qq_39678022的博客

解法一：维度大小为k的堆复杂度: O(lNogK)O(lNogK)O(lNogK)解法二：快速选择快排其实还是有挺多细节的，1 必须是右边的哨兵先走，因为要保证最后停在偏小的位置上，然后让哨兵和他交换位置。2 递归终止条件可以设置为 l >= r，可以保证一个元素，或者出错时能停止。class Solution {public: void qChoose(vector<int> &nums, int k, int l, int r) {

此题两次遍历很容易做，并且能满足O(1)空间，只要存每个数个数，然后填充即可。此题比较难的是一次遍历的解法，这里我们使用双指针来做。由于我们希望前面都是0，后面都是2，所以用两个指针来维护头和尾，放置0和2.遍历每个元素，如果是2，就放到后面，但是这里可能会遇到2和2交换的情况，所以我们用while来持续放置。如果是0，那么我们直接交换即可。0不用循环，因为2不到后面不行，但是0肯定要遍历到才会交换。class Solution {public: void sortColors(vect.

这题和接雨水非常的像啊，但考虑的是两个柱子间能接的最多水。在接雨水问题中，我们可以通过双指针维护两边的最大值得到每个柱子上面的水量。因为接雨水求的是两边最大值的最小值。考虑此题的暴力做法，由于只需要考虑两根柱子，所以O(N2)O(N^2)O(N2)肯定可以解决。考虑完暴力做法你会发现，此题和接雨水没有半毛钱关系，建模也完全不一样。接下来直接给出此题解法：双指针，无需维护最大值，考虑两个指针大小，小的往中间移道理：此种解法相当于排除了大的移动的可能性。咱们假设左边小，右边大，那此时左边的已经没有.

此题是三数之和的升级版，相比三数之和细节更多。首先，还是三数之和的套路，数越多越只能暴力，比起三数之和就是加了层循环。然后就是剪枝，在外层循环中，如果碰到之前见过的数，就一定要剪枝。class Solution {public: vector<vector<int>> fourSum(vector<int>& nums, int target) { vector<vector<int>> ans;

多数问题还是排序来做比较好，先排序，然后对每个数字，在右边找剩下的两个。这里就是另一个问题了，如何在已排序数组中找到所有的两数之和可能性？在这个子问题中，双指针是非常好的一个思路。分别用指针指向最大的数和最小的数，大了就右指针左移，小了就左指针右移，都没问题就两个一起动。typedef tuple<int, int, int> T;class Solution {public: vector<vector<int>> threeSum(vector<

此题算是一个比较明显的双指针题了，而且是确定最大窗口的那种，只要一个if的那种。困难的是对二维空间的建模，这里用atan2进行极角排序，从-180度开始，每转一圈加360度。对于环状问题，让数组等于两倍自己即可。typedef vector<int> V;class Solution {V start;public: double get_arc(vector<double> v) { return atan2(v[2]-start[1], .

注：此题与327题很相似。解法一：分治直接考虑，如果是两个有序数组，O(N)能不能做，用单指针明显可以，同327题。故直接分治解决。typedef long long ll;class Solution {public: void msort(vector<int>& nums, int& sum, int l, int r) { if(l == r)return; int mid = l + (r-l)/2;

解法一：分治 O(NlogN)这个题用分治做其实很难想。对于求区间和问题，前缀数组很有用。但这个题要求所有区间范围，如果枚举需要O(N2)O(N^2)O(N2)，其实也可以接受。用分治的话，其实就是想明白了一件事，只要确保i < j，i，j在哪个位置其实是不影响结果的，因为我们只需要求区间个数。这就很好办了，分治就是划分，然后处理两个有序数组。利用分治可以很容易得到所有上述数组，用O(N)时间计算区间个数+合并即可。在计算区间个数时，可以用到双指针。对第二个有序数组，咱们可以用双指针确定它的最小

