Leetcode: 0041-0050题速览
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目录
- Leetcode: 0041-0050题速览
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- [41. 缺失的第一个正数](https://leetcode.cn/problems/first-missing-positive)
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- 题目描述
- 解法
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- 方法一:原地交换
-
- Python3
- Java
- C++
- [42. 接雨水](https://leetcode.cn/problems/trapping-rain-water)
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- 题目描述
- 解法
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- 方法一:动态规划
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- Python3
- Java
- C++
- [43. 字符串相乘](https://leetcode.cn/problems/multiply-strings)
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- 题目描述
- 解法
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- 方法一:数学乘法模拟
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- Python3
- Java
- C++
- [44. 通配符匹配](https://leetcode.cn/problems/wildcard-matching)
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- 题目描述
- 解法
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- 方法一:记忆化搜索
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- Python3
- Java
- C++
- [45. 跳跃游戏 II](https://leetcode.cn/problems/jump-game-ii)
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- 题目描述
- 解法
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- 方法一:贪心
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- Python3
- Java
- C++
- [46. 全排列](https://leetcode.cn/problems/permutations)
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- 题目描述
- 解法
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- 方法一:DFS(回溯)
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- Python3
- Python3
- Java
- C++
- [47. 全排列 II](https://leetcode.cn/problems/permutations-ii)
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- 题目描述
- 解法
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- 方法一:排序 + 回溯
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- Python3
- Java
- C++
- [48. 旋转图像](https://leetcode.cn/problems/rotate-image)
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- 题目描述
- 解法
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- 方法一:原地翻转
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- Python3
- Java
- C++
- [49. 字母异位词分组](https://leetcode.cn/problems/group-anagrams)
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- 题目描述
- 解法
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- 方法一:哈希表
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- Python3
- Java
- C++
- [50. Pow(x, n)](https://leetcode.cn/problems/powx-n)
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- 题目描述
- 解法
-
- 方法一:数学(快速幂)
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- Python3
- Java
- C++
41. 缺失的第一个正数
题目描述
给你一个未排序的整数数组 nums
,请你找出其中没有出现的最小的正整数。
O(n)
并且只使用常数级别额外空间的解决方案。
示例 1:
输入:nums = [1,2,0]
输出:3
解释:范围 [1,2] 中的数字都在数组中。
示例 2:
输入:nums = [3,4,-1,1]
输出:2
解释:1 在数组中,但 2 没有。
示例 3:
输入:nums = [7,8,9,11,12]
输出:1
解释:最小的正数 1 没有出现。
提示:
1 <= nums.length <= 105
-231 <= nums[i] <= 231 - 1
难度:困难
标签:数组,哈希表
解法
方法一:原地交换
我们假设数组 n u m s nums nums 长度为 n n n,那么最小的正整数一定在 [ 1 , . . , n + 1 ] [1, .., n + 1] [1,..,n+1] 之间。我们可以遍历数组,将数组中的每个数 x x x 交换到它应该在的位置上,即 x x x 应该在的位置为 x − 1 x - 1 x−1。如果 x x x 不在 [ 1 , n + 1 ] [1, n + 1] [1,n+1] 之间,那么我们就不用管它。
