Leetcode 367. 有效的完全平方数 C++

本文探讨了一种不使用内置库函数判断一个数是否为完全平方数的方法,通过采用二分查找策略,有效地解决了问题。文章强调了数据类型的正确选择对于避免溢出错误的重要性,并分享了在LeetCode上的实战经验。

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题目:

给定一个正整数 num,编写一个函数,如果 num 是一个完全平方数,则返回 True,否则返回 False。

说明:不要使用任何内置的库函数,如  sqrt

示例 1:

输入:16
输出:True

示例 2:

输入:14
输出:False

思路:

本题采用二分法,在1~num这个区间上采用二分法。知道了这一点问题就很容易了,基本可以秒做。 

注意:

1、在leetcode上做题的时候,可以看到本题的分类为二分法,这是一个巨大的提示。如果事先不知道这一点,我们能否看到就想到二分法呢? 我们什么时候该想到二分法呢?

二分法的一个很大的作用是查找,如果题目是查找问题,应该本能的想到二分法,如果序列再是有序的,那么几乎就是用二分法了。或者是有序的一些变化,都应该考虑二分法。

2、本题我秒做之后提交没有通过,原因是我一开始将使用的数据定义为了int型,当输入一个很大的数的时候,mid*mid超出了int

可以表示的范围。所以将int换为long之后就可以了。这个问题我遇到了很多次,但是就是忍不住要错。

事实上,这类问题是很多的,有些时候即便是采用了long型数据也还是无法表示,甚至long long 型都不行。关键要看题目中的运算,如果题目中出现mid*mid这样的运算,那么数据的数量级必然会有很大的提升,此处仅仅是一个二次方,如果是其他更高次的运算问题更大。遇到问题之后,要仔细分析。根据数据的量级变化,选择合适的数据类型。甚至换用其他方法。

解答:

 bool isPerfectSquare(int num) {
        long left=1,right=num;
        while(left<=right)
        {
            long mid=(left+right)/2;
            if(mid*mid==num) return true;
            else if(mid*mid>num) right=mid-1;
            else left=mid+1;
        }
        return false;
    }

 

### 关于 LeetCode 题目 1534 “统计好三元组”的 C++ 解题思路 #### 问题描述 给定一个长度为 `n` 的整数数组 `arr` 和三个正整数 `a`, `b`, `c`,定义一个“好三元组” `(i, j, k)` 满足以下条件: - `0 <= i < j < k < n` - `|arr[i] - arr[j]| <= a` - `|arr[j] - arr[k]| <= b` - `|arr[i] - arr[k]| <= c` 目标是计算这样的“好三元组”数量。 --- #### 方法一:暴力枚举法 最简单的解决方案是对所有的可能组合进行遍历并逐一验证是否符合条件。这种方法的时间复杂度较高,适用于数据规模较小的情况。 以下是基于此方法的 C++ 实现: ```cpp class Solution { public: int countGoodTriplets(vector<int>& arr, int a, int b, int c) { int count = 0; int n = arr.size(); for(int i = 0; i < n - 2; ++i){ for(int j = i + 1; j < n - 1; ++j){ if(abs(arr[i] - arr[j]) > a) continue; // 提前剪枝 for(int k = j + 1; k < n; ++k){ if(abs(arr[j] - arr[k]) <= b && abs(arr[i] - arr[k]) <= c){ count++; } } } } return count; } }; ``` 上述代码通过三层嵌套循环分别迭代索引 `i`, `j`, `k` 并检查其对应的值是否满足约束条件[^1]。为了提高效率,在第二层循环中加入了提前退出机制以减少不必要的比较次数。 --- #### 方法二:优化后的枚举算法 虽然无法完全避免 O(n³) 时间复杂度,但可以利用一些技巧进一步降低实际运行时间。例如,在每次进入第三层循环之前先判断当前候选对 `(i,j)` 是否有可能构成有效的好三元组;如果不可能,则跳过该次外层循环中的剩余部分。 改进版伪代码如下所示(未提供具体实现细节): ```plaintext for each valid pair (i,j): collect all possible candidates of k that satisfy the conditions with respect to both j and combined constraints from i. ``` 这种预处理方式能够显著提升性能表现尤其当输入参数较大时效果更加明显. --- #### 性能分析与总结 对于本题而言由于最大允许范围仅为100因此即使采用朴素的方法也能获得可接受的结果速度。然而随着未来可能出现更大尺寸的数据集则需考虑更高效的策略比如借助哈希表或者树状结构辅助快速查找潜在匹配项从而达到降维打击的目的即把原本立方级别的操作压缩至平方甚至线性级别完成整个过程[^4]。 ---
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