给定一个数组 nums，编写一个函数将所有 0 移动到数组的末尾，同时保持非零元素的相对顺序。
实例
输入:[0,1,0,3,12]输出:[1,3,12,0,0]
说明:
- 必须在原数组上操作，不能拷贝额外的数组。
- 尽量减少操作次数。
思路：从左到右遍历数组存在数字把是0的逐一的替换，左右更替，最后在遍历剩余的直接填写0就可以
class Solution:
def moveZeroes(self, nums):
if len(nums)<0:
return
pos = 0
for i in range(len(nums)):
if nums[i]:
nums[pos]=nums[i]
pos = pos+1
for j in range(pos,len(nums)):
nums[j]=0
return nums
s=Solution()
nums = [1,3,0,2,0,5]
print(s.moveZeroes(nums))
第二种方法：遍历数组过程中存在数字的时候才交换0和数字的位置，不存在数字时point还是在0的位置，可以自己感受一下的，逻辑很简单，但是有点拐弯
class Solution(object):
def moveZeroes(self, nums):
"""
:type nums: List[int]
:rtype: void Do not return anything, modify nums in-place instead.
"""
point = 0
for i in range(len(nums)):
if nums[i]:
nums[point] , nums[i] = nums[i], nums[point]
point += 1
分析
这个相比于前两题就要花点心思了，看题目原话
“你最多可以完成 两笔 交易。
注意: 你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）”，这个参考上篇博客里的1, 2, 3这个例子，
执行过程依然是
第一天买入，第二天卖出，收入为1，然后第二天再买入，第三天再卖出，收入为1，累计收入为2，（交易两次）。
等同于第一天买入，第三天卖出（交易一次）。没规定必须交易几次。
但是两笔交易一定有先后。
在[1, 2, ...... n-1, n] 中可把两次交易分为[1, 2, ...... i] 和 [i, ...... n-1, n]，这个分解过程是122中的思想，
接着分别计算[1, 2, ...... i] 和 [i, ...... n-1, n] 中的最大利润 f[i] 和 g[i]，计算方法在121中得以体现
我们最后就是取出 max(f[i], g[i]) 就可以了
leetcode862. 和至少为 K 的最短子数组
返回 A 的最短的非空连续子数组的长度，该子数组的和至少为 K 。
如果没有和至少为 K 的非空子数组，返回 -1 。
示例 1： 输入：A = [1], K = 1 输出：1 示例 2： 输入：A = [1,2], K = 4 输出：-1 示例 3： 输入：A = [2,-1,2], K = 3 输出：3
#使用collections.deque模块版本
class Solution:
def shortestSubarray(self, A, K):
from collections import deque
startIndex = 0
totalSum = 0 #总和
minLen = -1
dequeMinus = deque() #存储和为负数区域
for i in range(len(A)):
totalSum += A[i]
if A[i] < 0 :
minusRangeSum = A[i]
n = i
m = i
while minusRangeSum < 0 and n >= startIndex:
n -= 1
minusRangeSum += A[n]
n += 1
while n <= startIndex and startIndex <= i:
totalSum -= A[startIndex]
startIndex +=1
while len(dequeMinus) > 0 and n <= dequeMinus[-1][0]:
dequeMinus.pop()
dequeMinus.append((n,m))
while totalSum >= K:
if minLen == -1:
minLen = i - startIndex + 1
else:
minLen = min(minLen, i - startIndex + 1)
totalSum -= A[startIndex]
startIndex += 1
while len(dequeMinus) > 0 and startIndex >= dequeMinus[0][0]:
a,b = dequeMinus.popleft()
while a <= startIndex and startIndex <= b:
totalSum -= A[startIndex]
startIndex += 1
return minLen
#使用list版本
class Solution:
def shortestSubarray(self, A, K):
startIndex = 0
totalSum = 0 #总和
minLen = -1
listMinus = [] #存储和为负数区域
for i in range(len(A)):
totalSum += A[i]
if A[i] < 0 :
minusRangeSum = A[i]
n = i
m = i
while minusRangeSum < 0 and n >= startIndex:
n -= 1
minusRangeSum += A[n]
n += 1
while n <= startIndex and startIndex <= i:
totalSum -= A[startIndex]
startIndex +=1
while len(listMinus) > 0 and n <= listMinus[-1][0]:
listMinus.pop()
listMinus.append((n,m))
while totalSum >= K:
if minLen == -1:
minLen = i - startIndex + 1
else:
minLen = min(minLen, i - startIndex + 1)
totalSum -= A[startIndex]
startIndex += 1
while len(listMinus) > 0 and startIndex >= listMinus[0][0]:
a, b = listMinus[0]
del(listMinus[0])
while a <= startIndex and startIndex <= b:
totalSum -= A[startIndex]
startIndex += 1
return minLen
给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。
如果你最多只允许完成一笔交易（即买入和卖出一支股票），设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。
注意你不能在买入股票前卖出股票
输入: [7,1,5,3,6,4]
输出: 5
解释: 在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出，最大利润 = 6-1 = 5 。
注意利润不能是 7-1 = 6, 因为卖出价格需要大于买入价格。