遍历结束后,我们再遍历数组,如果 i + 1 i+1 i+1 不等于 n u m s [ i ] nums[i] nums[i],那么 i + 1 i+1 i+1 就是我们要找的最小的正整数。
时间复杂度 O ( n ) O(n) O(n),其中 n n n 是数组的长度。空间复杂度 O ( 1 ) O(1) O(1)。
Python3
class Solution:
def firstMissingPositive(self, nums: List[int]) -> int:
def swap(i, j):
nums[i], nums[j] = nums[j], nums[i]
n = len(nums)
for i in range(n):
while 1 <= nums[i] <= n and nums[i] != nums[nums[i] - 1]:
swap(i, nums[i] - 1)
for i in range(n):
if i + 1 != nums[i]:
return i + 1
return n + 1
Java
class Solution {
public int firstMissingPositive(int[] nums) {
int n = nums.length;
for (int i = 0; i < n; ++i) {
while (nums[i] >= 1 && nums[i] <= n && nums[i] != nums[nums[i] - 1]) {
swap(nums, i, nums[i] - 1);
}
}
for (int i = 0; i < n; ++i) {
if (i + 1 != nums[i]) {
return i + 1;
}
}
return n + 1;
}
private void swap(int[] nums, int i, int j) {
int t = nums[i];
nums[i] = nums[j];
nums[j] = t;
}
}
C++
class Solution {
public:
int firstMissingPositive(vector<int>& nums) {
int n = nums.size();
for (int i = 0; i < n; ++i) {
while (nums[i] >= 1 && nums[i] <= n && nums[i] != nums[nums[i] - 1]) {
swap(nums[i], nums[nums[i] - 1]);
}
}
for (int i = 0; i < n; ++i) {
if (i + 1 != nums[i]) {
return i + 1;
}
}
return n + 1;
}
};
42. 接雨水
题目描述
给定 n
个非负整数表示每个宽度为 1
的柱子的高度图,计算按此排列的柱子,下雨之后能接多少雨水。
示例 1:
输入:height = [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1]
输出:6
解释:上面是由数组 [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1] 表示的高度图,在这种情况下,可以接 6 个单位的雨水(蓝色部分表示雨水)。
示例 2:
输入:height = [4,2,0,3,2,5]
输出:9
提示:
n == height.length
1 <= n <= 2 * 104
0 <= height[i] <= 105
难度:困难
标签:栈,数组,双指针,动态规划,单调栈
解法
方法一:动态规划
我们定义 l e f t [ i ] left[i] left[i] 表示下标 i i i 位置及其左边的最高柱子的高度,定义 r i g h t [ i ] right[i] right[i] 表示下标 i i i 位置及其右边的最高柱子的高度。那么下标 i i i 位置能接的雨水量为 min ( l e f t [ i ] , r i g h t [ i ] ) − h e i g h t [ i ] \min(left[i], right[i]) - height[i] min(left[i],right[i])−height[i]。我们遍历数组,计算出 l e f t [ i ] left[i] left[i] 和 r i g h t [ i ] right[i] right[i],最后答案为 ∑ i = 0 n − 1 min ( l e f t [ i ] , r i g h t [ i ] ) − h e i g h t [ i ] \sum_{i=0}^{n-1} \min(left[i], right[i]) - height[i] ∑i=0n−1min(left[i],right[i])−height[i]。
时间复杂度 O ( n ) O(n) O(n),空间复杂度 O ( n ) O(n) O(n)。其中 n n n 为数组的长度。
Python3
class Solution:
def trap(self, height: List[int]) -> int:
n = len(height)
left = [height[0]] * n
right = [height[-1]] * n
for i in range(1, n):
left[i] = max(left[i - 1], height[i])
right[n - i - 1] = max(right[n - i], height[n - i - 1])
return sum(min(l, r) - h for l, r, h in zip(left, right, height))
Java
class Solution {
public int trap(int[] height) {
int n = height.length;
int[] left = new int[n];
int[] right = new int[n];
left[0] = height[0];
right[n - 1] = height[n - 1];
for (int i = 1; i < n; ++i) {
left[i] = Math.max(left[i - 1], height[i]);
right[n - i - 1] = Math.max(right[n - i], height[n - i - 1]);
}
int ans = 0;
for (int i = 0; i < n; ++i) {
ans += Math.min(left[i], right[i]) - height[i];
}
return ans;
}
}
C++
class Solution {
public:
int trap(vector<int>& height) {
int n = height.size();
int left[n], right[n];
left[0] = height[0];
right[n - 1] = height[n - 1];
for (int i = 1; i < n; ++i) {
left[i] = max(left[i - 1], height[i]);
