【leetcode 633. 平方数之和】双指针,指针遍历方向相反

博客主要介绍双指针算法解题思路。双指针可用于遍历集合,有同向和反向两种情况,分别用于区间搜索和有序集合搜索。以求平方和为例,通过缩小查找范围,使用rptr = sqrt( c )成功测通。还给出了具体的指针操作步骤及代码。

解题思路:
双指针:此题使用集合下标代替,且两个指针遍历方向相反

双指针通常用于遍历集合,当然也可以延伸到多指针。
(1)两个指针指向同一个集合,遍历方向相同且永不相交,常称为滑动窗口(两个指针所框起来的区域称为当前窗口),此情况通常用于区间搜索。
(2)两个指针指向同一个集合,遍历方向相反,则可以用来进行查找,此情况通常用于搜索,且搜索的集合通常是有序的。

因为这是求平方和,所以rptr不需要指向最后一个元素,最开始我是使用rptr = c/2,但是提交发现在第98个用例那里超出时间限制,纵观代码,超时唯一的可能就是查找的范围太大,然后才发现既然求和使用的是平方,那么缩小范围的对应的就应该是开根号,所以再使用rptr = sqrt( c ),缩小查找的范围,就成功测通。

1,lptr指向集合的第一个元素,rptr指向集合的sqrt( c )个元素
2,循环判断,如果lptr <= rptr,这表明已经遍历完集合且没有找到,不过此题仅存在一个有效答案且都有答案
而这里添加等号,是因为当出现2/8这样的数时,都是lptr == rptr时的平方和才满足
3,如果sum != c,如果大于,rptr减少,向左移一格//如果小于,rptr增加,向右移一格
4,直到sum == c返回结果

图片.png

代码:

class Solution {
public:
    bool judgeSquareSum(int c) {
		
		//lptr指向集合的第一个元素,rptr指向集合的sqrt(c)个元素
        long lptr = 0,rptr = sqrt(c),sum=0;

        while(lptr <= rptr)
        {
            sum = lptr*lptr + rptr*rptr;
            if( sum == c)
                return true;
            //如果大于,rptr减少,向左移一格//如果小于,rptr增加,向右移一格
            (sum > c) ? --rptr: ++lptr;
            
        } 
        return false;
    }
};

   

如有不足之处,还望指正 1


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### 动态规划中的遍历方向 动态规划(Dynamic Programming, DP)是一种通过将复杂问题分解成简单子问题的方式来求解最优解的方法。在实现过程中,数组的遍历顺序取决于具体问题的状态转移方程以及边界条件的设计。 对于某些经典问题,例如最长公共子序列(LCS)、背包问题等,通常采用从左到右或者从上到下的方式填充状态表[^1]。这是因为当前状态往往依赖于之前已经计算过的状态值。然而,在其他情况下,比如区间型动态规划或逆向思考的问题中,则可能需要从右往左进行遍历以确保所有必要的前置状态已经被正确初始化并更新[^2]。 当涉及到树形结构时,“之”字型层次遍历可以看作一种特殊的处理方法,它并不直接属于传统意义上的动态规划范畴;但是其思想——即合理安排访问次序以便有效利用已有信息这一点却非常相似。正如所提到的例子那样,不同层之间可能存在交互影响的关系,因此如何确定合适的扫描路径就显得尤为重要了[^3]。 综上所述,并不存在绝对规定说动态规划一定得按某个固定方向来进行迭代操作。实际应用当中应依据具体情况灵活调整策略: - 如果后续状态只与前驱有关联的话,那么一般会选择从前至后的常规流程; - 反之亦然,如果发现目标函数更适合表达为基于末端元素构建起始部分的形式,则可以从终点回溯向前推进整个过程。 以下是简单的 Python 实现片段展示了一个典型的由底向上解决斐波那契数列的方式作为例子说明上述观点之一: ```python def fibonacci(n): dp = [0]*(n+1) if n >= 1: dp[1] = 1 for i in range(2,n+1): dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2] return dp[n] print(fibonacci(10)) # 输出结果应该是55 ```
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