示例 2:
输入: [7,6,4,3,1] 输出: 0 解释: 在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。
class Solution(object):
def maxProfit(self, prices):
"""
:type prices: List[int]
:rtype: int
"""
if(len(prices) <= 1):
return 0
buy_price = prices[0]
max_profit = 0
for i in range(1,len(prices)):
buy_price = min(buy_price, prices[i])
max_profit = max(max_profit, prices[i] - buy_price)
return max_profit
给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。
设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）。
注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。
示例 1:
输入: [7,1,5,3,6,4]
输出: 7
解释: 在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 3 天（股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。
随后，在第 4 天（股票价格 = 3）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6-3 = 3 。
示例 2:
输入: [1,2,3,4,5]
输出: 4
解释: 在第 1 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天 （股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。
注意你不能在第 1 天和第 2 天接连购买股票，之后再将它们卖出。
因为这样属于同时参与了多笔交易，你必须在再次购买前出售掉之前的股票。
示例 3:
输入: [7,6,4,3,1]
输出: 0
解释: 在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。
class Solution(object):
def maxProfit(self, prices):
"""
:type prices: List[int]
:rtype: int
"""
maxpro = 0
for i in range(1,len(prices)):
if prices[i] > prices[i-1]:
maxpro += prices[i] - prices[i-1]
return maxpro
给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定的股票在第 i 天的价格。
设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你最多可以完成 两笔 交易。
注意: 你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。
示例 1:
输入: [3,3,5,0,0,3,1,4]
输出: 6
解释: 在第 4 天（股票价格 = 0）的时候买入，在第 6 天（股票价格 = 3）的时候卖出，这笔交易所能获得利润 = 3-0 = 3 。
随后，在第 7 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 8 天 （股票价格 = 4）的时候卖出，这笔交易所能获得利润 = 4-1 = 3 。
示例 2:
输入: [1,2,3,4,5]
输出: 4
解释: 在第 1 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天 （股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。
注意你不能在第 1 天和第 2 天接连购买股票，之后再将它们卖出。
因为这样属于同时参与了多笔交易，你必须在再次购买前出售掉之前的股票。
示例 3:
输入: [7,6,4,3,1]
输出: 0
解释: 在这个情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。
def maxProfit(self, prices):
"""
:type prices: List[int]
:rtype: int
"""
len_prices = len(prices)
if len_prices < 2:
return 0
# 用来记录不同区间里的最大利润
f = [0] * len_prices
g = [0] * len_prices
# 计算原则就是121的解
minf = prices[0]
for i in range(1, len_prices):
minf = min(minf, prices[i])
f[i] = max(f[i - 1], prices[i] - minf)
maxg = prices[len_prices - 1]
for i in range(len_prices - 1)[::-1]:
maxg = max(maxg, prices[i])
g[i] = max(g[i], maxg - prices[i])
# 取其中最大值
maxprofit = 0
for i in range(len_prices):
maxprofit = max(maxprofit, f[i] + g[i])
return maxprofit
Leetcode 78. Subsets Python DFS 深度优先搜索解法
问题描述
Given a set of distinct integers, nums, return all possible subsets (the power set).
给定一个数据集合，求该集合的所有子集。
Note: The solution set must not contain duplicate subsets.
For example,
If nums = [1,2,3], a solution is:
[
[3],
[1],
[2],
[1,2,3],
[1,3],
[2,3],
[1,2],
[]
]
思路
深度优先算法回溯：以【1,2,3】为例
每轮都传递一个数组起始指针的值，保证遍历顺序：
第一轮：先遍历以1 开头的所有子集，1→12→123 →13
第二轮：遍历以2开头的所有子集，2→23
第三轮:遍历以3开头的所有子集，3
这样三轮遍历保证能找到全部1开头，2开头，3开头的所有子集；同时，每轮遍历后又把上轮的头元素去掉，这样不会出现重复子集。（包括空集）
class Solution:
def subsets(self, nums):
res = []
nums.sort()
def dfs(nums,index,path,res):
res.append(path)
for i in range(index,len(nums)):
dfs(nums,i+1,path+[nums[i]],res)
dfs(nums,0,[],res)
return res
s = Solution()
nums = [1,2,3]
print(s.subsets(nums))