3086.力扣每日一题7/4 Java

最新推荐文章于 2025-07-17 10:09:20 发布
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分类专栏： 算法练习 文章标签： leetcode 算法 java
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目录

思路

解题方法

时间复杂度

空间复杂度

Code

思路

  • 首先通过循环计算前缀和 cnt 和前缀乘积和 s ，用于后续计算。
  • 然后遍历数组的每个位置 i 。
  • 计算当前位置 i 周围可以直接利用的 1 的数量，
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3115.力扣每日一题7/2 Java
天天困啊的博客
07-02 1093
对于在给定整数数组中找到任意两个质数之间最大距离的问题，上述的直接遍历加状态跟踪的解法通常是最简单且直接的方法。虽然可以探索其他解法或优化思路，但在实际应用中，这些方法的效率和可行性可能因问题的具体条件而异。在没有特定要求或限制的情况下，推荐使用直接且有效的方法来解决问题。Blessed is he whose fame does not outshine his truth. 有福之人，是因为他的真实比他的名誉更耀眼。——泰戈尔。
3102.力扣每日一题7/9 Java（TreeMap）
天天困啊的博客
07-10 2499
TreeMap是 Java 中的一种数据结构，属于Map接口的实现类之一。TreeMapComparableTreeMapnComparableTreeMapTreeMapTreeMapfirstKey()TreeMaplastKey()TreeMapsubMap总的来说，TreeMap提供了有序存储和操作键值对的功能，适用于对数据顺序有要求的场景。但在某些情况下，如果不关心顺序，使用HashMap可能在性能上更有优势，因为其操作的平均时间复杂度更低。
3011.力扣每日一题7/13 Java（冒泡排序）
天天困啊的博客
07-13 1328
冒泡排序解法以及冒泡排序讲解
724.力扣每日一题7/8 Java
天天困啊的博客
07-08 937
Stop struggling, life is stopped.——（Thomas Carlyle）托马斯·卡莱尔。
3033.力扣每日一题7/5 Java
天天困啊的博客
07-05 652
我的成就，当归功于精微的思索。——牛顿。
2956.力扣每日一题7/16 Java
天天困啊的博客
07-19 438
来检查是否存在相同元素，若存在则。进行相同的操作，若存在相同元素则。加 1 并结束内层循环。加 1 并结束内层循环。通过两层循环来分别处理。
2732.力扣每日一题6/25 Java
天天困啊的博客
06-25 1199
这可以通过位运算来实现，将每一列的二进制表示与相应的列的二进制表示进行按位与操作，然后将结果与该列的二进制表示进行比较。看到这一题，首先可以注意到，每一行的二进制表示与每一列的二进制表示进行按位与操作，得到的结果就是该行中1的个数。因此，我们可以通过计算每一行的二进制表示与相应的列的二进制表示进行按位与操作，然后将结果相加，得到的结果就是该行中1的个数。1.首先，我们需要遍历整个矩阵，计算每一列的和。这可以通过位运算来实现，将每一行的二进制表示与相应的列的二进制表示进行按位与操作，然后将结果相加。
2748.力扣每日一题6/20 Java
天天困啊的博客
06-20 1312
给你一个下标从 0 开始的整数数组 nums。如果下标对 i、j 满足 0 ≤ i < j < nums.length ，如果 nums[i] 的 第一个数字 和 nums[j] 的 最后一个数字 互质 ，则认为 nums[i] 和 nums[j] 是一组 美丽下标对。返回 nums 中 美丽下标对 的总数目。对于两个整数 x 和 y ，如果不存在大于 1 的整数可以整除它们，则认为 x 和 y 互质。
3112.力扣每日一题7/18 Java 迪杰斯特拉（Dijkstra）算法
天天困啊的博客
07-19 877
迪杰斯特拉算法的时间复杂度通常为 O(N²),其中N是顶点的数量。如果使用二叉堆如果使用二堆（或斐波那契堆）来优化选择最小距离顶点的操作，时间复杂度可以优化到O((N+M)logN),其中M是边的数量。同时考虑每个节点的消失时间，如果在节点消失之前无法到达，则标记为不可达（-1）。它的基本思想是：从一个起始顶点出发，逐步向外扩展，每次选择距离起始顶点最近且未被处理过的顶点，然后更新该顶点相邻顶点的距离。的数组来存储每个节点的最少到达时间和一个优先级队列，空间复杂度主要取决于节点数量。，还使用了一个长度为。
【LeetCode 热题 100】994. 腐烂的橘子——BFS
什么都无法舍弃的人，什么都无法改变
07-16 956
Problem:每分钟，腐烂的橘子 周围 4 个方向上相邻 的新鲜橘子都会腐烂。返回 直到单元格中没有新鲜橘子为止所必须经过的最小分钟数。如果不可能，返回 -1。
力扣面试150题--建立四叉树
qq_46634167的博客
07-16 215
