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【线性表 - 数组和矩阵】

数组是一种连续存储线性结构,元素类型相同,大小相等,数组是多维的,通过使用整型索引值来访问他们的元素,数组尺寸不能改变。

  • 知识点
  • 数组与矩阵相关题目

# 知识点

数组的优点:

  • 存取速度快

数组的缺点:

  • 事先必须知道数组的长度
  • 插入删除元素很慢
  • 空间通常是有限制的
  • 需要大块连续的内存块
  • 插入删除元素的效率很低

# 数组与矩阵相关题目

把数组中的 0 移到末尾

283. Move Zeroes (Easy)在新窗口打开

For example, given nums = [0, 1, 0, 3, 12], after calling your function, nums should be [1, 3, 12, 0, 0].
public void moveZeroes(int[] nums) {int idx = 0;for (int num : nums) {if (num != 0) {nums[idx++] = num;}}while (idx < nums.length) {nums[idx++] = 0;}
}

改变矩阵维度

566. Reshape the Matrix (Easy)在新窗口打开

Input:
nums =
[[1,2],[3,4]]
r = 1, c = 4Output:
[[1,2,3,4]]Explanation:
The row-traversing of nums is [1,2,3,4]. The new reshaped matrix is a 1 * 4 matrix, fill it row by row by using the previous list.
public int[][] matrixReshape(int[][] nums, int r, int c) {int m = nums.length, n = nums[0].length;if (m * n != r * c) {return nums;}int[][] reshapedNums = new int[r][c];int index = 0;for (int i = 0; i < r; i++) {for (int j = 0; j < c; j++) {reshapedNums[i][j] = nums[index / n][index % n];index++;}}return reshapedNums;
}

找出数组中最长的连续 1

485. Max Consecutive Ones (Easy)在新窗口打开

public int findMaxConsecutiveOnes(int[] nums) {int max = 0, cur = 0;for (int x : nums) {cur = x == 0 ? 0 : cur + 1;max = Math.max(max, cur);}return max;
}

有序矩阵查找

240. Search a 2D Matrix II (Medium)在新窗口打开

[[ 1,  5,  9],[10, 11, 13],[12, 13, 15]
]
public boolean searchMatrix(int[][] matrix, int target) {if (matrix == null || matrix.length == 0 || matrix[0].length == 0) return false;int m = matrix.length, n = matrix[0].length;int row = 0, col = n - 1;while (row < m && col >= 0) {if (target == matrix[row][col]) return true;else if (target < matrix[row][col]) col--;else row++;}return false;
}

有序矩阵的 Kth Element

378. Kth Smallest Element in a Sorted Matrix ((Medium))在新窗口打开

matrix = [[ 1,  5,  9],[10, 11, 13],[12, 13, 15]
],
k = 8,return 13.

解题参考: Share my thoughts and Clean Java Code在新窗口打开

二分查找解法:

public int kthSmallest(int[][] matrix, int k) {int m = matrix.length, n = matrix[0].length;int lo = matrix[0][0], hi = matrix[m - 1][n - 1];while (lo <= hi) {int mid = lo + (hi - lo) / 2;int cnt = 0;for (int i = 0; i < m; i++) {for (int j = 0; j < n && matrix[i][j] <= mid; j++) {cnt++;}}if (cnt < k) lo = mid + 1;else hi = mid - 1;}return lo;
}

堆解法:

public int kthSmallest(int[][] matrix, int k) {int m = matrix.length, n = matrix[0].length;PriorityQueue<Tuple> pq = new PriorityQueue<Tuple>();for(int j = 0; j < n; j++) pq.offer(new Tuple(0, j, matrix[0][j]));for(int i = 0; i < k - 1; i++) { // 小根堆,去掉 k - 1 个堆顶元素,此时堆顶元素就是第 k 的数Tuple t = pq.poll();if(t.x == m - 1) continue;pq.offer(new Tuple(t.x + 1, t.y, matrix[t.x + 1][t.y]));}return pq.poll().val;
}class Tuple implements Comparable<Tuple> {int x, y, val;public Tuple(int x, int y, int val) {this.x = x; this.y = y; this.val = val;}@Overridepublic int compareTo(Tuple that) {return this.val - that.val;}
}

