基础数据结构之——【顺序表】(上)
从今天开始更新数据结构的相关内容。(我更新博文的顺序一般是按照我当前的学习进度来安排,学到什么就更新什么(简单来说就是我的学习笔记),所以不会对一个专栏一下子更新到底,哈哈哈哈哈哈哈!!!😄)
本专栏以力扣
为落脚点,以实际题目
为依据来进行相应知识点的讲解和应用,希望对你能有所帮助!
废话不多说,我们直接开始!
文章目录
- :fire:LC 2057 ----值相等的最小索引(简单)
- :star:二分查找(Binary Search):
- :fire:LC 1464 ----数组中两元素的最大乘积(简单)
- :star:sort函数:
- :fire:LC 485----最大连续 1 的个数(简单)
- :fire:LC 27---- 移除元素(简单)
- :star:vector中删除元素的方法总结:
- :fire:LC 665----非递减数列(中等)
🔥LC 2057 ----值相等的最小索引(简单)
题目链接:https://leetcode.cn/problems/smallest-index-with-equal-value/
题目简介:
给你一个下标从 0 开始的整数数组 nums ,返回 nums 中满足 i mod 10 == nums[i] 的最小下标 i ;如果不存在这样的下标,返回 -1 。
- x mod y 表示 x 除以 y 的 余数 。
这道题就很简单了,按照题目说的条件,直接线性枚举(可以理解为直接遍历)一遍,就可找出答案。
- 时间复杂度:O(n)
- 空间复杂度:O(1)
代码示例:
class Solution {
public:int smallestEqual(vector<int>& nums) {//获取数组长度int n=nums.size();for(int i=0;i<n;i++){if(i%10==nums[i]) return i;}return -1;}
};
可能会有人问,二分查找行不行,答案是不行!因为nums数组的元素之间并没有特定的联系(是无序的),不适合二分。
既然谈到了,那就简单说说什么是二分吧。
⭐️二分查找(Binary Search):
是一种在有序数组中查找目标值的算法。它通过将目标值与数组的中间元素进行比较,从而确定目标值可能存在的位置。
下面是一个简单的函数模板:
int firstBadVersion(int *arr,int n) {//定义左右边界,这里我称left和right为游标,而不是指针!避免混淆
int left=-1,right=n;//定义中点
int mid=0;//进行二分
while(right-left>1){//记录中点
mid=left+(right-left)/2;//满足条件时:
if(arr[mid]满足条件){//移动游标
right=mid;
}
//不满足条件时:
else{
left=mid;
}
}
return right;
}
-
可能有人会问,游标为什么要取-1和n,不能取0和n-1吗?他们的中点不应该一样吗?
答:其实这是为了避免极端情况的发生,如果左右边界(即0和n-1)满足条件时,二分查找会出错,你可以想想为什么。
-
换位置时,一定是满足条件时换right吗?
答:不一定,这个得具体情况具体分析!
🔥LC 1464 ----数组中两元素的最大乘积(简单)
题目链接:https://leetcode.cn/problems/maximum-product-of-two-elements-in-an-array/?envType=list&envId=7q99qCXM
题目简介:
给你一个整数数组 nums,请你选择数组的两个不同下标 i 和 j,使 (nums[i]-1)*(nums[j]-1) 取得最大值。
请你计算并返回该式的最大值。
代码示例:
class Solution {
public:int maxProduct(vector<int>& nums) {//这里直接调用sort函数排序:sort(nums.begin(),nums.end());//获取数组长度int len=nums.size();//返回结果return (nums[len-1]-1)*(nums[len-2]-1);}
};
这里我们用到了sort
函数,sort函数的时间复杂度通常为O(n log n),所以我决定写一个O(n)的解法出来:
class Solution {
public:int maxProduct(vector<int>& nums) {int n=nums.size();int max=0;//最大值int maxIndex;//最大值索引int sec=0;//次大值int secIndex;//次大值索引int i,j;//寻找最大值和其索引for(i=0;i<n;i++){if(nums[i]>max) {max=nums[i];maxIndex=i;}}//寻找次大值和其索引for(j=0;j<n;j++){if(j!=maxIndex){if(nums[j]>sec) { sec=nums[j]; secIndex=j; }}}int maxSum=(max-1)*(sec-1);return maxSum;}
};
既然用到了sort函数,那就来简单介绍一下:
⭐️sort函数:
是一种常见的排序算法,它能够将一个数组或容器中的元素按照指定的排序规则进行排列。
- 在C++语言中,sort函数在
< algorithm >
头文件中。 - 基本形式:
sort(first,end,comp)
其中,first和last是表示待排序范围的迭代器,comp是一个可选的比较函数,用于指定排序规则。如果不提供comp参数,则默认按照升序排序。要想降序的话,第三个参数可以写成
