11.9 至 11.17 四道典型题记录: Counter 弹出 | map函数 | 子集求取 | 有序字符桶分装
昨天休息的时候一直在想应该学习哪种语言,我想这也是好多人发愁无法下手的原因之一,今年找工作的时候发现更多的研究岗位需要的是 C 语言 或 C++ 语言,而对于一些大型互联网企业则更喜欢 Java 语言,对于我而言,我更想做一些深度学习相关的工作,单纯地觉着这个行业有意思,能够支持我更长久的学习下去,虽然 搞电路和硬件设备的走得更稳定长久,不过对于我而言,我更相信学习新的、有趣的、更能激发自我动力的学科,其实没有那么多好犹豫的,想做什么就赶紧去做,不要想那么多,担忧焦虑最咩意思了!我现在就想学 py3 那就好好学,算法、计组、网络、操作系统 都会跟上脚步系统学习一下。不想了,学起来。
本节主要是 关于py3的几个函数的使用以及个人认为非常不错的几道题的记录,一定要总结一下,就当复习了。
部分代码借鉴他人,提前说一声,这并不都是我自己码出来的。~~
791. 自定义字符串排序 (Counter 弹出)
题目链接:791. 自定义字符串排序
题目大意:给定两个字符串 order 和 s 。order 的所有字母都是 唯一 的,并且以前按照一些自定义的顺序排序。
对 s 的字符进行置换,使其与排序的 order 相匹配。更具体地说,如果在 order 中的字符 x 出现字符 y 之前,那么在排列后的字符串中, x 也应该出现在 y 之前。
返回 满足这个性质的 s 的任意一种排列 。
例如:
输入: order = "cba", s = "abcd"
输出: "cbad"
解释:
“a”、“b”、“c”是按顺序出现的,所以“a”、“b”、“c”的顺序应该是“c”、“b”、“a”。
因为“d”不是按顺序出现的,所以它可以在返回的字符串中的任何位置。“dcba”、“cdba”、“cbda”也是有效的输出。
输入: order = "cbafg", s = "abcd"
输出: "cbad"
- 解题思路:与 6230. 长度为 K 子数组中的最大和 的使用思路一样,需要灵活地将存储的数组进行存在元素的判断。
- 时间复杂度: O ( M + N ) O(M+N) O(M+N) ,其中 M 和 N 分别是字符串 order 和 s 的长度。
- 空间复杂度: O ( M ) O(M) O(M)
class Solution:
def customSortString(self, order: str, s: str) -> str:
cnt = collections.Counter(s)
ans = ""
for ch in order:
if ch in s:
ans += ch *cnt[ch]
cnt.pop(ch)
tmp = ""
for ch in s:
if ch not in ans:
tmp += ch
# print(ans,tmp)
return ans+tmp
764. 最大加号标志 map函数(灵活运用 dmap函数)
题目链接:764. 最大加号标志 map函数
题目大意:
在一个 n x n 的矩阵 grid 中,除了在数组 mines 中给出的元素为 0,其他每个元素都为 1。mines[i] = [xi, yi]表示 grid[xi][yi] == 0
返回 grid 中包含 1 的最大的 轴对齐 加号标志的阶数 。如果未找到加号标志,则返回 0 。
一个 k 阶由 1 组成的 “轴对称”加号标志 具有中心网格 grid[r][c] == 1 ,以及4个从中心向上、向下、向左、向右延伸,长度为 k-1,由 1 组成的臂。注意,只有加号标志的所有网格要求为 1 ,别的网格可能为 0 也可能为 1 。
例如:
输入: n = 5, mines = [[4, 2]]
输出: 2
解释: 在上面的网格中,最大加号标志的阶只能是2。一个标志已在图中标出。
输入: n = 1, mines = [[0, 0]]
输出: 0
解释: 没有加号标志,返回 0 。
- 解题思路:遍历 题目,使用动态数组继续每个点的数据记录,进行四次for循环记录满足要求的1的最小个数。需要自左向右,自右向左、自上而下以及自下而上的四次遍历,确定最小的 十字。代码中用到两次 map,非常地有趣,简单说一下:
(1)anned = set(map(tuple,mines))
将mines的内容转换为元素 tuple 之后使用set()函数进行去重操作 ,map 在这里可以充当数据类型转换的作用;
(2)max(map(max,dp))
map()的存在让此语句更容易梳理一些,其实可以写成max([max(dp[i,:]) for i in range(len(dp))])
。 - 时间复杂度: O ( N 2 ) O(N^2) O(N2) ,N为矩阵的行数或列数
- 空间复杂度: O ( N 2 ) O(N^2) O(N2)
class Solution:
def orderOfLargestPlusSign(self, n: int, mines: List[List[int]]) -> int:
# map 函数 非常值得学习!!!
dp = [[n]*n for _ in range(n)]
banned = set(map(tuple,mines))
# print(banned)
for i in range(n):
# left
cnt = 0
for j in range(n):
cnt = 0 if (i,j) in banned else cnt+1
dp[i][j] = min(dp[i][j],cnt)
# right
cnt = 0
for j in range(n-1,-1,-1):
cnt = 0 if (i,j) in banned else cnt+1
dp[i][j] = min(dp[i][j],cnt)
for j in range(n):
# up
cnt = 0
for i in range(n):
cnt = 0 if (i,j) in banned else cnt+1
dp[i][j] = min(dp[i][j],cnt)
# down
cnt=0
for i in range(n-1,-1,-1):
cnt = 0 if (i,j) in banned else cnt+1
dp[i][j] = min(dp[i][j],cnt)
return max(map(max,dp))
805. 数组的均值分割 子集求取(map巧用非常好地一个用法 值得学习!)
