leetcode数组与字符串

IT大哥哥

已于 2022-07-27 19:21:58 修改

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文章标签： c++

于 2022-07-20 21:08:04 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bigorange1/article/details/125900648

这篇博客探讨了三种数据结构问题的解决方案：寻找数组的中心下标，合并重叠区间以及找出字符串数组的最长公共前缀。对于数组的中心下标，通过计算总和并遍历数组实现；合并区间通过排序和迭代更新边界；最长公共前缀则采用纵向扫描的方法。所有方法的时间复杂度和空间复杂度都在线性或对数级别。

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博友们，如果觉得看文字不好理解，可以看我在b站发的视频，关于数组和字符串的讲解：数组和字符串讲解视频

2022/7/20

724. 寻找数组的中心下标

给你一个整数数组 nums ，请计算数组的中心下标。

数组中心下标是数组的一个下标，其左侧所有元素相加的和等于右侧所有>元素相加的和。

如果中心下标位于数组最左端，那么左侧数之和视为 0 ，因为在下标的左>侧不存在元素。这一点对于中心下标位于数组最右端同样适用。

如果数组有多个中心下标，应该返回最靠近左边的那一个。如果数组不存>在中心下标，返回 -1 。

示例 1：

输入：nums = [1, 7, 3, 6, 5, 6]
输出：3
解释：
中心下标是 3 。
左侧数之和 sum = nums[0] + nums[1] + nums[2] = 1 + 7 + 3 = 11 ，
右侧数之和 sum = nums[4] + nums[5] = 5 + 6 = 11 ，二者相等。

示例 2：

输入：nums = [1, 2, 3]
输出：-1
解释：
数组中不存在满足此条件的中心下标。

示例 3：

输入：nums = [2, 1, -1]
输出：0
解释：
中心下标是 0 。
左侧数之和 sum = 0 ，（下标 0 左侧不存在元素），
右侧数之和 sum = nums[1] + nums[2] = 1 + -1 = 0 。

解题思路为：

数组的总和为total，当遍历到第i个数，其左侧和为sum，其右侧和为total-sum-nums[i],左右侧元素相等时即sum=total-sum-nums[i].当中心索引左侧或右侧没有元素时，即为零个项相加，这在数学上称作空和。

时间复杂度为：O（n），n为数组的长度。

空间复杂度为：O(1)
代码：

class Solution {
public:
    int pivotIndex(vector<int>& nums) {
       int total=0;
       for(int i=0;i<nums.size();i++)
       {
           total+=nums[i];
       }
        int i=0;
        int sum=0;
        while(i<nums.size())
        {
            if(sum==total-sum-nums[i])
            return i;
           sum+=nums[i];
            i++;
        }
        return -1;
    }
};

2022/7/24

56. 合并区间

以数组 intervals 表示若干个区间的集合，其中单个区间为 intervals[i] = [starti, endi] 。

请你合并所有重叠的区间，并返回一个不重叠的区间数组，该数组需恰好覆盖输入中的所有区间。

示例 1：

输入：intervals = [[1,3],[2,6],[8,10],[15,18]]
输出：[[1,6],[8,10],[15,18]]
解释：区间 [1,3] 和 [2,6] 重叠, 将它们合并为 [1,6].

示例 2：

输入：intervals = [[1,4],[4,5]]
输出：[[1,5]]
解释：区间 [1,4] 和 [4,5] 可被视为重叠区间。

解题思路

1.首先，我们将列表中的区间按照左端点升序排序。

2.初始化一个二维数组outputs用于保存合并好的区间。

3.将intervals的第一个区间放入到outputs中。

4.遍历intervals的所有区间，针对每一个区间有：
比较当前处理区间左边的值left与outputs最后一个区间右边的值，如果left<outputs最后一个区间右边的值,则有重合,将区间右端的值更新为：当前处理区间右边值和 outputsLastRight 的最大值，否则，无重合，那么直接将当前处理的区间加入到 outputs。

5.将 outputs 转成数组，并返回

时间复杂度：O(nlogn)，其中n 为区间的数量。除去排序的开销，我们只需要一次线性扫描，所以主要的时间开销是排序的O(nlogn)。

空间复杂度：O(logn)，其中n为区间的数量。这里计算的是存储答案之外，使用的额外空间。O(logn) 即为排序所需要的空间复杂度。

代码：


class Solution {
public:
    vector<vector<int>> merge(vector<vector<int>>& intervals) {
            if(intervals.size()==0){
                return {};
            }
            sort(intervals.begin(),intervals.end());
            vector<vector<int>> outputs;
            outputs.push_back(intervals[0]);
            for(int i=1;i<intervals.size();i++){
                vector<int>& lastInterval=outputs.back();
                int left=intervals[i][0];
                int right=intervals[i][1];
               if(lastInterval[1]>=left)
               {
                   lastInterval[1]=max(lastInterval[1],right);
               }
               else
               outputs.push_back(intervals[i]);
            }
            return outputs;
    }
};

2022/7/26

14. 最长公共前缀

编写一个函数来查找字符串数组中的最长公共前缀。

如果不存在公共前缀，返回空字符串 “”。

示例 1：

输入：strs = [“flower”,“flow”,“flight”]
输出：“fl”

示例 2：

输入：strs = [“dog”,“racecar”,“car”]
输出：“”
解释：输入不存在公共前缀。

解题思路

使用纵向扫描的方法。纵向扫描时，从前往后遍历所有字符串的每一列，比较相同列上的字符是否相同，如果相同则继续对下一列进行比较，如果不相同则当前列不再属于公共前缀，当前列之前的部分为最长公共前缀。
在这里插入图片描述

时间复杂度：O(mn),m是字符串的平均长度，n为字符串的数量，最坏情况下，字符串数组中的每个字符串的每个字符都会被比较一次。

空间复杂度：O(1)

代码

class Solution {
public:
    string longestCommonPrefix(vector<string>& strs) {

if(strs.size()==0)
return "";
int row=strs.size();
int col=strs[0].length();
for(int i=0;i<col;i++)
{
    char firstchar=strs[0][i];
    for(int j=1;j<row;j++)
    {
        if(firstchar!=strs[j][i]||i==strs[j].size())
        return strs[0].substr(0,i);
    }

}
return strs[0];
    }
};