代码随想录算法训练营day07 |454、383、15、18

本文探讨了如何通过哈希法和双指针策略提高遍历效率,减少重复计数,尤其是在处理去重和数组操作时。特别强调了哈希表在快速判断元素出现情况的应用。

454

ab/cd分两部分遍历提高时间复杂度

要计数,所以不用判断找没找到,有判断的话则一直加不进去。

383

一开始想用map,有问题,先考虑能否用hasp,再选择array/set/map.

待构成的赎金心size一定要小于等于构成的元素size

15

1.哈希法要考虑去重!

2.双指针法

num[i] == num[i-1],和前面的判断,如果相等,说明前面已经出现同样的三元组了,直接continue

再判断bc去重时,保证right>left,且之后记得两侧向中间移位置。

continue跳出本次循环,则会进入while判断中,个例会一直重复,超出time limit。continue在while循环中的作用_while continue-优快云博客

18

双指针法

排序后不能依照 nums[k] > target 来剪枝,因为target有可能是负数,负数相加更小

k,i,两层逐层剪枝,之后遍历left,right指针。

此时用break,不用return result是因为有两层循环,剪枝只需要推出当前的循环。

总结

一般来说哈希表都是用来快速判断一个元素是否出现集合里

### 代码随想录算法训练营 Day20 学习内容与作业 #### 动态规划专题深入探讨 动态规划是一种通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式来求解复杂问题的方法[^1]。 #### 主要学习内容 - **背包问题系列** - 背包问题是典型的动态规划应用场景之一。这类题目通常涉及给定容量的背包以及一系列具有不同价值和重量的物品,目标是在不超过总容量的情况下最大化所选物品的价值。 - **状态转移方程构建技巧** - 构建合适的状态转移方程对于解决动态规划问题是至关重要的。这涉及到定义好dp数组(或表格),并找到从前一个状态到下一个状态之间的关系表达式[^2]。 - **优化空间复杂度方法** - 对于某些特定类型的DP问题,可以采用滚动数组等方式来减少所需的空间开销,从而提高程序效率[^3]。 #### 实战练习题解析 ##### 题目:零钱兑换 (Coin Change) 描述:给定不同面额的硬币 coins 和一个总金额 amount。编写函数来计算可以凑成总金额所需的最少的硬币个数。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额,返回 `-1`。 解决方案: ```python def coinChange(coins, amount): dp = [float('inf')] * (amount + 1) dp[0] = 0 for i in range(1, amount + 1): for coin in coins: if i >= coin and dp[i - coin] != float('inf'): dp[i] = min(dp[i], dp[i - coin] + 1) return dp[-1] if dp[-1] != float('inf') else -1 ``` 此段代码实现了基于自底向上的迭代方式解决问题,其中 `dp[i]` 表示达到金额 `i` 所需最小数量的硬币数目[^4]。 ##### 题目:完全平方数 (Perfect Squares) 描述:给出正整数 n ,找出若干个不同的 完全平方数 (比如 1, 4, 9 ...)使得它们的和等于n 。问至少需要几个这样的完全平方数? 解答思路同上一题类似,只是这里的“硬币”变成了各个可能的完全平方数值。 ```python import math def numSquares(n): square_nums = set([i*i for i in range(int(math.sqrt(n))+1)]) dp = [float('inf')] *(n+1) dp[0] = 0 for i in range(1,n+1): for sq in square_nums: if i>=sq: dp[i]=min(dp[i],dp[i-sq]+1); return dp[n]; ``` 这段代码同样运用了动态规划的思想去寻找最优解路径,并利用集合存储所有小于等于输入值的最大平方根内的平方数作为候选集[^5]。
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