每日coding 2846. 边权重均等查询 236. 二叉树的最近公共祖先 35. 搜索插入位置 215. 数组中的第K个最大元素 2. 两数相加

本文主要是介绍每日coding 2846. 边权重均等查询 236. 二叉树的最近公共祖先 35. 搜索插入位置 215. 数组中的第K个最大元素 2. 两数相加,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!

2846. 边权重均等查询    

xs,已放弃,考到直接寄

236. 二叉树的最近公共祖先

236. 二叉树的最近公共祖先

给定一个二叉树, 找到该树中两个指定节点的最近公共祖先。

百度百科中最近公共祖先的定义为:“对于有根树 T 的两个节点 p、q,最近公共祖先表示为一个节点 x,满足 x 是 p、q 的祖先且 x 的深度尽可能大(一个节点也可以是它自己的祖先)。”

示例 1:

输入:root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], p = 5, q = 1
输出:3
解释:节点 5 和节点 1 的最近公共祖先是节点 3 。

示例 2:

输入:root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], p = 5, q = 4
输出:5
解释:节点 5 和节点 4 的最近公共祖先是节点 5 。因为根据定义最近公共祖先节点可以为节点本身。

示例 3:

输入:root = [1,2], p = 1, q = 2
输出:1

这道题目的话用dfs做就行了,它首先通过调用dfs方法来构建从根节点到节点p和q的路径。然后,它比较这两个路径,并从第一个不匹配的节点开始向前查找,直到找到一个匹配的节点。这个节点就是最近公共祖先。

class Solution {
public:TreeNode* lowestCommonAncestor(TreeNode* root, TreeNode* p, TreeNode* q) {vector<TreeNode*> vec1, vec2;dfs(root, p, vec1); dfs(root, q, vec2);TreeNode* ans = nullptr;for (int i = 0; i < min(vec1.size(), vec2.size()) && vec1[i] == vec2[i]; i++){ans = vec1[i];} return ans;}bool dfs(TreeNode* cur, TreeNode* t, vector<TreeNode*>& path) {if (!cur) return false;path.push_back(cur);if (cur == t || dfs(cur->left, t, path) || dfs(cur->right, t, path)) {return true;} else {path.pop_back();return false;}}
};

35. 搜索插入位置

35. 搜索插入位置

给定一个排序数组和一个目标值,在数组中找到目标值,并返回其索引。如果目标值不存在于数组中,返回它将会被按顺序插入的位置。

请必须使用时间复杂度为 O(log n) 的算法。

示例 1:

输入: nums = [1,3,5,6], target = 5
输出: 2

示例 2:

输入: nums = [1,3,5,6], target = 2
输出: 1

示例 3:

输入: nums = [1,3,5,6], target = 7
输出: 4

提示:

  • 1 <= nums.length <= 104
  • -104 <= nums[i] <= 104
  • nums 为 无重复元素 的 升序 排列数组
  • -104 <= target <= 104

二分法来做,但是记得二分法需要已经排序好的数组,然后注意边界。

class Solution {
public:int searchInsert(vector<int>& nums, int target) {int n = nums.size(), left = 0, right = n - 1, mid = 0;while(left <= right){mid = (left + right) / 2; if(nums[mid] < target) left = mid + 1;else right = mid - 1;}return left;}
};

215. 数组中的第K个最大元素

215. 数组中的第K个最大元素

给定整数数组 nums 和整数 k,请返回数组中第 k 个最大的元素。

请注意,你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素,而不是第 k 个不同的元素。

你必须设计并实现时间复杂度为 O(n) 的算法解决此问题。

示例 1:

输入: [3,2,1,5,6,4], k = 2
输出: 5

示例 2:

输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6], k = 4
输出: 4

提示:

  • 1 <= k <= nums.length <= 105
  • -104 <= nums[i] <= 104

这里直接借助优先级队列,这里需要出一期排序的总结,应该用堆排序的。

class Solution {
public:int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> pq;for (const auto& n : nums) {if (pq.size() == k && pq.top() >= n) continue;if (pq.size() == k) pq.pop();pq.push(n);}return pq.top();}
};

2. 两数相加

2. 两数相加

给你两个 非空 的链表,表示两个非负的整数。它们每位数字都是按照 逆序 的方式存储的,并且每个节点只能存储 一位 数字。

请你将两个数相加,并以相同形式返回一个表示和的链表。

你可以假设除了数字 0 之外,这两个数都不会以 0 开头。

示例 1:

输入:l1 = [2,4,3], l2 = [5,6,4]
输出:[7,0,8]
解释:342 + 465 = 807.

