题单介绍：

精选 100 道力扣（LeetCode）上最热门的题目，适合初识算法与数据结构的新手和想要在短时间内高效提升的人，熟练掌握这 100 道题，你就已经具备了在代码世界通行的基本能力。

题单介绍：

题目：621. 任务调度器 - 力扣（Leetcode）

题目的接口：

解题思路：

代码：

过过过过啦！！！！

题目：581. 最短无序连续子数组 - 力扣（Leetcode）

题目的接口：

解题思路：

代码：

过过过过啦！！！！

写在最后：

题目：621. 任务调度器 - 力扣（Leetcode）

题目的接口：

class Solution {
public:
    int leastInterval(vector<char>& tasks, int n) { 

    }
};

解题思路：

这道题的思路是这样的：

通过一个26大的数组存储任务数量（因为任务只有A~Z）

通过排序找到最大的任务数量

求出至少有多长：A->X->X->A->X->X->A

求最后一个任务还带着几个任务：A->X->X->A->X->X->A->?

如果任务的数量超过了间隔的数量，就直接返回任务数量：例：

比如说，有两个间隔，但是一个又四种任务，那任务又得全部做完，

那直接返回任务的数量就行了。

代码如下：

代码：

class Solution {
public:
    int leastInterval(vector<char>& tasks, int n) { 
        //如果间隔是0，或者只有一个（零个）任务，就直接返回
        if(tasks.size() <= 1 || n < 1) return tasks.size();

        //通过一个26大的数组存储任务数量（因为任务只有A~Z）
        vector<int> v(26, 0);
        for(int i = 0; i < tasks.size(); i++) {
            v[tasks[i] - 'A']++;
        }

        //通过排序找到最大的任务数量
        sort(v.begin(), v.end());
        int maxCnt = v[25];
        //求出至少有多长：A->X->X->A->X->X->A
        int maxVal = (maxCnt - 1) * (n + 1) + 1; 

        //求最后一个任务还带着几个任务：A->X->X->A->X->X->A->?
        int i = 24;
        while(i >= 0 && v[i] == maxCnt) {
            i--;
            maxVal++;
        }

        //如果任务的数量超过了间隔的数量，就直接返回任务数量
        return max(maxVal, (int)tasks.size());
    }
};

过过过过啦！！！！

题目：581. 最短无序连续子数组 - 力扣（Leetcode）

题目的接口：

class Solution {
public:
    int findUnsortedSubarray(vector<int>& nums) {

    }
};

解题思路：

这道题我使用的就是O（N）的算法，

其实就是用双指针，

一个找右边界，一个找左边界，

具体思路是这样的：

1. 用来找右边界的指针从左往右走，记录遇到的最大值，

一直往右走遇到的最后一个最大值的前一个位置就是右边界；

2. 用来找左边界的指针从右往左走，记录遇到的最小值，

一直往左走遇到的最后一个最小值的前一个位置就是左边界。

代码如下：

代码：

class Solution {
public:
    int findUnsortedSubarray(vector<int>& nums) {
        int n = nums.size();
        int rMax = INT_MIN, right = -1;
        int lMax = INT_MAX, left = -1;
        for(int i = 0; i < n; i++) {
            if(rMax > nums[i]) {
                right = i;
            }
            else {
                rMax = nums[i];
            }
            if(lMax < nums[n - i - 1]) {
                left = n - i - 1;
            }
            else {
                lMax = nums[n - i - 1];
            }
        }
        return right == -1 ? 0 : right - left + 1;
    }
};