LeetCode Top100 Preguntas 4, 5, 10

• Grabado el 17 de mayo de 2019
  

4. Encuentra la mediana de dos arreglos ordenados

① Descripción del título

• Dados dos arreglos ordenados nums1 y nums2 de tamaño my n.
• Encuentre la mediana de estas dos matrices ordenadas y la complejidad de tiempo del algoritmo requerido es O(log(m + n)).
• Puede asumir que nums1 y nums2 no estarán vacíos al mismo tiempo.
• Ejemplo 1:

nums1 = [1, 3] nums2 = [2]
entonces la mediana es 2.0

• Ejemplo 2:

nums1 = [1, 2] nums2 = [3, 4]
entonces la mediana es (2 + 3) / 2 = 2.5

② Solución violenta

• Primero considere el caso donde la longitud de nums1 o nums2 es 0, y devuelva directamente la mediana de otra matriz.
• Atraviese nums1 y nums2, almacene los datos en otra matriz, use Arrays.sort()para ordenar la nueva matriz y luego devuelva la mediana.
• Complejidad de tiempo: atraviesa toda la matriz O(lm + n).
• Complejidad espacial: abre una matriz, la matriz después de guardar dos combinados O(m + n).
• El código es el siguiente (¡pasó mágicamente!):

public static double findMedianSortedArrays(int[] nums1, int[] nums2) {
    
    
    int m = nums1.length, n = nums2.length;
    if (m == 0) {
    
    
        if (n % 2 == 0) {
    
    
            return (nums2[n / 2] + nums2[n / 2 - 1]) / 2.0;
        } else {
    
    
            return (double) nums2[(n - 1) / 2];
        }
    }
    if (n == 0) {
    
    
        if (m % 2 == 0) {
    
    
            return (nums1[m / 2] + nums1[m / 2 - 1]) / 2.0;
        } else {
    
    
            return (double) nums1[(m - 1) / 2];
        }
    }
    int[] temp = new int[m + n];
    int i = 0;
    for (; i < m; i++) {
    
    
        temp[i] = nums1[i];
    }
    for (int j = 0; j < n; j++) {
    
    
        temp[i + j] = nums2[j];
    }
    Arrays.sort(temp);
    int len = temp.length;
    if (len % 2 == 0) {
    
    
        return (temp[len / 2] + temp[len / 2 - 1]) / 2.0;
    } else {
    
    
        return (double) temp[(len - 1) / 2];
    }
}

5. La subcadena palíndromo más larga

① Descripción del título

• Dada una cadena s, encuentre la subcadena palíndromo más larga en s. Puede suponer que la longitud máxima de s es 1000.
• Ejemplo 1:

Entrada: "babad"
Salida: "bab"
Nota: "aba" también es una respuesta válida.

• Ejemplo 2:

Entrada: "cbbd"
Salida: "bb"

② Solución violenta (límite de tiempo excedido)

• Primero, juzgue si s está vacío o si la longitud es 1 y devuelva s directamente.
• helper()Método de escritura , utilizado para determinar si sub es una subcadena palíndromo.
• Subcadena palíndromo de búsqueda por fuerza bruta, nota: cuando el helper() método devuelve el resultado true, es necesario comparar la longitud de la subcadena actual y el resultado intermedio.
• Dado que la longitud inicial del juicio es 2 durante la búsqueda crítica, si está al final max=0, significa que no se encuentra la subcadena palíndromo con una longitud mayor o igual a 2, y el primer carácter de s se devuelve directamente.
  
• el código se muestra a continuación:

public String longestPalindrome(String s) {
    
    
    int len = s.length();
    if (len == 0 || len == 1) {
    
    
        return s;
    }
    String result = new String("");
    int max = 0;
    for (int i = 0; i < len - 1; i++) {
    
    
        for (int j = i + 1; j < len; j++) {
    
    
            String temp = s.substring(i, j + 1);
            if (helper(temp) && max < temp.length()) {
    
    
                result = temp;
                max = temp.length();
            }
        }
    }
    if (max == 0) {
    
    
        return s.substring(0, 1);
    }
    return result;
}

public boolean helper(String s) {
    
    
    int start = 0, end = s.length() - 1;
    while (start <= end) {
    
    
        if (s.charAt(start) == s.charAt(end)) {
    
    
            start++;
            end--;
        } else {
    
    
            return false;
        }
    }
    return true;
}

③ Planificación dinámica

• La programación dinámica generalmente utiliza almacenamiento de matriz bidimensional para intercambiar espacio por tiempo.
• Se observa que hay que saber P(i, j)antes de saber P(i+1, j-1), por lo 外层循环ique debería 倒序遍历, desde n-1, ...., 0; el 内层循环jvalor inicial debe ser i (debido a la 2, 0situación imposible , solo se puede encontrar la cuerda de adelante hacia atrás), y jse debe atravesar secuencialmente, por un lado, para asegurar que el niño sea encontrado de adelante hacia atrás. Las cadenas, por otro lado, se garantiza P(i+1, j-1)que se resolverán primero.

