【力扣hot100】刷题笔记Day5

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前言

  • 回学校了,荒废了半天之后打算奋发图强猛猛刷题,找实习!赚钱!!

560. 和为 K 的子数组 - 力扣(LeetCode)

  • 前缀法 + 哈希表

    • 这个题解解释比官方清晰,截个图方便看,另一个题解的代码简洁
    • 【力扣hot100】刷题笔记Day5,力扣hot100刷题笔记,leetcode,笔记,算法,数据结构,职场和发展
    • class Solution:
          def subarraySum(self, nums: List[int], k: int) -> int:
              prefixSumArray = {0:1}  # 初始化一个字典,用于存储前缀和出现的次数,初始时前缀和为0出现了1次
              count = 0  # 初始化计数器
              prefixSum = 0  # 初始化前缀和为0
      
              for ele in nums:  # 遍历输入的nums列表
                  prefixSum += ele  # 计算当前位置的前缀和
                  subArray = prefixSum - k  # 计算符合条件的子数组和
      
                  if subArray in prefixSumArray:  # 如果当前前缀和减去k的值在字典中
                      count += prefixSumArray[subArray]  # 更新计数器,累加符合条件的子数组和的个数
                  '''
                  prefixSumArray.get(prefixSum, 0)
                  在hash table里查找key,如果有返回对应的value,反之返回0 
                  '''
                  prefixSumArray[prefixSum] = prefixSumArray.get(prefixSum, 0) + 1  # 更新前缀和字典中前缀和出现的次数
      
              return count  # 返回符合条件的子数组和的个数
    • class Solution:
          def subarraySum(self, nums: List[int], k: int) -> int:
              # num_times 存储某“前缀和”出现的次数,这里用collections.defaultdict来定义它
              # 如果某前缀不在此字典中,那么它对应的次数为0
              num_times = collections.defaultdict(int)
              num_times[0] = 1  # 先给定一个初始值,代表前缀和为0的出现了一次
              cur_sum = 0  # 记录到当前位置的前缀和
              res = 0
              for i in range(len(nums)):
                  cur_sum += nums[i]  # 计算当前前缀和
                  if cur_sum - k in num_times:  # 如果前缀和减去目标值k所得到的值在字典中出现,即当前位置前缀和减去之前某一位的前缀和等于目标值
                      res += num_times[cur_sum - k]
                  # 下面一句实际上对应两种情况,一种是某cur_sum之前出现过(直接在原来出现的次数上+1即可),
                  # 另一种是某cur_sum没出现过(理论上应该设为1,但是因为此处用defaultdict存储,如果cur_sum这个key不存在将返回默认的int,也就是0)
                  # 返回0加上1和直接将其置为1是一样的效果。所以这里统一用一句话包含上述两种情况
                  num_times[cur_sum] += 1
              return res

 239. 滑动窗口最大值 - 力扣(LeetCode)

  •  单调队列

    • 参考灵神的题解视频,单调队列的使用类似单调栈,复习一下C++实现
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    • class Solution:
          def maxSlidingWindow(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:
              ans = []
              q = deque()  # 双端队列
              for i, x in enumerate(nums):
                  # 1. 入
                  while q and nums[q[-1]] <= x:  # 非空并且当前值大于队尾
                      q.pop()  # 弹出队尾,维护 q 的单调递减性
                  q.append(i)  # 入队,存下标
                  # 2. 出
                  if i - q[0] + 1 > k:  # 队首已经离开窗口,弹出
                      q.popleft()
                  # 3. 记录答案
                  if i >= k - 1:  # 至少过了窗口大小再记录
                      # 由于队首到队尾单调递减,所以窗口最大值就是队首
                      ans.append(nums[q[0]])
              return ans

 76. 最小覆盖子串 - 力扣(LeetCode)

  • 滑动窗口 + 哈希法

    • 这题之前也解过,这次可以有更简洁的思路,只用一个mp即可
    • class Solution:
          def minWindow(self, s: str, t: str) -> str:
              mp = collections.defaultdict(int)  # 避免不存在判空,默认0
              # 将需要匹配的字符数存入哈希
              for ch_t in t:
                  mp[ch_t] += 1     
              lens, lent = len(s), len(t)
              count, res = lent, ""  # count记录匹配相等,完全匹配为0
              min_len = lens + 1  # 用于更新最小窗口长度
              l = 0  # 左边界
              # 最小滑窗,while里更新结果
              for r in range(lens):
                  if mp[s[r]] > 0:
                      count -= 1
                  mp[s[r]] -= 1  # 消耗掉
                  # 如果完全匹配成功,收缩左边界
                  while count == 0:  
                      if r - l < min_len:  # 如果窗口长度比之前的小就记录结果
                          min_len = r - l + 1
                          res = s[l:r+1]
                      if mp[s[l]] == 0:  # 如果是要匹配的字符就增加count
                          count += 1
                      mp[s[l]] += 1  # 还回去
                      l += 1  # 收缩边界
                  
              return res

后言

  •  快两周没碰代码了,果然还是生疏了,得持续地码,脚踏实地是解决焦虑的最佳手段

文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-825856.html

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