代码随想录算法训练营day08|344、541、剑指offer5、151、剑指offer58

本文讨论了如何有效利用库函数,关注其逻辑和复杂度,强调双指针法的应用,以及在处理数组问题时的技巧,如预先扩容、时间复杂度优化和string的使用,还涉及到了数组扩容限制下的翻转策略。

344

库函数学会使用,如果库函数直接解决,不用;如果是解题一部分,知道库函数的逻辑/时空复杂度,则使用。

注意双指针法的指针移动!!!

541.

一般来说,编程语言实现的函数都是左闭右开。

使用库函数时注意形参写法

剑指offer5

其实很多数组填充类的问题,都可以先预先给数组扩容带填充后的大小,然后在从后向前进行操作

先扩充数组,再从后序遍历,时间复杂度为o(1).

相对于vector<char>,string重加载了很多运算符。

151

erase,时间复杂度o(n)

注意此时i<j的判断。

因为要在最后的一个element前面置换,所以要i<=s.size()

剑指offer58

如果不申请额外空间,不能扩容数组,则考虑局部翻转+整体翻转:

考虑正常库函数(包括reverse函数)左闭右开

### 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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