3.Longest Substring Without Repeating Characters
题目大意：给出一个字符串，需要你判断最长的无重复子串的长度
题目分析：首先是明确子串的含义，以题目的内容举例：“
pwwkew”
对于这个单词，子串它是自带连续的定义的，即wwk 是这个字符串的一个子串，而wwe不是它的一个子串，具体的内容类推...
那么拿到这个题目是怎么思考的呢？最简单的思考方式：设置一个list，然后将list里面的字符求得都是不同的，最后求得这个字典里面最长的字符串长度即可：
还是以这个字符串为例，讲解思考的过程(定义a=[])：
1.对于p，此时列表里面没有数据，直接将p加入到list中；
2.对于w,同样将w加入到list中，此时list为a=['p','pw']
3.对于第二个w,接下来就是操作的关键了：因为list里面存在w,那么我们先找到这个w的位置，此时对应的位置的下标为：1，是处在最后一个位置，那么可以将list更新为：a[i-1][pos+1:]+s[i] (即是取上个list中的元素，然后将pos后面的元素取出来，新的list上再加上这个重复的元素s[i]),即更新后的list为：['p','pw','w']
4.将k加入：['p','pw','w'，‘wk’]
5.将e加入：['p','pw','w'，‘wk’，'wke']
6.此时现在的字符串为‘w’,同3，自己自己理解一个那个表达式，这里只给出操作之后的结果：['p','pw','w'，‘wk’，'wke',‘kew’]
7.获取list中最长的字符长度
注意：有个小技巧就是对于新想要进入的字符，比较的过程是仅仅相对于上一个list中的元素的...
有了上面的铺垫，可以给出代码了，基本上就是上面过程的模拟：
def lengthOfLongestSubstring(self, s: str) -> int:
if len(s)<2:
return len(s)
maxi=[s[0]]
for i in range(1,len(s)):
if s[i] in maxi[i-1]:
pos=maxi[i-1].find(s[i])
maxi.append(maxi[i-1][pos+1:]+s[i])
else:
maxi.append(maxi[i-1]+s[i])
return len(max(maxi, key=len))4.Median of Two Sorted Arrays
题目大意：给出两个已经排好序的数组，如果将这两个合并成一个有序数组（本人的理解，题目不是要求合并），求这个新数组的中位数，要求时间复杂度O(log（m+n）)
题目分析：在leetcode解题方案中，蛮多大牛都是直接将两个数组直接进行合并，然后再求取中位数，但是本小白确实跑了一份这样的代码，确实也是很简单，下面仅仅给出这份代码，然后说出我的疑虑：
class Solution:
def findMedianSortedArrays(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> float:
if len(nums1)>len(nums2):
nums1, nums2 = nums2, nums1
if not nums1:
return self.find_medium(nums2)
else:
num=nums1+nums2
nums=sorted(num)
return self.find_medium(nums)
def find_medium(self,num):
length = len(num)
if length % 2 == 1:
return num[length // 2]
else:
return (num[length // 2 - 1] + num[length // 2]) / 2.0本小白的疑问：这样直接操作的方式怎么能确定时间复杂度呢？这个总体的时间消耗主要是在sorted()方法上，但是你怎么知道这个sorted方法是怎么操作的呢？内部采用的最优的算法是什么呢？所以呀，我觉得我还是比较能接受下面的分析方式（虽然以后在笔试的时候可能会采用上面的解答方法...(python简单呐，嘿嘿)）：
既然我们需要找到是两个序列的中位数，为何不直接就是采用两个序列的方式去寻找呢？可以采用的分析思路如下：、
令两个list的标记分别为nums1,nums2:
取得nums1、nums2的中位数，分别记作a，b
1.若a=b,则a或者b即为所求的中位数，算法结束;
2.如a<b,则舍弃序列nums1中较小的一般，同时舍弃序列nums2中较大的一半，要求同时舍弃的长度相等
3.如a>b,则舍弃序列nums1中较大的一般，同时舍弃序列nums2中较小的一半，要求同时舍弃的长度相等
重复步骤1,2,3，直到两个序列中均只含一个元素为止，较小者即为所求的中位数
def findMedianSortedArrays(self, A, B):
l = len(A) + len(B)
if l % 2 == 1:
return self.kth(A, B, l // 2)
else:
return (self.kth(A, B, l // 2) + self.kth(A, B, l // 2 - 1)) / 2.
def kth(self, a, b, k):
if not a:
return b[k]
if not b:
return a[k]
ia, ib = len(a) // 2 , len(b) // 2
ma, mb = a[ia], b[ib]
if ia + ib < k:
if ma > mb:
return self.kth(a, b[ib + 1:], k - ib - 1)
else:
return self.kth(a[ia + 1:], b, k - ia - 1)
else:
if ma > mb:
return self.kth(a[:ia], b, k)
else:
return self.kth(a, b[:ib], k)总结
又被虐了，得到了思路，学到了代码，很开心...