right[n - i - 1] = max(right[n - i], height[n - i - 1]);
}
int ans = 0;
for (int i = 0; i < n; ++i) {
ans += min(left[i], right[i]) - height[i];
}
return ans;
}
};
43. 字符串相乘
题目描述
给定两个以字符串形式表示的非负整数 num1
和 num2
,返回 num1
和 num2
的乘积,它们的乘积也表示为字符串形式。
注意:不能使用任何内置的 BigInteger 库或直接将输入转换为整数。
示例 1:
输入: num1 = “2”, num2 = “3”
输出: “6”
示例 2:
输入: num1 = “123”, num2 = “456”
输出: “56088”
提示:
1 <= num1.length, num2.length <= 200
num1
和num2
只能由数字组成。num1
和num2
都不包含任何前导零,除了数字0本身。
难度:中等
标签:数学,字符串,模拟
解法
方法一:数学乘法模拟
假设 n u m 1 num1 num1 和 n u m 2 num2 num2 的长度分别为 m m m 和 n n n,则它们的乘积的长度最多为 m + n m + n m+n。
证明如下:
- 如果 n u m 1 num1 num1 和 n u m 2 num2 num2 都取最小值,那么它们的乘积为 10 m − 1 × 10 n − 1 = 10 m + n − 2 {10}^{m - 1} \times {10}^{n - 1} = {10}^{m + n - 2} 10m−1×10n−1=10m+n−2,长度为 m + n − 1 m + n - 1 m+n−1。
- 如果 n u m 1 num1 num1 和 n u m 2 num2 num2 都取最大值,那么它们的乘积为 ( 10 m − 1 ) × ( 10 n − 1 ) = 10 m + n − 10 m − 10 n + 1 ({10}^m - 1) \times ({10}^n - 1) = {10}^{m + n} - {10}^m - {10}^n + 1 (10m−1)×(10n−1)=10m+n−10m−10n+1,长度为 m + n m + n m+n。
因此,我们可以申请一个长度为 m + n m + n m+n 的数组,用于存储乘积的每一位。
从低位到高位,依次计算乘积的每一位,最后将数组转换为字符串即可。
注意判断最高位是否为 0 0 0,如果是,则去掉。
时间复杂度 O ( m × n ) O(m \times n) O(m×n),空间复杂度 O ( m + n ) O(m + n) O(m+n)。其中 m m m 和 n n n 分别为 n u m 1 num1 num1 和 n u m 2 num2 num2 的长度。
Python3
class Solution:
def multiply(self, num1: str, num2: str) -> str:
if num1 == "0" or num2 == "0":
return "0"
m, n = len(num1), len(num2)
arr = [0] * (m + n)
for i in range(m - 1, -1, -1):
a = int(num1[i])
for j in range(n - 1, -1, -1):
b = int(num2[j])
arr[i + j + 1] += a * b
for i in range(m + n - 1, 0, -1):
arr[i - 1] += arr[i] // 10
arr[i] %= 10
i = 0 if arr[0] else 1
return "".join(str(x) for x in arr[i:])
Java
class Solution {
public String multiply(String num1, String num2) {
if ("0".equals(num1) || "0".equals(num2)) {
return "0";
}
int m = num1.length(), n = num2.length();
int[] arr = new int[m + n];
for (int i = m - 1; i >= 0; --i) {
int a = num1.charAt(i) - '0';
for (int j = n - 1; j >= 0; --j) {
int b = num2.charAt(j) - '0';
arr[i + j + 1] += a * b;
}
}
for (int i = arr.length - 1; i > 0; --i) {
arr[i - 1] += arr[i] / 10;
arr[i] %= 10;
}
int i = arr[0] == 0 ? 1 : 0;
StringBuilder ans = new StringBuilder();
for (; i < arr.length; ++i) {
ans.append(arr[i]);
}
return ans.toString();
}
}
C++
class Solution {
public:
string multiply(string num1, string num2) {
if (num1 == "0" || num2 == "0") {
return "0";
}
int m = num1.size(), n = num2.size();
vector<int> arr(m + n);
for (int i = m - 1; i >= 0; --i) {
int a = num1[i] - '0';
for (int j = n - 1; j >= 0; --j) {
int b = num2[j] - '0';
arr[i + j + 1] += a * b;
}
}
for (int i = arr.size() - 1; i; --i) {
arr[i - 1] += arr[i] / 10;
arr[i] %= 10;
}
int i = arr[0] ? 0 : 1;
string ans;
for (; i < arr.size(); ++i) {
ans += '0' + arr[i];
}
return ans;
}
};
44. 通配符匹配
题目描述
s
) 和一个字符模式 ( p
) ,请你实现一个支持 '?'
和 '*'
匹配规则的通配符匹配:
'?'
可以匹配任何单个字符。'*'
可以匹配任意字符序列(包括空字符序列)。
判定匹配成功的充要条件是:字符模式必须能够 完全匹配 输入字符串(而不是部分匹配)。
示例 1:
输入:s = “aa”, p = “a”
输出:false
解释:“a” 无法匹配 “aa” 整个字符串。
示例 2:
输入:s = “aa”, p = ""
输出:true
解释:’’ 可以匹配任意字符串。
示例 3:
输入:s = “cb”, p = “?a”
输出:false
解释:’?’ 可以匹配 ‘c’, 但第二个 ‘a’ 无法匹配 ‘b’。
提示:
0 <= s.length, p.length <= 2000
s
仅由小写英文字母组成p
仅由小写英文字母、'?'
