一开始尝试双指针+原地完成(即空间复杂度为O(1))。
将所有的情况分成了全部大于等于0,全部小于等于0,有正有负三种情况,提出的对应方案是直接平方、平方并反转【用临时变量交换两端值,但是有三种情况老是同时解决只有一个、偶数个的情况、奇数个情况】、双指针【左边和右边绝对值比较,但是0和0挨着的情况总是需要特殊处理】。虽然这是一次错误的尝试,但是我通过debug、自己发现问题、解决部分问题的能力好像提升了hhhh。
总而言之,这次尝试失败的原因试图通过空间复杂度O(1)解决问题、问题拆分过于复杂。
方法一:暴力求解,先把所有的数组元素平方放回原处,之后调用Arrays.sort进行排序。
方法二:临时数组+双指针方法。
开辟一个临时数组,因为需要非递增序返回,但我们使用双指针找的绝对值/平方结果最大的值,所以我们为这个新数组定义索引,从初值为最后一个下标。
双指针具体操作,左指针和右指针同时比较,找到最大的,如果选中左边的,左边左边加加,反之,右边减减,很显然这是一个循环过程,循环条件为左指针<=右指针即两者是否相遇
最后,再将这个临时数组指向的地址赋给原数组。
class Solution {
public int[] sortedSquares(int[] nums) {
for(int i=0;i<nums.length;i++){
nums[i]=nums[i]*nums[i];
}
Arrays.sort(nums);
return nums;
}
}
class Solution {
public int[] sortedSquares(int[] nums) {
int[] tmp=new int[nums.length];
int k=nums.length-1;
int left=0;
int right=nums.length-1;
while(left<=right){
if(nums[left]*nums[left]>nums[right]*nums[right]){
tmp[k--]=nums[left]*nums[left];
left++;
}else{
tmp[k--]=nums[right]*nums[right];
right--;
}
}
nums=tmp;
return nums;
}
}
一开始的思路是List+get(i).size()+进行遍历寻找,但是当时脑子比较懵,想着应该是需要集合吧,应该是吧……
然后就又想,它只问我长度,也就是一个整形值,我为什么非要把结果存起来??这样不是绕弯路吗??然后想起来之前看过数组有个解题技巧叫做滑动窗口,然后又想滑动窗口怎么用?怎么滑?然后就没有然后了……
核心解题思路:滑动窗口/双指针
这里我们采用滑动窗口解题,那么就必须要知道什么是滑动窗口,到底怎么使用?
首先什么是滑动窗口?
滑动窗口就是一种通过不断的调节子序列的起始位置和终止位置,从而得出想要的子区间的数组求解办法,因为区间的滑动像一个窗户/窗口一样,所以我们又叫它滑动窗口。
可以看到这里的关键就是起始位置和终止位置的求解。联想我们的双指针,相信不难得出,其实滑动窗口本质上就是双指针,只不过双指针关注的是数组中的两个下标,是两个点,而滑动窗口更关注的是通过对这两个下标区间的截取,是两个点确定的一个区间。
那么滑动窗口问题应该怎么思考,怎么解决呢?
从定义中我们可以看出,滑动窗口其实是由起始位置和终止位置唯一确定的。所以这个问题思考的方向可以聚焦到起始位置和终止位置的求解上。
经过前辈们的总结,我们可以把滑动窗口问题分解成3部分:
1)窗口内是什么?
2)如何移动窗口的起始位置?
3)如何移动窗口的结束位置?
看完滑动窗口的介绍,相信大家对这个已经有了一定的了解,下边我们围绕其中确定滑动窗口的三个步骤来思考这个问题。
1)窗口内是什么?
答:是满足同时满足是子数组、子数组元素和>=target和长度最短的子数组。
2)如何移动窗口的起始位置?
定义下标i为起始位置,初始值为0,当前窗口内元素的和>=target,记录长度后,移动起始位置i.
3)如何移动窗口的结束位置?
