一:链表反转
/**
* @program: leetcode
* @description: 反转链表算法
* @author: wang.cw QQ:86954110
* @create: 2023-12-01 15:54
* @slogan: 未来的你一定将感谢现在努力的自己!!!
**/
public class ReverseList {
static class ListNode {
int val;
ListNode next;
public ListNode(int val, ListNode next) {
this.val = val;
this.next = next;
}
}
/**
* 迭代
* @param head
* @return
*/
public static ListNode iterate(ListNode head) {
ListNode prev = null, curr, next;
curr = head;
while (curr != null) {
next = curr.next;
curr.next = prev;
prev = curr;
curr = next;
}
return prev;
}
/**
* 递归
* @param head
* @return
*/
public static ListNode recursion(ListNode head) {
if (head == null || head.next == null) {
return head;
}
ListNode newHead = recursion(head.next);
head.next.next = head;
head.next = null;
return newHead;
}
public static void main(String[] args) {
ListNode node5 = new ListNode(5, null);
ListNode node4 = new ListNode(4, node5);
ListNode node3 = new ListNode(3, node4);
ListNode node2 = new ListNode(2, node3);
ListNode node1 = new ListNode(1, node2);
//ListNode node = iterate(node1);
ListNode node_1 = recursion(node1);
System.out.println(node_1);
}
}
二:计N以内的素数
/**
* @program: leetcode
* @description: 统计N以内的素数
* 素数:只能被1和自身整除的数,0、1除外
* @author: wang.cw QQ:86954110
* @create: 2023-12-04 08:39
* @slogan: 未来的你一定将感谢现在努力的自己!!!
**/
public class CountPrimes {
/**
* 判断是否为素数:
* i如果能被x整除,则x/i肯定能被x整除,因此只需判断i和根号x之中较小的即可
*
* @return
*/
public static boolean isPrime(int x) {
for (int i = 2; i * i <= x; i++) {
if (x % i == 0) {
return false;
}
}
return true;
}
/**
* 暴力算法:直接从2开始遍历,判断是否能被2到自身之间的数整除
*
* @param n
* @return
*/
public static int countPrimes(int n) {
int ans = 0;
for (int i = 2; i < n; ++i) {
ans += isPrime(i) ? 1 : 0;
}
return ans;
}
/**
* 埃氏筛:利用合数的概念(非素数),素数*n必然是合数,因此可以从2开始遍历,将所有的合数做上标记
* @param n
* @return
*/
public static int eratosthenes(int n) {
boolean[] isPrime = new boolean[n];
int ans = 0;
for (int i = 2; i < n; i++) {
if (!isPrime[i]) {
ans += 1;
for (int j = i * i; j < n; j += i) {
isPrime[j] = true;
}
}
}
return ans;
}
public static void main(String[] args) {
int a = countPrimes(100);
int b = eratosthenes(100);
System.out.println(a+"=="+b);
}
}
三:删除排序数组中的重复项
/**
* @program: leetcode
* @description: 删除排序数组中的重复项:
* 一个有序数组 nums ,原地删除重复出现的元素,使每个元素只出现一次 ,返回删除后数组的新长度。
* 不要使用额外的数组空间,必须在原地修改输入数组并在使用 O(1) 额外空间的条件下完成。
* @author: wang.cw QQ:86954110
* @create: 2023-12-04 14:05
* @slogan: 未来的你一定将感谢现在努力的自己!!!
**/
public class SortedArrayDuplicates {
/**
* * 双指针算法:
* * 数组完成排序后,我们可以放置两个指针 i 和 j,其中 i 是慢指针,而 j 是快指针。只要
* * nums[i]=nums[j],我们就增加 j 以跳过重复项。
* * 当遇到 nums[j] != nums[i]时,跳过重复项的运行已经结束,必须把nums[j])的值复制到 nums[i+1]。
* * 然后递增 i,接着将再次重复相同的过程,直到 j 到达数组的末尾为止。
* @param nums
* @return
*/
public int removeDuplicates(int[] nums) {
if (nums.length == 0) return 0;
int i = 0;
for (int j = 1; j < nums.length; j++) {
if (nums[j] != nums[i]) {
i++;
nums[i] = nums[j];
}
}
return i + 1;
}
public static void main(String[] args) {
int[] arr = new int[]{0,1,2,2,3,3,4};
int l = new SortedArrayDuplicates().removeDuplicates(arr);
System.out.println(l);
for(int i=0;i<l;i++){
System.out.print(arr[i]+" ");
}
}
}
四:寻找数组的中心下标
import java.util.Arrays;
/**
* @program: leetcode
* @description: 寻找数组的中心索引
* @author: wang.cw QQ:86954110
* @create: 2023-12-04 09:27
* @slogan: 未来的你一定将感谢现在努力的自己!!!
**/
public class ArrayCenterIndex {
/**
* 数组中某一个下标,左右两边的元素之后相等,该下标即为中心索引
* 思路:先统计出整个数组的总和,然后从第一个元素开始叠加
* 总和递减当前元素,叠加递增当前元素,直到两个值相等
* @param nums
* @return
*/
public static int pivotIndex(int[] nums) {
int sum1 = Arrays.stream(nums).sum();
System.out.println(sum1+"");
int sum2 = 0;
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
sum2 += nums[i];
System.out.println(sum2+"");
if (sum1 == sum2) {
return i;
}
sum1 = sum1 - nums[i];
}
return -1;
}
public static void main(String[] args) {
int[] arr = new int[]{1,7,3,6,5,6};
System.out.println(pivotIndex(arr));
}
}
五:x的平方根
/**
* @program: leetcode
* @description: x的平方根, 在不使用 sqrt(x) 函数的情况下,得到 x的平方根的整数部分
* @author: wang.cw QQ:86954110
* @create: 2023-12-04 14:41
* @slogan: 未来的你一定将感谢现在努力的自己!!!
