From 155f457d22a9a94fbcf21ebbf2d34c9769e8e32d Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Guanzhong Pan Date: Thu, 6 Jan 2022 15:07:39 +0000 Subject: [PATCH 1/5] =?UTF-8?q?=E6=B7=BB=E5=8A=A0=200047.=E5=85=A8?= =?UTF-8?q?=E6=8E=92=E5=88=97II.md=20C=E8=AF=AD=E8=A8=80=E7=89=88=E6=9C=AC?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- problems/0047.全排列II.md | 71 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 71 insertions(+) diff --git a/problems/0047.全排列II.md b/problems/0047.全排列II.md index 781f01c3..0cecac50 100644 --- a/problems/0047.全排列II.md +++ b/problems/0047.全排列II.md @@ -323,5 +323,76 @@ func permuteUnique(_ nums: [Int]) -> [[Int]] { } ``` +### C +```c +//临时数组 +int *path; +//返回数组 +int **ans; +int *used; +int pathTop, ansTop; + +//拷贝path到ans中 +void copyPath() { + int *tempPath = (int*)malloc(sizeof(int) * pathTop); + int i; + for(i = 0; i < pathTop; ++i) { + tempPath[i] = path[i]; + } + ans[ansTop++] = tempPath; +} + +void backTracking(int* used, int *nums, int numsSize) { + //若path中元素个数等于numsSize，将path拷贝入ans数组中 + if(pathTop == numsSize) + copyPath(); + int i; + for(i = 0; i < numsSize; i++) { + //若当前元素已被使用 + //或前一位元素与当前元素值相同但并未被使用 + //则跳过此分支 + if(used[i] || (i != 0 && nums[i] == nums[i-1] && used[i-1] == 0)) + continue; + + //将当前元素的使用情况设为True + used[i] = 1; + path[pathTop++] = nums[i]; + backTracking(used, nums, numsSize); + used[i] = 0; + --pathTop; + } +} + +int cmp(void* elem1, void* elem2) { + return *((int*)elem1) - *((int*)elem2); +} + +int** permuteUnique(int* nums, int numsSize, int* returnSize, int** returnColumnSizes){ + //排序数组 + qsort(nums, numsSize, sizeof(int), cmp); + //初始化辅助变量 + pathTop = ansTop = 0; + path = (int*)malloc(sizeof(int) * numsSize); + ans = (int**)malloc(sizeof(int*) * 1000); + //初始化used辅助数组 + used = (int*)malloc(sizeof(int) * numsSize); + int i; + for(i = 0; i < numsSize; i++) { + used[i] = 0; + } + + backTracking(used, nums, numsSize); + + //设置返回的数组的长度 + *returnSize = ansTop; + *returnColumnSizes = (int*)malloc(sizeof(int) * ansTop); + int z; + for(z = 0; z < ansTop; z++) { + (*returnColumnSizes)[z] = numsSize; + } + return ans; +} +``` + -----------------------