public String longestPalindrome(String s) {
    
    
    int len = s.length();
    int max = 0;
    String result = new String("");
    boolean[][] d = new boolean[len][len];
    for (int i = len - 1; i >= 0; i--) {
    
    
        for (int j = i; j < len; j++) {
    
    
            if (i == j) {
    
    
                d[i][j] = true;
            } else if (i + 1 == j) {
    
    
                d[i][j] = (s.charAt(i) == s.charAt(j)) ? true : false;
            } else {
    
    
                d[i][j] = (d[i + 1][j - 1] && s.charAt(i) == s.charAt(j)) ? true : false;
            }
            if (d[i][j] && (j - i + 1) > max) {
    
    
                result = s.substring(i, j + 1);
                max = j - i + 1;
            }
        }
    }
    return result;
}

10. Coincidencia de expresiones regulares

① Descripción del título

• Dada una (s) cadena (s) y un patrón de caracteres§. La implementación admite la coincidencia de expresiones regulares de '.' Y '*'.
• '.' Coincide con cualquier carácter individual.
• '*' Coincidir con cero o más elementos precedentes.
• La coincidencia debe cubrir toda la cuerda (s), no parte de la cuerda.
• Descripción:

s puede estar vacío y solo contener letras minúsculas de az.
p puede estar vacío y solo contener letras minúsculas de az, y los caracteres. y *.

• Ejemplo 1:

Entrada:
s = "aa"
p = "a"
Salida: falso
Explicación: "a" no puede coincidir con la cadena completa de "aa".

• Ejemplo 2:

Entrada:
s = "aa"
p = "a *"
Salida: verdadera
Explicación: '*' significa que puede coincidir con cero o más elementos anteriores, es decir, puede coincidir con 'a'. Por lo tanto, repitiendo 'a' una vez, la cadena se convierte en "aa".

• Ejemplo 3:

Entrada:
s = "ab"
p = ". "
Salida: verdadera
Explicación: ". " Significa que puede coincidir con cero o más ('*') caracteres arbitrarios ('.').

• Ejemplo 4:

Entrada:
s = "aab"
p = "c a b"
Salida: verdadera
Explicación: 'c' no se puede repetir, 'a' se puede repetir una vez. Entonces puede coincidir con la cadena "aab".

• Ejemplo 5:

Entrada:
s = "mississippi"
p = "mis es p *."
Salida: falso

② Utilice java.String API

public boolean isMatch(String s, String p) {
    
    
    if (s==null){
    
    
        if (p==null){
    
    
            return true;
        }else{
    
    
            return false;
        }
    }
    if (p==null){
    
    
        return false;
    }
    return s.matches(p);
}

③ Programación dinámica (¡no entiendo!)

• Blog de referencia: Pregunta 10 coincidencia de expresiones regulares (programación dinámica)

public boolean isMatch(String s, String p) {
    
    
    int m = s.length(), n = p.length();
    boolean[][] dp = new boolean[m + 1][n + 1];
    dp[0][0] = true;//考虑s和p均为空的情况
    // 考虑s为空,p不为空的情况，遇到'*'，p的下标-2
    for (int i = 0; i < n; i++) {
    
    
        if (p.charAt(i) == '*' && dp[0][i - 1]) {
    
    
            dp[0][i + 1] = true;// 考虑了s和p均为空的情况，下标为i时对应dp中为i+1
        }
    }
    // 正常情况
    for (int i = 0; i < m; i++) {
    
    
        for (int j = 0; j < n; j++) {
    
    
            if (p.charAt(j) == s.charAt(i) || p.charAt(j) == '.') {
    
    
                dp[i + 1][j + 1] = dp[i][j];
            }
            if (p.charAt(j) == '*') {
    
    
                // 遇到‘*’，比较p的j-1字符与s的当前字符，不相等则比较p的j-2字符与s的当前字符
                if (p.charAt(j - 1) != s.charAt(i) && p.charAt(j - 1) != '.') {
    
    
                    dp[i + 1][j + 1] = dp[i + 1][j - 1];  
                } else {
    
    
                    dp[i + 1][j + 1] = (dp[i + 1][j] || dp[i][j + 1] || dp[i + 1][j - 1]);
                }
            }
        }
    }
    // 最后返回是s下标为m-1，p下标为n-1的结果
    return dp[m][n];
}