**/
public class SqrtX {
/**
* 解法一:二分查找
* x的平方根肯定在0到x之间,使用二分查找定位该数字,该数字的平方一定是最接近x的,
* m平方值如果大于x、则往左边找,如果小于等于x则往右边找
* 找到0和X的最中间的数m,
* 如果m * m > x,则m取x/2到x的中间数字,直到m * m < x,m则为平方根的整数部分
* 如果m * m <= x,则取0到x/2的中间值,知道两边的界限重合,找到最大的整数,则为x平方根的整数部分
* 时间复杂度:O(logN)
*
* @param x
* @return
*/
public static int binarySearch(int x) {
int l = 0, r = x, index = -1;
while (l <= r) {
int mid = l + (r - l) / 2;
if ((long) mid * mid <= x) {
index = mid;
l = mid + 1;
} else {
r = mid - 1;
}
}
return index;
}
/**
* 解法二:牛顿迭代
* 假设平方根是 i ,则 i 和 x/i 必然都是x的因子,而 x/i 必然等于 i ,推导出 i + x / i = 2 * i,得出 i = (i + x / i) / 2
* 由此得出解法,i 可以任选一个值,只要上述公式成立,i 必然就是x的平方根,
* 如果不成立, (i + x / i) /2得出的值进行递归,直至得出正确解
* @param x
* @return
*/
public static int newton(int x) {
if (x == 0) return 0;
return ((int) (sqrts(x, x)));
}
public static double sqrts(double i, int x) {
double res = (i + x / i) / 2;
if (res == i) {
return i;
} else {
return sqrts(res, x);
}
}
public static void main(String[] args) {
System.out.println(binarySearch(24));
System.out.println(newton(24));
}
}
六:数组中三个数的最大乘积
import java.util.Arrays;
/**
* @program: leetcode
* @description: 三个数的最大乘积
* 一个整型数组 nums ,在数组中找出由三个数字组成的最大乘积,并输出这个乘积。
* 乘积不会越界
* 1. 如果数组中全是非负数,则排序后最大的三个数相乘即为最大乘积;
* 2. 如果全是非正数,则最大的三个数相乘同样也为最大乘积。
* 3. 如果数组中有正数有负数,则最大乘积既可能是三个最大正数的乘积,也可能是两个最小负数(即绝对值最大)与最大正数的乘积。
* 4. 分别求出三个最大正数的乘积,以及两个最小负数与最大正数的乘积,二者之间的最大值即为所求答案。
* @author: wang.cw QQ:86954110
* @create: 2023-12-04 15:01
* @slogan: 未来的你一定将感谢现在努力的自己!!!
**/
public class MaxProduct {
/**
*解法一:排序
* @param nums
* @return
*/
public static int sort(int[] nums) {
Arrays.sort(nums);
int n = nums.length;
return Math.max(nums[0] * nums[1] * nums[n - 1], nums[n - 3] * nums[n - 2] *
nums[n - 1]);
}
/**
* 解法二:线性扫描
* @param nums
* @return
*/
public static int getMaxMin(int[] nums) {
// 最小的和第二小的
int min1 = 0, min2 = 0;
// 最大的、第二大的和第三大的
int max1 = 0, max2 = 0, max3 = 0;
for (int x : nums) {
if (x < min1) {
min2 = min1;
min1 = x;
} else if (x < min2) {
min2 = x;
}
if (x > max1) {
max3 = max2;
max2 = max1;
max1 = x;
} else if (x > max2) {
max3 = max2;
max2 = x;
} else if (x > max3) {
max3 = x;
}
}
return Math.max(min1 * min2 * max1, max1 * max2 * max3);
}
public static void main(String[] args) {
System.out.println(sort(new int[]{1,2,4,3,5,6}));
System.out.println(getMaxMin(new int[]{1,2,4,3,5,6}));
}
}
七:两数之和
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
/**
* @program: leetcode
* @description: 两数之和
* @author: wang.cw QQ:86954110
* @create: 2023-12-04 15:16
* @slogan: 未来的你一定将感谢现在努力的自己!!!
**/
public class TwoSum {
/**
* 暴力解法
* 时间复杂度:O(N的平方)
* 空间复杂度:O(1)
*
* @param nums
* @param target
* @return
*/
public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
int n = nums.length;
for (int i = 0; i < n; ++i) {
for (int j = i + 1; j < n; ++j) {
if (nums[i] + nums[j] == target) {
return new int[]{i, j};
}
}
}
return new int[0];
}
/**
* 哈希表:将数组的值作为key存入map,target - num作为key
* 时间复杂度:O(N)
* 空间复杂度:O(N)
*
* @param nums
* @param target
* @return
*/
public int[] twoSum1(int[] nums, int target) {
Map<Integer, Integer> map = new HashMap<Integer, Integer>();
for (int i = 0; i < nums.length; ++i) {
if (map.containsKey(target - nums[i])) {
return new int[]{map.get(target - nums[i]), i};
}
map.put(nums[i], i);
}
return new int[0];
}
/**
* 二分查找
* 先固定一个值(从下标0开始),再用二分查找查另外一个值,找不到则固定值向右移动,继续二分查找
* 时间复杂度:O(N * logN)
* 空间复杂度:O(1)
* @param numbers
* @param target
* @return
*/
public int[] twoSearch(int[] numbers, int target) {
for (int i = 0; i < numbers.length; ++i) {
int low = i, high = numbers.length - 1;
while (low <= high) {
int mid = (high - low) / 2 + low;
if (numbers[mid] == target - numbers[i]) {
return new int[]{i, mid};
} else if (numbers[mid] > target - numbers[i]) {
high = mid - 1;
} else {
low = mid + 1;
}
}
}
return new int[]{0};
}
/**
* 双指针
* 左指针指向数组head,右指针指向数组tail,head+tail > target 则tail 左移,否则head右移
* 时间复杂度:O(N)
* 空间复杂度:O(1)
* @param numbers
* @param target
* @return
*/
public int[] twoPoint(int[] numbers, int target) {
int low = 0, high = numbers.length - 1;
while (low < high) {
int sum = numbers[low] + numbers[high];
if (sum == target) {
return new int[]{low + 1, high + 1};
} else if (sum < target) {
++low;
} else {
--high;
}
}
return new int[]{-1, -1};
}
}
八:斐波那契数列
/**
* @program: leetcode
* @description: 斐波那契数列 求取斐波那契数列第N位的值。
* 斐波那契数列:每一位的值等于他前两位数字之和。前两位固定 0,1,1,2,3,5,8。。。。
* @author: wang.cw QQ:86954110
* @create: 2023-12-04 15:39
* @slogan: 未来的你一定将感谢现在努力的自己!!!
