文章目录
- 引言
- 复习
- 有塔游戏——关联传递性实现
- 复习实现
- 参考实现
- 新作
- 随机链表的复制
- 个人实现
- 参考实现
- 排序链表
- 个人实现
- 参考实现
- 二叉树章节
- 二叉树的中序遍历
- 个人实现
- 二叉树的最大深度
- 个人实现
- 参考实现
- 反转二叉树
- 个人实现
- 参考实现
- 总结
引言
- 旅游完回来了，今天继续开始准备秋招了，目前除了继续刷算法，还应该抽出时间继续完善一下项目。除此之外，关于很多java的底层的东西，都是看过了，就忘记了，以后每天得抓紧时间开始背书，不然只会更加难过！
- 加油！
复习
有塔游戏——关联传递性实现
题目内容
-
给你一个阈值x，然后给你m个点的坐标，然后计算每一个点彼此之间的距离，如果距离小于等于x，那么这两个点就是相关联的。关联具有传递性，A和B关联，B和C关联，那么A和C关联。
-
输出所有关联的集合，每一行表示对应序号的点是关联的，使用空格尽心分割，同一行按照从小到大进行排序，不同行之间按照首字母的从小到大进行排序。
-
第一次做学习
-
输入样例
2.0
5
1.0 2.0
3.0 2.0
1.0 3.0
5.0 9.5
8.9 1.0
- 输出样例
0 1 2
3
4
复习实现
- 这里使用深度遍历dfs去实现，深度是遍历对应的元素数量，单次遍历的内容是当前元素在邻接矩阵中所在的行。
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
class Main{
static List<Integer> list = new ArrayList<>();
static boolean[] visited;
static boolean[][] link;
static void dfs(int idx,int count){
for(int i = 0;i < count;i ++){
if(link[idx][i] && !visited[i]){
visited[i] = true;
list.add(i);
dfs(i,count);
}
}
}
public static void main(String args[]){
Scanner in = new Scanner(System.in);
float edge = (float)Math.pow(in.nextFloat(),2);
int count = in.nextInt();
float[][] nodes = new float[count][2];
for(int i = 0;i < count;i ++){
nodes[i][0] = in.nextFloat();
nodes[i][1] = in.nextFloat();
}
// cal the neighbour matrix
link = new boolean[count][count];
for(int i = 0;i < count;i ++){
for(int j = i + 1;j < count;j ++){
float dist = (float)(Math.pow(nodes[i][0] - nodes[j][0],2) +
Math.pow(nodes[i][1] - nodes[j][1],2));
link[i][j] = edge >= dist;
link[j][i] = link[i][j];
}
}
// gene the visited matrix and dfs the result
visited = new boolean[count];
for(int i = 0;i < count;i ++){
if(!visited[i]){
visited[i] = true;
list.add(i);
dfs(i,count);
Collections.sort(list);
System.out.println(list);
list.clear();
}
}
}
}
参考实现
- 这里看了一下GPT，使用了并查集实现，感觉代码比我写的要简洁，而且时间复杂度更低，没研究过并查集，一会去研究一下！
import java.util.*;
public class PointsClusters {
// 并查集中的查找操作
private static int find(int[] parent, int i) {
if (parent[i] != i) {
parent[i] = find(parent, parent[parent[i]]);
}
return parent[i];
}
// 并查集中的合并操作
private static void union(int[] parent, int[] rank, int x, int y) {
int rootX = find(parent, x);
int rootY = find(parent, y);
if (rootX != rootY) {
if (rank[rootX] > rank[rootY]) {
parent[rootY] = rootX;
} else if (rank[rootX] < rank[rootY]) {
parent[rootX] = rootY;
} else {
parent[rootY] = rootX;
rank[rootX]++;
}
}
}
// 计算点之间的关联集合
public static List<List<Integer>> getConnectedComponents(double[][] points, double threshold) {
int n = points.length;
int[] parent = new int[n];
int[] rank = new int[n];
for (int i = 0; i < n; i++) {
parent[i] = i;
rank[i] = 0;
}
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = i + 1; j < n; j++) {