或'*'
组成
难度:困难
标签:贪心,递归,字符串,动态规划
解法
方法一:记忆化搜索
我们设计一个函数 d f s ( i , j ) dfs(i, j) dfs(i,j),表示从字符串 s s s 的第 i i i 个字符开始和字符串 p p p 的第 j j j 个字符开始是否匹配。那么答案就是 d f s ( 0 , 0 ) dfs(0, 0) dfs(0,0)。
函数 d f s ( i , j ) dfs(i, j) dfs(i,j) 的执行过程如下:
- 如果 i ≥ len ( s ) i \geq \textit{len}(s) i≥len(s),那么只有当 j ≥ len ( p ) j \geq \textit{len}(p) j≥len(p) 或者 p [ j ] = ′ ∗ ′ p[j] = '*' p[j]=′∗′ 且 d f s ( i , j + 1 ) dfs(i, j + 1) dfs(i,j+1) 为真时, d f s ( i , j ) dfs(i, j) dfs(i,j) 才为真。
- 如果 j ≥ len ( p ) j \geq \textit{len}(p) j≥len(p),那么 d f s ( i , j ) dfs(i, j) dfs(i,j) 为假。
- 如果 p [ j ] = ′ ∗ ′ p[j] = '*' p[j]=′∗′,那么 d f s ( i , j ) dfs(i, j) dfs(i,j) 为真当且仅当 d f s ( i + 1 , j ) dfs(i + 1, j) dfs(i+1,j) 或 d f s ( i + 1 , j + 1 ) dfs(i + 1, j + 1) dfs(i+1,j+1) 或 d f s ( i , j + 1 ) dfs(i, j + 1) dfs(i,j+1) 中有一个为真。
- 否则 d f s ( i , j ) dfs(i, j) dfs(i,j) 为真当且仅当 p [ j ] = ′ ? ′ p[j] = '?' p[j]=′?′ 或 s [ i ] = p [ j ] s[i] = p[j] s[i]=p[j] 且 d f s ( i + 1 , j + 1 ) dfs(i + 1, j + 1) dfs(i+1,j+1) 为真。
为了避免重复计算,我们使用记忆化搜索的方法,将 d f s ( i , j ) dfs(i, j) dfs(i,j) 的结果存储在一个哈希表中。
时间复杂度 O ( m × n ) O(m \times n) O(m×n),空间复杂度 O ( m × n ) O(m \times n) O(m×n)。其中 m m m 和 n n n 分别是字符串 s s s 和 p p p 的长度。
Python3
class Solution:
def isMatch(self, s: str, p: str) -> bool:
@cache
def dfs(i: int, j: int) -> bool:
if i >= len(s):
return j >= len(p) or (p[j] == "*" and dfs(i, j + 1))
if j >= len(p):
return False
if p[j] == "*":
return dfs(i + 1, j) or dfs(i + 1, j + 1) or dfs(i, j + 1)
return (p[j] == "?" or s[i] == p[j]) and dfs(i + 1, j + 1)
return dfs(0, 0)
Java
class Solution {
private Boolean[][] f;
private char[] s;
private char[] p;
private int m;
private int n;
public boolean isMatch(String s, String p) {
this.s = s.toCharArray();
this.p = p.toCharArray();
m = s.length();
n = p.length();
f = new Boolean[m][n];
return dfs(0, 0);
}
private boolean dfs(int i, int j) {
if (i >= m) {
return j >= n || (p[j] == '*' && dfs(i, j + 1));
}
if (j >= n) {
return false;
}
if (f[i][j] != null) {
return f[i][j];
}
if (p[j] == '*') {
f[i][j] = dfs(i + 1, j) || dfs(i + 1, j + 1) || dfs(i, j + 1);
} else {
f[i][j] = (p[j] == '?' || s[i] == p[j]) && dfs(i + 1, j + 1);
}
return f[i][j];
}
}
C++
class Solution {
public:
bool isMatch(string s, string p) {
int m = s.size(), n = p.size();
int f[m + 1][n + 1];
memset(f, -1, sizeof(f));
function<bool(int, int)> dfs = [&](int i, int j) {
if (i >= m) {
return j >= n || (p[j] == '*' && dfs(i, j + 1));
}
if (j >= n) {
return false;
}
if (f[i][j] != -1) {
return f[i][j] == 1;
}
if (p[j] == '*') {
f[i][j] = dfs(i + 1, j) || dfs(i, j + 1) ? 1 : 0;
} else {
f[i][j] = (p[j] == '?' || s[i] == p[j]) && dfs(i + 1, j + 1) ? 1 : 0;
}
return f[i][j] == 1;
};
return dfs(0, 0);
}
};
45. 跳跃游戏 II
题目描述
给定一个长度为 n
