训练营刷题第10天_python

最新推荐文章于 2025-12-03 23:35:37 发布
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#leetcode #python #学习

补作业。。。

leetcode 四题
232.用栈实现队列
225. 用队列实现栈
20. 有效的括号
1047. 删除字符串中的所有相邻重复项

232
我看到了这个
del self.listq[0]
！！！ pop原来是这样？直接del就可以啦
我还辛苦巴拉的 列表数值前移，再删掉最后一个
但是 实际上这道题想干的是用两个list 实现 emm，还是了解下这种做法吧，应该有他的道理
在这里插入图片描述
225
一个队列，用不来两个队列。。。
在这里插入图片描述

20
之前写的了，这个方法还是挺巧妙的，例如字典存储 括号的左右对应，用 栈来存储左括号。对字符串，如果遇到左括号，存栈，遇到右括号，从栈未pop出一个值，如果对应该右括号，那就没问题，继续读字符串，否则，False。
在这里插入图片描述
1047
学到了 对栈的理解更深了
但时间/空间复杂度下不去，也学习了人家的解，但emm，部分题还是很有必要这么做的
在这里插入图片描述

【Python训练营】Python每日一练----第14天:卡片
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02-08 2888
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【Python训练营】Python每日一练----第6天：迷宫
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01-22 5547
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训练营刷题第五天_python
bgnjava的博客
07-08 242
暴力求解，我看有uu通过set记录 已经出现过的数字从而实现循环进入同一平方和的快乐数判断，但我选择 hhh 直接设 循环次数。跟着训练营打卡的另一个好处是，从易到难，比自己刷的时候合理一丢丢，自己刷容易受自己的偏好影响o(￣┰￣*)ゞ。我居然就这样 到了第五天打卡，6/60，已经过了1/10，哇，要是写100天的题，我肯定很酷！之前个人刷的时候坚持的有一丢丢困难，一天就两题（有时候会选难题），数量和时间总是上不去。之前做过了，现在相当于温习，之前用 栈做的，应该是比 dict（哈希表）快？
python123平台作业选择题答案刷题训练_100 道 Python 算法题及答案集合，拿去刷！...
weixin_39700215的博客
11-29 1811
看书，看视频都可以帮助你学习代码，但都只是辅助作用，学好 Python，最重要的还是 多敲代码，多刷题。不知道怎么找题刷题的小伙伴，可以看看我们今天带来的覆盖了基本语法，数据结构，算法等多个方面，并附有答案。100 道 Python 练习题，刷起来！！！ Python 百题大冲关​www.shiyanlou.com 以下是前四道题目：一、确定字符串是否包含唯一字符题目介绍：实现一个算法：识别一个字...
代码随想录算法训练营第十七天
zszq111的博客
03-31 189
二叉树，递归，110，257，404
C语言刷题训练营-第二讲
aiqq136的博客
01-08 1380
BC6-小飞机 https://www.nowcoder.com/practice/5cd9598f28f74521805d2069ce4a108a?tpId=107&rp=1&ru=%2Fta%2Fbeginner-programmers&qru=%2Fta%2Fbeginner-programmers%2Fquestion-ranking 题目描述 KiKi学会了printf在屏幕输出信息，他想输出一架小飞机。请帮他编写程序输出这架小飞机。 输入描述: 无 输出描述:
【Python训练营】Python每日一练----第16天:分数
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02-10 3529
【Python训练营】Python每日一练----第16天:分数
【Python训练营】Python每日一练----第30天:日志统计
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02-26 3226
【Python训练营】Python每日一练----第30天:日志统计