**/
public class Fib {
/**
* 解法一:暴力递归
* 时间复杂度O(2^N)
* @param num
* @return
*/
public static int calculate(int num) {
if (num == 0) {
return 0;
}
if (num == 1) {
return 1;
}
return calculate(num - 1) + calculate(num - 2);
}
/**
* 解法二:去重递归
* 递归得出具体数值之后、存储到一个集合(下标与数列下标一致),后面递归之前先到该集合查询一次,
* 如果查到则无需递归、直接取值。查不到再进行递归计算
* 时间复杂度O(N)
* 空间复杂度O(N)
* @param num
* @return
*/
public static int calculate2(int num) {
int[] arr = new int[num + 1];
return recurse(arr, num);
}
private static int recurse(int[] arr, int num) {
if (num == 0) {
return 0;
}
if (num == 1) {
return 1;
}
if (arr[num] != 0) {
return arr[num];
}
arr[num] = recurse(arr, num - 1) + recurse(arr, num - 2);
return arr[num];
}
/**
* 解法三:双指针迭代
* 基于去重递归优化,集合没有必要保存每一个下标值,只需保存前两位即可,向后遍历,得出N的值
* 时间复杂度O(N)
* 空间复杂度O(1)
* @param num
* @return
*/
public static int iterate(int num) {
if (num == 0) {
return 0;
}
if (num == 1) {
return 1;
}
int low = 0, high = 1;
for (int i = 2; i <= num; i++) {
int sum = low + high;
low = high;
high = sum;
}
return high;
}
}
九:排列硬币
/**
* @program: leetcode
* @description: 排列硬币
* 总共有 n 枚硬币,将它们摆成一个阶梯形状,第 k 行就必须正好有 k 枚硬币。
* 给定一个数字 n,找出可形成完整阶梯行的总行数。
* n 是一个非负整数,并且在32位有符号整型的范围内
* @author: wang.cw QQ:86954110
* @create: 2023-12-04 16:01
* @slogan: 未来的你一定将感谢现在努力的自己!!!
**/
public class ArrangeCoin {
/**
* 解法一:迭代
* 从第一行开始排列,排完一列、计算剩余硬币数,排第二列,直至剩余硬币数小于或等于行数
*
* @param n
* @return
*/
public static int arrangeCoins(int n) {
for (int i = 1; i <= n; i++) {
n = n - i;
if (n <= i) {
return i;
}
}
return 0;
}
/**
* 解法二:二分查找
* 假设能排 n 行,计算 n 行需要多少硬币数,如果大于 n,则排 n/2行,再计算硬币数和 n 的大小关系
*
* @param n
* @return
*/
public static int arrangeCoins2(int n) {
int low = 0, high = n;
while (low <= high) {
long mid = (high - low) / 2 + low;
long cost = ((mid + 1) * mid) / 2;
if (cost == n) {
return (int) mid;
} else if (cost > n) {
high = (int) mid - 1;
} else {
low = (int) mid + 1;
}
}
return high;
}
/**
* 解法三:牛顿迭代
* 使用牛顿迭代求平方根,(x + n/x)/2
* 假设能排 x 行 则 1 + 2 + 3 + ...+ x = n,即 x(x+1)/2 = n 推导出 x = 2n - x
*
* @param n
* @return
*/
public static int arrangeCoins3(int n) {
if (n == 0) {
return 0;
}
return (int) sqrts(n, n);
}
public static double sqrts(double x, int n) {
double res = (x + (2 * n - x) / x) / 2;
if (res == x) {
return x;
} else {
return sqrts(res, n);
}
}
public static void main(String[] args) {
System.out.println(arrangeCoins(6));
System.out.println(arrangeCoins2(6));
System.out.println(arrangeCoins3(6));
}
}
十:环形链表
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;
/**
* @program: leetcode
* @description: 环形链表
* 给定一个链表,判断链表中是否有环。
* 如果链表中有某个节点,可以通过连续跟踪 next 指针再次到达该节点,则链表中存在环
* 如果链表中存在环,则返回 true 。 否则,返回 false 。
* @author: wang.cw QQ:86954110
* @create: 2023-12-04 15:52
* @slogan: 未来的你一定将感谢现在努力的自己!!!
**/
public class LinkCycle {
private static class ListNode {
int val;
ListNode next;
public ListNode(int val, ListNode next) {
this.val = val;
this.next = next;
}
}
/**
* 解法一:哈希表
* 时间复杂度O(N)
* 空间复杂度O(N)
* @param head
* @return
*/
public static boolean hasCycle(ListNode head) {
Set<ListNode> set = new HashSet<ListNode>();
while (head != null) {
if (!set.add(head)) {
return true;
}
head = head.next;
}
return false;
}
/**
* 解法二:双指针
* 时间复杂度O(N)
* 空间复杂度O(1)
* @param head
* @return
*/
public static boolean hasCycle2(ListNode head) {
if (head == null || head.next == null) {
return false;
}
ListNode slow = head;
ListNode fast = head.next;
while (slow != fast) {
if (fast == null || fast.next == null) {
return false;
}
slow = slow.next;
fast = fast.next.next;
}
return true;
}
}
十一:合并两个有序数组
import java.util.Arrays;
/**
* @program: leetcode
* @description: 合并两个有序数组
* 两个有序整数数组 nums1 和 nums2,将 nums2 合并到 nums1 中,使 nums1 成为一个有序数组。
* 初始化 nums1 和 nums2 的元素数量分别为 m 和 n 。假设 nums1 的空间大小等于 m + n,这样它就
* 有足够的空间保存来自 nums2 的元素。
* @author: wang.cw QQ:86954110
* @create: 2023-12-04 16:41
* @slogan: 未来的你一定将感谢现在努力的自己!!!
