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https://github.com/youngyangyang04/leetcode-master.git
synced 2025-07-06 23:28:29 +08:00
Update
This commit is contained in:
youngyangyang04
@ -39,17 +39,17 @@ https://leetcode-cn.com/problems/letter-combinations-of-a-phone-number/
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**那么在来讲一讲回溯法，回溯法的模板如下：**
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```
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回溯函数() {
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backtracking() {
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if (终止条件) {
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存放结果;
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}
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for (枚举同一个位置的所有可能性，可以想成节点孩子的数量) {
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递归，处理下一个孩子;
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(递归的下面就是回溯的过程);
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递归，处理节点;
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backtracking();
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回溯，撤销处理结果
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}
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}
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```
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按照这个模板，不难写出如下代码：
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@ -40,7 +40,22 @@ https://leetcode-cn.com/problems/4sum/
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而[四数相加II](https://mp.weixin.qq.com/s/Ue8pKKU5hw_m-jPgwlHcbA)是四个独立的数组，只要找到A[i] + B[j] + C[k] + D[l] = 0就可以，不用考虑有重复的四个元素相加等于0的情况，所以相对于本题还是简单了不少！
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大家解决一下这两道题目就能感受出来难度的差异。
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我们来回顾一下，几道题目使用了双指针法。
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双指针法将时间复杂度O(n^2)的解法优化为 O(n)的解法。也就是降一个数量级，题目如下：
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* [0027.移除元素](https://mp.weixin.qq.com/s/wj0T-Xs88_FHJFwayElQlA)
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* [15.三数之和](https://mp.weixin.qq.com/s/r5cgZFu0tv4grBAexdcd8A)
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* [18.四数之和](https://mp.weixin.qq.com/s/nQrcco8AZJV1pAOVjeIU_g)
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双指针来记录前后指针实现链表反转：
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* [206.反转链表](https://mp.weixin.qq.com/s/pnvVP-0ZM7epB8y3w_Njwg)
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使用双指针来确定有环：
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* [142题.环形链表II](https://mp.weixin.qq.com/s/_QVP3IkRZWx9zIpQRgajzA)
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双指针法在数组和链表中还有很多应用，后面还会介绍到。
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# C++代码
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```
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@ -39,7 +39,7 @@ https://leetcode-cn.com/problems/remove-element/
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删除过程如下：
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<img src='../../World/Writing/leetcode/video/27.移除元素-暴力解法.gif' width=600> </img></div>
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<img src='../video/27.移除元素-暴力解法.gif' width=600> </img></div>
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很明显暴力解法的时间复杂度是O(n^2)，这道题目暴力解法在leetcode上是可以过的。
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@ -73,7 +73,7 @@ public:
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删除过程如下：
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<img src='../../World/Writing/leetcode/video/27.移除元素-双指针法.gif' width=600> </img></div>
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<img src='../video/27.移除元素-双指针法.gif' width=600> </img></div>
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**双指针法（快慢指针法）在数组和链表的操作中是非常常见的，很多考察数组和链表操作的面试题，都使用双指针法。**
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@ -1,26 +1,66 @@
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> 笔者在BAT从事技术研发多年，利用工作之余重刷leetcode，更多原创文章请关注公众号「代码随想录」。
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## 题目地址
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# 题目地址
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https://leetcode-cn.com/problems/spiral-matrix-ii/
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## 思路
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> 一进循环深似海，从此offer是路人
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模拟顺时针画矩阵的过程
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# 题目59.螺旋矩阵II
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填充上行从左到右
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填充右列从上到下
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填充下行从右到左
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填充左列从下到上
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给定一个正整数 n，生成一个包含 1 到 n2 所有元素，且元素按顺时针顺序螺旋排列的正方形矩阵。
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在模拟的过程中最重要的思想是**保持画每一条边的原则一致，即每次都是左闭右开的原则**，如果所示
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示例:
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输入: 3
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输出:
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[
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[ 1, 2, 3 ],
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[ 8, 9, 4 ],
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[ 7, 6, 5 ]
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]
