LintCode-[容易] 539. 移动零

本文介绍了一种在原数组上将所有零元素移至末尾同时保持非零元素顺序的方法。通过一次遍历删除零元素并计数,随后在数组尾部补充相同数量的零,实现了高效处理。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

描述:

给一个数组 nums 写一个函数将 0 移动到数组的最后面,非零元素保持原数组的顺序

注意事项:

1.必须在原数组上操作
2.最小化操作数

样例:

给出 nums = [0, 1, 0, 3, 12], 调用函数之后, nums = [1, 3, 12, 0, 0].

思路:

遍历一遍向量,把所有的 0 项删除,并记录 0 的个数,最后在向量后面加上这个数量的 0 。

C++实现:

class Solution {
public:
    /**
     * @param nums an integer array
     * @return nothing, do this in-place
     */
    void moveZeroes(vector<int>& nums) {
        // Write your code 
        vector<int>::iterator it;
        int count = 0;
        for (it = nums.begin(); it != nums.end(); ) {
            if ((*it) == 0) {
                count++;
                it = nums.erase(it);
            }
            else {
                it++;
            }
        }
        for (int i = 0; i < count; i++) {
            nums.push_back(0);
        }
    }
};
LintCode 1817 - 分享巧克力 是一道经典的算法题目,通常涉及动态规划、贪心算法等知识。这道题的核心思想是如何将一块巧克力分成若干块,并让每块满足一定的条件。 ### 题目概述: 假设有一块 `m x n` 的巧克力网格图,每个格子表示一小块巧克力。你需要将其分给 K 个人,每个人获得连续的一段巧克力(可以横着切或竖着切)。目标是使得所有人的巧克力总和的最大值尽可能小。 --- ### 解法思路: #### 方法一:二分查找 + 模拟验证 我们可以采用“二分查找”的策略来解决这个问题。核心在于设定一个范围 `[min_val, sum_of_chocolate]`,其中 `min_val` 表示单个巧克力单元的最小值,而 `sum_of_chocolate` 则是整个巧克力表的所有数值之和。 步骤如下: 1. **确定搜索区间**:左边界设为数组中的最大元素 (因为至少一人要拿到这个数),右边界设为总和 (即所有人都拿一样的情况)。 2. **验证中间值是否可行**:对于当前猜测的最大值 mid,检查能否通过合理的切割分配方案,使得每个人的份额都不超过该值。 3. 根据结果调整左右边界直至找到最优解。 时间复杂度大约为 O(log(total_sum) * m * n) #### 示例代码片段(Python版): ```python def minimizeMaxShare(chocoGrid, k): def canSplit(max_allowed): # 实现判断是否能按照规则分割函数 total = sum(map(sum,chocogrid)) low , high= max([max(row) for row in chocogrid]),total while(low<high): mid=(low+high)//2 if(canSplit(mid)): high=mid else: low=mid+1 return low ``` --- ### 关键点总结: - 使用了高效的二分查找技巧降低暴力枚举的时间开销; - 结合实际场景构建辅助判定功能完成对潜在解答的有效评估;
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