前言
跟着英雄哥打卡第三十四天 [专题跳转->《算法零基础100讲》] [万人千题社区跳转]
一、有效三角形的个数
跳转力扣:611. 有效三角形的个数 难度:★★☆☆☆
说明:双指针,为方便满足三角形原则【
a
+
b
>
c
,
a
+
c
>
b
,
b
+
c
>
a
a+b>c,a+c>b,b+c>a
a+b>c,a+c>b,b+c>a】,只需将数组从小到大排序后满足【
a
+
b
>
c
a+b>c
a+b>c】即可同时满足后两者;由于题目给出数值范围为非负数,则需排除
n
u
m
[
i
]
=
=
0
num[i]==0
num[i]==0 此情况;将
n
u
m
[
i
]
num[i]
num[i] 作为
a
a
a ,
n
u
m
[
j
]
num[j]
num[j] 作为
b
b
b,
n
u
m
[
k
]
num[k]
num[k] 作为
c
c
c,遍历
a
a
a ,以
b
b
b 为基地往右拓展
c
c
c ,若满足
c
<
a
+
b
c < a + b
c<a+b ,则
c
c
c 继续往后延伸,直至找到满足
a
+
b
>
c
a + b > c
a+b>c 的边界情况中最大值
c
c
c,此时的
k
k
k 为延伸的最远的下标,遍历每一个
a
a
a ,累加
(
k
?
j
)
(k - j)
(k?j) 即为最终答案。
代码如下(示例):
class Solution {
public:
int triangleNumber(vector<int>& nums) {
int n = nums.size(), ans = 0;
sort(nums.begin(), nums.end());
for (int i = 0; i < n; i ++) {
if (nums[i] == 0) continue;
int k = i + 1;
for (int j = i + 1; j < n; j ++) {
while (k + 1 < n && nums[k + 1] < nums[i] + nums[j])
k ++;
ans += k - j;
}
}
return ans;
}
};
二、重构字符串
跳转力扣:767. 重构字符串 难度:★★☆☆☆
说明:大根堆,哈希表,首先用哈希表
m
s
ms
ms 记录每一个字母出现的次数,并记录出现次数最大值
m
a
x
n
maxn
maxn,若要有满足条件结果,需满足
m
a
x
n
maxn
maxn 大于原字符串长度的一半;大根堆
h
e
a
p
heap
heap 存放的元素为
p
a
i
r
<
i
n
t
,
c
h
a
r
>
pair<int, char>
pair<int,char> (方便排序,所以把int放前面),首先将所有出现的字母放进堆中,然后每次取出出现次数最大与次大的两个元素作为答案并循环操作,每次需将取出的元素的字母次数减一,若扔有次数则重新加入堆中,为保证奇偶的差异,需要在补充最后一个元素。
代码如下(示例):
typedef pair<int, char> pic;
class Solution {
public:
string reorganizeString(string s) {
int maxn = 0, n = s.size();
if (n < 2) return s;
unordered_map<char, int> ms;
for (auto &c: s) {
ms[c] ++;
maxn = max(ms[c], maxn);
}
if (maxn > (n + 1) / 2) return "";
priority_queue<pic> heap;
for (auto &m: ms) {
heap.push({m.second, m.first});
}
string ans;
while (heap.size() > 1) {
auto t1 = heap.top(); heap.pop();
auto t2 = heap.top(); heap.pop();
ms[t1.second] --;
ms[t2.second] --;
ans += t1.second;
ans += t2.second;
if (ms[t1.second] > 0)
heap.push({t1.first - 1, t1.second});
if (ms[t2.second] > 0)
heap.push({t2.first - 1, t2.second});
}
if (heap.size() > 0)
ans += heap.top().second;
return ans;
}
};
三、最多能完成排序的块
跳转力扣:769. 最多能完成排序的块 难度:★★☆☆☆
说明:贪心算法,分块最多的情况是升序排序,分块最少的情况是降序排序,因此保证遍历到的每个元素是遍历到的数中的最大值,则可以分块处理。
代码如下(示例):
class Solution {
public:
int maxChunksToSorted(vector<int>& arr) {
int n = arr.size(), maxn = 0, ans = 0;
for (int i = 0; i < n; i ++) {
maxn = max(maxn, arr[i]);
if (i == maxn) ans ++;
}
return ans;
}
};
|