《剑指offer》 Day3-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/EngineerHe/article/details/100069057

《剑指offer》 Day3

旋转数组的最小数字

题目：把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾，我们称之为数组的旋转。输入一个递增排序的数组的一个旋转，输出旋转数组的最小元素。例如，数组{3,4,5,1,2}为{1,2,3,4,5}的一个旋转数组，该数组的最小值为1

使用O(n)遍历解法

def min_num(nums):
    n = len(nums)
    if n <= 0:
        return None
    res = nums[0]
    
    for i in range(1, n):
        if res > nums[i]:
            res = nums[i]
    return res

上述方法这样做的话是可以的，但是题目意思提及到了旋转数组，显然虽然结果是对的，但是方法应该有其他的解法。采用二分查找法，使用双指针来不断的去逼近二分法的两个区间，最后当两个指针相差1的时候，右区间的那个指针指向的就是最小值，特殊的，当一个数组里的有多个重复的值，造成无法区分是左区间还是右区间的时候，通过遍历的方法确定

def min_rotate_array(nums):
    n = len(nums)
    
    if n <= 0:
        return None
    l = 0
    r = n-1
    mid = l
    while nums[l] >= nums[mid]:
        if r-l == 1:
            mid = r
            break
        mid = (l+r)//2
        
        if (nums[mid] == nums[l]) and (nums[mid] == nums[r]):
            return min_in_order(nums, l, r)
        
        if nums[mid] >= nums[l]:
            l = mid
        elif nums[mid] <= nums[r]:
            r = mid
        
    return nums[mid]
        
def min_in_order(nums, l, r):
    min_num = nums[l]
    
    for i in range(l+1, r+1):
        if min_num > nums[i]:
            min_num = nums[i]
            
    return min_num

二进制中1的个数

题目：请实现一个函数，输入一个整数，输出该整数二进制表示中1的个数。例如，把9表示成二进制是1001，有2位是1.因此，如果输入是9，则该函数输出2。

采用右移的操作，这种方法可能会陷入死循环，因为如果是一个负数，做高位一直是1，右移的过程中，就会产生0xFFFFFFFF的结果（在python中，这种方法是可以实现的，主要是python中没有明确的区分整数的类型，再者是因为python可以支持无限大的数，假如是0x80000000，在其他语言中是负数，但是在python中却是一个大数）

def number_of_1(num):
    cnt = 0    
    
    while num:
        if num & 1 != 0:
            cnt += 1
        num >>= 1
    return cnt

常规的，一个32位的数，判断里面有多少个1，定义一个flag，使其左移32次，每次都和对应位上的数字相与，那么久可以统计出这个数有多少个1

def number_of_1(num):
    flag = 1
    cnt = 0
    for i in range(32):
        if (num & flag):
            cnt += 1
        flag = flag << 1
    
    return cnt

高级解放：这个在我的博客中写过，还花了一个图，可以看我的这个博客 Leetcode191–位1的个数（含多种解法和图解分析），这种方法的话，数字里有几个1就循环几次

def number_of_1(num):
    
    cnt = 0
    
    while num:
        cnt += 1
        num = num & (num-1)
    
    return cnt

剪绳子

题目：给你一根长度为n的绳子，请把绳子剪成m段（m、n都是整数，n>1并且m>1），每段绳子的长度记为 $k\left[ 0 \right],k\left[ 1 \right], \cdots ,k\left[ m \right]$ 。请问 $k\left[ 0 \right] \times k\left[ 0 \right] \times \cdots \times k\left[ m \right]$ 可能的最大乘积是多少？例如当绳子的长度为8时，我们把它剪成长度分别为2、3、3的三段，此时得到的最大乘积是18.

动态规划解法

动态规划的写法，分块处理，假如最大值是 $f (n)$ ，那么如果分为两段可以有 n-1 中可能的选择。从这些分段中可以得到一个最大的值，即 $\times f(i))$ ，假如我们的目标是 $f (6)$ ，那么是不是可以通过得到 $f (3)$ 和 $f (3)$ 的组合最大，然后在通过类似的求 $f (3)$ 就可以了。然后对于动态规划，我们可以通过几个基层的元素，去寻找目标长度的最大值，当绳子长度小于3的时候，可以直接进行求解，当绳子大于3的时候，如绳子长6，就可以先求长度是4是的最大值，是4，然后吧他作为基元素，然后求长为5，最大就是下标为2和下标为4的基元素之和，然后在把长度为5的添加进来；求6的时候就是判断这几个基元素的组合，可以得到下标为3的基元素的平方是最大值，具体理解看下列代码

def max_product_dp(length):
    if length < 2:
        return 0
    if length == 2:
        return 1
    if length == 3:
        return 2
    
    products = [0]*(length+1)
    products[0] = 0
    products[1] = 1
    products[2] = 2
    products[3] = 3
    
    for i in range(4, length+1):
        max = 0
        for j in range(1, (i//2)+1):
            product = products[j]*products[i-j]
            if max < product:
                max = product
        products[i] = max
    
    return products[-1]

贪婪算法

贪心算法，首先可以知道对于一个长为n的绳子，如何才能使它们的乘积最大，那就是要尽可能的分成长度为3的子段，然后在剩下的长度中尽可能的分成长度为2的子段，那么这样的乘积就会最大。需要注意的是，如果剩余的长度是1，那么就要减少3的个数，因为3 * 1 < 2 * 2 .

def max_product_ga(length):
    if length < 2:
        return 0
    if length == 2:
        return 1
    if length == 3:
        return 2
    
    number_of_3 = length//3
    if (length - number_of_3*3) == 1:
        number_of_3 -= 1
    number_of_2 = (length - number_of_3*3)//2
    
    return (3**number_of_3)*(2**number_of_2)