double dist = Math.sqrt(Math.pow(points[i][0] - points[j][0], 2) + Math.pow(points[i][1] - points[j][1], 2));
if (dist <= threshold) {
union(parent, rank, i, j);
}
}
}
Map<Integer, List<Integer>> components = new HashMap<>();
for (int i = 0; i < n; i++) {
int root = find(parent, i);
components.computeIfAbsent(root, k -> new ArrayList<>()).add(i);
}
List<List<Integer>> result = new ArrayList<>();
for (List<Integer> component : components.values()) {
Collections.sort(component);
result.add(component);
}
result.sort(Comparator.comparingInt(a -> a.get(0)));
return result;
}
// 格式化输出
public static String formatOutput(List<List<Integer>> components) {
StringBuilder sb = new StringBuilder();
for (List<Integer> component : components) {
for (int i = 0; i < component.size(); i++) {
if (i > 0) sb.append(" ");
sb.append(component.get(i));
}
sb.append("\n");
}
return sb.toString();
}
public static void main(String[] args) {
double x = 5.0;
double[][] points = {{0, 0}, {1, 2}, {3, 4}, {8, 8}, {7, 7}};
List<List<Integer>> components = getConnectedComponents(points, x);
String output = formatOutput(components);
System.out.print(output);
}
}
并查集这个，就是合并成最小生成树呀，然后返回对应的最小生成树，这样做确实效率会更高一点，但是这个算法感觉要花比较多的时间重新做！
大概看了一下并查集，这里使用路径压缩，确实效果会更好，暂时先跳过，等到了图论的时候，在进行补充！
新作
随机链表的复制
- 题目链接
注意
- 输入的单纯是一个head头节点，返回也仅仅包含对应复制链表的head头节点
- 防止新的链表的指针指向旧的链表指针。
个人实现
- 这题如果没有随机指针，会简单很多，就单纯复制对应的链表以及对应的next指针就行。现在需要复制随机链表，如果每一个节点都需要进行遍历一次，这个时间复杂度太高了，这里如何保存对应的，指向它的指针，然后进行反向遍历！
/*
// Definition for a Node.
class Node {
int val;
Node next;
Node random;
public Node(int val) {
this.val = val;
this.next = null;
this.random = null;
}
}
*/
class Solution {
public Node copyRandomList(Node head) {
if(head == null) return null;
// define the dummy node to sotre the res
Node dummy = new Node(-1);
Node current = dummy;
// define the map to store the pos and pointer of the node
Node[] idxToPointer = new Node[1001];
Map<Node,Integer> map = new HashMap<>();
Node temp = head;
for(int i = 0;temp != null;temp = temp.next){
map.put(temp,i);
current.next = new Node(temp.val);
idxToPointer[i] = current.next;
current = current.next;
i ++;
}
// traverse the origin list to copy random pointer
temp = head;
for(int i = 0;temp != null;temp = temp.next,i ++){
int randomIdx = map.getOrDefault(temp.random,-1);
if(randomIdx != -1){
idxToPointer[i].random = idxToPointer[randomIdx];
//System.out.println(idxToPointer[i].random.val);
}
}
return dummy.next;
}
}
这里忘记加上对应的i的迭代条件，调了半天没有调整出来，还是gpt给我调整出来，这可不行，如果是手撕的话，我这里写错了，就尴尬了！
参考实现
- 这里使用回溯实现的，将原来的链表和新创建的链表进行绑定，通过回溯遍历对应的链表，如果不存在对应链表就进行创建。
- 通过一个map来维系
- 如果没有找到，说明当前的节点没有遍历过，然后创建对应的指针。
- 如果找到了，说明当前节点 遍历过，直接返回对应连接就行了。
/*
// Definition for a Node.
