题目:4/150寻找两个正序数组的中位数
给定两个大小分别为 m 和 n 的正序(从小到大)数组 nums1 和 nums2。请你找出并返回这两个正序数组的 中位数 。
算法的时间复杂度应该为 O(log (m+n)) 。
题解1:暴力
暴力思路简介,两个有序数组合并成一个,分奇偶得到中位数,需要注意的是,结果需要为double
,且要除以2.0,注意边界问题
原来思路是一边合并一边比较是否已经merge到中位数位置,但实际当其中一个数组遍历完成后,需要复制另一个数组的剩余元素
class Solution {
public:
double findMedianSortedArrays(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
//分别依次遍历组成一个合并数组,在合并数组到第(m+n)/2的时候 可以取值 注意分奇偶
int m = nums1.size();
int n = nums2.size();
vector<int> merge(m+n, 0);
int i = 0, j = 0;
int k = 0;
double res = 0;
while(i<m && j<n)
{
merge[k++] = nums1[i]<nums2[j]?nums1[i++]:nums2[j++];
}
while (i < m) {
merge[k++] = (nums1[i++]);
}
while (j < n) {
merge[k++] = (nums2[j++]);
}
if((m+n)%2 == 0)
{
res =(merge[(m+n)/2] + merge[(m+n)/2 -1]) /2.0;
}else
{
res =(merge[(m+n)/2]);
}
return res;
}
};
看题解1:二分查找⭐ 需要再理解
二分查找的原理是检查中间元素和目标元素的大小,通过比较将查找范围缩小一半,过程在逻辑上重复,直到找到目标元素或者范围缩小到无法被继续划分 —— 如果中间元素大于目标元素,在前半部分继续二分;如果中间元素小于目标元素,在后半部分二分。时间复杂度为o(logn)
看题解整体思路能理解,但自己实现还是不会,需要重复再理解(但感觉也不好在一个题上纠结太久 先收藏⭐⭐⭐着
还是需要注意除以2.0的问题
核心部分代码:
int newIndex1 = min(index1 + k/2 -1, m-1);
int newIndex2 = min(index2 + k/2-1, n-1);
int pivot1 = nums1[newIndex1];
int pivot2 = nums2[newIndex2];
if(pivot1 <= pivot2)
{
k -= newIndex1 - index1+1;
index1 = newIndex1+1;
}else{
k -= newIndex2 - index2+1;
index2 = newIndex2+1;
}
要找到第 k (k>1) 小的元素,那么就取 pivot1 = nums1[k/2-1] 和 pivot2 = nums2[k/2-1] 进行比较。nums1 中小于等于 pivot1 的元素有 nums1[0 … k/2-2] 共计 k/2-1 个,nums2 中小于等于 pivot2 的元素有 nums2[0 … k/2-2] 共计 k/2-1 个。取 pivot = min(pivot1, pivot2),两个数组中小于等于 pivot 的元素共计不会超过 (k/2-1) + (k/2-1) <= k-2 个。这样 pivot 本身最大也只能是第 k-1 小的元素。
如果 pivot = pivot1,那么 nums1[0 … k/2-1] 都不可能是第 k 小的元素。把这些元素全部 “删除”,剩下的作为新的 nums1 数组。同理pivot2, 删除一定小的元素,更新数组更新k值,即删除确定小的元素更新k值更新的比较区域
实现完整代码需要考虑边界的情况,以及写的时候容易将下标i和第i小的概念混淆,第i小要+1,
class Solution {
public:
int getKthElement(const vector<int>& nums1, const vector<int>& nums2, int k) {
int m = nums1.size();
int n = nums2.size();
int index1 = 0, index2 = 0;
while (true) {
// 边界情况
if (index1 == m) {
return nums2[index2 + k - 1];
}
if (index2 == n) {
return nums1[index1 + k - 1];
}
if (k == 1) {
return min(nums1[index1], nums2[index2]);
}
// 正常情况
int newIndex1 = min(index1 + k / 2 - 1, m - 1);
int newIndex2 = min(index2 + k / 2 - 1, n - 1);
int pivot1 = nums1[newIndex1];
int pivot2 = nums2[newIndex2];
if (pivot1 <= pivot2) {
k -= newIndex1 - index1 + 1;
index1 = newIndex1 + 1;
}
else {
k -= newIndex2 - index2 + 1;
index2 = newIndex2 + 1;
}
}
}
double findMedianSortedArrays(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
int totalLength = nums1.size() + nums2.size();
if (totalLength % 2 == 1) {
return getKthElement(nums1, nums2, (totalLength + 1) / 2);
}
else {
return (getKthElement(nums1, nums2, totalLength / 2) + getKthElement(nums1, nums2, totalLength / 2 + 1)) / 2.0;
}
}
};
题目:5/150:最长回文子串
给你一个字符串 s,找到 s 中最长的回文子串。
如果字符串的反序与原始字符串相同,则该字符串称为回文字符串。
题解:用中心扩展法较好理解
每一个字符串作为中心,向两边扩展,保留最长长度与起始位置
class Solution {
public:
string longestPalindrome(string s) {
//以每个字符作为字符的中心,向左右进行扩展 中心可以为一个数 也可能是两个数作为中心
int n = s.size();
if(n<2)
{return s;}
int maxLen = 1;
int center = 0;//维护一个起始点
for(int i = 0; i<n; i++)
{
//对每个字符都进行判断,以此作为中心的最长回环数
int len1 = expandAroundCenter(s, i, i);//单个字符为中心
int len2 = expandAroundCenter(s, i, i+1);//两个字符为中心
int len = max(len1, len2);
if(maxLen<len)
{
maxLen = len;
center = i;//维护当前以i为中心 长度为len的回文字符串
}
}
//最长的回文即是 以i为中心 长度为maxLen的
int start = center-(maxLen-1)/2;
return s.substr(start, maxLen);
}
int expandAroundCenter(string s, int left, int right)
{
int l = left, r = right;
while(l>=0 && r<s.size() && s[l] == s[r])
{
l--;
r++;
}
return r-l-1;//退出的时候不是回文了
}
};
//试试暴力解法 中心扩展法