LeetCode:1480.一维数组的动态和

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分类专栏： 编程练习-Leetcode 文章标签： leetcode 数组 动态和
于 2023-09-16 19:26:15 首次发布
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博客介绍了LeetCode上的第1480题，即一维数组的动态和问题。给定一个数组nums，需要返回数组的动态和，即runningSum[i]=sum(nums[0]…nums[i])。文章提供了原地修改和动态规划两种解法的详细说明，并附有Python和C++的代码实现，讨论了时间复杂度和空间复杂度。
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leetcode-1480. 一维数组的动态和
zheng_jia_jun的博客
08-22 351
数组「动态和」的计算公式为：runningSum[i] = sum(nums[0]…nums[i])。解题思路： nums 动态和数组 每一项都是数组前面一项的值加现在当前的值。请返回 nums 的动态和。给你一个数组 nums。
Leetcode 1480. 一维数组的动态和
Gorgeoustray
09-12 265
本题链接 题目 给你一个数组 nums 。数组「动态和」的计算公式为：runningSum[i] = sum(nums[0]…nums[i]) 。 请返回 nums 的动态和。 示例 1： 输入：nums = [1,2,3,4] 输出：[1,3,6,10] 解释：动态和计算过程为 [1, 1+2, 1+2+3, 1+2+3+4] 。 示例 2： 输入：nums = [1,1,1,1,1] 输出：[1,2,3,4,5] 解释：动态和计算过程为 [1, 1+1, 1+1+1, 1+1+1+1, 1+1+1+1
【leetcode】1480. 一维数组的动态和(python)
Lee_jjing的博客
07-22 409
leetcode 1480.一维数组动态和问题
LeetCode 1480. 一维数组的动态和
yinying293的博客
01-29 483
【LeetCode】1480. 一维数组的动态和
1480. 一维数组的动态和
qq_32355021的博客
04-25 880
leetcode力扣刷题打卡 题目：1480. 一维数组的动态和 描述：给你一个数组 nums 。数组「动态和」的计算公式为：runningSum[i] = sum(nums[0]…nums[i]) 。 请返回 nums 的动态和。 原代码## class Solution { public: vector<int> runningSum(vector<int>& nums) { vector<int>v(nums.size());
leetcode:1480. 一维数组的动态和（python3解法）
qq_41905051的博客
03-14 204
leetcode:1480.， 一维数组的动态和， python3解法，
LeetCode 1480.一维数组的动态和
tms988的博客
09-12 151
leetcode 刷题
LeetCode:1480. 一维数组的动态和
dosdiosas_的博客
06-16 236
class Solution { public: vector<int> runningSum(vector<int>& nums) { vector<int>res; int sum=0; for(int i=0;i<nums.size();i++) { sum+=nums[i]; res.push_back(sum);
力扣 1480. 一维数组的动态和
m0_51787573的博客
10-08 302
力扣 1480. 不同整数的最少数目 给你一个数组 nums 。数组「动态和」的计算公式为：runningSum[i] = sum(nums[0]…nums[i]) 。 请返回 nums 的动态和。
SharingSource#LogicStack-LeetCode#1480. 一维数组的动态和（简单）1
07-25
示例 1：输出：[1,3,6,10]解释：动态和计算过程为 [1, 1+2, 1+2+3, 1+2+3+4] 。示例 2：输出：[1,2,3,4,5]解释：动态
leetcode:LeetCode.com 的代码库
07-11
2. **数组与集合**：Java 提供了多种数组类型，如一维数组、二维数组以及泛型数组。同时，集合框架如 ArrayList、LinkedList、HashSet、HashMap 等也是处理数据结构的关键。 3. **循环与控制流**：for、while 和 do...
