基础快乐

力扣第一题

题目描述：两数之和(简单)

给定一个整数数组nums和一个整数目标值target，请你在该数组中找出和为目标值target的那两个整数，并返回它们的数组下标。

你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，数组中同一个元素在答案里不能重复出现。

你可以按任意顺序返回答案。

示例：

输入：nums = [2,7,11,15], target = 9
输出：[0,1]
解释：因为 nums[0] + nums[1] == 9，返回 [0, 1]?

输入：nums = [3,2,4], target = 6
输出：[1,2]

输入：nums = [3,3], target = 6
输出：[0,1]

解题思路

题意很好理解，就是在一个数组中找出两个数和等于指定数的这两个数的下标。

说来惭愧，好久没做这种题了，刚开始写的时候连怎样定义数组都忘了。。不过问题也不大，言归正传，首先我想到的是使用两个循环，第一个循环用于获取第一个数的下标，第二个循环用于判断数组中的两个值相加是否等于指定的数，相等的话就获取第二个数的下标，然后就获取到了两个下标的值，最后通过数组返回这两个值。

代码实现
    //自己所写的最优解,时间复杂度：O(N^2)
    //用时：四十分钟
    public static int[] twoSum(int[] nums, int target) {
        //定义索引变量
        int index1 = 0;
        int index2 = 0;
        //定义新数组
        int[] nums1 = new int[2];

        //循环数组
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            //获取第一个索引
            index1 = i;
            for (int j = i + 1; j < nums.length; j++) {
                //判断当前数组数的后每一位有无相加等于target的值，
                if (nums[i] + nums[j] == target) {
                    //如果满足条件，获取第二个索引
                    index2 = j;
                    //设置i的值，用于结束外层循环
                    i = nums.length;
                    break;
                }
            }
        }
        //新数组赋值
        nums1[0] = index1;
        nums1[1] = index2;
        //返回数组
        return nums1;
    }
官方解答
    //官方给的最优解,时间复杂度：O(N)
    public static int[] twoSum1(int[] nums, int target) {
        Map<Integer, Integer> hashtable = new HashMap<Integer, Integer>();
        //循环数组
        for (int i = 0; i < nums.length; ++i) {
            //判断集合是否包含指定的键，包含的话就返回该值，不包含就添加到集合
            if (hashtable.containsKey(target - nums[i])) {
                //返回这两个索引的值
                return new int[]{hashtable.get(target - nums[i]), i};
            }
            //向集合中添加元素，数组元素为键，索引为值
            hashtable.put(nums[i], i);
        }
        return new int[0];
    }
总结

自己写的代码能够成功运行，但是相对于效率而言，官方的解答时间复杂度更低，执行效率更高。原本以为能够做出来就行了，才发现差别还是蛮大的，一个效率高的算法真的是太考究了，立志今后解题尽量将效率达到极致！

双倍快乐

力扣第三题

题目描述：无重复字符的最长子串(中等)

给定一个字符串s，请你找出其中不含有重复字符的最长子串的长度。

示例：

输入：s = "abcabcbb"
输出：3
解释：因为无重复字符的最长子串是 “abc”，所以其长度为 3。

输入：s = "bbbbb"
输出：1
解释：因为无重复字符的最长子串是 “b”，所以其长度为 1。

输入：s = "pwwkew"
输出：3
解释：因为无重复字符的最长子串是 “wke”，所以其长度为 3。

输入：s = ""
输出：0

解题思路

刚开始是想用数组存放字符，然后循环进行比较，判断字符是否存在，最后返回最长的子串，然后发现难以实现，有一个问题解决起来太过于麻烦。。然后就果断换一种方式，想起来使用去重的集合，定义一个HashSet集合，该集合可以自动去重，用于循环将字符依次存放到该集合，再用循环进行判断集合中是否有该字符 (此处的判断是写在另一个方法内的，这里调用该方法进行判断)，然后再记录集合的长度，重置集合，最后获取最大的长度并返回。

代码实现
    //自己做的最优解，时间复杂度：O(N^2)
    //用时：一个小时。。
    public static int lengthOfLongestSubstring2(String s) {
        //计长度
        int k = 1;
        //最大的长度
        int max = 0;
        //设置Set集合
        HashSet<Character> hashSet = new HashSet<Character>();

        //判断字符串是否为空
        if (s.length() != 0) {
            //循环字符串
            for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
                //赋值给集合
                hashSet.add(s.charAt(i));
                //循环字符的后一位
                for (int j = i + 1; j < s.length(); j++) {
                    //判断集合中是否存在字符
                    if (!ifTrue(hashSet, s.charAt(j))) {
                        //不存在就添加到集合
                        hashSet.add(s.charAt(j));
                    } else break;
                    //记录集合长度
                    k = hashSet.size();
                }
                //集合重置
                hashSet.clear();
                //判断并赋值
                if (k > max) {
                    max = k;
                }
            }
        }
        return max;
    }

