leetcode 31 下一个排列
实现获取下一个排列的函数,算法需要将给定数字序列重新排列成字典序中下一个更大的排列。
如果不存在下一个更大的排列,则将数字重新排列成最小的排列(即升序排列)。
必须原地修改,只允许使用额外常数空间。
以下是一些例子,输入位于左侧列,其相应输出位于右侧列。
1,2,3 → 1,3,2
3,2,1 → 1,2,3
1,1,5 → 1,5,1
1,2,3 → 1,3,2
3,2,1 → 1,2,3
1,1,5 → 1,5,1
class Solution { public: void nextPermutation(vector<int>& nums) { int k = -1; for(int i=nums.size()-2; i>=0; i--) { if(nums[i] < nums[i+1]) { k = i; break; } } //cout<<k<<endl; if(k == -1) { sort(nums.begin(), nums.end()); } else { int p = -1; for(int i=k+1; i<nums.size(); i++) { if(nums[i] > nums[k] && (p==-1 || nums[i] < nums[p])) { p = i; } } int tmp = nums[k]; nums[k] = nums[p]; nums[p] = tmp; sort(nums.begin()+k+1, nums.end()); } } };
leetcode 4
给定两个大小为 m 和 n 的有序数组 nums1 和 nums2。
请你找出这两个有序数组的中位数,并且要求算法的时间复杂度为 O(log(m + n))。
你可以假设 nums1 和 nums2 不会同时为空。
示例 1:
nums1 = [1, 3]
nums2 = [2]
nums2 = [2]
则中位数是 2.0
示例 2:
nums1 = [1, 2]
nums2 = [3, 4]
nums2 = [3, 4]
则中位数是 (2 + 3)/2 = 2.5
解题思路:对两个数组分别二分。
leetcode 5 最长回文子串
动态规划:O(n2)
Manacher算法: O(n)
leetcode 11
解题思路:
容量最大的容器只有两种情况:要不底长,要不高长。
我们从容器两端往回遍历,减少容器的底长,计算高长的容器就能得到最大容器。
![](https://images.cnblogs.com/OutliningIndicators/ContractedBlock.gif)
class Solution { public: int maxArea(vector<int>& height) { int l = 0, r = height.size()-1, res = 0; while(l < r) { res = max(res, min(height[l], height[r]) * (r - l)); if(height[l] < height[r]) { l++; } else { r--; } } return res; } };
leetcode55
给定一个非负整数数组,你最初位于数组的第一个位置。
数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。
判断你是否能够到达最后一个位置。
示例 1:
输入: [2,3,1,1,4]
输出: true
解释: 从位置 0 到 1 跳 1 步, 然后跳 3 步到达最后一个位置。
输出: true
解释: 从位置 0 到 1 跳 1 步, 然后跳 3 步到达最后一个位置。
示例 2:
输入: [3,2,1,0,4]
输出: false
解释: 无论怎样,你总会到达索引为 3 的位置。但该位置的最大跳跃长度是 0 , 所以你永远不可能到达最后一个位置。
输出: false
解释: 无论怎样,你总会到达索引为 3 的位置。但该位置的最大跳跃长度是 0 , 所以你永远不可能到达最后一个位置。
解题思路:从后往前遍历,当发现当前位置能到达最后一个位置时,把最后一个位置更新为当前位置。
![](https://images.cnblogs.com/OutliningIndicators/ContractedBlock.gif)
class Solution { public: bool canJump(vector<int>& nums) { int r = nums.size() - 1; for(int i=r-1; i>=0; i--) { if(nums[i] >= r-i) { r = i; } } if(r <= 0) { return true; } else { return false; } } };