**/
public class MergeSortArray {
/**
* 解法一:合并后排序
* 时间复杂度 : O((n+m)log(n+m))。
* 空间复杂度 : O(1)。
*
* @param nums1
* @param m
* @param nums2
* @param n
*/
public static int[] merge(int[] nums1, int m, int[] nums2, int n) {
System.arraycopy(nums2, 0, nums1, m, n);
Arrays.sort(nums1);
return nums1;
}
/**
* 解法二:双指针 从前往后将两个数组按顺序进行比较,放入新的数组
* 时间复杂度 : O(n + m)。
* 空间复杂度 : O(m)。
* @param nums1
* @param m
* @param nums2
* @param n
*/
public void merge1(int[] nums1, int m, int[] nums2, int n) {
int[] nums1_copy = new int[m];
System.arraycopy(nums1, 0, nums1_copy, 0, m);//拷贝数组1
int p1 = 0;//指向数组1的拷贝
int p2 = 0;//指向数组2
int p = 0;//指向数组1
//将数组1当成空数组,比较数组1的拷贝和数组2,将较小的放入空数组
while ((p1 < m) && (p2 < n))
nums1[p++] = (nums1_copy[p1] < nums2[p2]) ? nums1_copy[p1++] :
nums2[p2++];
//数组2和数组1不等长,将多出的元素拷贝
if (p1 < m)
System.arraycopy(nums1_copy, p1, nums1, p1 + p2, m + n - p1 - p2);
if (p2 < n)
System.arraycopy(nums2, p2, nums1, p1 + p2, m + n - p1 - p2);
}
public static void main(String[] args) {
int[] arr1 = {1,3,5,7,9,0,0,0,0};
int[] arr2 = {2,4,6,8};
System.out.println(Arrays.toString(merge(arr1,5,arr2,4))); // [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
}
}
十二:子数组最大平均数
/**
* @program: leetcode
* @description: 子数组最大平均数
* 给一个整数数组,找出平均数最大且长度为 k 的下标连续的子数组,并输出该最大平均数。
* 滑动窗口:
* [----6-2-7-5-4-3-1--]
* [----6-2-7-5--------]
* [------2-7-5-4------]
* 窗口移动时,窗口内的和等于sum加上新加进来的值,减去出去的值
* @author: wang.cw QQ:86954110
* @create: 2023-12-04 16:34
* @slogan: 未来的你一定将感谢现在努力的自己!!!
**/
public class AvgArray {
public static double findMaxAverage(int[] nums, int k) {
int sum = 0;
int n = nums.length;
for (int i = 0; i < k; i++) {
sum += nums[i];
}
int maxSum = sum;
for (int i = k; i < n; i++) {
sum = sum - nums[i - k] + nums[i];
maxSum = Math.max(maxSum, sum);
}
return 1.0 * maxSum / k;
}
public static void main(String[] args) {
System.out.println(findMaxAverage(new int[]{1,12,-5,-6,50,3},4));
}
}
十四:二叉树最小深度
import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
/**
* @program: leetcode
* @description: 二叉树的最小深度
* 给定一个二叉树,找出其最小深度。
* 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。
* @author: wang.cw QQ:86954110
* @create: 2023-12-05 12:23
* @slogan: 未来的你一定将感谢现在努力的自己!!!
**/
public class TreeDeep {
static class TreeNode {
int val;
TreeNode left;
TreeNode right;
public TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {
this.val = val;
this.left = left;
this.right = right;
}
}
/**
* 解法一:深度优先
* 遍历整颗数,找到每一个叶子节点,从叶子节点往上开始计算,左右子节点都为空则记录深度为1
* 左右子节点只有一边,深度记录为子节点深度+1
* 左右两边都有子节点,则记录左右子节点的深度较小值+1
* 时间复杂度:O(N)
* 空间复杂度:O(logN) 取决于树的高度
*
* @param root
* @return
*/
public static int minDepth1(TreeNode root) {
if (root == null) {
return 0;
}
if (root.left == null && root.right == null) {
return 1;
}
int min_depth = Integer.MAX_VALUE;
if (root.left != null) {
min_depth = Math.min(minDepth1(root.left), min_depth);
}
if (root.right != null) {
min_depth = Math.min(minDepth1(root.right), min_depth);
}
return min_depth + 1;
}
static class QueueNode {
TreeNode node;
int depth;
public QueueNode(TreeNode node, int depth) {
this.node = node;
this.depth = depth;
}
}
/**
* 解法二:广度优先
* 从上往下,找到一个节点时,标记这个节点的深度。查看该节点是否为叶子节点,如果是直接返回深度
* 如果不是叶子节点,将其子节点标记深度(在父节点深度的基础上加1),再判断该节点是否为叶子节点
* 时间复杂度:O(N)
* 空间复杂度:O(N)
* @param root
* @return
*/
public static int minDepth2(TreeNode root) {
if (root == null) {
return 0;
}
Queue<QueueNode> queue = new LinkedList<QueueNode>();
queue.offer(new QueueNode(root, 1));
while (!queue.isEmpty()) {
QueueNode nodeDepth = queue.poll();
TreeNode node = nodeDepth.node;
int depth = nodeDepth.depth;
if (node.left == null && node.right == null) {
return depth;
}
if (node.left != null) {
queue.offer(new QueueNode(node.left, depth + 1));
}
if (node.right != null) {
queue.offer(new QueueNode(node.right, depth + 1));
}
}
return 0;
}
public static void main(String[] args) {
TreeNode node7 = new TreeNode(7,null,null);
TreeNode node6 = new TreeNode(6,node7,null);
TreeNode node5 = new TreeNode(5,null,null);
TreeNode node4 = new TreeNode(4,null,null);
TreeNode node3 = new TreeNode(3,node6,null);
TreeNode node2 = new TreeNode(2,node4,node5);
TreeNode node1 = new TreeNode(1,node2,node3);
System.out.println(minDepth1(node1));
System.out.println(minDepth2(node1));
}
}
十五:最长连续递增序列
/**
* @program: leetcode
* @description: 最长连续递增序列
* 给定一个未经排序的整数数组,找到最长且连续递增的子序列,并返回该序列的长度。
* 序列的下标是连续的 {1,2,3,2,3,4,3,4,5,6,7}
* @author: wang.cw QQ:86954110
* @create: 2023-12-05 13:06
* @slogan: 未来的你一定将感谢现在努力的自己!!!
**/
public class MaxSeq {
/**
* 贪心算法
* 从0开始寻找递增序列,并将长度记录,记录递增序列的最后一个下标,然后从该下标继续寻找,记录长度,取长度最大的即可
* @param nums
* @return
*/
public static int findLength(int[] nums) {
int ans = 0;
int start = 0;
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
if (i > 0 && nums[i] <= nums[i - 1]) {
start = i;
}
ans = Math.max(ans, i - start + 1);
}
return ans;
}
public static void main(String[] args) {
System.out.println(findLength(new int[]{1,2,3,2,3,4,3,4,5,6,7}));
}
}
十六:柠檬水找零
/**
* @program: leetcode
* @description: 柠檬水找零
* 在柠檬水摊上,每一杯柠檬水的售价为 5 美元。
* 顾客排队购买你的产品,一次购买一杯。
* 每位顾客只买一杯柠檬水,然后向你付 5 美元、10 美元或 20 美元。必须给每个顾客正确找零
* 注意,一开始你手头没有任何零钱。
* 如果你能给每位顾客正确找零,返回 true ,否则返回 false 。
* @author: wang.cw QQ:86954110
* @create: 2023-12-05 14:05
* @slogan: 未来的你一定将感谢现在努力的自己!!!