的 0 索引整数数组 nums
。初始位置为 nums[0]
。
每个元素 nums[i]
表示从索引 i
向前跳转的最大长度。换句话说,如果你在 nums[i]
处,你可以跳转到任意 nums[i + j]
处:
0 <= j <= nums[i]
i + j < n
返回到达 nums[n - 1]
的最小跳跃次数。生成的测试用例可以到达 nums[n - 1]
。
示例 1:
输入: nums = [2,3,1,1,4]
输出: 2
解释: 跳到最后一个位置的最小跳跃数是 2
。
从下标为 0 跳到下标为 1 的位置,跳 1
步,然后跳 3
步到达数组的最后一个位置。
示例 2:
输入: nums = [2,3,0,1,4]
输出: 2
提示:
1 <= nums.length <= 104
0 <= nums[i] <= 1000
- 题目保证可以到达
nums[n-1]
难度:中等
标签:贪心,数组,动态规划
解法
方法一:贪心
我们可以用变量 m x mx mx 记录当前位置能够到达的最远位置,用变量 l a s t last last 记录上一次跳跃到的位置,用变量 a n s ans ans 记录跳跃的次数。
接下来,我们遍历 [ 0 , . . n − 2 ] [0,..n - 2] [0,..n−2] 的每一个位置 i i i,对于每一个位置 i i i,我们可以通过 i + n u m s [ i ] i + nums[i] i+nums[i] 计算出当前位置能够到达的最远位置,我们用 m x mx mx 来记录这个最远位置,即 m x = m a x ( m x , i + n u m s [ i ] ) mx = max(mx, i + nums[i]) mx=max(mx,i+nums[i])。接下来,判断当前位置是否到达了上一次跳跃的边界,即 i = l a s t i = last i=last,如果到达了,那么我们就需要进行一次跳跃,将 l a s t last last 更新为 m x mx mx,并且将跳跃次数 a n s ans ans 增加 1 1 1。
最后,我们返回跳跃的次数 a n s ans ans 即可。
时间复杂度 O ( n ) O(n) O(n),其中 n n n 是数组的长度。空间复杂度 O ( 1 ) O(1) O(1)。
相似题目:
Python3
class Solution:
def jump(self, nums: List[int]) -> int:
ans = mx = last = 0
for i, x in enumerate(nums[:-1]):
mx = max(mx, i + x)
if last == i:
ans += 1
last = mx
return ans
Java
class Solution {
public int jump(int[] nums) {
int ans = 0, mx = 0, last = 0;
for (int i = 0; i < nums.length - 1; ++i) {
mx = Math.max(mx, i + nums[i]);
if (last == i) {
++ans;
last = mx;
}
}
return ans;
}
}
C++
class Solution {
public:
int jump(vector<int>& nums) {
int ans = 0, mx = 0, last = 0;
for (int i = 0; i < nums.size() - 1; ++i) {
mx = max(mx, i + nums[i]);
if (last == i) {
++ans;
last = mx;
}
}
return ans;
}
};
46. 全排列
题目描述
给定一个不含重复数字的数组 nums
,返回其 所有可能的全排列 。你可以 按任意顺序 返回答案。
示例 1:
输入:nums = [1,2,3]
输出:[[1,2,3],[1,3,2],[2,1,3],[2,3,1],[3,1,2],[3,2,1]]
示例 2:
输入:nums = [0,1]
输出:[[0,1],[1,0]]
示例 3:
输入:nums = [1]
输出:[[1]]
提示:
1 <= nums.length <= 6
-10 <= nums[i] <= 10
nums
中的所有整数 互不相同
难度:中等
标签:数组,回溯
解法
方法一:DFS(回溯)
我们设计一个函数 d f s ( i ) dfs(i) dfs(i) 表示已经填完了前 i i i 个位置,现在需要填第 i + 1 i+1 i+1 个位置。枚举所有可能的数,如果这个数没有被填过,就填入这个数,然后继续填下一个位置,直到填完所有的位置。
时间复杂度 O ( n × n ! ) O(n \times n!) O(n×n!),其中 n n n 是数组的长度。一共有 n ! n! n! 个排列,每个排列需要 O ( n ) O(n) O(n) 的时间来构造。
相似题目:
Python3
class Solution:
def permute(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]:
return list(permutations(nums))
Python3
class Solution:
def permute(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]:
def dfs(i):
if i == n:
ans.append(t[:])
return
for j in range(n):
if not vis[j]:
vis[j] = True
t[i] = nums[j]
dfs(i + 1)
vis[j] = False
n = len(nums)
vis = [False] * n
t = [0] * n
ans = []
dfs(0)
return ans
Java
class Solution {
private List<List<Integer>> ans = new ArrayList<>();
private List<Integer> t = new ArrayList<>();