*如果数组中所有元素都是1或者0，说明这就是个叶子节点，**它的值为1或者0（看数组中的值，记得转化为boolean）我们需要的参数有二维数组（grid），左上第一个元素的坐标（x，y），这个快数组的长宽（size）那么如果不是叶子节点，那么就得分为四块，这不就是递归关系，因此有以下代码。这题的意思是：一个n*n的二维数组,n取的都是2的次方（方便分块）接下来，我们来考虑，这肯定是一个递归的关系，那么首先思考。，那就继续分块，最终分为所有元素相同的数组或者就一块。对我而言，简单的事情是，我们。
20250716|【继续19的快慢指针】Leetcodehot100之237【pass】&今天计划
weixin_53116058的博客
07-16 186
题目
代码随想录算法训练营第三十二天|动态规划理论基础、LeetCode 509. 斐波那契数、70. 爬楼梯、746. 使用最小花费爬楼梯
Anastasia_sakura的博客
07-13 509
动态规划 解题模板！解题步骤！ 入门题目详解！
算法学习笔记：26.二叉搜索树（生日限定版）——从原理到实战，涵盖 LeetCode 与考研 408 例题
CSBIGDOG的博客
07-17 618
本文系统介绍了二叉搜索树（BST）的原理与应用。BST通过"左小右大"的特性实现高效查找、插入和删除操作，其中序遍历结果严格升序是其核心性质。文章详细解析了BST的基本操作算法，包括查找、插入和删除（分三种情况处理），并通过SVG图示辅助理解。结合LeetCode例题（验证BST、有序数组转BST）和考研408真题，展示了BST的实际应用场景和解题技巧。文章还分析了BST的时间复杂度、与其他树结构的关系，并针对考研备考提炼了核心考点和常见错误。掌握BST的关键在于深入理解其中序遍历特性，
【LeetCode】大厂面试算法真题回忆(108)--选座位
zkw54334的博客
07-15 216
请实现一个算法，模拟员工按顺序进出会议室，并返回最后一个入场员工所选择的座位编号。在疫情期间，公司组织员工开会，要求员工之间保持尽可能远的社交距离。每次落座时优先选择社交距离最大的座位，若有多个，取编号最小的。如果存在多个位置具有相同最大社交距离，则选择编号最小的座位。社交距离的定义为：该座位到左右最近已被占用座位的。：遍历所有空位，计算该位置到左右最近被占用座位的。员工将按顺序进出会议室，入场时选择。返回最后一个成功落座员工的位置编号。，表示会议室座位数，满足。的座位员工不会离开。：释放该位置的座位。
Leet code 每日一题
aramae的博客
07-12 973
题目要求在给定正整数数组中找到总和大于等于目标值的最短连续子数组长度。采用滑动窗口算法，初始化左右指针和窗口总和。右指针不断扩展窗口，当窗口总和达到目标值时，记录当前窗口长度并尝试左指针收缩窗口以寻找更小的子数组。若遍历完数组仍未找到满足条件的子数组则返回0。该方法时间复杂度为O(n)，空间复杂度O(1)。示例中对于输入target=7和nums=[2,3,1,2,4,3]，输出2（子数组[4,3]）。
day20 力扣235. 二叉搜索树的最近公共祖先 力扣701.二叉搜索树中的插入操作 力扣450.删除二叉搜索树中的节点
2401_87983916的博客
07-14 597
如果p，q俩节点的值均小于当前节点的值，则q，p在此节点的左子树上，就需要判断左孩子是否为空。我们可以得知，如果一个节点的值小于当前节点的值，且另一个节点的值大于当前节点的值，则，此节点就是最近公共祖先。例如，给定如下二叉搜索树: root = [6,2,8,0,4,7,9,null,null,3,5]他已说有多种解法，那我们就可以用最简单的，把所有的val加在叶子节点上，就不需要改变二叉树结构了。如果p，q俩节点的值均大于当前节点的值，则q，p在此节点的右子树上，就需要判断右孩子是否为空。
Leetcode Easy题小解（C++语言描述）1
charlie114514191的博客
07-15 925
摘要 本文介绍了几个LeetCode简单题的C++解法： 相交链表 - 两种解法：使用unordered_set存储节点查询重复（O(n)空间），或快慢指针同步遍历（O(1)空间）。 链表反转 - 通过三指针法（当前、前驱、后继）逐步反转节点指向。 回文链表 - 利用栈的FILO特性，先压栈再比对，时间复杂度O(n)。 前K高频元素 - 先用哈希表统计频率，再用大根堆获取前K个。 快速选择算法 - 使用快速排序的partition思想在O(n)时间复杂度内找到第K小元素，避免完全排序。 这些题目涵盖了链表操
【LeetCode 3202. 找出有效子序列的最大长度 II】解析
最新发布
Beyond的个人博客
07-17 663
这道题目要求找到满足特定模和条件的最长子序列。核心思路是通过动态规划记录以不同余数结尾的有效子序列长度。具体来说，对于每个元素，计算其对k的余数x，然后遍历所有可能的“等和模”target j，找到能接在x前面的余数prev_rem，使得(prev_rem+x)%k=j。通过维护一个二维DP表dp[j][rem]来记录在等和模为j时以rem结尾的最长子序列长度，最终取整个DP表中的最大值作为答案。该算法巧妙地将复杂条件转化为基于余数的状态转移，时间复杂度为O(n*k)，适用于给定的数据范围。
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