**/
public class LemonadeChange {
/**
* 贪心算法
* @param bills
* @return
*/
public boolean lemonadeChange(int[] bills) {
int five = 0, ten = 0;
for (int bill : bills) {
if (bill == 5) {
five++;
} else if (bill == 10) {
if (five == 0) {
return false;
}
five--;
ten++;
} else {
if (five > 0 && ten > 0) {
five--;
ten--;
} else if (five >= 3) {
five -= 3;
} else {
return false;
}
}
}
return true;
}
public static void main(String[] args) {
int[] a1 = new int[]{5,5,5,10,20};
int[] a2 = new int[]{10,10};
System.out.println(new LemonadeChange().lemonadeChange(a1)); //true
System.out.println(new LemonadeChange().lemonadeChange(a2)); //false
}
}
十七:三角形的最大周长
import java.util.Arrays;
/**
* @program: leetcode
* @description: 三角形的最大周长
* 给定由一些正数(代表长度)组成的数组 A ,返回由其中三个长度组成的、面积不为零的三角形的最大周长。
* 如果不能形成任何面积不为零的三角形,返回 0 。
* @author: wang.cw QQ:86954110
* @create: 2023-12-05 13:17
* @slogan: 未来的你一定将感谢现在努力的自己!!!
**/
public class Triangles {
/**
* 贪心算法:
* 先小到大排序,假设最长边是最后下标,另外两条边是倒数第二和第三下标,则此时三角形周长最大
* n < (n-1) + (n-2),如果不成立,意味着该数组中不可能有另外两个值之和大于n,此时将n左移,重新计算
* @param A
* @return
*/
public static int largestPerimeter(int[] A) {
Arrays.sort(A);
for (int i = A.length - 1; i >= 2; --i) {
if (A[i - 2] + A[i - 1] > A[i]) {
System.out.println(i);
return A[i - 2] + A[i - 1] + A[i];
}
}
return 0;
}
public static void main(String[] args) {
System.out.println(largestPerimeter(new int[]{3,6,2,3})); //
}
}
十八:二叉树遍历
import java.util.*;
/**
* @program: leetcode
* @description: 二叉树遍历
* 从根节点往下查找,先找左子树、直至左子树为空(左子节点逐个入栈、直至左子节点为空),再找右子树(出栈找右子节点)
* 前序遍历:根左右,第一次经过节点即打印,直到打印null,往回溯,打印右子树
* 中序遍历:左根右,第二次经过该节点时进行打印,即左边回溯时
* 后序遍历:左右根,第三次经过该节点时进行打印,即右边回溯时
* 层序遍历:按照层级,从上往下,从左到右。使用广度优先搜索算法。
* @author: wang.cw QQ:86954110
* @create: 2023-12-05 14:15
* @slogan: 未来的你一定将感谢现在努力的自己!!!
**/
public class BinaryTree {
static class TreeNode {
int val;
TreeNode left;
TreeNode right;
public TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {
this.val = val;
this.left = left;
this.right = right;
}
}
/**
* 前序-递归遍历
*
* @param root
*/
public static void preorder1(TreeNode root) {
if (root == null) {
return;
}
System.out.println(root.val);//前序 第一次成为栈顶
preorder1(root.left);
preorder1(root.right);
}
/**
* 中序-递归遍历
*
* @param root
*/
public static void preorder2(TreeNode root) {
if (root == null) {
return;
}
preorder2(root.left);
System.out.println(root.val);//中序 第二次成为栈顶
preorder2(root.right);
}
/**
* 后序-递归遍历
*
* @param root
*/
public static void preorder3(TreeNode root) {
if (root == null) {
return;
}
preorder3(root.left);
preorder3(root.right);
System.out.println(root.val);//后序 第三次成为栈顶
}
/**
* 层序-递归遍历
*
* @param root
* @param i
* @param list
* @return
*/
private static List levelOrder(TreeNode root, int i, ArrayList list) {
if (root == null) {
return null;
}
int length = list.size();
if (length <= i) {
for (int j = 0; j <= i - length; j++) {
list.add(length + j, null);
}
}
list.set(i, root.val);
levelOrder(root.left, 2 * i, list);
levelOrder(root.right, 2 * i + 1, list);
return list;
}
/**
* 迭代遍历:
* 前序:使用stack记录递归路径,左子节点后添加保证先出栈
*
* @param head
*/
public static void preOrder1(TreeNode head) {
if (head != null) {
Stack<TreeNode> stack = new Stack<TreeNode>();
stack.add(head);
while (!stack.isEmpty()) {
head = stack.pop();
if (head != null) {
System.out.println(head.val);
stack.push(head.right);
stack.push(head.left);
}
}
}
}
/**
* 迭代遍历:
* 中序:将左子节点入栈,出栈打印值,然后添加右子节点
*
* @param head
*/
public static void preOrder2(TreeNode head) {
if (head != null) {
Stack<TreeNode> stack = new Stack<TreeNode>();
while (!stack.isEmpty() || head != null) {
if (head != null) {
stack.push(head);
head = head.left;
} else {
head = stack.pop();
System.out.println(head.val);
head = head.right;
}
}
}
}
/**
* 后序迭代遍历:
*
* @param root
*/
public static void preOrder3(TreeNode root) {
if (root == null) {
return;
}
Deque<TreeNode> stack = new LinkedList<TreeNode>();
TreeNode prev = null;
while (root != null || !stack.isEmpty()) {
while (root != null) {
stack.push(root);
root = root.left;
}
root = stack.pop();//root的左子节点为null
if (root.right == null || root.right == prev) {//右子节点为null,或者右子节点已打印
System.out.println(root.val);
prev = root;
root = null;
} else {//右子节点有值,重新入栈
stack.push(root);
root = root.right;
}
}
}
/**
* 层序迭代
* @param root
*/
public static void levelTraversal(TreeNode root) {
Queue<TreeNode> q = new LinkedList<>();
q.add(root);
while (!q.isEmpty()) {
TreeNode temp = q.poll();
if (temp != null) {
System.out.print(temp.val + " ");
q.add(temp.left);
q.add(temp.right);
}
}
}
/**
* 深序迭代遍历
* @param root
*/
public static void deepOrder(TreeNode root) {