这是京东周赛的第三题，没做出来也是不太高兴。这题我一开始想的是dp，其实是个锤子dp。大概我的做法就是右边每去除一个元素，左边都枚举一下，O(N^2)的复杂度，然后就无限超时。。还有种做法是双指针，左边固定，移动右边，满足条件就停或者移动左边，最坏也是N方的复杂度，但好像是能过的。最强的做法是O(N)的，即看到这类连续子序列求和问题，最好是存前缀和的。此题存一个左前缀和和一个右前缀和即可。对每一个左边序列，判断另一个在不在右前缀里。（这不是TwoSum吗。。。。太笨了）class Solution:

题解是双指针，但其实单指针就足够了。每次遍历把零元素存起来，这样交换后交换的零元素也在后面，一次遍历就可以结束。from collections import dequeclass Solution: def moveZeroes(self, nums: List[int]) -> None: """ Do not return anything, modify nums in-place instead. """ zeros

每次一遇见双指针就头疼，主要还是模板不到位。就像二分一样，有一个好的模板事半功倍。这次也看到了一个好的双指针模板：右边每次只动一个，到最右就停止。左边看条件动，用counter统计区间条件。双指针一般对应区间问题，此题可理解为选一个最大区间，里面最多出现的元素不少于n-k个，之后用双指针就非常舒服了。class Solution: def characterReplacement(self, s: str, k: int) -> int: N = len(s)

双指针问题一般左边需要不停移动知道满足规律，但在这个最大窗口问题中，可以不让左边的一直移动，只要每次移动一次即可。设置默认窗口大小为0，如果不动，就维持窗口，这样能维持住最大窗口，最后只要返回左右指针的差即可。相比普通的双指针能减少一半左右的时间。class Solution: def equalSubstring(self, s: str, t: str, maxCost: int) -> int: def getCost(c1, c2): retu

要计算最长的波动连续数组，如果是子数组的话可以用dp，不过这个没必要。首先要知道，两个数是肯定没问题的，除非他们相等，所以从三个数开始，如果右边不满足了，就必须从新开始，所以双指针就用上了。class Solution: def maxTurbulenceSize(self, arr: List[int]) -> int: l, r = 0, 2 ret = min(2, len(Counter(arr))) while r < len

之前做的题，都是问区间最长长度或者最优结果，但这次返回的是满足条件得区间个数，就不能用之前的思路了，因为可能会忽略情况。第一种解法就是，在左指针移动前，先记录下满足条件的个数，代码如下：class Solution: def subarraysWithKDistinct(self, A: List[int], K: int) -> int: l, r, ret = 0, 0, 0 c = Counter() while r < len

思路一：滑动窗口首先考虑第一个位置，只有一个窗口能翻转它。所以第一个窗口必须满足第一个位置。然后再看第二个元素，只有第一，第二个窗口能满足，第一个窗口是否翻转是固定的，所以第二个窗口是否翻转也固定，这样窗口一直滑动，咱们只需关心窗口的第一个元素就好。class Solution: def minKBitFlips(self, A: List[int], K: int) -> int: ret = 0 for i in range(len(A)-K+1):

这题一看太像双指针了，熟悉的子区间问题，但这次不太一样。熟悉的双指针模板这里是不适用的。所以本题应该用分治做。关键的点在于，如果在字符串里有一个字符，他总数小于k，那么，任何包含这个字符的子串都不满足条件。所以，咱们应该把这个字符剔除出去，这个是核心。代码如下：class Solution: def longestSubstring(self, s: str, k: int) -> int: c0 = Counter(s) if len(s) == 0: r

这题一看题我当场暴力。。结果就超时。仔细一看题，发现中间那个没什么卵用。双指针是解决这题很好的方法，可以用来找左右边界。固定的双指针模板会每次固定右边界，所以咱们对左边的数组取2的组合即可。from math import factorialMOD = 99997867N, D = input().split(' ')N, D = int(N), int(D)builds = []o = input().split(' ')for c in o: builds.append(int(

初始思路：单调栈这是个不太寻常的单调栈，但也是可以做的。思路是，如果一直递减，就留着。如果递增，看看左边有没有护着的，有就计数，没有就继续往左走。这样能循环的不断加较低的水坑，挺难想的其实。class Solution: def trap(self, height: List[int]) -> int: if not height: return 0 stack = [] ret = 0 for i, h i