648. 单词替换(中等)
思路:前缀树匹配
// 思路:前缀树匹配,成功返回前缀,失败返回 null,保留原来单词值
// 多个词根时使用最短词根,不需要 fail 指针
// string 处理使用 stringBuilder,避免 string 运算带来过大开销
class Solution {
class Node{
public Node[] children;
public boolean isEnd;
public String word;
public Node (){
children = new Node[26];
isEnd = false;
word = null;
}
}
class TrieTree {
public Node root;
public TrieTree(){
root = new Node();
}
public void insert(String word){
Node current = root;
for(char c : word.toCharArray()){
Node temp = current.children[c-'a'];
if(temp==null){
temp = new Node();
current.children[c-'a'] = temp;
}
current = temp;
}
current.isEnd = true;
current.word = word;
}
public String match(String word){
Node current = root;
for(char c :word.toCharArray()){
Node temp = current.children[c-'a'];
if(temp==null){
return current.word;
}
if(temp.isEnd){
return temp.word;
}
current = temp;
}
return current.word;
}
}
public String replaceWords(List<String> dictionary, String sentence) {
TrieTree tree = new TrieTree();
for(String w:dictionary){
tree.insert(w);
}
StringBuilder res = new StringBuilder();
StringBuilder tempWord = new StringBuilder();
sentence+=' ';
for(char c:sentence.toCharArray()){
if(c==' '&&tempWord.length()!=0){
String temp = tempWord.toString();
tempWord.setLength(0);
String match = tree.match(temp);
res.append(match==null?temp:match);
res.append(' ');
}else {
tempWord.append(c);
}
}
res.deleteCharAt(res.length()-1);
return res.toString();
}
}
662. 二叉树最大宽度(中等)
问题:一开始没有仔细审题,犯大忌文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-581835.html
// 思路:层序遍历,带 for 循环的层序遍历,另开节点存储完全二叉树的 id
class Solution {
class Node{
public TreeNode tn;
public int id;
public Node(TreeNode treeNode,int i){
tn = treeNode;
id = i;
}
}
public int widthOfBinaryTree(TreeNode root) {
Queue<Node> queue = new LinkedList<>();
queue.offer(new Node(root,1));
int max = 1;
while(queue.size()>0){
int len = queue.size();
int first = 0,last = 0;
for(int i=0;i<len;i++){
Node temp = queue.poll();
if(temp.tn.left!=null){
if(first==0)first = temp.id*2;
queue.offer(new Node(temp.tn.left,temp.id*2));
last = temp.id*2;
}
if(temp.tn.right!=null){
if(first==0)first = temp.id*2+1;
queue.offer(new Node(temp.tn.right,temp.id*2+1));
last = temp.id*2+1;
}
if(last-first+1>max)max = last-first+1;
}
}
return max;
}
}
1631. 最小体力消耗路径(中等)
思路:文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-581835.html
- 一开始考虑到路径是全局最优贪心可能不行,就没有考虑使用 BFS,直接DFS,然后超时;
- 又考虑记忆化搜索+剪枝还是超时,可能没有优化好;
- 最后看了一眼题解原来可以用 dij,就思考 dij;
- 关键点在于 visit 这个节点的时候一定要保证这个节点是最优距离,不能再被更新成更好的,不然以他为起点搜索的都白费了。
- 所以采用优先队列选择,每次只选择最优的节点去处理,
- 如果按照传统的 dij 方法,搜索距离最短且 visit 为 false的节点,需要 m*n 遍历节点太慢,采用了优先队列
- 采用优先队列有个问题就是,每次更新了一个节点的距离值,这个节点会再次入队,但是出队的时候一定是最优解先出来。但是后续的非最优解也会出队接受 visit,这里就需要判断,访问过就不要再访问了。
- 同时优先队列的 Compator 方法不能把外部变量作为比较值,外部变量变化会导致排序出问题
class Solution {
public int minimumEffortPath(int[][] heights) {
int n = heights.length;
int m = heights[0].length;
int length[][] = new int[n][m];
int direct[][] = new int[][]{{1,0},{0,1},{-1,0},{0,-1}};
Queue<int[]> pq = new PriorityQueue<>(Comparator.comparingInt(o -> o[2]));
boolean visit[][] = new boolean[n][m];
for(int i=0;i<n;i++)
for(int j=0;j<m;j++)
length[i][j] = 1000001;
length[0][0] = 0;
pq.offer(new int[]{0,0});
while(!pq.isEmpty()){
int[] point = pq.poll();
if(visit[point[0]][point[1]]) continue;
visit[point[0]][point[1]] = true;
for (int i=0;i<4;i++){
int tx = point[0] + direct[i][0];
int ty = point[1] + direct[i][1];
if(tx<0||tx>=n||ty<0||ty>=m||visit[tx][ty])continue;
int difference = Math.abs(heights[point[0]][point[1]]-heights[tx][ty]);
int tp = Math.max(length[point[0]][point[1]],difference);
if(tp<length[tx][ty]){
length[tx][ty] = tp;
pq.offer(new int[]{tx,ty,tp});
}
}
}
return length[n-1][m-1];
}
}
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