20240410

1.接雨水

方法一，动态规划，时间复杂度O（n^2），空间复杂度O（n）

public int trap(int[] height) {         int n=height.length;         if(n==0){             return 0;         }         int[] leftMax=new int[n];         leftMax[0]=height[0];         for(int i=1;i<n;++i){             leftMax[i]=Math.max(leftMax[i-1],height[i]);         }         int[] rightMax=new int[n];         rightMax[n-1]=height[n-1];         for(int i=n-2;i>=0;--i){             rightMax[i]=Math.max(rightMax[i+1],height[i]);         }         int ans=0;         for(int i=0;i<n;++i){             ans+=Math.min(leftMax[i],rightMax[i])-height[i];         }         return ans;     }

方法二、栈

时间复杂度O（n）,空间复杂度O（n）

public int trap(int[] height) {         int ans=0;         Deque<Integer> stack=new LinkedList<Integer>();         int n=height.length;         for(int i=0;i<n;++i){             while(!stack.isEmpty()&&height[i]>height[stack.peek()]){                 int top=stack.pop();                 if(stack.isEmpty()){                     break;                 }                 int left=stack.peek();                 int currWidth=i-left-1;                 int currHeight=Math.min(height[left],height[i])-height[top];                 ans+=currWidth*currHeight;             }             stack.push(i);         }         return ans;     }

方法三.双指针法
时间复杂度O（n）,空间复杂度O（1）

public int trap(int[] height) {         int ans=0;         int left=0,right=height.length-1;         int leftMax=0,rightMax=0;         while(left<right){             leftMax=Math.max(leftMax,height[left]);             rightMax=Math.max(rightMax,height[right]);             if(height[left]<height[right]){                 ans+=leftMax-height[left];                 ++left;             }else{                 ans+=rightMax-height[right];                 --right;             }         }         return ans;     }

20240411

滑动窗口

1.无重复字符的最长子串

public int lengthOfLongestSubstring(String s) {         Set<Character> occ=new HashSet<Character>();         int n=s.length();         int rk=-1,ans=0;         for(int i=0;i<n;i++){             if(i!=0){                 occ.remove(s.charAt(i-1));             }             while(rk+1<n&&!occ.contains(s.charAt(rk+1))){                 occ.add(s.charAt(rk+1));                 ++rk;             }             ans=Math.max(ans,rk-i+1);         }         return ans;     }

时间复杂度O（n），感觉有点累死字符串匹配算法

2.找到字符串中所有字母异味词

public List<Integer> findAnagrams(String s, String p) {         int sLen=s.length(),pLen=p.length();         if(sLen<pLen){             return new ArrayList<Integer>();         }         List<Integer> ans=new ArrayList<Integer>();         int[] sCount=new int[26];         int[] pCount=new int[26];         for(int i=0;i<pLen;++i){             ++sCount[s.charAt(i)-'a'];             ++pCount[p.charAt(i)-'a'];         }         if(int i=0;i<sLen-pLen;++i){             --sCount[s.charAt(i)-'a'];             ++sCount[s.charAt(i+pLen)-'a'];              if(Arrays.equals(sCount,pCount)){                 ans.add(i+1);             }         }         return ans;     }

int sLen=s.length();    
int pLen=p.length();      
if(sLen<pLen){    return ans;}//建立两个数组存放字符串中字母出现的词频，并以此作为标准比较     int [] scount=new int[26];     int [] pcount=new int[26];      //当滑动窗口的首位在s[0]处时 （相当于放置滑动窗口进入数组）     for(int i=0;i<pLen;i++){        ++scount[s.charAt(i)-'a'];//记录s中前pLen个字母的词频         ++pcount[p.charAt(i)-'a']; //记录要寻找的字符串中每个字母的词频(只用进行一次来确定)     }      //判断放置处是否有异位词     (在放置时只需判断一次)    if(Arrays.equals(scount,pcount)){          ans.add(0);     }         //开始让窗口进行滑动     for(int i=0;i<sLen-pLen;i++){ //i是滑动前的首位         --scount[s.charAt(i) -'a'];       //将滑动前首位的词频删去         ++scount[s.charAt(i+pLen) -'a'];  //增加滑动后最后一位的词频（以此达到滑动的效果）         //判断滑动后处，是否有异位词         if(Arrays.equals(scount,pcount)){ans.add(i+1);         }     }    return ans;}

560.和为K的子数组

前缀和+哈希表优化

public int subarraySum(int[] nums, int k) {int count=0,pre=0;HashMap<Integer,Integer> mp=new HashMap<>();   mp.put(0,1);      for(int i=0;i<nums.length;i++){pre+=nums[i];             if(mp.containsKey(pre-k)){                 count+=mp.get(pre-k);}             mp.put(pre,mp.getOrDefault(pre,0)+1);         }        return count;  }

20240412

239.滑动窗口最大值

https://leetcode.cn/problems/sliding-window-maximum/description/?envType=study-plan-v2&envId=top-100-liked

1.优先队列

public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {         int n=nums.length;         PriorityQueue<int[]> pq = new PriorityQueue<int[]>(new Comparator<int[]>() {              public int compare(int[] pair1, int[] pair2) {                  return pair1[0] != pair2[0] ? pair2[0] - pair1[0] : pair2[1] - pair1[1];                          }          });          for(int i=0;i<k;++i){             pq.offer(new int[]{nums[i],i});         }         int[] ans=new int[n-k+1];         ans[0]=pq.peek()[0];         for(int i=k;i<n;++i){             pq.offer(new int[]{nums[i],i});             while(pq.peek()[1]<=i-k){                 pq.poll();             }             ans[i-k+1]=pq.peek()[0];         }         return ans;     }

2.单调队列

class MyQueue{     Deque<Integer> deque=new LinkedList<Integer>();     void poll(int val){         if(!deque.isEmpty()&&val==deque.peek()){             deque.poll();         }     }     void add(int val){         while(!deque.isEmpty()&&val>deque.getLast()){             deque.removeLast();         }         deque.add(val);     }     int peek(){         return deque.peek();     } } public class TwoNum {     public int[] maxSlidingWindow(int[] nums,int k){         if(nums.length==1){             return nums;         }         int len= nums.length-k+1;         int[] res=new int[len];         int num=0;         MyQueue myQueue=new MyQueue();         for(int i=0;i<k;i++){             myQueue.add(nums[i]);         }         res[num++]= myQueue.peek();         for(int i=k;i<nums.length;i++){             myQueue.poll(nums[i-k]);             myQueue.add(nums[i]);             res[num++]=myQueue.peek();         }         return res;      } }