    //判断集合中是否有字符c
    public static boolean ifTrue(HashSet<Character> hashSet, char c) {
        boolean b = false;
        for (Character s : hashSet) {
            if (s == c) {
                return true;
            }
        }
        return b;
    }
波仔的解答
    //波仔的解答，时间复杂度：O(N)
    public static int lengthOfLongestSubstring1(String s) {
        int n = s.length(), ans = 0;
        //定义一个hash表，字符串和长度
        Map<Character, Integer> map = new HashMap<>();
        for (int end = 0, start = 0; end < n; end++) {
            //获取单个字符
            char alpha = s.charAt(end);
            //如果查找到有数据
            if (map.containsKey(alpha)) {
                //更新start
                start = Math.max(map.get(alpha), start);
            }
            //不管存进来没更新一下ans，就是我们得结果
            //end-start+1就是我们统计出来字符串得长度
            ans = Math.max(ans, end - start + 1);
            //存入数据，有重复得在上面已经查找过了，所以一定能找出来
            map.put(s.charAt(end), end + 1);
        }
        return ans;
    }
评论区大哥解答
    //评论区大哥的解答，时间复杂度：O(N)
    public static int lengthOfLongestSubstring(String s) {
        //记录字符上一次出现的位置
        int[] last = new int[128];
        for (int i = 0; i < 128; i++) {
            last[i] = -1;
        }
        int n = s.length();

        int res = 0;
        int start = 0; //窗口开始位置
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            //获取当前字符的ASCII码
            int index = s.charAt(i); //a --97
            //获取字符出现的最大下标值
            start = Math.max(start, last[index] + 1);
            //获取最大长度的子串
            res = Math.max(res, i - start + 1);
            //下标值存放到数组
            last[index] = i;
        }
        return res;
    }
总结

刚开始的解题思路不对，绕了很久也花了很多时间也没做出来，后面用集合才勉强做出来，先把思路确定好了再行动，写代码的效率应该会高些。后面看来小波波和评论区大哥的解答，才发现是我肤浅了，是我没想到的方法，逻辑性比较强，下次再遇到这种类型的题，我必定将它拿捏！

三倍快乐

力扣第四题

题目描述：寻找两个正序数的中位数(困难)

给定两个大小分别为m和n的正序 (从小到大)数组nums1和nums2。请你找出并返回这两个正序数组的中位数。

示例：

输入：nums1 = [1,3], nums2 = [2]
输出：2.00000
解释：合并数组 = [1,2,3]，中位数 2。

输入：nums1 = [1,2], nums2 = [3,4]
输出：2.50000
解释：合并数组 = [1,2,3,4] ，中位数 (2 + 3) / 2 = 2.5

输入：nums1 = [0,0], nums2 = [0,0]
输出：0.00000

输入：nums1 = [], nums2 = [1]
输出：1.00000

解题思路

刚看到这题目就有一个疑问，这么简单的题咋会定义为困难哦，也没管那么多，先实现了再说，想到的就是把两个数组合并到一个新数组，然后用arrays中的sort方法排序，最后判断数组的长度，算出中位数并返回。

代码实现
    //自己所写的最优解，时间复杂度：O(N)
    //用时：十五分钟
    public static double findMedianSortedArrays(int[] nums1, int[] nums2) {
        //定义变量
        double num = 0;
        //创建一个新数组，用于存放给出的两个数组值
        int[] nums3 = new int[nums1.length + nums2.length];

        //循环将第一个数组值赋值给新数组
        for (int i = 0; i < nums1.length; i++) {
            nums3[i] = nums1[i];
        }
        //循环将第二个数组继续赋值给新数组
        for (int i = 0, j = nums1.length; i < nums2.length; i++, j++) {
            nums3[j] = nums2[i];
        }
        //使用Arrays的方法排序
        Arrays.sort(nums3);

        //判断数组长度是奇数还是偶数
        if (nums3.length % 2 != 0) {
            //奇数，直接取出中位数
            num = nums3[nums3.length / 2];
        } else {
            //偶数，取出中间那个下标的值，再加上它前面那个值，除以二就是中位数
            num = nums3[nums3.length / 2] + nums3[nums3.length / 2 - 1];
            num /= 2;
        }
        return num;
    }
官方解答
    //官方解答，时间复杂度：O(log (m+n))，m和n分别是数组nums1和nums2的长度
    public static double findMedianSortedArrays1(int[] nums1, int[] nums2) {
        //比较数组长度，数组长度较短的作为第一个参数
        if (nums1.length > nums2.length) {
            return findMedianSortedArrays(nums2, nums1);
        }

        int m = nums1.length;
        int n = nums2.length;
        int left = 0, right = m;
        // median1：前一部分的最大值
        // median2：后一部分的最小值
        int median1 = 0, median2 = 0;

        while (left <= right) {
            // 前一部分包含 nums1[0 .. i-1] 和 nums2[0 .. j-1]
            // 后一部分包含 nums1[i .. m-1] 和 nums2[j .. n-1]
            int i = (left + right) / 2;
            int j = (m + n + 1) / 2 - i;

            // nums_im1, nums_i, nums_jm1, nums_j 分别表示 nums1[i-1], nums1[i], nums2[j-1], nums2[j]
            int nums_im1 = (i == 0 ? Integer.MIN_VALUE : nums1[i - 1]);
            int nums_i = (i == m ? Integer.MAX_VALUE : nums1[i]);
            int nums_jm1 = (j == 0 ? Integer.MIN_VALUE : nums2[j - 1]);
            int nums_j = (j == n ? Integer.MAX_VALUE : nums2[j]);

            if (nums_im1 <= nums_j) {
                median1 = Math.max(nums_im1, nums_jm1);
                median2 = Math.min(nums_i, nums_j);
                left = i + 1;
            } else {
                right = i - 1;
            }
        }
        //返回中位数
        return (m + n) % 2 == 0 ? (median1 + median2) / 2.0 : median1;
    }
总结

看了后面的解答才知道原来还有一个进阶，就是要求时间复杂度为O(log(m+n))，这就有点不好办了。说实话如果题目加上这种硬性的要求的话，我都不知道怎么写了，定义为困难级别还是有原因的。参考了官方的解答，然后再层层解析，还是能够领悟其中的奥秘，眼高手低这种事情，不会再有下次了！