if (root == null) {
return;
}
Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<TreeNode>();
queue.offer(root);
while (!queue.isEmpty()) {
for (int i = 1; i <= queue.size(); ++i) {
TreeNode node = queue.poll();
System.out.println(node.val);
if (node.left != null) {
queue.offer(node.left);
}
if (node.right != null) {
queue.offer(node.right);
}
}
}
}
/**
* 线索二叉树:
* 在N个节点的二叉树中,每个节点有2个指针,所以一共有2N个指针,除了根节点以外,每一个节点都
* 有一个指针从它的父节点指向它,所以一共使用了N-1个指针,所以剩下2N-(N-1)也就是N+1个空指
* 针;
* 如果能利用这些空指针域来存放指向该节点的直接前驱或是直接后继的指针,则可由此信息直接找到在
* 该遍历次序下的前驱节点或后继节点,从而比递归遍历提高了遍历速度,节省了建立系统递归栈所使用
* 的存储空间;
* 这些被重新利用起来的空指针就被称为线索(Thread),加上了线索的二叉树就是线索二叉树
* 实现思路:按某种次序遍历二叉树,在遍历过程中用线索取代空指针即可。以中序遍历为例,首先找到
* 中序遍历的开始节点,然后利用线索依次查找后继节点即可。
* 由于它充分利用了空指针域的空间(等于节省了空间),又保证了创建时的一次遍历就可以终生受用前
* 驱、后继的信息(这意味着节省了时间),所以在实际问题中,如果所使用的二叉树需要经常遍历或查
* 找节点时需要某种遍历中的前驱和后继,那么采用线索二叉链表的存储结构就是不错的选择
* morris遍历:构建中序线索二叉树的过程中,如果发现前驱节点的右指针指向自身,则将指针(线索)
* 删除
* @param cur
*/
public static void morrisPre(TreeNode cur) {
if (cur == null) {
return;
}
TreeNode mostRight = null;
while (cur != null) {
// cur表示当前节点,mostRight表示cur的左孩子的最右节点
mostRight = cur.left;
if (mostRight != null) {
// cur有左孩子,找到cur左子树最右节点
while (mostRight.right != null && mostRight.right != cur) {
mostRight = mostRight.right;
}
// mostRight的右孩子指向空,让其指向cur,cur向左移动
if (mostRight.right == null) {
mostRight.right = cur;
System.out.print(cur.val + " ");
cur = cur.left;
continue;
} else {
// mostRight的右孩子指向cur,让其指向空,cur向右移动
mostRight.right = null;
}
} else {
System.out.print(cur.val + " ");
}
cur = cur.right;
}
}
public static void morrisIn(TreeNode cur) {
if (cur == null) {
return;
}
TreeNode mostRight = null;
while (cur != null) {
mostRight = cur.left;
if (mostRight != null) {
while (mostRight.right != null && mostRight.right != cur) {
mostRight = mostRight.right;
}
if (mostRight.right == null) {
mostRight.right = cur;
cur = cur.left;
continue;
} else {
mostRight.right = null;
}
}
System.out.print(cur.val + " ");
cur = cur.right;
}
}
public static void morrisPos(TreeNode cur) {
if (cur == null) {
return;
}
TreeNode head = cur;
TreeNode mostRight = null;
while (cur != null) {
mostRight = cur.left;
if (mostRight != null) {
while (mostRight.right != null && mostRight.right != cur) {
mostRight = mostRight.right;
}
if (mostRight.right == null) {
mostRight.right = cur;
cur = cur.left;
continue;
} else {
mostRight.right = null;
printEdge(cur.left);
}
}
cur = cur.right;
}
printEdge(head);
System.out.println();
}
public static void printEdge(TreeNode head) {
TreeNode tail = reverseEdge(head);
TreeNode cur = tail;
while (cur != null) {
System.out.print(cur.val + " ");
cur = cur.right;
}
reverseEdge(tail);
}
public static TreeNode reverseEdge(TreeNode from) {
TreeNode pre = null;
TreeNode next = null;
while (from != null) {
next = from.right;
from.right = pre;
pre = from;
from = next;
}
return pre;
}
public List<Integer> postorderTraversal(TreeNode root) {
List<Integer> res = new ArrayList<Integer>();
if (root == null) {
return res;
}
Deque<TreeNode> stack = new LinkedList<TreeNode>();
TreeNode prev = null;
while (root != null || !stack.isEmpty()) {
while (root != null) {
stack.push(root);
root = root.left;
}
root = stack.pop();
if (root.right == null || root.right == prev) {
res.add(root.val);
prev = root;
root = null;
} else {
stack.push(root);
root = root.right;
}
}
return res;
}
public static void main(String[] args) {
TreeNode node7 = new TreeNode(7, null, null);
TreeNode node6 = new TreeNode(6, null, null);
TreeNode node5 = new TreeNode(5, node6, node7);
TreeNode node4 = new TreeNode(4, null, null);
TreeNode node3 = new TreeNode(3, null, null);
TreeNode node2 = new TreeNode(2, node4, node5);
TreeNode node1 = new TreeNode(1, node2, node3);
// new BinaryTree().preorder1(node1);// 1 2 4 5 6 7 3
// new BinaryTree().preorder2(node1);//4 2 6 5 7 1 3
// new BinaryTree().preorder3(node1);//4 6 7 5 2 3 1
// ArrayList list = new ArrayList();
// new BinaryTree().levelOrder(node1,1,list);
// System.out.println(Arrays.toString(list.toArray()));//[null, 1, 2, 3, 4, 5, null, null, null, null, 6, 7]
// levelTraversal(node1);//1 2 3 4 5 6 7
}
}
十九:省份数量
import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
/**
* @program: leetcode
* @description: 省份数量
* 有 n 个城市,其中一些彼此相连,另一些没有相连。如果城市 a 与城市 b 直接相连,且城市 b 与城市 c
* 直接相连,那么城市 a 与城市 c 间接相连。
* 省份 是一组直接或间接相连的城市,组内不含其他没有相连的城市。
* 给你一个 n x n 的矩阵 isConnected ,其中 isConnected[i][j] = 1 表示第 i 个城市和第 j 个城市直接相
* 连,而 isConnected[i][j] = 0 表示二者不直接相连。
* 返回矩阵中 省份 的数量。
* 亲戚问题、朋友圈问题
* @author: wang.cw QQ:86954110
* @create: 2023-12-05 15:30
* @slogan: 未来的你一定将感谢现在努力的自己!!!
