跟着代码随想录刷题第一组

这篇博客探讨了三种不同的数组操作问题:移除元素、找到长度最小的子数组使其和大于等于目标值,以及生成螺旋矩阵。移除元素通过快慢指针实现;最小子数组利用滑动窗口寻找;螺旋矩阵则通过构建二维数组并逐圈填充完成。这些算法展示了在数组处理中的不同策略和技巧。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

数组

代码随想录
移除元素

加入快慢指针,快指针出现与target相同,慢指针跳过

class Solution {
public:
    int removeElement(vector<int>& nums, int val) {
        int len = 0;
        for(int i=0;i<nums.size();i++){
            if(nums[i]!=val){
                nums[len++]=nums[i];
            }
        }
        return len;
    }
};

长度最小的数组

不能直接进行排序,因为这个要求连续,因此需要引入滑动窗口

int minSubArray(int target,vector<int>&nums){
	int len = 0;
       for(int i=0;i<nums.size();i++){//i表示窗口的第一数值下标
           int sum = 0;
           for(int j=i;j<nums.size();j++){//通过j的增加来扩大窗口大小
               sum+=nums[j];
               if(sum>=target){
                   int sublen = j-i+1;
                   len = len==0?sublen:len;//首先要考虑当前的长度是否为0
                   len = len<sublen?len:sublen;//可能在前面已经出现相等的情况,但是后面可能更短
                   break;//当出现大于target,窗口则不需要增大
               }
           }
       }  
        return len;
}

螺旋矩阵 II

直接构建二维数组来解决,主要考虑每次一圈后,一行一列还剩多少空格

class Solution {
public:
    vector<vector<int>> generateMatrix(int n) {
        vector<vector<int>>res(n,vector<int>(n,0));//二维数组
        int startx=0,starty=0;
        int loop = n>>1;
        int mid = n/2;
        int count = 1;
        int offset = 1;
        int i,j;
        while(loop--) 
        {
            i = startx;
            j = starty;
            for(;j<n-offset;j++){//先行
                res[startx][j]=count++;//y表示第几列
            }
            for(;i<n-offset;i++){//再列
                res[i][j]=count++;
            }
            for(;j>starty;j--){
                res[i][j]=count++;
            }
            for(;i>startx;i--) res[i][j]=count++;
            
            startx++;
            starty++;
            offset += 1;//外围一圈就需要少一行或者一列

        }
        if(n%2) res[mid][mid]=count;//当n为奇数时,中心点需要单独赋值
        
        return res;
    }
};
### 代码随想录中的Python答案 对于希望在《代码随想录》中查找Python的答案,该资源提供了详细的算法目解析以及对应的解决方案。具体到不同类型的目,《代码随想录》不仅提供了解决方案还深入讲解了背后的原理。 针对数组类问,在处理`sortedSquares`函数时采用了一种更高效的方法来解决平方排序的问[^1]: ```python class Solution: def sortedSquares(self, nums: List[int]) -> List[int]: result = [0] * len(nums) # 初始化结果列表 left, right, pos = 0, len(nums) - 1, len(nums) - 1 while left <= right: if abs(nums[left]) > abs(nums[right]): result[pos] = nums[left] ** 2 left += 1 else: result[pos] = nums[right] ** 2 right -= 1 pos -= 1 return result ``` 此方法利用双指针技术有效地减少了不必要的计算开销,并且保持了时间复杂度为O(n),而不需要额外的空间除返回的结果外[^2]。 当涉及到动态规划问初始化时,则依据具体情况决定如何设置初始状态。例如,当面对含有负数值的情况时,非零索引位置应被设为负无穷大以确保后续比较逻辑正确无误[^4]。 另外,《代码随想录》也涵盖了更多高级主如单调栈的应用实例,这有助于理解特定场景下的最优解法[^5]。 #### 注意事项 为了更好地理解和应用这些解答建议读者仔细阅读原文档内的解释说明部分,因为那里包含了实现细节背后的重要概念和技巧。
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