力扣题目训练(22)

2024年2月15日力扣题目训练

2024年2月15日力扣题目训练

2024年2月15日第二十二天编程训练,今天主要是进行一些题训练,包括简单题3道、中等题2道和困难题1道。惰性太强现在才完成,不过之后我会认真完成的,我会慢慢补回来,争取一天发两篇,把之前的都补上。

563. 二叉树的坡度

链接: 二叉树的坡度
难度: 简单
题目:
题目描述

运行示例:
运行示例

思路:
这道题就是遍历,统计左右子树节点之和的差值即可。
代码:

class Solution {
public:int ans = 0;int  dfs(TreeNode* root){if(root == NULL) return 0;int sumleft = dfs(root->left);int sumright= dfs(root->right);ans += abs(sumleft-sumright);return sumleft + sumright + root->val;}int findTilt(TreeNode* root) {dfs(root);return ans;}
};

637. 二叉树的层平均值

链接: 二叉树的层平均值
难度: 简单
题目:
题目描述

运行示例:
运行示例

思路:
这道题可以看出我们就是求每一层的平均值,所以我们可以采用层次遍历。

代码:

class Solution {
public:vector<double> averageOfLevels(TreeNode* root) {vector<double> ans;queue<TreeNode*> q;q.push(root);while(!q.empty()){double sum = 0;int n = q.size();for(int i = 0; i < n; i++){TreeNode* node = q.front();q.pop();sum += node->val;if(node->left != NULL) q.push(node->left);if(node->right != NULL) q.push(node->right);}ans.push_back(sum/n);}return ans;}
};

643. 子数组最大平均数 I

链接: 子数组最大平均数
难度: 简单
题目:
题目描述

运行示例:
运行示例

思路:
这道题我本来是直接暴力遍历的,但是时间超了,所以我看了题解有了启发,我采用了求前K项和然后从而得到平均值即题解提到的滑动窗口方法。
代码:

class Solution {
public:double findMaxAverage(vector<int>& nums, int k) {for(int i = 1; i < nums.size(); i++){nums[i] += nums[i-1];}double ans = (nums[k-1])/(double(k));for(int i = k; i < nums.size(); i++){double avg = (nums[i]-nums[i-k])/(double(k));ans = (ans > avg)?ans: avg;}return ans;}
};

链接:
难度: 中等
题目:
题目描述

运行示例:
运行示例

思路:
这道题可以看出是使用层次遍历来完成,故利用队列完成。
代码:


304. 二维区域和检索 - 矩阵不可变

链接: 二维区域和检索 - 矩阵不可变
难度: 中等
题目:
题目描述

运行示例:
运行示例

思路:
这道题就是统计求前项和,我们可以按照行进行统计从而减少计算量。此题与之前303. 区域和检索 - 数组不可变的类似。
代码:

class NumMatrix {
public:vector<vector<int>> sums;NumMatrix(vector<vector<int>>& matrix) {int  n = matrix.size();if(n > 0){int m = matrix[0].size();sums.resize(n,vector<int>(m+1));for(int i = 0; i < n; i++){for(int j = 0; j < m; j++){sums[i][j + 1] = sums[i][j] + matrix[i][j];}}}}int sumRegion(int row1, int col1, int row2, int col2) {int ans = 0;for(int i = row1; i <= row2; i++){ans += sums[i][col2+1] - sums[i][col1];}return ans;}
};

154. 寻找旋转排序数组中的最小值 II

链接: 最小值
难度: 困难
题目:
题目描述

运行示例:
运行示例

思路:
这道题其实数组本质还是存在升序的情况,数组中的最后一个元素 x:在最小值右侧的元素,它们的值一定都小于等于 x;而在最小值左侧的元素,它们的值一定都大于等于 x。因此,我们可以根据这一条性质,通过二分查找的方法找出最小值。
代码:

class Solution {
public:int findMin(vector<int>& nums) {int l = 0;int r = nums.size()-1;while(l < r){int mid = l + (r-l)/2;if(nums[mid] < nums[r]){r = mid;}else if(nums[mid] > nums[r]){l = mid+1;}else{r--;}}return nums[l];}
};