**/
public class GroupMerge {
/**
* 解法一:深度优先
* 获取一个城市,通过递归找到离该城市最远的城市,标记为已访问,然后逐个向内进行标记
*
* @param isConnected
* @return
*/
public int findCircleNum(int[][] isConnected) {
int provinces = isConnected.length;
boolean[] visited = new boolean[provinces];
int circles = 0;
for (int i = 0; i < provinces; i++) {
if (!visited[i]) {
dfs(isConnected, visited, provinces, i);
circles++;
}
}
return circles;
}
public void dfs(int[][] isConnected, boolean[] visited, int provinces, int i) {
for (int j = 0; j < provinces; j++) {
if (isConnected[i][j] == 1 && !visited[j]) {
visited[j] = true;
dfs(isConnected, visited, provinces, j);
}
}
}
/**
* 解法二:广度优先
* 获取一个城市,先标记与该城市直连的城市(最近的),然后逐步向外扩散寻找
*
* @param isConnected
* @return
*/
public int bfs(int[][] isConnected) {
int provinces = isConnected.length;
boolean[] visited = new boolean[provinces];
int circles = 0;
Queue<Integer> queue = new LinkedList<Integer>();
for (int i = 0; i < provinces; i++) {
if (!visited[i]) {
queue.offer(i);
while (!queue.isEmpty()) {
int j = queue.poll();
visited[j] = true;
for (int k = 0; k < provinces; k++) {
if (isConnected[j][k] == 1 && !visited[k]) {
queue.offer(k);
}
}
}
circles++;
}
}
return circles;
}
/**
* 解法三:并查集
* 将每个城市看成一个节点,如果两个城市相连,则建立树关系,选出其中一个为head,
* 如果两个树中的节点也相连,则将其中一个head设置为另一个树的head
* 两个方法 :一个寻找head节点,一个合并树
*
* @param isConnected
* @return
*/
static int mergeFind(int[][] isConnected) {
int provinces = isConnected.length;
int[] head = new int[provinces];
int[] level = new int[provinces];
for (int i = 0; i < provinces; i++) {
head[i] = i;
level[i] = 1;
}
for (int i = 0; i < provinces; i++) {
for (int j = i + 1; j < provinces; j++) {
if (isConnected[i][j] == 1) {
merge(i, j, head, level);
}
}
}
int count = 0;
//找出所有的head
for (int i = 0; i < provinces; i++) {
if (head[i] == i) {
count++;
}
}
return count;
}
//查找head节点
static int find(int x, int[] arr) {
if (arr[x] == x)
return x;
else
arr[x] = find(arr[x], arr);//路径压缩,每一个节点直接能找到head
return arr[x];
}
static void merge(int x, int y, int[] arr, int[] level) {
int i = find(x, arr);
int j = find(y, arr);
//深度比较短的树的head往深度大的树上挂,使合并后的深度尽量小
if (i == j) {
return;
}
if (level[i] <= level[j]) {
arr[i] = j;
} else {
arr[j] = i;
}
//深度加1
level[j]++;
}
public static void main(String[] args) {
System.out.println(new GroupMerge().findCircleNum(new int[][]{{1, 1, 0}, {1, 1, 0}, {0, 0, 1}}));//2
System.out.println(new GroupMerge().findCircleNum(new int[][]{{1, 0, 0}, {0, 1, 0}, {0, 0, 1}}));//3
}
}
二十:预测赢家
/**
* @program: leetcode
* @description: 预测赢家
* 给定一个表示分数的非负整数数组。 玩家 1 从数组任意一端拿取一个分数,随后玩家 2 继续从剩余数
* 组任意一端拿取分数,然后玩家 1 拿,…… 。每次一个玩家只能拿取一个分数,分数被拿取之后不再可
* 取。直到没有剩余分数可取时游戏结束。最终获得分数总和最多的玩家获胜。
* 给定一个表示分数的数组,预测玩家1是否会成为赢家。你可以假设每个玩家的玩法都会使他的分数最
* 大化。
* 两个值的时候必然是取较大的,三个值,取一个能使自己分数和最大的,后手必然留较小的给先手,因
* 此先手选一个值加上该较小值最大化
* @author: wang.cw QQ:86954110
* @create: 2023-12-05 15:42
* @slogan: 未来的你一定将感谢现在努力的自己!!!
**/
public class CanWin {
public static int maxScore(int[] nums, int l, int r) {
//剩下一个值,只能取该值
if (l == r) {
return nums[l];
}
int selectLeft = 0, selectRight = nums.length - 1;
//剩下大于两个值,先手选一边(使自己得分最高的一边),后手则选使对手得分最低的一边
if ((r - l) >= 2) {
selectLeft = nums[l] + Math.min(maxScore(nums, l + 2, r), maxScore(nums,
l + 1, r - 1));
selectRight = nums[r] + Math.min(maxScore(nums, l + 1, r - 1), maxScore(nums,
l, r - 2));
}
//剩下两个值,取较大的
if ((r - l) == 1) {
selectLeft = nums[l];
selectRight = nums[r];
}
return Math.max(selectLeft, selectRight);
}
public int getScore(int[] nums, int start, int end) {
int selectLeft = 0, selectRight = 0;
int gap = end - start;
if (gap == 0) {
return nums[start];
} else if (gap == 1) { // 此时直接取左右的值就可以
selectLeft = nums[start];
selectRight = nums[end];
} else if (gap >= 2) { // 如果gap大于2,递归计算selectLeft和selectRight
// 计算的过程为什么用min,因为要按照对手也是最聪明的来计算。
int num = getScore(nums, start + 1, end - 1);
selectLeft = nums[start] + Math.min(getScore(nums, start + 2, end), num);
selectRight = nums[end] + Math.min(num, getScore(nums, start, end - 2));
}
return Math.max(selectLeft, selectRight);
}
public boolean PredictTheWinner(int[] nums) {
int sum = 0;
for (int i : nums) {
sum += i;
}
int player1 = getScore(nums, 0, nums.length - 1);
int player2 = sum - player1;
// 如果最终两个玩家的分数相等,那么玩家 1 仍为赢家,所以是大于等于。
return player1 >= player2;
//return getScore(nums, 0, nums.size() - 1) >=0 ;
}
//差值
public int getScore1(int[] nums, int start, int end) {
if (end == start) {
return nums[start];
}
int selectLeft = nums[start] - getScore(nums, start + 1, end);
int selectRight = nums[end] - getScore(nums, start, end - 1);