private boolean[] vis;
private int[] nums;
public List<List<Integer>> permute(int[] nums) {
this.nums = nums;
vis = new boolean[nums.length];
dfs(0);
return ans;
}
private void dfs(int i) {
if (i == nums.length) {
ans.add(new ArrayList<>(t));
return;
}
for (int j = 0; j < nums.length; ++j) {
if (!vis[j]) {
vis[j] = true;
t.add(nums[j]);
dfs(i + 1);
t.remove(t.size() - 1);
vis[j] = false;
}
}
}
}
C++
class Solution {
public:
vector<vector<int>> permute(vector<int>& nums) {
int n = nums.size();
vector<vector<int>> ans;
vector<int> t(n);
vector<bool> vis(n);
function<void(int)> dfs = [&](int i) {
if (i == n) {
ans.emplace_back(t);
return;
}
for (int j = 0; j < n; ++j) {
if (!vis[j]) {
vis[j] = true;
t[i] = nums[j];
dfs(i + 1);
vis[j] = false;
}
}
};
dfs(0);
return ans;
}
};
47. 全排列 II
题目描述
给定一个可包含重复数字的序列 nums
,按任意顺序 返回所有不重复的全排列。
示例 1:
输入:nums = [1,1,2]
输出:
[[1,1,2],
[1,2,1],
[2,1,1]]
示例 2:
输入:nums = [1,2,3]
输出:[[1,2,3],[1,3,2],[2,1,3],[2,3,1],[3,1,2],[3,2,1]]
提示:
1 <= nums.length <= 8
-10 <= nums[i] <= 10
难度:中等
标签:数组,回溯
解法
方法一:排序 + 回溯
我们可以先对数组进行排序,这样就可以将重复的数字放在一起,方便我们进行去重。
然后,我们设计一个函数 d f s ( i ) dfs(i) dfs(i),表示当前需要填写第 i i i 个位置的数。函数的具体实现如下:
- 如果 i = n i = n i=n,说明我们已经填写完毕,将当前排列加入答案数组中,然后返回。
- 否则,我们枚举第 i i i 个位置的数 n u m s [ j ] nums[j] nums[j],其中 j j j 的范围是 [ 0 , n − 1 ] [0, n - 1] [0,n−1]。我们需要保证 n u m s [ j ] nums[j] nums[j] 没有被使用过,并且与前面枚举的数不同,这样才能保证当前排列不重复。如果满足条件,我们就可以填写 n u m s [ j ] nums[j] nums[j],并继续递归地填写下一个位置,即调用 d f s ( i + 1 ) dfs(i + 1) dfs(i+1)。在递归调用结束后,我们需要将 n u m s [ j ] nums[j] nums[j] 标记为未使用,以便于进行后面的枚举。
在主函数中,我们首先对数组进行排序,然后调用 d f s ( 0 ) dfs(0) dfs(0),即从第 0 个位置开始填写,最终返回答案数组即可。
时间复杂度 O ( n × n ! ) O(n \times n!) O(n×n!),空间复杂度 O ( n ) O(n) O(n)。其中 n n n 是数组的长度。需要进行 n ! n! n! 次枚举,每次枚举需要 O ( n ) O(n) O(n) 的时间来判断是否重复。另外,我们需要一个标记数组来标记每个位置是否被使用过,因此空间复杂度为 O ( n ) O(n) O(n)。
相似题目:
Python3
class Solution:
def permuteUnique(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]:
def dfs(i: int):
if i == n:
ans.append(t[:])
return
for j in range(n):
if vis[j] or (j and nums[j] == nums[j - 1] and not vis[j - 1]):
continue
t[i] = nums[j]
vis[j] = True
dfs(i + 1)
vis[j] = False
n = len(nums)
nums.sort()
ans = []
t = [0] * n
vis = [False] * n
dfs(0)
return ans
Java
class Solution {
private List<List<Integer>> ans = new ArrayList<>();
private List<Integer> t = new ArrayList<>();
private int[] nums;
private boolean[] vis;
public List<List<Integer>> permuteUnique(int[] nums) {
Arrays.sort(nums);
this.nums = nums;
vis = new boolean[nums.length];
dfs(0);
return ans;
}
private void dfs(int i) {
if (i == nums.length) {
ans.add(new ArrayList<>(t));
return;
}
for (int j = 0; j < nums.length; ++j) {
if (vis[j] || (j > 0 && nums[j] == nums[j - 1] && !vis[j - 1])) {
continue;
}
t.add(nums[j]);
