LeetCode刷题——有序数组的平方

题目描述:

给定一个按非递减顺序排序的整数数组 A,返回每个数字的平方组成的新数组,要求也按非递减顺序排序。

示例 1:

输入:[-4,-1,0,3,10]
输出:[0,1,9,16,100]
示例 2:

输入:[-7,-3,2,3,11]
输出:[4,9,9,49,121]

解题思路:

  这是一道比较简单的题目,直接遍历列表的每一项进行操作并排序即可。

   或者可以使用map函数

代码实现:

# 方法一:

def sortedSquares(self, A: List[int]) -> List[int]:
    def f(x):
        return x**2
    return sorted(map(f, A))


# 方法二:
def sortedSquares(self, A: List[int]) -> List[int]:
    return sorted(i**2 for i in A)


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<think>首先,用户的问是:“我想获取使用Python语言LeetCode数组相关目的指南 请问LeetCode Python数组指南”。这基于之前的引用内容,这些引用是关于LeetCode数组相关目的经验分享。 引用总结: - 引用[1]:强调了学习数组基础知识和Python方法,分析数学规律重要。 - 引用[2]:分享个人经历,练习代码水平。 - 引用[3]:LeetCode指南,提到不需要自己写输入输出,示例了类和方法。 - 引用[4]:具体解法,如双指针法去除元素。 - 引用[5]:滑动窗口解法。 用户的需求是获取一个指南,专注于使用PythonLeetCode数组目的指南。 我的回答需要: - 结构化清晰,逐步解决问。 - 使用中文。 - 确保LaTeX语法正确:行内数学用$...$,独立公式用$$...$$单独成段。 - 生成相关问。 - 在引用段落末尾添加引用标识如[^1]。 回答结构: 1. **介绍**:简要介绍LeetCode数组目的重要性和Python的优势。 2. **基础知识**:回顾数组基础和在Python中的表示。 3. **常见问类型**:列出数组相关的常见目类型。 4. **解策略**:分享通用解方法,如双指针、滑动窗口等,基于引用。 5. **Python实现技巧**:包括如何写Solution类。 6. **练习建议**:如何有效。 7. **相关问**:生成相关问。 在回答中,自然地引用给定的引用。例如: - 引用[1]提到分析数学规律重要。 - 引用[4]展示双指针法。 - 引用[5]展示滑动窗口。 确保回答真实可靠,基于标准知识。 最终生成相关问。 完整回答大纲: 1. **引言**:解释数组LeetCode中的重要性,Python作为语言的便利性。 2. **数组基础知识**: - 什么是数组? - Python中数组的表示(列表)。 - 基本操作:增删改查。 3. **解方法概述**: - 分析问模式。 - 常见算法:双指针、滑动窗口、哈希表等。 - 代码结构:LeetCode的Solution类。 4. **具体示例**: - 使用引用[4]的双指针法去除元素。 - 使用引用[5]的滑动窗口求最小子数组。 5. **策略**: - 从简单开始。 - 分析时间和空间复杂度。 - 引用[1]强调积累解思路。 6. **结论**:鼓励练习。 7. **相关问**:生成几个相关问。 生成相关问示例: 1. 如何优化数组目的时间复杂度? 2. Python中处理数组的常用库有哪些? 3. 如何调试LeetCode数组目的代码? </think>### LeetCode Python数组指南 使用PythonLeetCode数组目是提升算法和编程能力的有效方法。数组LeetCode中最基础的数据结构之一,涉及高频型如元素操作、子数组等。基于您的引用内容,我将结合实战经验,提供一个结构化指南。整个过程分为基础知识梳理、解策略、Python实现技巧和高效建议四部分,确保您能逐步上手。所有数学表达式均使用LaTeX格式规范:行内公式如$O(n)$,独立公式单独成段。 #### 1. **数组基础知识与Python表示** 数组在Python中通常用列表(`list`)表示,支持动态增删改查。关键操作包括: - **增删改查**:引用[1]强调学习数组基础操作(如添加元素`append()`、删除元素`pop()`)是入门关键[^1]。例如,删除元素的时间复杂度为$O(n)$,因为需要移动后续元素。 - **数学规律分析**:数组往往隐藏数学模式,如求和、排序或位移规律。例如,在查找问中,分析下标关系(如$i$和$j$满足$i + j = \text{target}$)能简化解法[^1]。 #### 2. **常见数组目类型与解策略** LeetCode数组可分为几类,核心是识别问模式并应用高效算法: - **元素操作类**:如去重、删除指定值。引用[4]演示了双指针法:使用左指针构建新数组,右指针遍历原数组,时间复杂度$O(n)$,空间复杂度$O(1)$[^4]。 示例解法(去除元素val): ```python class Solution: def removeElement(self, nums: List[int], val: int) -> int: left = 0 # 新数组索引 for right in range(len(nums)): # 遍历旧数组 if nums[right] != val: # 非删除元素 nums[left] = nums[right] # 赋值给新数组 left += 1 return left # 新数组长度 ``` - **子数组**:如求最小子数组长度满足和≥target。引用[5]使用滑动窗口:维护动态窗口`[low, high]`,通过移动指针调整和值,时间复杂度$O(n)$[^5]。窗口大小$L$的计算公式为: $$ L = \text{high} - \text{low} + 1 $$ - **搜索与排序类**:如两数之和或有序数组处理。引用[3]指出LeetCode只需实现Solution类的方法(如`def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]`),无需处理输入输出[^3]。常用哈希表(`dict`)存储索引,实现$O(1)$查找。 #### 3. **Python实现技巧与优化** - **代码结构**:所有LeetCode需定义Solution类。引用[3]示例了标准格式:方法接收`nums`(数组)和参数,返回结果[^3]。避免冗余代码,专注核心逻辑。 - **性能优化**: - 时间复杂度优先:如双指针或滑动窗口将$O(n^2)$降至$O(n)$(引用[4][^4]和[5][^5])。 - 空间优化:原地操作数组(如修改原列表而非创建新列表)。 - **调试技巧**:使用Python内置函数(如`print()`输出中间变量),或在本地IDE测试边界情况(如空数组或大输入)。 #### 4. **高效建议** - **起步方法**:引用[1]建议从简单开始,积累解思路[^1]。例如,先“Remove Element”(号27)和“Two Sum”(号1)。 - **学习路径**: 1. **基础知识巩固**:复习Python列表操作(切片、推导式)。 2. **模式识别**:每类目做5-10道,总结规律(如双指针适用场景)。 3. **复杂度分析**:引用[2]提到提升代码水平,需评估时间和空间开销[^2]。 4. **社区利用**:参考GitHub仓库(如引用[2][^2])学习他人解法。 - **避免误区**:引用[4]警示“不用算法思想:容易丢饭碗”,强调算法思维重于硬编码[^4]。 #### 结论 通过以上步骤,您可系统提升数组目解决能力。Python的简洁语法(如列表推导式)加速实现,但核心在于分析数学规律和算法选择。引用[1]强调“积累一定解思路后,可以快速给出自己的解决方案”,现在就动手吧[^1]!推荐从LeetCode标签“Array”下的简单开始。
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