【Python训练营】Python每日一练----第12天:日期问题
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02-06 3497
【Python训练营】Python每日一练----第12天:日期问题
【Python训练营】Python每日一练----第10天:受伤的皇后
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01-27 4770
【Python训练营】Python每日一练----第10天:受伤的皇后
LeetCode(python)——148.排序链表
ada7_的博客
12-03 157
（1）找中点——快慢指针找中点，但需要注意！由于存在奇偶长度的链表，所以这个中点应该是正中或者偏左一个（否则会存在死循环）（让中点的next = None即可）2.按序合并（比大小即可）
力扣1971.寻找图中是否存在路径
2401_89332662的博客
11-30 703
本文研究了无向图中顶点连通性判断问题，针对大规模数据（顶点数达2×10^5）提出两种高效解法。并查集方法通过路径压缩和按秩合并优化，实现接近线性的时间复杂度；BFS方法通过邻接表存储和队列遍历确保高效性。实验表明两种方法均能有效处理大规模图数据，其中并查集在空间效率上更具优势。文章详细阐述了两种算法的实现细节，包括数据结构设计、核心操作流程和复杂度分析，为大规模图连通性问题提供了实用解决方案。
LeetCode 热题 100——二叉树——二叉树的层序遍历&将有序数组转换为二叉搜索树
weixin_53318497的博客
12-02 708
给你二叉树的根节点 root ，返回其节点值的 层序遍历。（即逐层地，从左到右访问所有节点）。示例 1：输入：root = [3,9,20,null,null,15,7]输出：[[3],[9,20],[15,7]]示例 2：输入：root = [1]输出：[[1]]示例 3：输入：root = []输出：[]提示：树中节点数目在范围 [0, 2000] 内。
力扣344.反转字符串 练习理解
最新发布
目前主攻编程，目标是把屏幕上的红波浪线变成流畅运行的程序♪（＾∀＾●）ﾉｼ
12-03 133
2.对于偶数来说最后循环的是s[n/2-1]和s[n/2]，下一次各移动一次s[n/2]和s[n/2-1]退出循环即可。s[left+1],s[right-2]， left+right-1恰好被2整除刚好循环结束。简单来说就是换个顺序，采用双指针的办法left从左往右移动，right 从右向左移动。编写一个函数，其作用是将输入的字符串反转过来。输入字符串以字符数组。1.对于奇数长度 s[left],s[right-1];、使用 O(1) 的额外空间解决这一问题。不要给另外的数组分配额外的空间，你必须。
LeetCode 230：二叉搜索树中第 K 小的元素 —— 从 Inorder 遍历到 Order Statistic Tree
六六哥的博客
12-02 1075
preorder（根–左–右）得到的序列一般不是有序的，所以用 preorder 数到的第 k 个节点并不等于第 k 小的节点。Follow-up 问的是更偏「数据结构设计」的问题：如果这棵 BST 经常执行插入、删除，并且频繁查询第 k 小，用每次 inorder 从头数的方式就不够高效了，因为每次查询仍然可能接近 O(n)。利用 inorder 的有序性，一个直接的解法是：递归做 inorder 遍历，同时维护一个外部计数器 count，当访问到第 k 个节点时记录答案并提前结束遍历。
力扣每日一题：统计梯形的数目
yyssas的博客
12-03 124
同时，由于这里只是统计有平行边的四边形，会出现平行四边形，因为两对边都是平行边，因此被统计了两次。对于平行四边形，要判断，就是通过两个对角线的中点是相同的。因此，只要对角线的中点是相同的，然后找所有不同k的边，就可以顺利统计出平行四边形的个数。此处，首先要先统计所谓平行的边，判断依据就是斜率相同且截距不同，因此，要统计平行的边组成的梯形的个数，就是找k相同，b不同的。因此，要用一个哈希表，外层存k，内存存b，这样才能实现遍历的时候正确统计平行边个数。个点在笛卡尔平面上的坐标。给你一个二维整数数组。
LeetCode热题100（岛屿数量）
m0_46433333的博客
12-03 102
岛屿总是被水包围，并且每座岛屿只能由水平方向和/或竖直方向上相邻的陆地连接形成。3.本题特别巧妙的处理了为'1'的情况，遍历完之后赋值为'0'。1.对于本题没有思路，特别是图的深度优先遍历算法有点忘了。（水）组成的的二维网格，请你计算网格中岛屿的数量。此外，你可以假设该网格的四条边均被水包围。2.图的题目要特别注意边界值的处理。
