力扣刷题31-33（力扣 0024/0070/0053）

今日题目：

24. 两两交换链表中的节点

题目：给你一个链表，两两交换其中相邻的节点，并返回交换后链表的头节点。你必须在不修改节点内部的值的情况下完成本题（即，只能进行节点交换）

思路：

看了例子，考虑一下三个的情况下最后一个是否交换,看这个栗子的情况，最后一个不用管，那就简单了。

直接for循环i一步走两个，凉凉交换即可

图解：

代码：

class Solution {
public:void swap_node(ListNode*& pre, ListNode*& p, ListNode*& pnext) {ListNode* pnext_next = pnext->next;pre->next = pnext;pnext->next = p;p->next = pnext_next;}ListNode* swapPairs(ListNode* head) {if (!head || !head->next)return head;ListNode* dummy = (ListNode*)malloc(sizeof(ListNode));dummy->next = head;ListNode* pre = dummy;ListNode* p = head;while (p &&p->next ) {ListNode* pnext = p->next;ListNode* p_next = p->next->next;swap_node(pre, p, pnext);pre = p;p = p_next;}head = dummy->next;return head;}
};

写代码的时候犯了个sb错误：代码中使用了 malloc 来分配内存，应该使用 free 来释放内存，而不是 delete

在 C++ 中，建议尽量避免使用 malloc 和 free，而是使用 new 和 delete 运算符来进行内存分配和释放。

本题over

70. 爬楼梯

题目：

假设你正在爬楼梯。需要 n 阶你才能到达楼顶。

每次你可以爬 1 或 2 个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢？

思路：

每次你可以爬 1 或 2 个台阶。看到这个就想到了动态规划。

想一下起始条件：一开始没有楼梯，1种方法，~~试一下n=0结果,expected 'n' to have value from 1 to 45 only~~如果只有一层n=1,此时结果也为1，所以两个起始条件n=0，ans=1；n=1;ans=1;

中间过程：

假设跳上n级台阶有 ans(n) 种跳法。在所有跳法中，最后一步只有两种情况：跳上 1 级或 2 级台阶。

当为 1 级台阶：剩 n−1 个台阶，此情况共有 ans(n-1) 种跳法。
当为 2 级台阶：剩 n−2 个台阶，此情况共有 ans(n-2) 种跳法。
即 ans(n)为以上两种情况之和，即 ans(n)= ans(n-1) +ans(n-2).

所以代码如下：

class Solution {
public:int climbStairs(int n) {vector<int>ans(n+1);ans[0]=ans[1]=1;for(int i=2;i<=n;i++){ans[i]=ans[i-1]+ans[i-2];}return ans[n];}
};

注意：

一开始我是按照下面的写法写的结果报错：

 vector<int>ans;ans[0]=ans[1]=1;

Line 1037: Char 34: runtime error: applying non-zero offset 4 to null pointer (stl_vector.h) SUMMARY: UndefinedBehaviorSanitizer: undefined-behavior /usr/bin/../lib/gcc/x86_64-linux-gnu/11/../../../../include/c++/11/bits/stl_vector.h:1046:34

这个问题就是。在使用 vector<int> ans; 声明向量后，你直接尝试访问 ans[0] 和 ans[1] 来给这两个位置赋值，这是不正确的。因为在声明向量后，它是空的，没有任何元素，所以不能直接通过下标访问元素。

为了解决这个问题，可以使用 push_back 函数向向量中添加元素，或者在声明向量时指定大小。

改正如下：

 vector<int>ans(n+1);ans[0]=ans[1]=1;

又over一道题

53. 最大子数组和

题目：

给你一个整数数组 nums ，请你找出一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。子数组是数组中的一个连续部分。

思考：

首先想到动态规划的方法，找转移方程，因为需要找连续子数组，如果用dp[i]表示i开头的话，不如表示结尾，这样dp[i]存储的就是连续的和，这样dp[i]=(dp[i-1]+nums[i],dp[i]);最后返回最大值.

class Solution {
public:int maxSubArray(vector<int>& nums) {int n=nums.size();vector<int> dp(n);dp[0]=nums[0];for(int i=1;i<n;i++){dp[i]=max(dp[i-1]+nums[i],nums[i]);}sort(dp.begin(), dp.end());return dp[n-1];}
};

改进：

反正都是返回最大值不如直接一个常量+max函数搞定。用dp的话开数组+排序消耗太大。

首先，我们定义一个变量 maxSum 用于存储全局最大子序和，另一个变量 currentSum 用于存储当前子序和，初始值都设为数组中的第一个元素。

接下来，我们遍历数组，对于每个元素，我们更新 currentSum 为 max(currentSum + nums[i], nums[i])，这代表着以当前元素结尾的子序列的最大和。然后，我们将 maxSum 更新为 max(maxSum, currentSum)，这样我们就能不断更新全局最大子序和。

class Solution {
public:int maxSubArray(vector<int>& nums) {int maxSum=nums[0];int currentSum= nums[0];for(int i=1;i<nums.size();i++){currentSum=max(nums[i],currentSum+nums[i]);maxSum=max(currentSum,maxSum);}return maxSum;}
};