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# 思路
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这道题目可以说在面试中出现频率较高的题目，**本题并不涉及到什么算法，就是模拟过程，但却十分考察对代码的掌控能力。**
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要如何画出这个螺旋排列的正方形矩阵呢？
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相信很多同学刚开始做这种题目的时候，上来就是一波判断猛如虎。
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结果运行的时候各种问题，然后开始各种修修补补，最后发现改了这里哪里有问题，改了那里这里又跑不起来了。
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大家还记得我们在这篇文章[数组：每次遇到二分法，都是一看就会，一写就废](https://mp.weixin.qq.com/s/fCf5QbPDtE6SSlZ1yh_q8Q)中讲解了二分法，提到如果要写出正确的二分法一定要坚持**循环不变量原则**。
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而求解本题依然是要坚持循环不变量原则。
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模拟顺时针画矩阵的过程:
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* 填充上行从左到右
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* 填充右列从上到下
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||||
* 填充下行从右到左
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||||
* 填充左列从下到上
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由外向内一圈一圈这么画下去。
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可以发现这里的边界条件非常多，在一个循环中，如此多的边界条件，如果不按照固定规则来遍历，那就是**一进循环深似海，从此offer是路人**。
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这里一圈下来，我们要画每四条边，这四条边怎么画，每画一条边都要坚持一致的左闭右开，或者左开又闭的原则，这样这一圈才能按照统一的规则画下来。
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那么我按照左闭右开的原则，来画一圈，大家看一下：
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<img src='../pics/螺旋矩阵.png' width=600> </img></div>
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很多同学，做这道题目之所以一直写不好，代码越写越乱，就是因为 在画每一条边的时候，没有保证统一原则
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这里每一种颜色，代表一条边，我们遍历的长度，可以看出每一个拐角处的处理规则，拐角处让给新的一条边来继续画。
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例如：模拟矩阵上边的时候 左闭右开，然后模拟矩阵右列的时候又开始了左闭又闭，那岂能不乱
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这也是坚持了每条边左闭右开的原则。
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## 解法
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一些同学做这道题目之所以一直写不好，代码越写越乱。
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就是因为在画每一条边的时候，一会左开又闭，一会左闭右闭，一会又来左闭右开，岂能不乱。
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代码如下，已经详细注释了每一步的目的，可以看出while循环里判断的情况是很多的，代码里处理的原则也是统一的左闭右开。
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# C++代码
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```C++
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class Solution {
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@ -1,19 +1,25 @@
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## 题目地址
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https://leetcode-cn.com/problems/minimum-size-subarray-sum/
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## 思路
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> 滑动窗口拯救了你
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# 题目209.长度最小的子数组
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给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 s ，找出该数组中满足其和 ≥ s 的长度最小的 连续 子数组，并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组，返回 0。
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||||
示例：
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输入：s = 7, nums = [2,3,1,2,4,3]
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输出：2
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解释：子数组 [4,3] 是该条件下的长度最小的子数组。
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# 暴力解法
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这道题目暴力解法当然是 两个for循环，然后不断的寻找符合条件的子序列，时间复杂度很明显是O(n^2) 。
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||||
还可以使用滑动窗口的细想来做这道题。所谓滑动窗口，**就是不断的调节子序列的起始位置，从而得出我们要想的结果**
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||||
这里还是以题目中的示例来举例，s=7， 数组是 2，3，1，2，4，3，来看一下动画效果：
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||||
<video src='../video/209.长度最小的子数组.mp4' controls='controls' width='640' height='320' autoplay='autoplay'> Your browser does not support the video tag.</video></div>
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代码如下：
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## 暴力解法
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```
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||||
class Solution {
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||||
public:
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@ -27,7 +33,6 @@ public:
|
||||
sum += nums[j];
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if (sum >= s) { // 一旦发现子序列和超过了s，更新result
|
||||
subLength = j - i + 1; // 取子序列的长度
|
||||
// result取 result和subLength最小的那个
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||||
result = result < subLength ? result : subLength;
|
||||
break; // 因为我们是找符合条件最短的子序列，所以一旦符合条件就break
|
||||
}
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||||
@ -38,12 +43,45 @@ public:
|
||||
}
|
||||
};
|
||||
```
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||||
时间复杂度：O(n^2)
|
||||
空间复杂度：O(1)
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||||
## 滑动窗口
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# 滑动窗口
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||||
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||||
接下来就开始介绍数组操作中另一个重要的方法：**滑动窗口**。
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|
||||
所谓滑动窗口，**就是不断的调节子序列的起始位置和终止位置，从而得出我们要想的结果**。
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|
||||
这里还是以题目中的示例来举例，s=7， 数组是 2，3，1，2，4，3，来看一下查找的过程：
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||||