From 59b38a9ebf73af718de50c7cc11b92bc5ef0ad68 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: bqlin Date: Sun, 19 Dec 2021 17:04:04 +0800 Subject: [PATCH 2/5] =?UTF-8?q?1002.=E6=9F=A5=E6=89=BE=E5=B8=B8=E7=94=A8?= =?UTF-8?q?=E5=AD=97=E7=AC=A6=EF=BC=9A=E4=BC=98=E5=8C=96=E6=8E=92=E7=89=88?= =?UTF-8?q?=EF=BC=8C=E4=BF=AE=E6=94=B9=E9=94=99=E5=88=AB=E5=AD=97?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- problems/1002.查找常用字符.md | 8 ++++---- 1 file changed, 4 insertions(+), 4 deletions(-) diff --git a/problems/1002.查找常用字符.md b/problems/1002.查找常用字符.md index 08e7ec3d..7c5566d3 100644 --- a/problems/1002.查找常用字符.md +++ b/problems/1002.查找常用字符.md @@ -58,7 +58,7 @@ words[i] 由小写英文字母组成 先统计第一个字符串所有字符出现的次数，代码如下： -``` +```cpp int hash[26] = {0}; // 用来统计所有字符串里字符出现的最小频率 for (int i = 0; i < A[0].size(); i++) { // 用第一个字符串给hash初始化 hash[A[0][i] - 'a']++; @@ -71,7 +71,7 @@ for (int i = 0; i < A[0].size(); i++) { // 用第一个字符串给hash初始化 代码如下： -``` +```cpp int hashOtherStr[26] = {0}; // 统计除第一个字符串外字符的出现频率 for (int i = 1; i < A.size(); i++) { memset(hashOtherStr, 0, 26 * sizeof(int)); @@ -84,11 +84,11 @@ for (int i = 1; i < A.size(); i++) { } } ``` -此时hash里统计着字符在所有字符串里出现的最小次数，那么把hash转正题目要求的输出格式就可以了。 +此时hash里统计着字符在所有字符串里出现的最小次数，那么把hash转成题目要求的输出格式就可以了。 代码如下： -``` +```cpp // 将hash统计的字符次数，转成输出形式 for (int i = 0; i < 26; i++) { while (hash[i] != 0) { // 注意这里是while，多个重复的字符 From 3078fb8eeaaa0a7e4200e6a0c2eb5e7835ea5bb4 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: bqlin Date: Sun, 19 Dec 2021 17:22:04 +0800 Subject: [PATCH 3/5] =?UTF-8?q?0001.=E4=B8=A4=E6=95=B0=E4=B9=8B=E5=92=8C?= =?UTF-8?q?=EF=BC=9A=E7=AE=80=E5=8C=96Swift=E5=AE=9E=E7=8E=B0?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- problems/0001.两数之和.md | 18 ++++++++---------- 1 file changed, 8 insertions(+), 10 deletions(-) diff --git a/problems/0001.两数之和.md b/problems/0001.两数之和.md index 37c95736..8551274c 100644 --- a/problems/0001.两数之和.md +++ b/problems/0001.两数之和.md @@ -207,18 +207,16 @@ function twoSum(array $nums, int $target): array Swift： ```swift func twoSum(_ nums: [Int], _ target: Int) -> [Int] { - var res = [Int]() - var dict = [Int : Int]() - for i in 0 ..< nums.count { - let other = target - nums[i] - if dict.keys.contains(other) { - res.append(i) - res.append(dict[other]!) - return res + // 值: 下标 + var map = [Int: Int]() + for (i, e) in nums.enumerated() { + if let v = map[target - e] { + return [v, i] + } else { + map[e] = i } - dict[nums[i]] = i } - return res + return [] } ``` From 6144420c3962f2e63a4e682baa5e7eecce10b08c Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: bqlin Date: Sun, 19 Dec 2021 17:28:51 +0800 Subject: [PATCH 4/5] =?UTF-8?q?0454.=E5=9B=9B=E6=95=B0=E7=9B=B8=E5=8A=A0II?= =?UTF-8?q?=EF=BC=9A=E7=AE=80=E5=8C=96Swift=E5=AE=9E=E7=8E=B0?