greater<int>()
,其中<>里面也可以写double,long,float等等
- 总的来说:
升序:sort(first,end,cmp)
或者sort(first,end)
降序:sort(first,end,greater<int>())
🔥LC 485----最大连续 1 的个数(简单)
题目链接:https://leetcode.cn/problems/max-consecutive-ones/?envType=list&envId=7q99qCXM
题目简介:
给定一个二进制数组 nums , 计算其中最大连续 1 的个数。
代码示例:
class Solution {
public:int findMaxConsecutiveOnes(vector<int>& nums) {int n=nums.size();//最长1的个数int maxLenOne=0;//计数器:1出现的个数int countOne=0;for(int i=0;i<n;i++){if(nums[i]==1) countOne++;//计数器:遇1自增else{ maxLenOne= (maxLenOne>countOne)?maxLenOne:countOne;//对长度赋值countOne=0;//计数器归0}}//边界值:可能最后一个数不是0,所以最后一段1的值没有被比较,在此比较一次,防止遗漏最优解maxLenOne= (maxLenOne>countOne)?maxLenOne:countOne;return maxLenOne;}
};
🔥LC 27---- 移除元素(简单)
题目链接:https://leetcode.cn/problems/remove-element/?envType=list&envId=7q99qCXM
题目简介:
给你一个数组 nums 和一个值 val,你需要 原地 移除所有数值等于 val 的元素,并返回移除后数组的新长度。
不要使用额外的数组空间,你必须仅使用 O(1) 额外空间并 原地 修改输入数组。
元素的顺序可以改变。你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。
代码示例:
class Solution {
public:int removeElement(vector<int>& nums, int val) {// int n=0;for(int i=0;i<nums.size();i++){if(nums[i]==val){// n=i;nums.erase(nums.begin()+i);i=i-1;}}return nums.size();}
};
这里就是一个线性枚举,然后对当前值进行一个判断,如果等于目标值,就将其删除,用到了vector:erase()函数。
⭐️vector中删除元素的方法总结:
vector中删除元素大概有这么几种方法:
nums.pop_back()
; //删除最后一个元素nums.clear()
; //清空nums中的元素nums.erase(nums.begin()+i,nums.begin()+j)
; //删除nums中从第i+1个元素到第j+1个的所有元素,也就是索引[i,j]
。写成nums.erase(nums.begin()+i)
就是直接删除第i+1个元素(下标为i)
🔥LC 665----非递减数列(中等)
题目链接:https://leetcode.cn/problems/non-decreasing-array/?envType=list&envId=7q99qCXM
题目简介:
给你一个长度为 n 的整数数组 nums ,请你判断在 最多 改变 1 个元素的情况下,该数组能否变成一个非递减数列。
我们是这样定义一个非递减数列的: 对于数组中任意的 i (0 <= i <= n-2),总满足 nums[i] <= nums[i + 1]。
代码示例:
class Solution {
public:bool checkPossibility(vector<int>& nums) {int n=nums.size();if(n==1 || n==2) return true;int count=0;int count1=0;int count2=0;vector<int>num1(nums);vector<int>num2(nums);for(int i=1;i<n;i++){if(nums[i]<nums[i-1]){ nums[i-1]=nums[i]; break; } }for(int i=1;i<n;i++){if(num1[i]<num1[i-1]){num1[i]=num1[i-1]; break;} }for(int i=1;i<n;i++){if(num2[i]<num2[i-1]){if(i+1<n){num2[i]=num2[i+1]; break; } else num2[i]=num2[n-2]; } } for(int i=1;i<n;i++){if(num1[i]<num1[i-1]) count1=1;if(nums[i]<nums[i-1]) count=1;if(num2[i]<num2[i-1]) count2=1;if(count==1 && count==1 && count2==1) return false;} return true;}
};
这道题我用的是枚举的方法,暂时没啥更优化的方法,以后想到了会进行更新!
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