力扣之水果成篮史上最全解法

本文介绍了一种使用滑动窗口算法解决LeetCode上904.水果成篮问题的方法。通过定义左右指针遍历数组并维护一个分类数组来记录水果种类,实现了对最大长度的有效计算。

题目连接

904. 水果成篮 - 力扣(LeetCode) (leetcode-cn.com)https://leetcode-cn.com/problems/fruit-into-baskets/

题目描述

解题思路

像这种求最大长度的问题,滑动窗口成了最热门的解法。

所谓 滑动窗口 ,在我看来其实就是左右两个指针,右指针负责遍历数据,左指针根据条件移动,目标长度 = 右指针 - 左指针 + 1

有了上面的大局观,我们就来结合本题目好好用一下滑动窗口:

  1. 定义一个右指针 right,使用它来遍历数据列表。
  2. 定义一个分类数组,每遍历一个元素的时候就比对分类数组中是否存在该元素,如果不存在,则根据分类数组中元素个数(种类)来决定是直接添加元素还是更新分类数组
  3. 定义一个类型变化的指针,这个指针的主要用途是方便 步骤2 在更新分类数组的时候 赋值给左指针。
  4. 计算最大长度即可

代码实现

let dataList = [1, 0, 1, 4, 1, 4, 1, 2, 3]

var totalFruit = function (fruits) {

    let left = 0
    let right
    let classArray = []
    let n = 0
    let maxLen = 0

    //定义一个右指针,遍历整个数组
    for (right = 0; right < fruits.length; right++) {

        //如果发现新的水果类型,进入此代码块
        if (!classArray.includes(fruits[right])) {

            if (classArray.length <= 1) {
                //如果水果类型小于等于1,直接往里面加水果类型
                classArray.push(fruits[right])
            } else {
                //如果水果类型大于1,更新分类数组
                classArray[0] = fruits[right]
                classArray[1] = fruits[right - 1]
                left = n
            }
        }

        //记录水果种类变动索引
        if (fruits[right] != fruits[right - 1]) {
            n = right
        }

        //计算最大长度
        maxLen = Math.max(maxLen, right - left + 1)
    }

    return maxLen

}

console.log(totalFruit(dataList))

运行结果

力扣四数之和的问题是一个经典的编程挑战,目标是找出数组中是否存在四个元素,它们的和恰好等于给定的目标值。这个问题可以用多种Python解决方案,包括但不限于: 1. **哈希表法**(两指针法): 使用两个指针i和j遍历数组,同时记录当前和s,将每次遇到的元素a[i]加到s中,并检查是否能在剩余元素中找到一对(a[j], target-s)。可以使用字典或集合来存储已经遇到过的和,如果找到匹配则返回。 2. **排序法**: 先对数组进行排序,然后使用双指针技术,一个指向数组开始,一个指向结束,计算两个指针之间的元素差的绝对值,看是否有三个数的组合等于目标值减去这个差。 3. **暴力搜索法**: 遍历所有可能的四元组,计算每个四元组的和,如果等于目标值就找到了。但这是一种时间复杂度较高的解决方案,通常不适合大规模数据。 以下是哈希表法的一个简单示例: ```python def fourSum(nums, target): nums.sort() n = len(nums) res = [] if n < 4: return [] seen = {0} for i in range(n - 3): val = nums[i] if val in seen: j = i + 1 while j < n and nums[j] == val: j += 1 complement = target - (val * 4) if complement >= val: seen = {complement} | seen else: break complement = target - val seen.add(val) left, right = j, n - 1 while left < right: curr_sum = nums[left] + nums[right] if curr_sum == complement: res.append([nums[i], nums[j], nums[left], nums[right]]) while left < right and nums[left] == nums[left + 1]: left += 1 while left < right and nums[right] == nums[right - 1]: right -= 1 left += 1 right -= 1 elif curr_sum < complement: left += 1 else: right -= 1 return res ```
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