LeetCode算法刷题——560. 和为 K 的子数组
2301_76925430的博客
12-01 713
本文介绍了使用前缀和和哈希表统计和为k的子数组个数的高效算法。该算法的核心在于将问题转化为寻找两个前缀和之差等于k的情况。通过维护一个哈希表记录每个前缀和出现的次数，我们可以在O(n)时间复杂度内解决问题。这种方法特别适用于包含负数的数组，而滑动窗口法只适用于全正数的情况。关键点包括：正确初始化mp[0]=1、理解sum-k的含义、以及及时更新前缀和的出现次数。
LeetCode热题100--74. 搜索二维矩阵--中等
2301_80071187的博客
11-30 363
摘要：该算法在有序矩阵中高效查找目标值。矩阵满足每行递增且每行首元素大于前一行末元素。算法从矩阵右上角开始，若当前元素等于目标值则返回true；若小于目标值则向下移动一行（排除该行）；若大于目标值则向左移动一列（排除该列）。时间复杂度为O(m+n)，空间复杂度O(1)，适用于行列递增的二维矩阵搜索问题。
大学生想十天学完算法，怎么做
08-22
### 学习计划 为了在十天内高效学习算法，建议采用系统化的学习路径，结合理论与实践，确保知识的快速吸收和应用能力的提升。以下是一个紧凑且高效的学习计划： #### 第一阶段：基础算法与数据结构（第1-3天） 重点掌握常见数据结构（如数组、链表、栈、队列、哈希表）和基础算法（如排序、查找、递归、分治）。理解时间复杂度与空间复杂度的概念，并能够分析常见算法的复杂度。 - **推荐资源**： - 书籍：《算法导论》（Introduction to Algorithms）前几章 - 视频课程：MIT OpenCourseWare上的《Introduction to Algorithms》 - 在线平台：LeetCode、Codeforces、牛客网的基础题库练习 #### 第二阶段：进阶算法与常见题型（第4-6天） 学习动态规划、贪心算法、图论基础（如DFS、BFS、最短路径、最小生成树）以及字符串处理算法。掌握这些算法的典型应用场景和解题思路。 - **推荐资源**： - 书籍：《算法竞赛入门经典》（刘汝佳） - 平台：LeetCode上的“Top 100 Liked Questions”和“Top Interview Questions” #### 第三阶段：实战训练与项目应用（第7-10天） 通过实际项目或竞赛题目巩固所学知识。可以尝试解决一些现实中的算法问题，例如数据建模、调度优化等[^2]。 - **推荐实践方法**： - 参加LeetCode周赛或Codeforces比赛 - 完成Kaggle上的入门项目（如Titanic生存预测） - 实现一个简单的推荐系统或路径规划算法 ### 资源推荐 - **编程平台**： - LeetCode：提供大量高频面试题，适合刷题训练 - Codeforces：全球范围的编程竞赛平台，适合提升算法思维 - 牛客网：国内常见的算法题库，适合准备校招笔试 - **学习项目**： - 实现一个简单的动态规划问题，如背包问题或最长公共子序列 - 编写一个图的遍历程序，使用DFS/BFS解决迷宫问题 - 构建一个基于协同过滤的推荐系统基础版本 - **学习方法**： - 每天设定明确的学习目标，例如完成5道LeetCode题或阅读一章算法书籍 - 记录学习笔记，总结每种算法的适用条件和实现技巧 - 与他人组队讨论，参与线上学习小组或算法训练营 ### 示例代码 以下是一个使用动态规划解决“最长公共子序列”问题的Python实现： ```python def longest_common_subsequence(text1: str, text2: str) -> int: m, n = len(text1), len(text2) dp = [[0] * (n + 1) for _ in range(m + 1)] for i in range(1, m + 1): for j in range(1, n + 1): if text1[i - 1] == text2[j - 1]: dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1 else: dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]) return dp[m][n] ``` 该算法使用二维动态规划数组`dp`来记录子问题的最优解，并最终构建出全局最优解[^2]。
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