LeetCode|1480. 一维数组的动态和(Java)
个人学习笔记
02-15 280
题目： 代码： class Solution { public int[] runningSum(int[] nums) { for(int i=1;i<nums.length;i++){ nums[i]+=nums[i-1]; } return nums; } }
刷题leetcode.1480. 一维数组的动态和（简单）C语言解法
lion_cute的博客
07-20 1506
1480. 一维数组的动态和 给你一个数组 nums 。数组「动态和」的计算公式为：runningSum[i] = sum(nums[0]…nums[i]) 。 请返回 nums 的动态和。 示例 1： 输入：nums = [1,2,3,4] 输出：[1,3,6,10] 解释：动态和计算过程为 [1, 1+2, 1+2+3, 1+2+3+4] 。 示例 2： 输入：nums = [1,1,1,1,1] 输出：[1,2,3,4,5] 解释：动态和计算过程为 [1, 1+1, 1+1+1, 1+1+1+1
LeetCode(python)——148.排序链表
ada7_的博客
12-03 191
（1）找中点——快慢指针找中点，但需要注意！由于存在奇偶长度的链表，所以这个中点应该是正中或者偏左一个（否则会存在死循环）（让中点的next = None即可）2.按序合并（比大小即可）
Leetcode 68 搜索插入位置 | 寻找比目标字母大的最小字母
im_AMBER的博客
12-04 788
你的错误逻辑正确逻辑找到 target 时返回 mid-1找到 target 时，继续向右查找（因为需要「大于」target 的最小字符）target <letters [mid] 时，mid 是候选，需保留，right=mid（左闭右开）或不立即排除 mid循环结束直接返回 letters [0]循环结束后，先判断 left 是否越界：越界则返回 letters [0]，否则返回 letters [left]初始right的取值与「越界判断」不匹配；
力扣1971.寻找图中是否存在路径
2401_89332662的博客
11-30 708
本文研究了无向图中顶点连通性判断问题，针对大规模数据（顶点数达2×10^5）提出两种高效解法。并查集方法通过路径压缩和按秩合并优化，实现接近线性的时间复杂度；BFS方法通过邻接表存储和队列遍历确保高效性。实验表明两种方法均能有效处理大规模图数据，其中并查集在空间效率上更具优势。文章详细阐述了两种算法的实现细节，包括数据结构设计、核心操作流程和复杂度分析，为大规模图连通性问题提供了实用解决方案。
栈练习--------(LeetCode 739-每日温度)
最新发布
FMRbpm的博客
12-04 249
具体思路就是，首先定义两个栈，一个用来存放最终的答案，一个用来暂存需要比较元素的索引，第一步咱们将答案栈的所有值赋值为0，然后利用for循环的遍历，先将第一个元素，暂存入stc栈中，然后将温度数组中的后续元素与之比较，如若大于，则将两元素索引差传入答案栈，并且弹出stc栈的栈顶元素，否则将其传入stc栈中，紧接着进入下一层循环，再将stc栈的栈顶元素与后续元素进行比较，与前面重复相同的操作。能爆发出无限的潜能，但我现在还不能想像出来，但这个题目给了我一点启发，但我学到的不只有这些。
LeetCode 热题 100——二叉树——二叉树的层序遍历&将有序数组转换为二叉搜索树
weixin_53318497的博客
12-02 778
给你二叉树的根节点 root ，返回其节点值的 层序遍历。（即逐层地，从左到右访问所有节点）。示例 1：输入：root = [3,9,20,null,null,15,7]输出：[[3],[9,20],[15,7]]示例 2：输入：root = [1]输出：[[1]]示例 3：输入：root = []输出：[]提示：树中节点数目在范围 [0, 2000] 内。
力扣每日一题：统计梯形的数目
yyssas的博客
12-03 136
同时，由于这里只是统计有平行边的四边形，会出现平行四边形，因为两对边都是平行边，因此被统计了两次。对于平行四边形，要判断，就是通过两个对角线的中点是相同的。因此，只要对角线的中点是相同的，然后找所有不同k的边，就可以顺利统计出平行四边形的个数。此处，首先要先统计所谓平行的边，判断依据就是斜率相同且截距不同，因此，要统计平行的边组成的梯形的个数，就是找k相同，b不同的。因此，要用一个哈希表，外层存k，内存存b，这样才能实现遍历的时候正确统计平行边个数。个点在笛卡尔平面上的坐标。给你一个二维整数数组。
Leetcode一维数组的动态和实验目的
09-28
