leetcode解题思路分析(二十八)200—206题

2024-09-05 05:08

本文主要是介绍leetcode解题思路分析(二十八)200—206题,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

  1. 岛屿数量
    给你一个由 ‘1’(陆地)和 ‘0’(水)组成的的二维网格,请你计算网格中岛屿的数量。
    岛屿总是被水包围,并且每座岛屿只能由水平方向或竖直方向上相邻的陆地连接形成。

本题可用BFS或DFS求解

class Solution {
private:void dfs(vector<vector<char>>& grid, int r, int c) {int nr = grid.size();int nc = grid[0].size();grid[r][c] = '0';if (r - 1 >= 0 && grid[r-1][c] == '1') dfs(grid, r - 1, c);if (r + 1 < nr && grid[r+1][c] == '1') dfs(grid, r + 1, c);if (c - 1 >= 0 && grid[r][c-1] == '1') dfs(grid, r, c - 1);if (c + 1 < nc && grid[r][c+1] == '1') dfs(grid, r, c + 1);}public:int numIslands(vector<vector<char>>& grid) {int nr = grid.size();if (!nr) return 0;int nc = grid[0].size();int num_islands = 0;for (int r = 0; r < nr; ++r) {for (int c = 0; c < nc; ++c) {if (grid[r][c] == '1') {++num_islands;dfs(grid, r, c);}}}return num_islands;}
};
class Solution {
public:int numIslands(vector<vector<char>>& grid) {int nr = grid.size();if (!nr) return 0;int nc = grid[0].size();int num_islands = 0;for (int r = 0; r < nr; ++r) {for (int c = 0; c < nc; ++c) {if (grid[r][c] == '1') {++num_islands;grid[r][c] = '0';queue<pair<int, int>> neighbors;neighbors.push({r, c});while (!neighbors.empty()) {auto rc = neighbors.front();neighbors.pop();int row = rc.first, col = rc.second;if (row - 1 >= 0 && grid[row-1][col] == '1') {neighbors.push({row-1, col});grid[row-1][col] = '0';}if (row + 1 < nr && grid[row+1][col] == '1') {neighbors.push({row+1, col});grid[row+1][col] = '0';}if (col - 1 >= 0 && grid[row][col-1] == '1') {neighbors.push({row, col-1});grid[row][col-1] = '0';}if (col + 1 < nc && grid[row][col+1] == '1') {neighbors.push({row, col+1});grid[row][col+1] = '0';}}}}}return num_islands;}
};
  1. 数字范围按位与
    给定范围 [m, n],其中 0 <= m <= n <= 2147483647,返回此范围内所有数字的按位与(包含 m, n 两端点)。

本题的精髓在于如何简化位操作的次数。首先我们应该关注较小的数,如果位数不同直接从小数开始看即可。其次,当数位相同的时候,找到不相同的位赋值为0即可


class Solution {
public:int rangeBitwiseAnd(int m, int n) {if (m == n || m == 0) {return m;} else if (floor(log(n)/log(2)) - floor(log(m)/log(2)) >= 1) {return 0;} else {int xorResult = n ^ m;int bits = floor(log(xorResult)/log(2)) + 1;return (m >> bits) << bits;}}
};
  1. 快乐数
    编写一个算法来判断一个数 n 是不是快乐数。
    「快乐数」定义为:对于一个正整数,每一次将该数替换为它每个位置上的数字的平方和,然后重复这个过程直到这个数变为 1,也可能是 无限循环 但始终变不到 1。如果 可以变为 1,那么这个数就是快乐数。

该题涉及到可能有循环的情况,因此用快慢指针检测循环为佳

class Solution {
public:int bitSquareSum(int n) {int sum = 0;while(n > 0){int bit = n % 10;sum += bit * bit;n = n / 10;}return sum;}bool isHappy(int n) {int slow = n, fast = n;do{slow = bitSquareSum(slow);fast = bitSquareSum(fast);fast = bitSquareSum(fast);}while(slow != fast);return slow == 1;}
};
  1. 移除链表元素
    删除链表中等于给定值 val 的所有节点。
class Solution {public:ListNode* removeElements(ListNode* head, int val) {ListNode* sentinel = new ListNode(0);sentinel->next = head;ListNode *prev = sentinel, *curr = head, *toDelete = nullptr;while (curr != nullptr) {if (curr->val == val) {prev->next = curr->next;toDelete = curr;} else prev = curr;curr = curr->next;if (toDelete != nullptr) {delete toDelete;toDelete = nullptr;}}ListNode *ret = sentinel->next;delete sentinel;return ret;}
};
  1. 计数质数
    统计所有小于非负整数 n 的质数的数量。

采用厄拉多塞筛法:先把所有设为质数,然后依次排除其倍数

class Solution {
public:int countPrimes(int n) {int count = 0;//初始默认所有数为质数vector<bool> signs(n, true);for (int i = 2; i < n; i++) {if (signs[i]) {count++;for (int j = i + i; j < n; j += i) {//排除不是质数的数signs[j] = false;}}}return count;}
};
  1. 同构字符串
    给定两个字符串 s 和 t,判断它们是否是同构的。
    如果 s 中的字符可以被替换得到 t ,那么这两个字符串是同构的。
    所有出现的字符都必须用另一个字符替换,同时保留字符的顺序。两个字符不能映射到同一个字符上,但字符可以映射自己本身。