一个数组元素在 [1, n] 之间,其中一个数被替换为另一个数,找出重复的数和丢失的数

645. Set Mismatch (Easy)在新窗口打开

Input: nums = [1,2,2,4]
Output: [2,3]
Input: nums = [1,2,2,4]
Output: [2,3]

最直接的方法是先对数组进行排序,这种方法时间复杂度为 O(NlogN)。本题可以以 O(N) 的时间复杂度、O(1) 空间复杂度来求解。

主要思想是通过交换数组元素,使得数组上的元素在正确的位置上。

public int[] findErrorNums(int[] nums) {for (int i = 0; i < nums.length; i++) {while (nums[i] != i + 1 && nums[nums[i] - 1] != nums[i]) {swap(nums, i, nums[i] - 1);}}for (int i = 0; i < nums.length; i++) {if (nums[i] != i + 1) {return new int[]{nums[i], i + 1};}}return null;
}private void swap(int[] nums, int i, int j) {int tmp = nums[i];nums[i] = nums[j];nums[j] = tmp;
}

类似题目:

  • 448. Find All Numbers Disappeared in an Array (Easy)在新窗口打开,寻找所有丢失的元素
  • 442. Find All Duplicates in an Array (Medium)在新窗口打开,寻找所有重复的元素。

找出数组中重复的数,数组值在 [1, n] 之间

287. Find the Duplicate Number (Medium)在新窗口打开

要求不能修改数组,也不能使用额外的空间。

二分查找解法:

public int findDuplicate(int[] nums) {int l = 1, h = nums.length - 1;while (l <= h) {int mid = l + (h - l) / 2;int cnt = 0;for (int i = 0; i < nums.length; i++) {if (nums[i] <= mid) cnt++;}if (cnt > mid) h = mid - 1;else l = mid + 1;}return l;
}

双指针解法,类似于有环链表中找出环的入口:

public int findDuplicate(int[] nums) {int slow = nums[0], fast = nums[nums[0]];while (slow != fast) {slow = nums[slow];fast = nums[nums[fast]];}fast = 0;while (slow != fast) {slow = nums[slow];fast = nums[fast];}return slow;
}

数组相邻差值的个数

667. Beautiful Arrangement II (Medium)在新窗口打开

Input: n = 3, k = 2
Output: [1, 3, 2]
Explanation: The [1, 3, 2] has three different positive integers ranging from 1 to 3, and the [2, 1] has exactly 2 distinct integers: 1 and 2.

题目描述: 数组元素为 1~n 的整数,要求构建数组,使得相邻元素的差值不相同的个数为 k。

让前 k+1 个元素构建出 k 个不相同的差值,序列为: 1 k+1 2 k 3 k-1 ... k/2 k/2+1.

public int[] constructArray(int n, int k) {int[] ret = new int[n];ret[0] = 1;for (int i = 1, interval = k; i <= k; i++, interval--) {ret[i] = i % 2 == 1 ? ret[i - 1] + interval : ret[i - 1] - interval;}for (int i = k + 1; i < n; i++) {ret[i] = i + 1;}return ret;
}

数组的度

697. Degree of an Array (Easy)在新窗口打开

Input: [1,2,2,3,1,4,2]
Output: 6

题目描述: 数组的度定义为元素出现的最高频率,例如上面的数组度为 3。要求找到一个最小的子数组,这个子数组的度和原数组一样。

public int findShortestSubArray(int[] nums) {Map<Integer, Integer> numsCnt = new HashMap<>();Map<Integer, Integer> numsLastIndex = new HashMap<>();Map<Integer, Integer> numsFirstIndex = new HashMap<>();for (int i = 0; i < nums.length; i++) {int num = nums[i];numsCnt.put(num, numsCnt.getOrDefault(num, 0) + 1);numsLastIndex.put(num, i);if (!numsFirstIndex.containsKey(num)) {numsFirstIndex.put(num, i);}}int maxCnt = 0;for (int num : nums) {maxCnt = Math.max(maxCnt, numsCnt.get(num));}int ret = nums.length;for (int i = 0; i < nums.length; i++) {int num = nums[i];int cnt = numsCnt.get(num);if (cnt != maxCnt) continue;ret = Math.min(ret, numsLastIndex.get(num) - numsFirstIndex.get(num) + 1);}return ret;
}