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/752661.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Redis-2 Redis基础数据类型与基本使用

高级Redis应用进阶 一站式Redis解决方案-Redis-2 Redis基础数据类型与基本使用 源代码在GitHub - 629y/food-social-contact-parent: redis项目-美食社交APP 1. Redis基本数据类型 1.字符串&#xff08;strings&#xff09; set username zhangsan get username mset age 18 …

ECMAscript6学习

ECMAscript6介绍 ECMA是一个浏览器脚本标准制定的公司&#xff0c;Netscape 创造了 JavaScript 由于商标原因&#xff0c; 后面ECMA公司取名ECMAscript 1 发布&#xff0c;JavaScript 也就是 ECMAscript.到现在最新的版本是6&#xff0c;简称es6. 新增let 与const let 与const …

【数据分析可视化】动态生成柱状图

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.ticker as ticker from matplotlib.animation import FuncAnimation import matplotlib.patches as mpatches from matplotlib.animation import FFMpegWriter# 定义一个函数&#xff0c;用于生成…

探秘酒店业黑科技:3D可视化引领管理新风尚

在信息化飞速发展的今天&#xff0c;酒店管理已不再是传统的模式所能满足。 想象一下&#xff0c;你站在一个巨大的3D地图上&#xff0c;轻轻一点&#xff0c;就能瞬间进入酒店的任何一个角落。你可以看到客房的布置、餐厅的摆设、会议室的布局……一切都如同身临其境&#xff…

shell编程中 for while until循环的使用方法及案例

CSDN 成就一亿技术人&#xff01; 作者主页&#xff1a;点击&#xff01; Shell编程专栏&#xff1a;点击&#xff01; CSDN 成就一亿技术人 ————前言———— Shell脚本编程中&#xff0c;有几种常见的循环结构&#xff0c;包括for循环、while循环和until循环&#xf…

C goto 语句

C 语言中的 goto 语句允许把控制无条件转移到同一函数内的被标记的语句。 注意&#xff1a;在任何编程语言中&#xff0c;都不建议使用 goto 语句。因为它使得程序的控制流难以跟踪&#xff0c;使程序难以理解和难以修改。任何使用 goto 语句的程序可以改写成不需要使用 goto 语…

PWM驱动舵机

PWM驱动舵机 接线图 程序结构图&#xff1a; pwm.c部分代码 #include "stm32f10x.h" // Device headervoid PWM_Init(void){// 开启时钟&#xff0c;这里TIM2是通用寄存器RCC_APB1PeriphClockCmd(RCC_APB1Periph_TIM2,ENABLE);// GPIO初始化代…

2.27线性模型

可以利用无监督学习解决的问题&#xff0c;大致分为两类&#xff1a; 关联分析&#xff1a;发现不同事物之间同时出现的概率。在购物篮分析中被广泛地应用。如果发现买面包的客户有百分之八十的概率买鸡蛋&#xff0c;那么商家就会把鸡蛋和面包放在相邻的货架上。 聚类问题&a…

onnx 格式模型可视化工具

onnx 格式模型可视化工具 0. 引言1. 可视化工具2. 安装 Netron: Viewer for ONNX models 0. 引言 ONNX 是一种开放格式&#xff0c;用于表示机器学习模型。ONNX 定义了一组通用运算符&#xff08;机器学习和深度学习模型的构建基块&#xff09;和通用文件格式&#xff0c;使 A…

100天精通Python(实用脚本篇)——第118天:基于selenium和ddddocr库实现反反爬策略之验证码识别

文章目录 专栏导读一、前言二、ddddocr库使用说明1. 介绍2. 算法步骤3. 安装4. 参数说明5. 纯数字验证码识别6. 纯英文验证码识别7. 英文数字验证码识别8. 带干扰的验证码识别 三、验证码识别登录代码实战1. 输入账号密码2. 下载验证码3. 识别验证码并登录 书籍推荐 专栏导读 …