本题有两种方法:采用一个map映射已有的字符,后面每个检查一遍是否映射相同。第二种方法是把字符对应转换为数字,然后比较两串数字

class Solution {
public:bool isIsomorphic(string s, string t) {if (s.empty() && t.empty())return true;for(int i = 0; i < s.size(); i++){if( s.find(s[i]) != t.find(t[i])) return false;}return true;       }
};
  1. 反转链表
    反转一个单链表。
/*** Definition for singly-linked list.* struct ListNode {*     int val;*     ListNode *next;*     ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {}* };*/
class Solution {
public:ListNode* reverseList(ListNode* head) {ListNode *next, *ptr, *prev;ptr = next = head;prev = NULL;while (ptr){next = ptr->next;ptr->next = prev;prev = ptr;ptr = next;}return prev;}
};
class Solution {
public:ListNode* reverseList(ListNode* head) {if (head == NULL || head->next == NULL) {return head;}ListNode* ret = reverseList(head->next);head->next->next = head;head->next = NULL;return ret;}
};

这篇关于leetcode解题思路分析(二十八)200—206题的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1138032

相关文章

Nginx分布式部署流程分析

《Nginx分布式部署流程分析》文章介绍Nginx在分布式部署中的反向代理和负载均衡作用,用于分发请求、减轻服务器压力及解决session共享问题,涵盖配置方法、策略及Java项目应用,并提及分布式事... 目录分布式部署NginxJava中的代理代理分为正向代理和反向代理正向代理反向代理Nginx应用场景

Redis中的有序集合zset从使用到原理分析

《Redis中的有序集合zset从使用到原理分析》Redis有序集合(zset)是字符串与分值的有序映射,通过跳跃表和哈希表结合实现高效有序性管理,适用于排行榜、延迟队列等场景,其时间复杂度低,内存占... 目录开篇:排行榜背后的秘密一、zset的基本使用1.1 常用命令1.2 Java客户端示例二、zse

Redis中的AOF原理及分析

《Redis中的AOF原理及分析》Redis的AOF通过记录所有写操作命令实现持久化,支持always/everysec/no三种同步策略,重写机制优化文件体积,与RDB结合可平衡数据安全与恢复效率... 目录开篇:从日记本到AOF一、AOF的基本执行流程1. 命令执行与记录2. AOF重写机制二、AOF的

MyBatis Plus大数据量查询慢原因分析及解决

《MyBatisPlus大数据量查询慢原因分析及解决》大数据量查询慢常因全表扫描、分页不当、索引缺失、内存占用高及ORM开销,优化措施包括分页查询、流式读取、SQL优化、批处理、多数据源、结果集二次... 目录大数据量查询慢的常见原因优化方案高级方案配置调优监控与诊断总结大数据量查询慢的常见原因MyBAT

分析 Java Stream 的 peek使用实践与副作用处理方案

《分析JavaStream的peek使用实践与副作用处理方案》StreamAPI的peek操作是中间操作,用于观察元素但不终止流,其副作用风险包括线程安全、顺序混乱及性能问题,合理使用场景有限... 目录一、peek 操作的本质:有状态的中间操作二、副作用的定义与风险场景1. 并行流下的线程安全问题2. 顺

MyBatis/MyBatis-Plus同事务循环调用存储过程获取主键重复问题分析及解决

《MyBatis/MyBatis-Plus同事务循环调用存储过程获取主键重复问题分析及解决》MyBatis默认开启一级缓存,同一事务中循环调用查询方法时会重复使用缓存数据,导致获取的序列主键值均为1,... 目录问题原因解决办法如果是存储过程总结问题myBATis有如下代码获取序列作为主键IdMappe

Java中最全最基础的IO流概述和简介案例分析

《Java中最全最基础的IO流概述和简介案例分析》JavaIO流用于程序与外部设备的数据交互,分为字节流(InputStream/OutputStream)和字符流(Reader/Writer),处理... 目录IO流简介IO是什么应用场景IO流的分类流的超类类型字节文件流应用简介核心API文件输出流应用文

Android 缓存日志Logcat导出与分析最佳实践

《Android缓存日志Logcat导出与分析最佳实践》本文全面介绍AndroidLogcat缓存日志的导出与分析方法,涵盖按进程、缓冲区类型及日志级别过滤,自动化工具使用,常见问题解决方案和最佳实... 目录android 缓存日志(Logcat)导出与分析全攻略为什么要导出缓存日志?按需过滤导出1. 按

Linux中的HTTPS协议原理分析

《Linux中的HTTPS协议原理分析》文章解释了HTTPS的必要性:HTTP明文传输易被篡改和劫持,HTTPS通过非对称加密协商对称密钥、CA证书认证和混合加密机制,有效防范中间人攻击,保障通信安全... 目录一、什么是加密和解密?二、为什么需要加密?三、常见的加密方式3.1 对称加密3.2非对称加密四、

MySQL中读写分离方案对比分析与选型建议

《MySQL中读写分离方案对比分析与选型建议》MySQL读写分离是提升数据库可用性和性能的常见手段,本文将围绕现实生产环境中常见的几种读写分离模式进行系统对比,希望对大家有所帮助... 目录一、问题背景介绍二、多种解决方案对比2.1 原生mysql主从复制2.2 Proxy层中间件:ProxySQL2.3