示例 2:

输入:l1 = [0], l2 = [0]
输出:[0]

示例 3:

输入:l1 = [9,9,9,9,9,9,9], l2 = [9,9,9,9]
输出:[8,9,9,9,0,0,0,1]

提示:

  • 每个链表中的节点数在范围 [1, 100] 内
  • 0 <= Node.val <= 9
  • 题目数据保证列表表示的数字不含前导零

这道题目主要是利用一个进位标志来进行运算,新建链表。

/*** Definition for singly-linked list.* struct ListNode {*     int val;*     ListNode *next;*     ListNode() : val(0), next(nullptr) {}*     ListNode(int x) : val(x), next(nullptr) {}*     ListNode(int x, ListNode *next) : val(x), next(next) {}* };*/
class Solution {
public:ListNode* addTwoNumbers(ListNode* l1, ListNode* l2) {ListNode* dummyHead = new ListNode(0);ListNode* cur = dummyHead;int forward = 0, tmp = 0;while(l1 || l2 || forward){forward += (l1 ? l1->val : 0) + (l2 ? l2->val : 0);tmp = forward;forward %= 10;cur = cur->next = new ListNode(forward);forward = tmp / 10;if(l1) l1 = l1->next;if(l2) l2 = l2->next;}return dummyHead->next;}
};

这篇关于每日coding 2846. 边权重均等查询 236. 二叉树的最近公共祖先 35. 搜索插入位置 215. 数组中的第K个最大元素 2. 两数相加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/648663

相关文章

Oracle查询表结构建表语句索引等方式

《Oracle查询表结构建表语句索引等方式》使用USER_TAB_COLUMNS查询表结构可避免系统隐藏字段(如LISTUSER的CLOB与VARCHAR2同名字段),这些字段可能为dbms_lob.... 目录oracle查询表结构建表语句索引1.用“USER_TAB_COLUMNS”查询表结构2.用“a

解密SQL查询语句执行的过程

《解密SQL查询语句执行的过程》文章讲解了SQL语句的执行流程,涵盖解析、优化、执行三个核心阶段,并介绍执行计划查看方法EXPLAIN,同时提出性能优化技巧如合理使用索引、避免SELECT*、JOIN... 目录1. SQL语句的基本结构2. SQL语句的执行过程3. SQL语句的执行计划4. 常见的性能优

Linux系统中查询JDK安装目录的几种常用方法

《Linux系统中查询JDK安装目录的几种常用方法》:本文主要介绍Linux系统中查询JDK安装目录的几种常用方法,方法分别是通过update-alternatives、Java命令、环境变量及目... 目录方法 1:通过update-alternatives查询(推荐)方法 2:检查所有已安装的 JDK方

MyBatis-Plus通用中等、大量数据分批查询和处理方法

《MyBatis-Plus通用中等、大量数据分批查询和处理方法》文章介绍MyBatis-Plus分页查询处理,通过函数式接口与Lambda表达式实现通用逻辑,方法抽象但功能强大,建议扩展分批处理及流式... 目录函数式接口获取分页数据接口数据处理接口通用逻辑工具类使用方法简单查询自定义查询方法总结函数式接口

MySql基本查询之表的增删查改+聚合函数案例详解

《MySql基本查询之表的增删查改+聚合函数案例详解》本文详解SQL的CURD操作INSERT用于数据插入(单行/多行及冲突处理),SELECT实现数据检索(列选择、条件过滤、排序分页),UPDATE... 目录一、Create1.1 单行数据 + 全列插入1.2 多行数据 + 指定列插入1.3 插入否则更

MySQL 多列 IN 查询之语法、性能与实战技巧(最新整理)

《MySQL多列IN查询之语法、性能与实战技巧(最新整理)》本文详解MySQL多列IN查询,对比传统OR写法,强调其简洁高效,适合批量匹配复合键,通过联合索引、分批次优化提升性能,兼容多种数据库... 目录一、基础语法:多列 IN 的两种写法1. 直接值列表2. 子查询二、对比传统 OR 的写法三、性能分析

Java中的数组与集合基本用法详解

《Java中的数组与集合基本用法详解》本文介绍了Java数组和集合框架的基础知识,数组部分涵盖了一维、二维及多维数组的声明、初始化、访问与遍历方法,以及Arrays类的常用操作,对Java数组与集合相... 目录一、Java数组基础1.1 数组结构概述1.2 一维数组1.2.1 声明与初始化1.2.2 访问

从入门到精通MySQL联合查询

《从入门到精通MySQL联合查询》:本文主要介绍从入门到精通MySQL联合查询,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下... 目录摘要1. 多表联合查询时mysql内部原理2. 内连接3. 外连接4. 自连接5. 子查询6. 合并查询7. 插入查询结果摘要前面我们学习了数据库设计时要满

C# 比较两个list 之间元素差异的常用方法

《C#比较两个list之间元素差异的常用方法》:本文主要介绍C#比较两个list之间元素差异,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友参考下吧... 目录1. 使用Except方法2. 使用Except的逆操作3. 使用LINQ的Join,GroupJoin

MySQL查询JSON数组字段包含特定字符串的方法

《MySQL查询JSON数组字段包含特定字符串的方法》在MySQL数据库中,当某个字段存储的是JSON数组,需要查询数组中包含特定字符串的记录时传统的LIKE语句无法直接使用,下面小编就为大家介绍两种... 目录问题背景解决方案对比1. 精确匹配方案(推荐)2. 模糊匹配方案参数化查询示例使用场景建议性能优