定义遍历变量j,遍历数组,同时也代表当前窗口的结束位置。
定义变量sum,直至将数组元素值向里边加(起始对应的形象/具象概念也就是窗口不断扩大)。
当sum>=target时,我们能直接把用(当前位置-起始位置+1)作为结果吗?不行,反例如:[1,1,1,1,100],target=100,此时我们需要将起始位置向后移动。结果应该是1,而不是5。
那针对上述问题,我们应该怎么处理呢?用if判断可以吗?答不可以,需要用while循环,因为不确定起始位置需要向后移动几次。
经过上述讨论,我们已经可以确定本题的大概解题思路了。
1.定义起始位置i初值为0,定义循环变量j初值为0,范围是0~长度-1。【窗口相关变量】
2.定义sum,用于判断窗口的合法性,定义subList变量得到当前窗口的值,用于和之前的结果进行对比,取较小值,subList的确定需要循环
3.最终的ret初值需要是大于等于数组的长度,不然咱们设个-1,所有的都比咱们的大,就不能正确赋值了,别问,问就是已经栽过了。
以上便是滑动窗口的解法,另外还有一种暴力求解问题的方法,就是双for循环,但是注意此时窗口的确定就不是while循环了,而是if语句。这里就不再说了,因为我这个暴力解法有点晕- -
class Solution {
public int minSubArrayLen(int target, int[] nums) {
int ret=nums.length;
int subList=0;
int sum=0;
int tag=0;
for(int i=0,j=0;j<nums.length;j++){
sum+=nums[j];
while(sum>=target){
tag=1;
subList=j-i+1;
ret=ret>subList?subList:ret;
sum-=nums[i++];
}
}
if(tag==0){
return 0;
}
return ret;
}
}
之前碰上过这道题,但是因为感觉下标的确定太麻烦了。没写过,即使当时看了题解。
昨天拿到这道题的时候就是想到了大概思路,既然是螺旋的,是圈的,那么我们我们就用个大循环控制圈数,里边写四个小循环控制每条边。但是说起来容易,做起来难,写的一直完全满足解决问题。
之后去看题解,发现,很多人说这道题比较简单,但是自己并不会,而且这个面试中考的也比较多,就突然惊醒了,说要自己动手去推一遍。
最终虽然没有写对,但是确实完成部分了,并且针对一些问题提出了解决方法。
比如说循环时要确定不变量,保证每次处理的情况,每次都是处理左闭右开的区间。
一开始写的是针对行不变还是列不变进行讨论。
再有就是对于奇数情况我们没有办法处理中心坐标的元素,此时我们就需要单独讨论
知道了到底旋转多少圈,不是n圈,而是n/2圈,但是当时又不想再定义临时变量来控制循环的结束
特别好的一点:处理区间、旋转圈数、奇数情况处理都是自己通过debug出来的!!!
这道题,最终AC代码思路有两种
方法一:继承之前的i或者j的状态
1)赋值时,所有的坐标格式都写成a[i][j]
这种形式【可能会是a[startx][*]
或者a[*][starty]
这两种形式】
2)循环的控制条件/圈数判断:startx<=n/2
3)循环变量的改变:每次循环,startx++;starty++为什么同时加?因为前一圈结束后,我们每次需要处理的起始位置都应该是斜对角譬如b的位置,而不是x相邻的a位置
对应的,结束位置也应该是斜对角的位置,而不是相邻的位置,我们这里定义了一个offset,用于表示不同圈数中每个子循环变量的边界。
4)当奇数情况下,中心位置的元素在第n/2+1圈上,需要单独赋值
方法二:不继承,每次重新定义循环变量
使用num <= tar
而不是l < r || t < b
作为迭代条件,是为了解决当n
为奇数时,矩阵中心数字无法在迭代过程中被填充的问题。
这里是看了力扣上卡佬的代码思路,感觉与自己最初的思路很像,就mark下来了。
class Solution {
public static int[][] generateMatrix(int n) {
int[][] a=new int[n][n];
int k=0;
int startx=0,i=0;
int starty=0,j=0;
int offset=1;
while(startx<n/2){
for(j=starty;j<n-offset;j++){
a[startx][j]=++k;
}
for(i=startx;i<n-offset;i++){
a[i][j]=++k;
}
for(;j>starty;j--){
a[i][j]=++k;
}
for(;i>startx;i--){
a[i][j]=++k;
}
startx++;
starty++;
offset++;
}
if(n%2==1){
a[n/2][n/2]=n*n;
}
return a;
}
}
class Solution {
public int[][] generateMatrix(int n) {
int l = 0, r = n - 1, t = 0, b = n - 1;
int[][] mat = new int[n][n];
int num = 1, tar = n * n;
while(num <= tar){
for(int i = l; i <= r; i++) mat[t][i] = num++; // left to right.
t++;
for(int i = t; i <= b; i++) mat[i][r] = num++; // top to bottom.
r--;
for(int i = r; i >= l; i--) mat[b][i] = num++; // right to left.
b--;
for(int i = b; i >= t; i--) mat[i][l] = num++; // bottom to top.
l++;
}
return mat;
}
}
内存中的存储
二分法的基本知识:模板、区间类型、循环不变量、区间类型确定的循环条件和更新操作
详见上一篇。
双指针(关注某个点)
滑动窗口(关注区间)
另外,需要知道,数组并不能真正删除元素,只能通过覆盖的方式,同时注意i--
。