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- problems/0454.四数相加II.md | 36 +++++++++++++++------------------ 1 file changed, 16 insertions(+), 20 deletions(-) diff --git a/problems/0454.四数相加II.md b/problems/0454.四数相加II.md index 6853354c..6e916608 100644 --- a/problems/0454.四数相加II.md +++ b/problems/0454.四数相加II.md @@ -44,7 +44,7 @@ D = [ 0, 2] 1. 首先定义 一个unordered_map，key放a和b两数之和，value 放a和b两数之和出现的次数。 2. 遍历大A和大B数组，统计两个数组元素之和，和出现的次数，放到map中。 -3. 定义int变量count，用来统计a+b+c+d = 0 出现的次数。 +3. 定义int变量count，用来统计 a+b+c+d = 0 出现的次数。 4. 在遍历大C和大D数组，找到如果 0-(c+d) 在map中出现过的话，就用count把map中key对应的value也就是出现次数统计出来。 5. 最后返回统计值 count 就可以了 @@ -139,7 +139,7 @@ class Solution(object): return count -``` +``` Go： ```go @@ -229,28 +229,24 @@ class Solution { Swift： ```swift func fourSumCount(_ nums1: [Int], _ nums2: [Int], _ nums3: [Int], _ nums4: [Int]) -> Int { - // key:a+b的数值，value:a+b数值出现的次数 - var map = [Int: Int]() - // 遍历nums1和nums2数组，统计两个数组元素之和，和出现的次数，放到map中 - for i in 0 ..< nums1.count { - for j in 0 ..< nums2.count { - let sum1 = nums1[i] + nums2[j] - map[sum1] = (map[sum1] ?? 0) + 1 + // ab和: ab和出现次数 + var countDic = [Int: Int]() + for a in nums1 { + for b in nums2 { + let key = a + b + countDic[key] = countDic[key, default: 0] + 1 } } - // 统计a+b+c+d = 0 出现的次数 - var res = 0 - // 在遍历大num3和num4数组，找到如果 0-(c+d) 在map中出现过的话，就把map中key对应的value也就是出现次数统计出来。 - for i in 0 ..< nums3.count { - for j in 0 ..< nums4.count { - let sum2 = nums3[i] + nums4[j] - let other = 0 - sum2 - if map.keys.contains(other) { - res += map[other]! - } + + // 通过-(c + d)作为key，去累加ab和出现的次数 + var result = 0 + for c in nums3 { + for d in nums4 { + let key = -(c + d) + result += countDic[key, default: 0] } } - return res + return result } ``` From 1104815b1885d5ce50ff9cd5006a3ee9caaa6a94 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: bqlin Date: Sun, 19 Dec 2021 18:58:57 +0800 Subject: [PATCH 5/5] =?UTF-8?q?=E2=80=9C=E5=80=92=E5=8F=99=E2=80=9D=20->?= =?UTF-8?q?=20=E2=80=9C=E5=80=92=E5=BA=8F=E2=80=9D?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- problems/0031.下一个排列.md | 2 +- problems/0151.翻转字符串里的单词.md | 2 +- problems/0344.反转字符串.md | 1 - problems/0347.前K个高频元素.md | 4 ++-- problems/0416.分割等和子集.md | 2 +- problems/0685.冗余连接II.md | 4 ++-- problems/0746.使用最小花费爬楼梯.md | 2 +- .../1047.删除字符串中的所有相邻重复项.md | 2 +- problems/1049.最后一块石头的重量II.md | 2 +- problems/背包理论基础01背包-2.md | 8 ++++---- 10 files changed, 14 insertions(+), 15 deletions(-) diff --git a/problems/0031.下一个排列.md b/problems/0031.