SAR ADC教程系列5——FFT频谱泄露以及相干采样

频谱泄露的出现以及如何规避&#xff1f; 为什么要相干采样&#xff1f; 1.分析ADC输出信号的频谱工具&#xff1a;DFT&#xff08;Discrete Fourier Transform) 重点&#xff1a;DFT相邻频谱频率间隔为fs/N 如何规避频谱泄露&#xff1f; 对于DFT&#xff0c;它对于接收到的信…

前端项目部署后,如何提示用户版本更新

目录 前言解决方案1、public目录下新建manifest.json2、写入当前时间戳到manifest.json3、检查版本更新4、woker线程5、入口文件引入 可能出现的问题 前言 项目部署上线后&#xff0c;特别是网页项目&#xff0c;提示正在操作系统的用户去更新版本非常 important。一般我们都会…

osg执行opengl4.3的shader报错

运行案例&#xff1a;运行这篇博客的opengl4.3的例子&#xff0c;OSG使用GLSL各个版本例子&#xff0c;报如下错误&#xff1a; Warning: detected OpenGL error invalid operation at after pcp->apply(Unfiorm&) in GLObjectsVisitor::apply(osg::StateSet& stat…

C++ 笛卡尔树

目录 一、性质二、构建笛卡尔树三、应用四、源码 一、性质 堆性质&#xff1a; 笛卡尔树是一种满足堆性质的树。每个节点包含两个值&#xff1a;键值&#xff08;key&#xff09;和优先级值&#xff08;priority&#xff09;。在笛卡尔树中&#xff0c;根节点的优先级值最大&am…

Prompt提示工程上手指南:基础原理及实践(三)-Prompt个性知识库引导

前言 Prompt系列的第二期文章已经将所有的Prompt工程主流策略讲解完毕&#xff0c;共涉及到六种Prompt类别模型以及具体生产内容详解。再结合系列第一篇文章具体对Prompt工程的详细介绍&#xff0c;也就可以达到Prompt工程师的初步入门&#xff0c;现在如果掌握了这些基础技能…

在pharmit里匹配药效团

我把400个无活性的小分子&#xff08;decoys&#xff09;提交到pharmit里。 命名为decoyset00~decoyset08&#xff0c;查找时&#xff0c;按这个找。 1、导入药效团配体&#xff1a; 进入药效团筛选界面&#xff1a; 导入代表药效团模型的活性肽构象&#xff1a; 2、选择预先…

MATLAB环境下基于可调Q因子小波变换的滚动轴承故障诊断(MATLAB R2021B)

小波变换是一种时频局域化方法&#xff0c;它的窗口面积固定但形状可以发生改变&#xff08;时间窗与频率窗均可变化&#xff09;。小波变换在时间域与频率域都能够表示信号的局部特征&#xff0c;并具有多分辨率分析的特点&#xff0c;是机械故障诊断中常用的方法。小波变换故…

【C++】手撕红黑树

> 作者简介&#xff1a;დ旧言~&#xff0c;目前大二&#xff0c;现在学习Java&#xff0c;c&#xff0c;c&#xff0c;Python等 > 座右铭&#xff1a;松树千年终是朽&#xff0c;槿花一日自为荣。 > 目标&#xff1a;能直接手撕红黑树。 > 毒鸡汤&#xff1a;行到…

计算机设计大赛 题目:基于深度学习卷积神经网络的花卉识别 - 深度学习 机器视觉

文章目录 0 前言1 项目背景2 花卉识别的基本原理3 算法实现3.1 预处理3.2 特征提取和选择3.3 分类器设计和决策3.4 卷积神经网络基本原理 4 算法实现4.1 花卉图像数据4.2 模块组成 5 项目执行结果6 最后 0 前言 &#x1f525; 优质竞赛项目系列&#xff0c;今天要分享的是 基…

OLAP与数据仓库和数据湖

OLAP与数据仓库和数据湖 本文阐述了OLAP、数据仓库和数据湖方面的基础知识以及相关论文。同时记录了我如何通过ChatGPT以及类似产品&#xff08;通义千问、文心一言&#xff09;来学习知识的。通过这个过程让我对于用AI科技提升学习和工作效率有了实践经验和切身感受。 预热 …