<img src='../video/209.长度最小的子数组.gif' width=600> </img></div>
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最后找到 4，3 是最短距离。
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其实从动画中可以发现滑动窗口也可以理解为双指针法的一种！只不过这种解法更像是一个窗口的移动，所以叫做滑动窗口更适合一些。
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在本题中实现滑动窗口，主要确定如下三点：
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* 窗口内是什么？
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* 如何移动窗口的起始位置？
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* 如何移动窗口的结束位置？
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窗口就是 满足其和 ≥ s 的长度最小的 连续 子数组。
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窗口的起始位置如何移动：如果当前窗口的值大于s了，窗口就要向前移动了（也就是该缩小了）。
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||||
窗口的结束位置如何移动：窗口的结束位置就是遍历数组的指针，窗口的起始位置设置为数组的起始位置就可以了。
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||||
解题的关键在于 窗口的起始位置如何移动，如图所示：
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<img src='../pics/leetcode_209.png' width=600> </img></div>
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|
||||
可以发现**滑动窗口的精妙之处在于根据当前子序列和大小的情况，不断调节子序列的起始位置。从而将O(n^2)的暴力解法降为O(n)。**
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# C++滑动窗口代码
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```
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// 滑动窗口
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||||
class Solution {
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||||
public:
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||||
int minSubArrayLen(int s, vector<int>& nums) {
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||||
@ -56,7 +94,6 @@ public:
|
||||
// 注意这里使用while，每次更新 i（起始位置），并不断比较子序列是否符合条件
|
||||
while (sum >= s) {
|
||||
subLength = (j - i + 1); // 取子序列的长度
|
||||
// result取 result和subLength最小的那个
|
||||
result = result < subLength ? result : subLength;
|
||||
sum -= nums[i++]; // 这里体现出滑动窗口的精髓之处，不断变更i（子序列的起始位置）
|
||||
}
|
||||
@ -67,5 +104,8 @@ public:
|
||||
};
|
||||
```
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||||
|
||||
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时间复杂度：O(n)
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||||
空间复杂度：O(1)
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||||
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||||
@ -94,15 +94,15 @@ class Solution {
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||||
private:
|
||||
// unordered_map<出发城市, map<到达城市, 航班次数>> targets
|
||||
unordered_map<string, map<string, int>> targets;
|
||||
bool backtracking(int ticketNum, int index, vector<string>& result) {
|
||||
if (index == ticketNum + 1) {
|
||||
bool backtracking(int ticketNum, vector<string>& result) {
|
||||
if (result.size() == ticketNum + 1) {
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||||
return true;
|
||||
}
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||||
for (pair<const string, int>& target : targets[result[result.size() - 1]]) {
|
||||
if (target.second > 0 ) { // 使用int字段来记录到达城市是否使用过了
|
||||
result.push_back(target.first);
|
||||
target.second--;
|
||||
if (backtracking(ticketNum, index + 1, result)) return true;
|
||||
if (backtracking(ticketNum, result)) return true;
|
||||
result.pop_back();
|
||||
target.second++;
|
||||
}
|
||||
@ -116,9 +116,10 @@ public:
|
||||
targets[vec[0]][vec[1]]++; // 记录映射关系
|
||||
}
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||||
result.push_back("JFK");
|
||||
backtracking(tickets.size(), 1, result);
|
||||
backtracking(tickets.size(), result);
|
||||
return result;
|
||||
}
|
||||
};
|
||||
|
||||
```
|
||||
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||||
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||||
38
problems/0657.机器人能否返回原点.md
Normal file
38
problems/0657.机器人能否返回原点.md
Normal file
@ -0,0 +1,38 @@
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## 题目地址
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https://leetcode-cn.com/problems/robot-return-to-origin/
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## 思路
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这道题目还是挺简单的，大家不要想复杂了，一波哈希法又一波图论算法啥的，哈哈。
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其实就是，x，y坐标，初始为0，然后：
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* if (moves[i] == 'U') y++;
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* if (moves[i] == 'D') y--;
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* if (moves[i] == 'L') x--;
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* if (moves[i] == 'R') x++;
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最后判断一下x，y是否回到了(0, 0)位置就可以了。
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如图所示：
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<img src='../pics/657.机器人能否返回原点.png' width=600> </img></div>
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## C++代码
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```
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||||
class Solution {
|
||||
public:
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bool judgeCircle(string moves) {
|
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int x = 0, y = 0;
|
||||
for (int i = 0; i < moves.size(); i++) {
|
||||
if (moves[i] == 'U') y++;
|
||||
if (moves[i] == 'D') y--;
|
||||
if (moves[i] == 'L') x--;
|
||||
if (moves[i] == 'R') x++;
|
||||
}
|
||||
if (x == 0 && y == 0) return true;
|
||||
return false;
|
||||
}
|
||||
};
|
||||
```
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