下一个排列.md index 10ee0aaa..84bf3e60 100644 --- a/problems/0031.下一个排列.md +++ b/problems/0031.下一个排列.md @@ -86,7 +86,7 @@ public: } } } - // 到这里了说明整个数组都是倒叙了，反转一下便可 + // 到这里了说明整个数组都是倒序了，反转一下便可 reverse(nums.begin(), nums.end()); } }; diff --git a/problems/0151.翻转字符串里的单词.md b/problems/0151.翻转字符串里的单词.md index 48324cd9..d58ace89 100644 --- a/problems/0151.翻转字符串里的单词.md +++ b/problems/0151.翻转字符串里的单词.md @@ -40,7 +40,7 @@ 不能使用辅助空间之后，那么只能在原字符串上下功夫了。 -想一下，我们将整个字符串都反转过来，那么单词的顺序指定是倒序了，只不过单词本身也倒叙了，那么再把单词反转一下，单词不就正过来了。 +想一下，我们将整个字符串都反转过来，那么单词的顺序指定是倒序了，只不过单词本身也倒序了，那么再把单词反转一下，单词不就正过来了。 所以解题思路如下： diff --git a/problems/0344.反转字符串.md b/problems/0344.反转字符串.md index 28313839..9176c915 100644 --- a/problems/0344.反转字符串.md +++ b/problems/0344.反转字符串.md @@ -101,7 +101,6 @@ s[j] = tmp; s[i] ^= s[j]; s[j] ^= s[i]; s[i] ^= s[j]; - ``` 这道题目还是比较简单的，但是我正好可以通过这道题目说一说在刷题的时候，使用库函数的原则。 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 e6ad751b..8bd774e9 100644 --- a/problems/0347.前K个高频元素.md +++ b/problems/0347.前K个高频元素.md @@ -107,7 +107,7 @@ public: } } - // 找出前K个高频元素，因为小顶堆先弹出的是最小的，所以倒叙来输出到数组 + // 找出前K个高频元素，因为小顶堆先弹出的是最小的，所以倒序来输出到数组 vector result(k); for (int i = k - 1; i >= 0; i--) { result[i] = pri_que.top().first; @@ -180,7 +180,7 @@ class Solution: if len(pri_que) > k: #如果堆的大小大于了K，则队列弹出，保证堆的大小一直为k heapq.heappop(pri_que) - #找出前K个高频元素，因为小顶堆先弹出的是最小的，所以倒叙来输出到数组 + #找出前K个高频元素，因为小顶堆先弹出的是最小的，所以倒序来输出到数组 result = [0] * k for i in range(k-1, -1, -1): result[i] = heapq.heappop(pri_que)[1] diff --git a/problems/0416.分割等和子集.md b/problems/0416.分割等和子集.md index 23a285f8..45b8b416 100644 --- a/problems/0416.分割等和子集.md +++ b/problems/0416.分割等和子集.md @@ -112,7 +112,7 @@ vector dp(10001, 0); 4. 确定遍历顺序 -在[动态规划：关于01背包问题，你该了解这些！（滚动数组）](https://programmercarl.com/背包理论基础01背包-2.html)中就已经说明：如果使用一维dp数组，物品遍历的for循环放在外层，遍历背包的for循环放在内层，且内层for循环倒叙遍历！ +在[动态规划：关于01背包问题，你该了解这些！（滚动数组）](https://programmercarl.com/背包理论基础01背包-2.html)中就已经说明：如果使用一维dp数组，物品遍历的for循环放在外层，遍历背包的for循环放在内层，且内层for循环倒序遍历！ 代码如下： diff --git a/problems/0685.冗余连接II.md b/problems/0685.冗余连接II.md index de62432c..d96d4912 100644 --- a/problems/0685.冗余连接II.md +++ b/problems/0685.冗余连接II.md @@ -68,7 +68,7 @@ for (int i = 0; i < n; i++) { ```cpp vector vec; // 记录入度为2的边（如果有的话就两条边） -// 找入度为2的节点所对应的边，注意要倒叙，因为优先返回最后出现在二维数组中的答案 +// 找入度为2的节点所对应的边，注意要倒序，因为优先返回最后出现在二维数组中的答案 for (int i = n - 1; i >= 0; i--) { if (inDegree[edges[i][1]] == 2) { vec.push_back(i); @@ -577,7 +577,7 @@ var findRedundantDirectedConnection = function(edges) { inDegree[edges[i][1]]++; // 统计入度 } let vec = [];// 记录入度为2的边（如果有的话就两条边） - // 找入度为2的节点所对应的边，注意要倒叙，因为优先返回最后出现在二维数组中的答案 + // 找入度为2的节点所对应的边，注意要倒序，因为优先返回最后出现在二维数组中的答案 for (let i = n - 1; i >= 0; i--) { if (inDegree[edges[i][1]] == 2) { vec.push(i); diff --git a/problems/0746.