7 @@

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+ # 二叉树理论基础篇 我们要开启新的征程了，大家跟上！ diff --git a/problems/二叉树的递归遍历.md b/problems/二叉树的递归遍历.md index 68f17257..2b5a44dd 100644 --- a/problems/二叉树的递归遍历.md +++ b/problems/二叉树的递归遍历.md @@ -111,7 +111,7 @@ void traversal(TreeNode* cur, vector& vec) { -## 其他语言版本 +# 其他语言版本 Java： diff --git a/problems/背包理论基础01背包-1.md b/problems/背包理论基础01背包-1.md index 2a99c97f..0d376c92 100644 --- a/problems/背包理论基础01背包-1.md +++ b/problems/背包理论基础01背包-1.md @@ -125,7 +125,7 @@ dp[0][j] 和 dp[i][0] 都已经初始化了，那么其他下标应该初始化 其实从递归公式： dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]); 可以看出dp[i][j] 是又左上方数值推导出来了，那么 其他下标初始为什么数值都可以，因为都会被覆盖。 -初始-1，初始-2，初始100，都可以！ +**初始-1，初始-2，初始100，都可以！** 但只不过一开始就统一把dp数组统一初始为0，更方便一些。