挑战100天 AI In LeetCode Day05（热题+面试经典150题）

一、LeetCode介绍
二、LeetCode 热题 HOT 100-7
- 2.1 题目
- 2.2 题解
三、面试经典 150 题-7
- 3.1 题目
- 3.2 题解

一、LeetCode介绍

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LeetCode是一个在线编程网站，提供各种算法和数据结构的题目，面向程序员、计算机科学专业学生和技术爱好者等人群，旨在帮助他们提高算法和编程技能。LeetCode上的问题通常来自各种技术公司的面试题目，因此它也是程序员面试准备的重要资源之一。

LeetCode上的问题涵盖了各种难度级别，从入门级到专家级都有不同难度的题目可供练习。用户可以选择使用不同的编程语言提交答案，LeetCode能够对结果进行评估并返回测试结果。

除了题目外，LeetCode还提供了讨论区、排行榜等社区功能，用户可以在这里交流学习心得、解决疑难问题，并与其他用户比较自己的做题成绩。

挑战100天 AI In LeetCode是基于LeetCode题库，借助AI的能力进行解题、并学习其解题过程。

二、LeetCode 热题 HOT 100-7

2.1 题目

N 字形变换

将一个给定字符串 s 根据给定的行数 numRows ，以从上往下、从左到右进行 Z 字形排列。比如输入字符串为 "PAYPALISHIRING" 行数为 3 时，排列如下：P   A   H   N
A P L S I I G
Y   I   R
之后，你的输出需要从左往右逐行读取，产生出一个新的字符串，比如："PAHNAPLSIIGYIR"。请你实现这个将字符串进行指定行数变换的函数：string convert(string s, int numRows);示例 1：输入：s = "PAYPALISHIRING", numRows = 3
输出："PAHNAPLSIIGYIR"
示例 2：
输入：s = "PAYPALISHIRING", numRows = 4
输出："PINALSIGYAHRPI"
解释：
P     I    N
A   L S  I G
Y A   H R
P     I
示例 3：输入：s = "A", numRows = 1
输出："A"提示：1 <= s.length <= 1000
s 由英文字母（小写和大写）、',' 和 '.' 组成
1 <= numRows <= 1000

2.2 题解

这道题目需要我们将一个给定的字符串按照Z字形排列，并输出结果。

解题思路：

首先，我们可以定义一个二维数组来存储排列后的字符串。
然后，我们可以按照Z字形排列的规律，将字符串中的字符逐个填充到数组中。
最后，我们按照从左到右的顺序，将数组中的字符依次取出并拼接成字符串输出即可。

public class Solution {  public String convert(String s, int numRows) {  if (numRows == 1) {  return s;  }  StringBuilder[] rows = new StringBuilder[numRows];  for (int i = 0; i < numRows; i++) {  rows[i] = new StringBuilder();  }  int rowIndex = 0;  boolean goingDown = false;  for (char c : s.toCharArray()) {  rows[rowIndex].append(c);  if (rowIndex == 0 || rowIndex == numRows - 1) {  goingDown = !goingDown;  }  rowIndex += goingDown ? 1 : -1;  }  StringBuilder result = new StringBuilder();  for (StringBuilder row : rows) {  result.append(row);  }  return result.toString();  }  
}

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三、面试经典 150 题-7

数组 / 字符串

3.1 题目

买卖股票的最佳时机

给定一个数组 prices ，它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。你只能选择 某一天 买入这只股票，并选择在 未来的某一个不同的日子 卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任何利润，返回 0 。示例 1：输入：[7,1,5,3,6,4]
输出：5
解释：在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出，最大利润 = 6-1 = 5 。注意利润不能是 7-1 = 6, 因为卖出价格需要大于买入价格；同时，你不能在买入前卖出股票。
示例 2：输入：prices = [7,6,4,3,1]
输出：0
解释：在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。提示：1 <= prices.length <= 105
0 <= prices[i] <= 104

3.2 题解

时间复杂度为 O(n)，空间复杂度为 O(n)。

解题思路：

这个问题可以使用动态规划来解决。我们可以定义一个长度为 n 的数组 dp，其中 dp[i] 表示在价格为 prices[i] 的情况下，能获取的最大利润。

考虑到买入和卖出的任意一天，有两种情况：

如果选择第 i 天买入，那么必须选择在 i 之后的某一天卖出，假设卖出日期为 j。此时，利润为 prices[j] - prices[i]。但是，我们需要注意 j 必须大于 i，否则无法完成交易。
如果不选择第 i 天买入，那么最大利润只能是前面的某个日期的最大利润。
因此，我们可以得到状态转移方程：

dp[i] = max(prices[i] - min(dp[i+1], dp[i+2], …, dp[n-1]), max(dp[0], dp[1], …, dp[i-1]))

其中 min(dp[i+1], dp[i+2], …, dp[n-1]) 表示在未来的日子里能获取的最大利润，max(dp[0], dp[1], …, dp[i-1]) 表示在前面的日子里能获取的最大利润。

最后，我们只需要返回 dp[n-1]，即最后一个价格对应的最大利润。

public int maxProfit(int[] prices) {  int n = prices.length;  int[] dp = new int[n];  dp[0] = 0;  int minPrice = prices[0];  for (int i = 1; i < n; i++) {  dp[i] = Math.max(prices[i] - minPrice, dp[i - 1]);  minPrice = Math.min(minPrice, prices[i]);  }  return dp[n - 1];  
}