return Math.max(selectLeft, selectRight);
}
/**
* 动态规划:使用二维数组存储差值
* @param nums
* @return
*/
public static boolean PredictTheWinner1(int[] nums) {
int length = nums.length;
int[][] dp = new int[length][length];
for (int i = 0; i < length; i++) {
dp[i][i] = nums[i];
}
for (int i = length - 2; i >= 0; i--) {
for (int j = i + 1; j < length; j++) {
//j = i +1 因此可以优化为一维数组,下标位置相同才有值,据此推导其他的值
//Math.max(nums[i] - dp[j][j], nums[j] - dp[j - 1][j - 1]);
dp[i][j] = Math.max(nums[i] - dp[i + 1][j], nums[j] - dp[i][j - 1]);
}
}
return dp[0][length - 1] >= 0;
}
public static void main(String[] args) {
int[] arr = new int[]{5, 200, 2, 3, 5};
// int sum = 0;
// for (int i : arr) {
// sum += i;
// }
// int p1 = maxScore(arr, 0, arr.length - 1);
// System.out.println(p1 > sum - p1);
System.out.println(new CanWin().PredictTheWinner(arr));
System.out.println(PredictTheWinner1(arr));
}
}
二十一:香槟塔
/**
* @program: leetcode
* @description: 香槟塔
* 我们把玻璃杯摆成金字塔的形状,其中第一层有1个玻璃杯,第二层有2个,依次类推到第100层,每个
* 玻璃杯(250ml)将盛有香槟。
* 从顶层的第一个玻璃杯开始倾倒一些香槟,当顶层的杯子满了,任何溢出的香槟都会立刻等流量的流向
* 左右两侧的玻璃杯。当左右两边的杯子也满了,就会等流量的流向它们左右两边的杯子,依次类推。
* (当最底层的玻璃杯满了,香槟会流到地板上)
* 例如,在倾倒一杯香槟后,最顶层的玻璃杯满了。倾倒了两杯香槟后,第二层的两个玻璃杯各自盛放一
* 半的香槟。在倒三杯香槟后,第二层的香槟满了 - 此时总共有三个满的玻璃杯。在倒第四杯后,第三层
* 中间的玻璃杯盛放了一半的香槟,他两边的玻璃杯各自盛放了四分之一的香槟
* 现在当倾倒了非负整数杯香槟后,返回第 i 行 j 个玻璃杯所盛放的香槟占玻璃杯容积的比例(i 和 j都从0
* 开始)。
* @author: wang.cw QQ:86954110
* @create: 2023-12-05 16:33
* @slogan: 未来的你一定将感谢现在努力的自己!!!
**/
public class ChampagneTower {
public static double champagneTower(int poured, int query_row, int query_glass) {
double[][] A = new double[100][100];
A[0][0] = (double) poured;
for (int r = 0; r <= query_row; ++r) {
for (int c = 0; c <= r; ++c) {
double q = (A[r][c] - 1.0) / 2.0;
if (q > 0) {
A[r + 1][c] += q;
A[r + 1][c + 1] += q;
}
}
}
return Math.min(1, A[query_row][query_glass]);
}
public static void main(String[] args) {
System.out.println(champagneTower(5, 2, 1));
}
}
二十二:井字游戏
/**
* @program: leetcode
* @description: 井字游戏
* 用字符串数组作为井字游戏的游戏板 board,判断该游戏板有没有可能最终形成
* 游戏板是一个 3 x 3 数组,由字符 " ","X" 和 "O" 组成。字符 " " 代表一个空位。
* 两个玩家轮流将字符放入空位,一个玩家执X棋,另一个玩家执O棋
* “X” 和 “O” 只允许放置在空位中,不允许对已放有字符的位置进行填充。
* 当有 3 个相同(且非空)的字符填充任何行、列或对角线时,游戏结束,board生成
* @author: wang.cw QQ:86954110
* @create: 2023-12-05 16:10
* @slogan: 未来的你一定将感谢现在努力的自己!!!
**/
public class TicTacToe {
public static boolean validBoard(String[] board) {
int xCount = 0, oCount = 0;
for (String row : board)
for (char c : row.toCharArray()) {
if (c == 'X') xCount++;
if (c == 'O') oCount++;
}
//X与O 一样多,或者X比O多一个(X赢则X多一个,O赢则一样多)
if (oCount != xCount && oCount != xCount - 1) return false;
if (win(board, "XXX") && oCount != xCount - 1) return false;
if (win(board, "OOO") && oCount != xCount) return false;
return true;
}
public static boolean win(String[] board, String flag) {
for (int i = 0; i < 3; ++i) {
//纵向3连
if (flag.equals("" +
board[0].charAt(i) +
board[1].charAt(i) +
board[2].charAt(i)))
return true;
//横向3连
if (flag.equals(board[i]))
return true;
}
// \向3连
if (flag.equals("" +
board[0].charAt(0) +
board[1].charAt(1) +
board[2].charAt(2)))
return true;
// /向3连
if (flag.equals("" +
board[0].charAt(2) +
board[1].charAt(1) +
board[2].charAt(0)))
return true;
return false;
}
public static void main(String[] args) {
System.out.println(validBoard(new String[]{"XXX","OXO","O O"}));
}
}
二十三:字符串搜索
import java.util.Arrays;
/**
* @program: leetcode
* @description: 字符串搜索
* BF、RK === 暴力算法,遍历
* BM、KMP
* @author: wang.cw QQ:86954110
* @create: 2023-12-05 16:47
* @slogan: 未来的你一定将感谢现在努力的自己!!!
**/
public class KMP {
/**
* KMP算法:主串与模式串匹配
*
* @param pattern
* @param next
*/
static void getNext(char[] pattern, int[] next) {
next[0] = -1;
int i = 0, j = -1;
while (i < pattern.length) {
if (j == -1) { //回溯,进行移动匹配
i++;
j++;
} else if (pattern[i] == pattern[j]) {
i++;
j++;
next[i] = j;
} else {
j = next[j];
}
}
}
public static int search(char[] str, char[] pattern, int[] next) {
int i = 0, j = 0;
while (i < str.length && j < pattern.length) {
if (j == -1 || str[i] == pattern[j]) {
i++;
j++;
} else {
j = next[j];
}
}
if (j == pattern.length) {
return i - j;
}
return -1;
}
public static void main(String[] args) {
String str1 = "ABCABCAABCABCD";
String patternStr = "ABCABCD";
int[] next = new int[patternStr.length()];
getNext(patternStr.toCharArray(), next);
System.out.println(Arrays.toString(next));//[-1, 0, 0, 0, 1, 2, 3]
int i = search(str1.toCharArray(),patternStr.toCharArray(),next);
System.out.println(i);//7
}
}
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-822530.html
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