class Node {
int val;
Node next;
Node random;
public Node(int val) {
this.val = val;
this.next = null;
this.random = null;
}
}
*/
class Solution {
Map<Node,Node> map = new HashMap<>();
public Node copyRandomList(Node head) {
if(head == null) return null;
// recursive the list
// 下述是没有遍历过对应的节点，然后创建对应的节点
if(!map.containsKey(head)){
Node newHead = new Node(head.val);
map.put(head,newHead);
newHead.next = copyRandomList(head.next);
newHead.random = copyRandomList(head.random);
}
// 遍历过对应的节点，这里是直接返回
return map.get(head);
}
}
排序链表
注意
- 时间复杂度要在nlogn，说明可以使用快排，然后在直接相连对对应的节点就行了。
个人实现
- java中collectionss.sort方法实现是通过timesort，时间复杂度就是O(nlogn),然后我其他两个操作的时间复杂度都是O(n)，所以就是最优的时间复杂度！
- 直接找到每一个节点，然后进行排序就行了。
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode() {}
* ListNode(int val) { this.val = val; }
* ListNode(int val, ListNode next) { this.val = val; this.next = next; }
* }
*/
class Solution {
public ListNode sortList(ListNode head) {
if(head == null) return head;
List<ListNode> list = new ArrayList<>();
ListNode temp = head;
while(temp != null) {
list.add(temp);
temp = temp.next;
}
Collections.sort(list,(ListNode a,ListNode b)->Integer.compare(a.val,b.val));
for(int i = 0;i < list.size() - 1;i ++){
list.get(i).next = list.get(i + 1);
}
list.get(list.size() - 1).next = null;;
return list.get(0);
}
}
不好意思，我没看到还是需要常数级别的时间复杂度，这里没注意到，有问题！
补充
- 指定sort排序方式的lambda表达式
- 这段内容是没写出来，是我问了GPT才知道的，不行呀，如果下次笔试或者手撕这样就尴尬了！
Collections.sort(list,(ListNode a,ListNode b)->Integer.compare(a.val,b.val));
参考实现
- 这里使用了归并排序的自底向上版本，能够在O(1)的空间复杂度内，实现O(nlogn)的时间复杂度排序，代码有点复杂，要我写肯定写不出来，放弃了！
- 但是大概的框架是基本上都知道的！
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode() {}
* ListNode(int val) { this.val = val; }
* ListNode(int val, ListNode next) { this.val = val; this.next = next; }
* }
*/
class Solution {
public ListNode sortList(ListNode head) {
int n = 0;
for(ListNode temp = head;temp != null;temp = temp.next) n++;
// traverse the list
ListNode dummy = new ListNode(-1);
dummy.next = head;
for(int i = 1;i < n;i *= 2){
// 这里是每一次都是二分，所以每一次都往后两倍
ListNode cur = dummy;
for(int j = 0;j + i <= n;j += i*2){
// 这里每一次都是排序0 到2*i的序列
ListNode p = cur.next,q = p;
// 向后遍历i次，到达第i个位置，也就是下一个序列开始的部分
for(int k = 0;k < i;k ++) q = q.next;
int x = 0;
int y = 0;
while(x < i && y < i && p!= null && q != null){
if(p.val <= q.val) {
cur.next = p;
cur = cur.next;
p = p.next;
x ++;
}else{
cur.next = q;
cur = cur.next;
q = q.next;
y ++;
}
}
while(x < i && p != null) {
cur.next = p;
cur = cur.next;
p = p.next;
x ++;
}
while(y < i && q != null){
cur.next = q;
cur = cur.next;
q = q.next;
y ++;
}
cur.next = q;
}
}
return dummy.next;
}
}
二叉树章节
- 二叉树在拼多多主管面的时候，被狠狠的说了，说我没怎么做过二叉树的题目，然后就挂了，拼多多主管面只能说自己被别人问的一览无余，底裤都不剩了，确实能力不行！
- 不过无所谓了，继续加油！
二叉树的中序遍历
- 题目连接
注意
- 节点的数量可能为0，所以需要处理为空的情况
个人实现
- 前序遍历：左中右，然后进行输出
递归实现
/**
* Definition for a binary tree node.