vis[j] = true;
dfs(i + 1);
vis[j] = false;
t.remove(t.size() - 1);
}
}
}
C++
class Solution {
public:
vector<vector<int>> permuteUnique(vector<int>& nums) {
sort(nums.begin(), nums.end());
int n = nums.size();
vector<vector<int>> ans;
vector<int> t(n);
vector<bool> vis(n);
function<void(int)> dfs = [&](int i) {
if (i == n) {
ans.emplace_back(t);
return;
}
for (int j = 0; j < n; ++j) {
if (vis[j] || (j && nums[j] == nums[j - 1] && !vis[j - 1])) {
continue;
}
t[i] = nums[j];
vis[j] = true;
dfs(i + 1);
vis[j] = false;
}
};
dfs(0);
return ans;
}
};
48. 旋转图像
题目描述
给定一个 n × n 的二维矩阵 matrix
表示一个图像。请你将图像顺时针旋转 90 度。
你必须在 原地 旋转图像,这意味着你需要直接修改输入的二维矩阵。请不要 使用另一个矩阵来旋转图像。
示例 1:
输入:matrix = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
输出:[[7,4,1],[8,5,2],[9,6,3]]
示例 2:
输入:matrix = [[5,1,9,11],[2,4,8,10],[13,3,6,7],[15,14,12,16]]
输出:[[15,13,2,5],[14,3,4,1],[12,6,8,9],[16,7,10,11]]
提示:
n == matrix.length == matrix[i].length
1 <= n <= 20
-1000 <= matrix[i][j] <= 1000
难度:中等
标签:数组,数学,矩阵
解法
方法一:原地翻转
根据题目要求,我们实际上需要将 m a t r i x [ i ] [ j ] matrix[i][j] matrix[i][j] 旋转至 m a t r i x [ j ] [ n − i − 1 ] matrix[j][n - i - 1] matrix[j][n−i−1]。
我们可以先对矩阵进行上下翻转,即 m a t r i x [ i ] [ j ] matrix[i][j] matrix[i][j] 和 m a t r i x [ n − i − 1 ] [ j ] matrix[n - i - 1][j] matrix[n−i−1][j] 进行交换,然后再对矩阵进行主对角线翻转,即 m a t r i x [ i ] [ j ] matrix[i][j] matrix[i][j] 和 m a t r i x [ j ] [ i ] matrix[j][i] matrix[j][i] 进行交换。这样就能将 m a t r i x [ i ] [ j ] matrix[i][j] matrix[i][j] 旋转至 m a t r i x [ j ] [ n − i − 1 ] matrix[j][n - i - 1] matrix[j][n−i−1] 了。
时间复杂度 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2),其中 n n n 是矩阵的边长。空间复杂度 O ( 1 ) O(1) O(1)。
Python3
class Solution:
def rotate(self, matrix: List[List[int]]) -> None:
n = len(matrix)
for i in range(n >> 1):
for j in range(n):
matrix[i][j], matrix[n - i - 1][j] = matrix[n - i - 1][j], matrix[i][j]
for i in range(n):
for j in range(i):
matrix[i][j], matrix[j][i] = matrix[j][i], matrix[i][j]
Java
class Solution {
public void rotate(int[][] matrix) {
int n = matrix.length;
for (int i = 0; i < n >> 1; ++i) {
for (int j = 0; j < n; ++j) {
int t = matrix[i][j];
matrix[i][j] = matrix[n - i - 1][j];
matrix[n - i - 1][j] = t;
}
}
for (int i = 0; i < n; ++i) {
for (int j = 0; j < i; ++j) {
int t = matrix[i][j];
matrix[i][j] = matrix[j][i];
matrix[j][i] = t;
}
}
}
}
C++
class Solution {
public:
void rotate(vector<vector<int>>& matrix) {
int n = matrix.size();
for (int i = 0; i < n >> 1; ++i) {
for (int j = 0; j < n; ++j) {
swap(matrix[i][j], matrix[n - i - 1][j]);
}
}
for (int i = 0; i < n; ++i) {
for (int j = 0; j < i; ++j) {
swap(matrix[i][j], matrix[j][i]);
}
}
}
};
49. 字母异位词分组
题目描述
给你一个字符串数组,请你将 字母异位词 组合在一起。可以按任意顺序返回结果列表。
字母异位词 是由重新排列源单词的所有字母得到的一个新单词。
示例 1:
输入: strs = [“eat”, “tea”, “tan”, “ate”, “nat”, “bat”]
输出: [[“bat”],[“nat”,“tan”],[“ate”,“eat”,“tea”]]
示例 2:
输入: strs = [""]
输出: [[""]]
示例 3:
输入: strs = [“a”]
输出: [[“a”]]
提示:
1 <= strs.length <= 104
0 <= strs[i].length <= 100
strs[i]
仅包含小写字母
难度:中等
标签:数组,哈希表,字符串,排序
解法
方法一:哈希表
- 遍历字符串,对每个字符串按照字符字典序排序,得到一个新的字符串。
- 以新字符串为
key
,[str]
为value
,存入哈希表当中(HashMap<String, List<String>>
)。 - 后续遍历得到相同
key
时,将其加入到对应的value
当中即可。
以 strs = ["eat", "tea", "tan", "ate", "nat", "bat"]
为例,遍历结束时,哈希表的状况:
key | value |
---|---|
"aet" |
["eat", "tea", "ate"] |
"ant" |
["tan", "nat"] |
"abt" |
["bat"] |
最后返回哈希表的 value
列表即可。
时间复杂度 O ( n × k × log k ) O(n\times k\times \log k) O(n×k×logk)。其中 n n n 和 k k k 分别是字符串数组的长度和字符串的最大长度。
Python3
class Solution:
def groupAnagrams(self, strs: List[str]) -> List[List[str]]:
d = defaultdict(list)
for s in strs:
k = ''.join(sorted(s))
d[k].append(s)
return list(d.values())
Java
class Solution {
public List<List<String>> groupAnagrams(String[] strs) {
Map<String, List<String>> d = new HashMap<>();
for (String s : strs) {
char[] t = s.toCharArray();
Arrays.sort(t);
String k = String.valueOf(t);
d.computeIfAbsent(k, key -> new ArrayList<>()).add(s);
}
return new ArrayList<>(d.values());
}
}
C++
class Solution {
public:
vector<vector<string>> groupAnagrams(vector<string>& strs) {
unordered_map<string, vector<string>> d;
for (auto& s : strs) {
string k = s;
sort(k.begin(), k.end());
d[k].emplace_back(s);
}
vector<vector<string>> ans;
for (auto& [_, v] : d) ans.emplace_back(v);
return ans;
}
};
50. Pow(x, n)
题目描述
实现 pow(x, n) ,即计算 x
的整数 n
次幂函数(即,xn
)。
示例 1:
输入:x = 2.00000, n = 10
输出:1024.00000
示例 2:
输入:x = 2.10000, n = 3
输出:9.26100
示例 3:
输入:x = 2.00000, n = -2
输出:0.25000
解释:2-2 = 1/22 = 1/4 = 0.25
提示:
-100.0 < x < 100.0
-231 <= n <= 231-1
n
是一个整数- 要么
x
不为零,要么n > 0
。 -104 <= xn <= 104
难度:中等
标签:递归,数学
解法
方法一:数学(快速幂)
快速幂算法的核心思想是将幂指数 n n n 拆分为若干个二进制位上的 1 1 1 的和,然后将 x x x 的 n n n 次幂转化为 x x x 的若干个幂的乘积。
时间复杂度 O ( log n ) O(\log n) O(logn),空间复杂度 O ( 1 ) O(1) O(1)。其中 n n n 为幂指数。
Python3
class Solution:
def myPow(self, x: float, n: int) -> float:
def qpow(a: float, n: int) -> float:
ans = 1
while n:
if n & 1:
ans *= a
a *= a
n >>= 1
return ans
return qpow(x, n) if n >= 0 else 1 / qpow(x, -n)
Java
class Solution {
public double myPow(double x, int n) {
return n >= 0 ? qpow(x, n) : 1 / qpow(x, -(long) n);
}
private double qpow(double a, long n) {
double ans = 1;
for (; n > 0; n >>= 1) {
if ((n & 1) == 1) {
ans = ans * a;
}
a = a * a;
}
return ans;
}
}
C++
class Solution {
public:
double myPow(double x, int n) {
auto qpow = [](double a, long long n) {
double ans = 1;
for (; n; n >>= 1) {
if (n & 1) {
ans *= a;
}
a *= a;
}
return ans;
};
return n >= 0 ? qpow(x, n) : 1 / qpow(x, -(long long) n);
}
};