977.有序数组的平方
给你一个按 非递减顺序 排序的整数数组 nums,返回 每个数字的平方 组成的新数组,要求也按 非递减顺序 排序。
示例 1:
输入:nums = [-4,-1,0,3,10]
输出:[0,1,9,16,100]
解释:平方后,数组变为 [16,1,0,9,100]
排序后,数组变为 [0,1,9,16,100]
示例 2:
输入:nums = [-7,-3,2,3,11]
输出:[4,9,9,49,121]
提示:
1 <= nums.length <= 104
-104 <= nums[i] <= 104
nums 已按 非递减顺序 排序
思路:
暴力解法
最直观的想法,莫过于:每个数平方之后,排个序,美滋滋,代码如下:
class Solution {
public:
vector<int> sortedSquares(vector<int>& A) {
for (int i = 0; i < A.size(); i++) {
A[i] *= A[i];
}
sort(A.begin(), A.end()); // 快速排序
return A;
}
};
这个时间复杂度是 O(n + nlogn), 可以说是O(nlogn)的时间复杂度,但为了和下面双指针法算法时间复杂度有鲜明对比,暂时记为 O(n + nlog n)。
双指针法
数组其实是有序的, 只不过负数平方之后可能成为最大数了。那么数组平方的最大值就在数组的两端,不是最左边就是最右边,不可能是中间。
此时可以考虑双指针法了,i指向起始位置,j指向终止位置。
代码如下:
class Solution {
public:
vector<int> sortedSquares(vector<int>& A) {
int k = A.size() - 1;
vector<int> result(A.size(), 0);
for (int i = 0, j = A.size() - 1; i <= j;) { // 注意这里要i <= j,因为最后要处理两个元素
if (A[i] * A[i] < A[j] * A[j]) {
result[k--] = A[j] * A[j];
j--;
}
else {
result[k--] = A[i] * A[i];
i++;
}
}
return result;
}
};
此时的时间复杂度为O(n)。
209.长度最小的子数组
给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 target 。
找出该数组中满足其和 ≥ target 的长度最小的 连续子数组 [numsl, numsl+1, ..., numsr-1, numsr] ,并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组,返回 0 。
示例 1:
输入:target = 7, nums = [2,3,1,2,4,3]
输出:2
解释:子数组 [4,3] 是该条件下的长度最小的子数组。
示例 2:
输入:target = 4, nums = [1,4,4]
输出:1
示例 3:
输入:target = 11, nums = [1,1,1,1,1,1,1,1]
输出:0
思路:
暴力解法
两个for循环,嘎嘎暴力
代码如下:
class Solution {
public:
int minSubArrayLen(int s, vector<int>& nums) {
int result = INT32_MAX; // 最终的结果
int sum = 0; // 子序列的数值之和
int subLength = 0; // 子序列的长度
for (int i = 0; i < nums.size(); i++) { // 设置子序列起点为i
sum = 0;
for (int j = i; j < nums.size(); j++) { // 设置子序列终止位置为j
sum += nums[j];
if (sum >= target) { // 一旦发现子序列和超过了s,更新result
subLength = j - i + 1; // 取子序列的长度
result = result < subLength ? result : subLength;
break; // 因为我们是找符合条件最短的子序列,所以一旦符合条件就break
}
}
}
// 如果result没有被赋值的话,就返回0,说明没有符合条件的子序列
return result == INT32_MAX ? 0 : result;
}
};
时间复杂度:O(n^2)
空间复杂度:O(1)
滑动窗口
所谓滑动窗口,就是不断的调节子序列的起始位置和终止位置,从而得出我们要想的结果。此题用滑动窗口最终目的是用一个for循环来完成这个操作。
如果只用一个for循环,那么这个循环的索引,一定是表示滑动窗口的终止位置(如果索引是起始位置,那么遍历剩下终止位置的过程和暴力解法无异)
在本题中实现滑动窗口,主要确定如下三点:
窗口内是什么?
如何移动窗口的起始位置?
如何移动窗口的结束位置?
