本篇博客讲解LeetCode热题100道普通数组篇中的六道题
第一道：最大子数组和（中等）
第二道：合并区间（中等）
第一道：最大子数组和（中等）
法一：贪心算法
class Solution {
public int maxSubArray(int[] nums) {
int len = nums.length;
int cur_sum = nums[0];
int max_sum = cur_sum;
for(int i = 1; i <len; i++){
cur_sum = Math.max(nums[i],cur_sum+nums[i]);
max_sum = Math.max(cur_sum,max_sum);
}
return max_sum;
}
}1.将当前和与最大和设置为数组第一个元素
2.从第二个元素开始遍历数组元素。
- 令当前和等于 当前元素 和 当前和+当前元素 的最大值
- 令最大和等于 当前和 与 最大和 的最大值
3.返回最大和，即为答案。
法二：动态规划
class Solution {
public int maxSubArray(int[] nums) {
int pre = 0, maxAns = nums[0];
for (int x : nums) {
pre = Math.max(pre + x, x);
maxAns = Math.max(maxAns, pre);
}
return maxAns;
}
}
这个动态规划的答案实际上和上面讲的贪心算法的答案是一样的。
第二道：合并区间（中等）
方法一：排序
class Solution {
public int[][] merge(int[][] intervals) {
if (intervals.length == 0) {
return new int[0][2];
}
Arrays.sort(intervals, new Comparator<int[]>() {
public int compare(int[] interval1, int[] interval2) {
return interval1[0] - interval2[0];
}
});
List<int[]> merged = new ArrayList<int[]>();
for (int i = 0; i < intervals.length; ++i) {
int L = intervals[i][0], R = intervals[i][1];
if (merged.size() == 0 || merged.get(merged.size() - 1)[1] < L) {
merged.add(new int[]{L, R});
} else {
merged.get(merged.size() - 1)[1] = Math.max(merged.get(merged.size() - 1)[1], R);
}
}
return merged.toArray(new int[merged.size()][]);
}
}
- 检查空数组：如果输入的区间数组
intervals为空，则返回一个空的二维数组。- 排序区间：将所有区间按起始位置进行排序，确保按从左到右的顺序处理区间。
- 合并区间：
- 初始化一个列表
merged，用于存储合并后的区间。- 遍历每个区间，获取当前区间的起始位置
L和结束位置R。- 如果
merged为空，或者当前区间的起始位置L大于merged中最后一个区间的结束位置，则直接将当前区间加入merged。- 否则，将当前区间与
merged中最后一个区间合并，更新最后一个区间的结束位置为二者的最大值。- 返回结果：将
merged列表转换为二维数组并返回。通过先对区间进行排序，然后逐一合并重叠区间，最终返回合并后的区间数组。