<think>我们被要求回答Leetcode上一维数组动态和实验的目的。首先，我们需要理解什么是“一维数组动态和”。根据引用[4]的内容，它描述了一个移除有序数组中重复元素的算法，使用了双指针技巧。而“动态和”通常是指数组前缀和（prefix sum），但这里结合上下文，可能是指动态数组或者动态规划在数组上的应用？然而，引用中并没有直接提到“动态和”这个术语。 再看引用[2]，它提到动态规划，并给出了一个计算网格路径的代码。引用[1]和[5]都提到了数组的学习，包括二分法、移除元素、有序数组的平方、滑动窗口、螺旋矩阵等。引用[3]则介绍了LeetCode的学习目的。 结合上述引用和用户问题，我们注意到用户问题中的“一维数组动态和”可能是“一维数组的动态和”的简写，但更可能是对“动态规划”或“双指针动态处理”的误解或混合。实际上，LeetCode上有一个题目叫做“一维数组的动态和”（Running Sum of 1d Array），其目的是计算数组的前缀和。不过，在用户提供的引用中，并没有直接提到这个题目。 但是，引用[4]中描述的双指针算法用于移除重复元素，引用[2]是关于动态规划的，这些都是一维数组上常见的操作。 因此，我们推测用户可能想了解LeetCode中关于一维数组的动态规划或双指针技巧的实验（练习）目的。下面我们根据引用内容进行回答： 1. 引用[1]和[5]都提到LeetCode数组学习的内容，包括二分法、移除元素、有序数组的平方、滑动窗口、螺旋矩阵等。这些实验（题目）的目的主要是帮助学习者掌握数组的基本操作和常用算法。 2. 引用[2]展示了动态规划在二维数组上的应用（计算路径数），但动态规划同样常用于一维数组（如斐波那契数列、最大子序和等）。动态规划实验的目的在于训练将问题分解为子问题并利用历史记录避免重复计算的思维。 3. 引用[4]展示了双指针技巧在一维数组中的应用（移除重复元素），这种技巧可以高效地处理数组，减少空间复杂度。实验目的是掌握数组的原地修改和双指针技巧。 综上，LeetCode上一维数组相关实验（包括动态规划、双指针等）的目的可以归纳为： - 掌握数组的基本操作（遍历、索引等）。 - 学习并应用常见算法技巧（二分法、双指针、滑动窗口、动态规划等）。 - 训练算法思维，提高问题解决能力。 - 为更复杂的数据结构和算法打下基础。 根据引用[3]，LeetCode平台的整体目的是帮助程序员提升解决编程问题的能力，通过系统学习数据结构和算法。 因此，我们可以这样回答： ### LeetCode一维数组动态和实验的目的 在LeetCode平台中，针对一维数组设计的实验（包括动态规划、双指针等算法题目）具有多重目的： 1. **掌握数组基础操作**：数组是最基本的数据结构之一，通过实验可以熟练掌握数组的遍历、索引操作以及常见问题处理方法[^1][^5]。 2. **学习高效算法技巧**： - **动态规划（Dynamic Programming）**：通过解决一维动态规划问题（如斐波那契数列、最长递增子序列等），训练将复杂问题分解为重叠子问题，并利用历史记录避免重复计算的能力[^2]。 - **双指针技巧（Two Pointers）**：如引用[4]中的移除重复元素问题，使用双指针可以在$O(n)$时间复杂度和$O(1)$额外空间下完成数组的原地修改。这类实验旨在提升对数组的高效操作能力。 3. **培养算法思维**：通过解决实际问题（如动态和、滑动窗口、二分查找等），培养分析问题和设计算法的能力。例如，计算一维数组的动态和（即前缀和）是许多复杂问题的基础步骤[^1][^4]。 4. **为高级内容奠定基础**：数组上的算法训练为进一步学习链表、树、图等更复杂的数据结构打下坚实基础[^3]。 5. **提升编码实践能力**：LeetCode实验强调代码的正确性和效率（如时间复杂度和空间复杂度分析），帮助学习者在实践中提升编程能力[^4][^5]。 总之，这些实验旨在帮助学习者系统地掌握数组相关算法，提升解决实际编程问题的能力，并为进一步学习打下基础。 §§相关问题§§ 1. 一维数组动态和（前缀和）的具体应用场景有哪些？ 2. 如何用双指针技巧解决一维数组中的其他问题（如两数之和、合并有序数组）？ 3. 动态规划在解决一维数组问题时有哪些常见的状态转移方程？ </think>### LeetCode上一维数组动态和实验的目的 在LeetCode中，一维数组的**动态和（Running Sum）** 及相关实验主要旨在实现以下核心目标： 1. **掌握基础算法思维** 通过计算动态和（即前缀和），学习者需理解数组的**迭代累加原理**： $$\text{runningSum}[i] = \sum_{k=0}^{i} \text{nums}[k]$$ 这训练了对数组遍历、状态转移和空间优化的基础能力，为复杂算法打下基础[^1][^4]。 2. **强化双指针与原地操作技巧** 如引用[4]所述，解决数组去重等问题需使用**双指针技巧**： - 指针`i`标记唯一元素位置 - 指针`j`动态遍历数组 此类实验训练在$O(1)$额外空间下高效修改数组的能力，提升代码优化思维[^4][^5]。 3. **连接动态规划基础概念** 动态和本质是**一维前缀和DP模型**，与引用[2]的二维DP路径问题共通： - 状态定义：`dp[i]`表示前`i`项和 - 状态转移：`dp[i] = dp[i-1] + nums[i]` 实验帮助理解DP的核心思想——利用历史状态避免重复计算[^2][^3]。 4. **培养工程化编码习惯** 实验要求： - 时间复杂度$O(n)$（单次遍历） - 空间复杂度$O(1)$（原地修改） 通过严格约束，训练符合工业级标准的代码实现[^4][^5]。 5. **构建算法解题范式** 实验包含**标准化解题框架**： ```text 1. 初始化指针/状态 2. 遍历数组更新状态 3. 返回最终结果 ``` 该范式可迁移至二分查找、滑动窗口等算法场景[^1][^4]。 > **关键价值**：这些实验是LeetCode数组专题的基石，通过动态和等基础操作，学习者能逐步进阶到更复杂的滑动窗口（如最小子数组）和动态规划问题（如网格路径），最终形成系统性的算法能力[^1][^3][^5]。 --- ###
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