窗口就是 满足其和 ≥ target 的长度最小的 连续 子数组。
窗口的起始位置如何移动:如果当前窗口的值大于target了,窗口就要向前移动了(也就是该缩小了)。
窗口的结束位置如何移动:窗口的结束位置就是遍历数组的指针,也就是for循环里的索引。
滑动窗口的精妙之处在于根据当前子序列和大小的情况,不断调节子序列的起始位置。从而将O(n^2)暴力解法降为O(n)。
虽然代码中有两层循环,但并不是O(n^2),看每一个元素被操作的次数,每个元素在滑动窗后进来操作一次,出去操作一次,每个元素都是被操作两次,所以时间复杂度是 2 × n 也就是O(n)。
代码如下:
class Solution {
public:
int minSubArrayLen(int s, vector<int>& nums) {
int result = INT32_MAX;
int sum = 0; // 滑动窗口数值之和
int i = 0; // 滑动窗口起始位置
int subLength = 0; // 滑动窗口的长度
for (int j = 0; j < nums.size(); j++) {
sum += nums[j];
// 注意这里使用while,每次更新 i(起始位置),并不断比较子序列是否符合条件
while (sum >= target) {
subLength = (j - i + 1); // 取子序列的长度
result = result < subLength ? result : subLength;
sum -= nums[i++]; // 这里体现出滑动窗口的精髓之处,不断变更i(子序列的起始位置)
}
}
// 如果result没有被赋值的话,就返回0,说明没有符合条件的子序列
return result == INT32_MAX ? 0 : result;
}
};
时间复杂度:O(n)
空间复杂度:O(1)
59.螺旋矩阵II
给你一个正整数 n ,生成一个包含 1 到 n2 所有元素,且元素按顺时针顺序螺旋排列的 n x n 正方形矩阵 matrix 。
示例 1:

输入:n = 3
输出:[[1,2,3],[8,9,4],[7,6,5]]
示例 2:
输入:n = 1
输出:[[1]]
思路:
本题主要是模拟顺时针画矩阵的过程:
填充上行从左到右
填充右列从上到下
填充下行从右到左
填充左列从下到上
由外向内一圈一圈这么画下去。
可以发现这里的边界条件非常多,在一个循环中,如此多的边界条件,如果不按照固定规则来遍历,那就是一进循环深似海,从此offer是路人。
这里一圈下来,我们要画每四条边,这四条边怎么画,每画一条边都要坚持一致的左闭右开,或者左开右闭的原则,这样这一圈才能按照统一的规则画下来。
代码如下:
class Solution {
public:
vector<vector<int>> generateMatrix(int n) {
vector<vector<int>> res(n, vector<int>(n, 0)); // 使用vector定义一个二维数组
int startx = 0, starty = 0; // 定义每循环一个圈的起始位置
int loop = n / 2; // 每个圈循环几次,例如n为奇数3,那么loop = 1 只是循环一圈,矩阵中间的值需要单独处理
int mid = n / 2; // 矩阵中间的位置,例如:n为3, 中间的位置就是(1,1),n为5,中间位置为(2, 2)
int count = 1; // 用来给矩阵中每一个空格赋值
int offset = 1; // 需要控制每一条边遍历的长度,每次循环右边界收缩一位
int i,j;
while (loop --) {
i = startx;
j = starty;
// 下面开始的四个for就是模拟转了一圈
// 模拟填充上行从左到右(左闭右开)
for (j = starty; j < n - offset; j++) {
res[startx][j] = count++;
}
// 模拟填充右列从上到下(左闭右开)
for (i = startx; i < n - offset; i++) {
res[i][j] = count++;
}
// 模拟填充下行从右到左(左闭右开)
for (; j > starty; j--) {
res[i][j] = count++;
}
// 模拟填充左列从下到上(左闭右开)
for (; i > startx; i--) {
res[i][j] = count++;
}
// 第二圈开始的时候,起始位置要各自加1, 例如:第一圈起始位置是(0, 0),第二圈起始位置是(1, 1)
startx++;
starty++;
// offset 控制每一圈里每一条边遍历的长度
offset += 1;
}
// 如果n为奇数的话,需要单独给矩阵最中间的位置赋值
if (n % 2) {
res[mid][mid] = count;
}
return res;
}
};
简化版:
class Solution {
public:
vector<vector<int>> generateMatrix(int n) {
vector<vector<int>> res(n, vector<int>(n, 0));
int start = 0;
int loop = n / 2;
int count = 1;
while (loop --) {
int i = start;
int j = start;
while (j < n - start - 1) {
res[i][j] = count++;
j++;
}
while (i < n - start - 1) {
res[i][j] = count++;
i++;
}
while (j > start) {
res[i][j] = count++;
j--;
}
while (i > start) {
res[i][j] = count++;
i--;
}
start++;
}
if (n % 2 == 1) {
res[n / 2][n / 2] = count;
}
return res;
}
};
注:本文为代码随想录学习笔记,原著请访问代码随想录 (programmercarl.com)