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《------往期经典推荐------》
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排序
翻转对
| # 分治排序算法扩展 class Solution: def reversePairs(self, nums: List[int]) -> int: def merge(left, right): # 统计前面比后面大的翻转对个数 j = 0 for i in range(len(left)): while j < len(right) and left[i] > 2 * right[j]: j += 1 self.count += j # 合并两个有序列表 res = [] while len(left) > 0 and len(right) > 0: if left[0] < right[0]: res.append(left.pop(0)) else: res.append(right.pop(0)) if left: res.extend(left) if right: res.extend(right) return res def mergeSort(arr): n =len(arr) if n < 2: return arr middle = n // 2 left = arr[:middle] right = arr[middle:] sort_left = mergeSort(left) sort_right = mergeSort(right) return merge(sort_left, sort_right) self.count = 0 mergeSort(nums) return self.count |
股票问题
买卖股票的最佳时机
| class Solution: def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int: if not prices: return 0 minValue = prices[0] res = 0 for i in range(1, len(prices)): minValue = min(minValue, prices[i]) res = max(res, prices[i]-minValue) return res |
买卖股票的最佳时机3
TOP K问题
数组中的 第K个最大元素
| class Solution: def findKthLargest(self, nums: List[int], k: int) -> int: # 使用快速排序 lo = 0 hi = len(nums) - 1 k = len(nums) - k while lo <= hi: p = self.partition(nums, lo, hi) if p > k: hi = p - 1 elif p < k: lo = p + 1 else: return nums[p] return -1
def partition(self, nums, lo, hi): pivot = nums[lo] i = lo j = hi while i < j: while i < j and nums[j] >= pivot: j -= 1 nums[i] = nums[j] while i < j and nums[i] < pivot: i += 1 nums[j] = nums[i] nums[i] = pivot return i |
数组中前K个最小的元素
| def partition(nums, lo, hi): pivot = nums[lo] i = lo j = hi while i < j: while i < j and nums[j] >= pivot: j -= 1 nums[i] = nums[j] while i < j and nums[i] < pivot: i += 1 nums[j] = nums[i] nums[i] = pivot return i def getKminnums(nums, k): index = k - 1 low = 0 high = len(nums) - 1 while low <= high: p = partition(nums, low, high) if p > index: high = p - 1 elif p < index: low = p + 1 else: # 输出前k个元素 return nums[:index+1] |
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