对角元素相等的矩阵

766. Toeplitz Matrix (Easy)在新窗口打开

1234
5123
9512In the above grid, the diagonals are "[9]", "[5, 5]", "[1, 1, 1]", "[2, 2, 2]", "[3, 3]", "[4]", and in each diagonal all elements are the same, so the answer is True.
public boolean isToeplitzMatrix(int[][] matrix) {for (int i = 0; i < matrix[0].length; i++) {if (!check(matrix, matrix[0][i], 0, i)) {return false;}}for (int i = 0; i < matrix.length; i++) {if (!check(matrix, matrix[i][0], i, 0)) {return false;}}return true;
}private boolean check(int[][] matrix, int expectValue, int row, int col) {if (row >= matrix.length || col >= matrix[0].length) {return true;}if (matrix[row][col] != expectValue) {return false;}return check(matrix, expectValue, row + 1, col + 1);
}

嵌套数组

565. Array Nesting (Medium)在新窗口打开

Input: A = [5,4,0,3,1,6,2]
Output: 4
Explanation:
A[0] = 5, A[1] = 4, A[2] = 0, A[3] = 3, A[4] = 1, A[5] = 6, A[6] = 2.One of the longest S[K]:
S[0] = {A[0], A[5], A[6], A[2]} = {5, 6, 2, 0}

题目描述: S[i] 表示一个集合,集合的第一个元素是 A[i],第二个元素是 A[A[i]],如此嵌套下去。求最大的 S[i]。

public int arrayNesting(int[] nums) {int max = 0;for (int i = 0; i < nums.length; i++) {int cnt = 0;for (int j = i; nums[j] != -1; ) {cnt++;int t = nums[j];nums[j] = -1; // 标记该位置已经被访问j = t;}max = Math.max(max, cnt);}return max;
}

分隔数组

769. Max Chunks To Make Sorted (Medium)在新窗口打开

Input: arr = [1,0,2,3,4]
Output: 4
Explanation:
We can split into two chunks, such as [1, 0], [2, 3, 4].
However, splitting into [1, 0], [2], [3], [4] is the highest number of chunks possible.

题目描述: 分隔数组,使得对每部分排序后数组就为有序。

public int maxChunksToSorted(int[] arr) {if (arr == null) return 0;int ret = 0;int right = arr[0];for (int i = 0; i < arr.length; i++) {right = Math.max(right, arr[i]);if (right == i) ret++;}return ret;
}

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一、框架介绍 1、框架简介和版本选择 Thinkphp是一种基于php的开源web应用程序开发框架ThinkPHP框架&#xff0c;是免费开源的、轻量级的、简单快速且敏捷的php框架。你可以免费使用TP框架&#xff0c;甚至可以将你的项目商用&#xff1b; ThinkPHP8.0 是目前框架正式版的最新版…...

ch4网络层---计算机网络期末复习(持续更新中)

网络层概述 将分组从发送方主机传送到接收方主机 发送方将运输层数据段封装成分组 接收方将分组解封装后将数据段递交给运输层网络层协议存在于每台主机和路由器上 路由器检查所有经过它的IP分组的分组头 注意路由器只有3层(网络层、链路层、物理层) 网络层提供的服务 一…...

数据库(12)——DQL聚合查询

常见的聚合函数 将一列数据作为一个整体&#xff0c;进行纵向计算。 函数功能count统计数量max最大值min最小值avg平均值sum求和 语法 SELECT 聚合函数 &#xff08;字段列表&#xff09;FROM 表名; 示例 这是我们的原始表&#xff1a; 求人物总数 select count(id) from in…...

MYSQL四大操作——查!查!查!

目录 简洁版&#xff1a; 详解版&#xff1a; SQL通用语法&#xff1a; 分类&#xff1a; 1. DDL —库 1.1 查询&#xff1a; 1.2 创建&#xff1a; 1.3 删除 1.4 使用库 2. DDL—表 2.1 查询 2.1.1 查询当前库的所有表&#xff1a; 2.1.2 查询表结构 &#xff1a; 2.1.…...

Linux静态库与动态库加载

了解库&#xff1a; 关于库相比大家之前肯定使用过&#xff0c;比如C/C里面的标准库&#xff0c;STL里面的各种库&#xff0c;我们在调用STL里的容器时都需要使用库&#xff0c;那么库到底是什么呢&#xff1f; 库的本质就是可执行程序的"半成品" 我们先来回顾一下代…...