双指针简单记录


算法解释: 双指针主要用于遍历数组,两个指针指向不同的元素,从而协同完成任务。也可以延伸到多个数组的多个指针。 若两个指针指向同一数组,遍历方向相同且不会相交,则也称为滑动窗口(两个指针包围的区域即为当前的窗口),经常用于区间搜索。 若两个指针指向同一数组,但是遍历方向相反,则可以用来进行搜索,待搜索的数组往往是排好序的。

167. Two Sum II - Input array is sorted (Easy)

题目描述:

给定一个已按照升序排列 的有序数组,找到两个数使得它们相加之和等于目标数。

函数应该返回这两个下标值 index1 和 index2,其中 index1 必须小于 index2。

示例:

输入: numbers = [2, 7, 11, 15], target = 9
输出: [1,2]
解释: 27 之和等于目标数 9 。因此 index1 = 1, index2 = 2 

代码:

class Solution:
    def twoSum(self, numbers: List[int], target: int) -> List[int]:
        n = len(numbers)
        l, r = 0, n-1
        for i in range(n):
            if numbers[l] + numbers[r] > target:
                r -= 1
            if numbers[l] + numbers[r] < target:
                l += 1
            
        return ([l+1,r+1])
            

88.Merge Sorted Array(Easy)

题目描述:

给你两个有序整数数组 nums1 和 nums2,请你将 nums2 合并到 nums1 中,使 nums1 成为一个有序数组。

示例:
输入:
nums1 = [1,2,3,0,0,0], m = 3
nums2 = [2,5,6],       n = 3

输出:[1,2,2,3,5,6]

一句话思路:

设置两个指针,指向两个数组的末尾m-1,n-1,然后另设一个指针指向第一个数组的m+n-1位,每次比较将较大的元素放在第三个指针指向的位置,每次向前移动前两个指针,第三个指针也要向前移动一位。
如果nums1的元素已经比较完,记得把nums2的剩余元素复制到nums1的剩余位置。

代码:

class Solution:
    def merge(self, nums1: List[int], m: int, nums2: List[int], n: int) -> None:
        """
        Do not return anything, modify nums1 in-place instead.
        """
        p1 = m-1
        p2 = n-1
        p = m + n - 1
        while p1 >= 0 and p2 >= 0:
            if nums1[p1] < nums2[p2]:
                nums1[p] = nums2[p2]
                p2 -= 1
            else:
                nums1[p] = nums1[p1]
                p1 -= 1
            p -= 1
        nums1[:p2+1] = nums2[:p2+1]

142. Linked List Cycle II (Medium)

题目描述:

给定一个链表,返回链表开始入环的第一个节点。 如果链表无环,则返回 null。

为了表示给定链表中的环,我们使用整数 pos 来表示链表尾连接到链表中的位置(索引从 0 开始)。 如果 pos 是 -1,则在该链表中没有环。注意,pos 仅仅是用于标识环的情况,并不会作为参数传递到函数中。

示例:

输入:head = [3,2,0,-4], pos = 1
输出:返回索引为 1 的链表节点
解释:链表中有一个环,其尾部连接到第二个节点。

一句话思路:

设置快慢指针slow 和 fast,起始位置在head。
每次 fast 前进两步,slow 前进一步。
当 slow 和 fast 第一次相遇时,我们将fast 重新移动到链表开头head处,并让 slow 和 fast 每次都前进一步。
当 slow 和 fast 第二次相遇时,相遇的节点即为环路的开始点。

代码:

class Solution:
    def detectCycle(self, head: ListNode) -> ListNode:
        if not head or not head.next:
            return

        slow, fast = head, head

        while True:
            if not fast or not fast.next:
                return
            fast, slow= fast.next.next, slow.next
            if fast == slow:
                break

        fast = head

        while slow != fast:
            slow = slow.next
            fast = fast.next

        return fast

练习题目:

633. Sum of Square Numbers (Easy) (Two Sum 题目的变形题之一)

题目描述:

给定一个非负整数 c ,你要判断是否存在两个整数 a 和 b,使得 a2 + b2 = c 。

输入:c = 5
输出:true
解释:1 * 1 + 2 * 2 = 5

一句话思路:

双指针的题目首先需要两个双指针的位置。很容易想到平方根向下取整,得到的数值是右指针的位置,
左指针从零开始,然后比较平方和与目标数c的大小,移动左右指针。

注意单独判断c==0的情况。

代码:

class Solution:
    def judgeSquareSum(self, c: int) -> bool:
        if c == 0:return True
        s = int(pow(c,0.5))
        a, b = 0, s
        while a < b:
            if a**2 + b**2 > c:
                b -= 1
            if a**2 + b**2 < c:
                a += 1
            if a**2 + b**2 == c:
                return True
        return False