题目链接:805. 数组的均值分割 子集求取
题目大意:给定你一个整数数组 nums
我们要将 nums 数组中的每个元素移动到 A 数组 或者 B 数组中,
使得 A 数组和 B 数组不为空,并且 average(A) == average(B) 。
如果可以完成则返回true , 否则返回 false 。
注意:对于数组 arr , average(arr) 是 arr 的所有元素的和除以 arr 长度。
输入: nums = [1,2,3,4,5,6,7,8]
输出: true
解释: 我们可以将数组分割为 [1,4,5,8] 和 [2,3,6,7], 他们的平均值都是4.5。
输入: nums = [3,1]
输出: false
- 解题思路:位运算获取子数组和 思路如下:
- 对于 nums = [1,2], i 从 1到3
- i = 01 则为 nums[0] = 1
- i= 10 则为 nums[1] = 2
- i= 11 则为 nums[0]+nums[1] = 3。
- 时间复杂度: O ( n × 2 n 2 ) O(n \times 2^{\frac{n}{2}}) O(n×22n),n为数组长度
- 空间复杂度: O ( n × 2 n 2 ) O(n \times 2^{\frac{n}{2}}) O(n×22n)
class Solution:
def splitArraySameAverage(self, nums: List[int]) -> bool:
# 折半查找法
n = len(nums)
if n==1: return False
s = sum(nums)
for i in range(n):
nums[i] = nums[i]*n-s
m = n//2
# print(1<<m,m<<1)
left = set()
for i in range(1,1<<m):
# i>>j&1 把 i 算术右移 j 位,然后检测最低位是否为1
tot = sum(x for j,x in enumerate(nums[:m]) if i>>j&1)
if tot==0: return True
left.add(tot)
rsum = sum(nums[m:])
for i in range(1,1<<(n-m)):
tot = sum(x for j,x in enumerate(nums[m:]) if i>>j&1)
if tot==0 or (rsum != tot and -tot in left):
return True
return False
792. 匹配子序列的单词数(有序字符桶分装)
题目链接:792. 匹配子序列的单词数
题目大意:
给定字符串 s 和字符串数组 words, 返回 words[i] 中是s的子序列的单词个数 。
字符串的 子序列 是从原始字符串中生成的新字符串,可以从中删去一些字符(可以是none),而不改变其余字符的相对顺序。
例如, “ace” 是 “abcde” 的子序列。
输入: s = "abcde", words = ["a","bb","acd","ace"]
输出: 3
解释: 有三个是 s 的子序列的单词: "a", "acd", "ace"。
输入: s = "dsahjpjauf", words = ["ahjpjau","ja","ahbwzgqnuk","tnmlanowax"]
输出: 2
-
解题思路:细细品味,这道题 太 tm 棒了,这个 桶 真滴香。
-
时间复杂度: O ( n + ∑ i = 0 m − 1 ∣ w i ∣ ) O(n + \sum_{i=0}^{m-1} |w_i|) O(n+∑i=0m−1∣wi∣),n和m分别为s和words的长度, O ( w i ) O(w_i) O(wi)为words[i]的长度。
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空间复杂度: O ( m ) O(m) O(m)
# 时间复杂度 # 空间复杂度 O(m)。其中 n和m分别为s和words的长度,而 |w_i| words[i] 的长度。
class Solution:
def numMatchingSubseq(self, s: str, words: List[str]) -> int:
d = collections.defaultdict(deque)
ans = 0
for i,w in enumerate(words):
d[w[0]].append((i,0))
for ch in s:
for _ in range(len(d[ch])):
i,j = d[ch].popleft()
j += 1
if j == len(words[i]):
ans += 1
else:
d[words[i][j]].append((i,j))
return ans
总结
努力 奋斗!最近学一下 粤语 背一下 张国荣哥哥的歌曲,感觉 他的歌 好棒好棒,好有力量!像“默默向上游”的”现实欺弄不担忧,我要与他决斗,挺着胸对抗命运,努力握实我拳头“、“我愿那苦痛变力量,默默忍泪向上游”,让我感觉到一种前所未有的力量在里面,和 迈克杰克逊的洒脱率真不一样,张国荣哥哥有一种不服输、抗争、顽强不屈的精神在其中,他要把事情做好、做到极致,他爱自己的事业、爱自己的人生,要全身心地去做、去努力,正如歌曲中的“求能用心”、“求能用功”、“求能做个好鼓手”。我要学习,要继续努力,“努力不会有极限”,“若遇失败再重头”。这算法不好学,那就更用心、更用功,我还就不信有学不会的!