* public class TreeNode {
* int val;
* TreeNode left;
* TreeNode right;
* TreeNode() {}
* TreeNode(int val) { this.val = val; }
* TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {
* this.val = val;
* this.left = left;
* this.right = right;
* }
* }
*/
class Solution {
List<Integer> list;
public void dfs(TreeNode temp){
if(temp.left != null) dfs(temp.left);
list.add(temp.val);
if(temp.right != null) dfs(temp.right);
}
public List<Integer> inorderTraversal(TreeNode root) {
list = new ArrayList<>();
if(root == null) return list;
dfs(root);
return list;
}
}
迭代实现
- 迭代实现，就是使用stack模拟函数调用的堆栈进行实现
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
class Solution {
public List<Integer> inorderTraversal(TreeNode root) {
List<Integer> list = new ArrayList<>();
Stack<TreeNode> stk = new Stack<>();
TreeNode current = root;
while (current != null || !stk.isEmpty()) {
// 走到最左边的节点
while (current != null) {
stk.push(current);
current = current.left;
}
// 当前节点为空，弹出栈顶节点并访问它
current = stk.pop();
list.add(current.val);
// 准备访问右子树
current = current.right;
}
return list;
}
}
这里没有理出来，这种迭代，实现起来，怪怪的，没整好
问题
-
java中使用什么来模拟栈
-
push(x)将元素压入栈顶
-
pop()弹出栈顶元素
-
peek()查看栈顶元素，但是不移除
-
isEmpty()查看是否为空
-
java中队列的操作
-
add()元素插入队列，队列满就返回异常
-
offer(）元素插入队列，队列满就返回false
-
remove（）移除队头元素，如果队列为空，就抛出异常
-
poll移除并返回队列元素头部，如果队列为空，就返回null
-
peek返回队列元素，但是不删除
二叉树的最大深度
- 题目连接
注意 - 节点的数量可能为空，特殊处理
- 二叉树
个人实现
- 树形结构，完全就是回溯的复刻，所以可以直接使用dfs进行实现
- 高度就是迭代限制
- 单次迭代的范围就是两个节点
- 按照某种顺序遍历一次就行了
/**
* Definition for a binary tree node.
* public class TreeNode {
* int val;
* TreeNode left;
* TreeNode right;
* TreeNode() {}
* TreeNode(int val) { this.val = val; }
* TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {
* this.val = val;
* this.left = left;
* this.right = right;
* }
* }
*/
class Solution {
int maxDept = 0;
void dfs(TreeNode root,int idx){
if(root == null) {
maxDept = Math.max(idx , maxDept);
return;
}
dfs(root.left,idx + 1);
dfs(root.right,idx + 1);
}
public int maxDepth(TreeNode root) {
if(root == null) return 0;
dfs(root,0);
return maxDept;
}
}
参考实现
dfs
- 这个问题可以拆解，拆解成左右两个子树的最大值，然后加一，就是当前的子树的最高的高度了
/**
* Definition for a binary tree node.
* public class TreeNode {
* int val;
* TreeNode left;
* TreeNode right;
* TreeNode() {}
* TreeNode(int val) { this.val = val; }
* TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {
* this.val = val;
* this.left = left;
* this.right = right;
* }
* }
*/
class Solution {
public int maxDepth(TreeNode root) {
if(root == null) return 0;
else{
int lDept = maxDepth(root.left);
int rDept = maxDepth(root.right);
return Math.max(lDept,rDept) + 1;
}
}
}
真是简洁！！发现这种问题拆解，始终做的不是很流畅，或者说优点奇怪！做不出来，多练习一下！
反转二叉树
- 题目连接
注意
- 队列可能为空，需要特殊处理
个人实现
- 这里就是交换两个子节点，中间可能需要要给临时的保存一下
- 这也是一个问题嵌套的情况，如果要交换当前节点的左右子节点，可以交换左右子树的两个节点
/**
* Definition for a binary tree node.
* public class TreeNode {
* int val;
* TreeNode left;
* TreeNode right;
* TreeNode() {}
* TreeNode(int val) { this.val = val; }
* TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {
* this.val = val;
* this.left = left;
* this.right = right;
* }
* }
*/
class Solution {
public TreeNode invertTree(TreeNode root) {
if(root == null) return null;
else{
TreeNode temp = invertTree(root.left);
root.left = invertTree(root.right);
root.right = temp;
return root;
}
}
}
太舒服了，真的是爽题，一下子就出来了！
参考实现
不看了，方法基本上和我一样的，就不写了
总结
-
放假回来第一天，题目成功刷完，直到现在几点了吗？十二点四十，我是真的努力呀！我都佩服自己了，今天又是六道题！
-
明天面试加油，能过就过！