680. Valid Palindrome II (Easy)(Two Sum 题目的变形题之二)

题目描述:

给定一个非空字符串 s,最多删除一个字符。判断是否能成为回文字符串。
示例:

输入: "abca"
输出: True
解释: 你可以删除c字符。

一句话思路:

初始化两个指针l,r分别指向字符串的第一个字符和最后一个字符。
每次判断两个指针指向的字符是否相同,如果相同,令 l = l + 1 和 r = r - 1,然后判断更新后的指针范围内的子串是否是回文字符串。
如果两个指针指向的字符不同,则两个字符中必须有一个被删除,此时分成两种情况:
即删除左指针对应的字符s[l],留下子串 s[l - 1], s[l + 1], ..., s[r],
或者删除右指针对应的字符s[r],留下子串 s[l], s[l + 1], ..., s[r - 1]。
当这两个子串中至少有一个是回文串时,就返回True

代码:

class Solution:
    def validPalindrome(self, s: str) -> bool:
        def checkPalindrome(l, r):
            i,j = l, r
            while i < j:
                if s[i] != s[j]:
                    return False
                i += 1
                j -= 1
            return True

        n = len(s)
        l, r = 0, n-1
        while l < r:
            if s[l] == s[r]:
                l += 1
                r -= 1
            else:
                return checkPalindrome(l+1,r) or checkPalindrome(l,r-1)
        return True
### 双指针算法概述 双指针算法是一种高效解决线性数据结构问题的技术,其核心思想是通过维护两个指针来遍历或操作数据集合[^2]。相比传统的单指针方法,双指针能够显著降低时间复杂度,在特定场景下表现出更高的效率。 --- #### 1. **双指针算法的主要分类** 根据指针移动的方向和用途的不同,双指针算法通常分为以下几类: - **快慢指针(同向指针)** 快慢指针主要用于链表中的循环检测、寻找中间节点等问题。其中一个指针每次向前移动一步,而另一个指针则可能移动多步。 - **左右指针(相向指针)** 左右指针从两端开始逐步靠近中心位置,适用于查找有序数组中的目标值组合或其他对称性质的问题[^4]。 - **滑动窗口(特殊双指针)** 滑动窗口技术利用双指针动态调整区间范围,常用于求解最大/最小子数组长度、连续子序列等问题。 --- #### 2. **双指针算法的应用实例** 以下是几个典型的双指针算法应用场景及其代码实现示例: ##### (1) **最长连续不重复子序列** 给定一个字符串 `s`,找到其中最长的无重复字符子串。 **解决方案:** 采用滑动窗口的思想,定义左边界 `left` 和右边界 `right` 来表示当前考察的子串区域。借助哈希集记录已访问过的字符状态。 ```python def length_of_longest_substring(s: str) -> int: char_set = set() left, max_len = 0, 0 for right in range(len(s)): while s[right] in char_set: char_set.remove(s[left]) left += 1 char_set.add(s[right]) max_len = max(max_len, right - left + 1) return max_len ``` 此方案的时间复杂度为 O(n),空间复杂度为 O(k)[^1],其中 k 表示字符种类数量。 --- ##### (2) **数组元素的目标和判断** 假设有一个升序排列的整型数组 `nums` 和一个目标值 `target`,找出是否存在一对数使得它们的和等于目标值。 **解决方案:** 使用对撞指针法初始化两个索引分别指向首尾两端。如果两者之和大于目标,则缩小较大数值;反之增大较小数值直至满足条件或者超出界限为止。 ```python def two_sum(nums: list[int], target: int) -> bool: left, right = 0, len(nums) - 1 while left < right: current_sum = nums[left] + nums[right] if current_sum == target: return True elif current_sum < target: left += 1 else: right -= 1 return False ``` 上述逻辑基于输入已经排序的前提条件下运行良好,并具备良好的性能表现O(log n)[^3]。 --- ##### (3) **分行输出字符串** 对于一段较长的文字内容按照固定宽度拆分成若干行显示出来。 **解决方案:** 设定起始点与结束标志位逐一截取符合条件的部分直到完成全部转换过程。 ```python def split_string_by_width(text: str, width: int) -> list[str]: result = [] start = 0 while start < len(text): end = min(start + width, len(text)) result.append(text[start:end].strip()) start = end return result ``` 该函数实现了简单的分页功能并保留每段独立性。 --- ### 性能分析与注意事项 - 时间复杂度方面,大多数双指针算法都能达到接近线性的效果即 O(N) 或者更低级别如 O(log N)^。 - 空间消耗取决于具体实现方式以及额外存储需求情况下的开销大小差异明显^。 - 常见陷阱包括越界访问控制不当引起崩溃错误还有就是忘记更新某个变量导致死循环现象发生等等^. ---
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