使用最小花费爬楼梯.md b/problems/0746.使用最小花费爬楼梯.md index a146cc8b..0009f06c 100644 --- a/problems/0746.使用最小花费爬楼梯.md +++ b/problems/0746.使用最小花费爬楼梯.md @@ -82,7 +82,7 @@ dp[1] = cost[1]; **但是稍稍有点难度的动态规划，其遍历顺序并不容易确定下来**。 -例如：01背包，都知道两个for循环，一个for遍历物品嵌套一个for遍历背包容量，那么为什么不是一个for遍历背包容量嵌套一个for遍历物品呢？ 以及在使用一维dp数组的时候遍历背包容量为什么要倒叙呢？ +例如：01背包，都知道两个for循环，一个for遍历物品嵌套一个for遍历背包容量，那么为什么不是一个for遍历背包容量嵌套一个for遍历物品呢？ 以及在使用一维dp数组的时候遍历背包容量为什么要倒序呢？ **这些都是遍历顺序息息相关。当然背包问题后续「代码随想录」都会重点讲解的！** diff --git a/problems/1047.删除字符串中的所有相邻重复项.md b/problems/1047.删除字符串中的所有相邻重复项.md index 755520f3..d6eefd07 100644 --- a/problems/1047.删除字符串中的所有相邻重复项.md +++ b/problems/1047.删除字符串中的所有相邻重复项.md @@ -63,7 +63,7 @@ ![1047.删除字符串中的所有相邻重复项](https://code-thinking.cdn.bcebos.com/gifs/1047.删除字符串中的所有相邻重复项.gif) -从栈中弹出剩余元素，此时是字符串ac，因为从栈里弹出的元素是倒叙的，所以在对字符串进行反转一下，就得到了最终的结果。 +从栈中弹出剩余元素，此时是字符串ac，因为从栈里弹出的元素是倒序的，所以在对字符串进行反转一下，就得到了最终的结果。 C++代码 : diff --git a/problems/1049.最后一块石头的重量II.md b/problems/1049.最后一块石头的重量II.md index 975968de..d64e7e56 100644 --- a/problems/1049.最后一块石头的重量II.md +++ b/problems/1049.最后一块石头的重量II.md @@ -87,7 +87,7 @@ vector dp(15001, 0); 4. 确定遍历顺序 -在[动态规划：关于01背包问题，你该了解这些！（滚动数组）](https://programmercarl.com/背包理论基础01背包-2.html)中就已经说明：如果使用一维dp数组，物品遍历的for循环放在外层，遍历背包的for循环放在内层，且内层for循环倒叙遍历！ +在[动态规划：关于01背包问题，你该了解这些！（滚动数组）](https://programmercarl.com/背包理论基础01背包-2.html)中就已经说明：如果使用一维dp数组，物品遍历的for循环放在外层，遍历背包的for循环放在内层，且内层for循环倒序遍历！ 代码如下： diff --git a/problems/背包理论基础01背包-2.md b/problems/背包理论基础01背包-2.md index 7f646f06..a57bae10 100644 --- a/problems/背包理论基础01背包-2.md +++ b/problems/背包理论基础01背包-2.md @@ -103,7 +103,7 @@ for(int i = 0; i < weight.size(); i++) { // 遍历物品 为什么呢？ -**倒叙遍历是为了保证物品i只被放入一次！**。但如果一旦正序遍历了，那么物品0就会被重复加入多次！ +**倒序遍历是为了保证物品i只被放入一次！**。但如果一旦正序遍历了，那么物品0就会被重复加入多次！ 举一个例子：物品0的重量weight[0] = 1，价值value[0] = 15 @@ -115,9 +115,9 @@ dp[2] = dp[2 - weight[0]] + value[0] = 30 此时dp[2]就已经是30了，意味着物品0，被放入了两次，所以不能正序遍历。 -为什么倒叙遍历，就可以保证物品只放入一次呢？ +为什么倒序遍历，就可以保证物品只放入一次呢？ -倒叙就是先算dp[2] +倒序就是先算dp[2] dp[2] = dp[2 - weight[0]] + value[0] = 15 （dp数组已经都初始化为0） @@ -125,7 +125,7 @@ dp[1] = dp[1 - weight[0]] + value[0] = 15 所以从后往前循环，每次取得状态不会和之前取得状态重合，这样每种物品就只取一次了。 -**那么问题又来了，为什么二维dp数组历的时候不用倒叙呢？** +**那么问题又来了，为什么二维dp数组历的时候不用倒序呢？** 因为对于二维dp，dp[i][j]都是通过上一层即dp[i - 1][j]计算而来，本层的dp[i][j]并不会被覆盖！