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labuladong刷题笔记V1.31:算法精华与数据结构详解
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更新于2024-06-30
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"labuladong的刷题笔记V1.31"是一份全面的IT学习资料,专注于数据结构和算法的讲解与练习。该笔记涵盖了多个章节,从基础数据结构如数组、链表、滑动窗口、前缀和、差分数组,到更进阶的数据结构如二叉树、队列/栈算法,以及数据结构设计和分析,如LRU/LFU缓存机制、二叉堆等。具体内容包括: 1. 基础数据结构: - 数组双指针技巧用于处理数组相关问题,如查找元素位置和删除重复项。 - 二分搜索算法是快速定位元素的有效方法,如查找元素在排序数组中的位置。 - 滑动窗口用于解决字符串和数组的动态区间查询问题。 - 链表部分涉及到单链表和双向链表的操作,如两数相加、删除链表节点、合并链表等,以及特殊的环形链表问题。 2. 进阶数据结构: - 二叉树的遍历方法如中序、层序、锯齿形层序遍历,以及构建二叉树的问题。 - 二叉堆的应用,如求解最大或最小元素、数据流中的中位数等。 - 数据结构设计部分,如LRU(最近最少使用)和LFU(最少使用)缓存策略,以及扁平化嵌套列表和O(1)操作的随机元素数据结构。 3. 算法应用题: - 包括解决实际问题的题目,如电话号码字组合、数独、组合总和、全排列、N皇后、叉树等,这些都是对基本数据结构和算法理论的实战演练。 通过这份刷题笔记,学习者可以系统地掌握数据结构和算法的核心概念,并通过大量的实践题目的解答来提升编程技能。无论是对于初学者还是有一定经验的开发者,都可以在解决问题的过程中不断巩固和深化理解。在线网站提供的资源套件使得学习更加便捷,方便随时查阅和练习。
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//
搜
索
左
侧
边
界
的
⼆
分
算
法
int left_bound(int[] nums, int target) {
if (nums.length == 0) return -1;
int left = 0;
int right = nums.length; //
注
意
while (left < right) { //
注
意
int mid = left + (right - left) / 2;
if (nums[mid] == target) {
right = mid;
} else if (nums[mid] < target) {
left = mid + 1;
} else if (nums[mid] > target) {
right = mid; //
注
意
}
}
return left;
}
}
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354.
俄
罗
斯
套娃
信
封
问题
Stars 100k
知
乎
@labuladong
公
众
号
@labuladong
B
站
@labuladong
标
签
:
动
态
规
划
,⼀
维
动
态
规
划
,
⼆
分
搜
索
给
你
⼀个
⼆
维
整数数
组
envelopes
,
其
中
envelopes[i] = [wi, hi]
,
表
示第
i
个
信
封
的
宽
度
和
⾼
度
。
当
另
⼀个
信
封
的
宽
度
和
⾼
度
都
⽐
这
个
信
封
⼤
的
时
候
,
这
个
信
封就
可
以
放
进
另
⼀个
信
封
⾥
,
如
同
俄
罗
斯
套娃
⼀
样
。
请计
算
最
多
能
有
多
少
个
信
封
能
组
成
⼀
组
“
俄
罗
斯
套娃
”
信
封
(
即可
以
把
⼀个
信
封
放
到
另
⼀个
信
封
⾥
⾯
)
。
注
意
:不
允
许
旋
转
信
封
。
示
例
1
:
输
⼊
:
envelopes = [[5,4],[6,4],[6,7],[2,3]]
输
出
:
3
解
释
:
最
多
信
封
的
个
数
为
3,
组
合
为
:
[2,3] => [5,4] => [6,7]
。
基
本
思
路
PS
:
这道
题
在
《
算
法
⼩
抄
》
的
第
104
⻚
。
300.
最
⻓
递
增
⼦
序
列
在
⼀
维
数
组
⾥
⾯
求
元
素
的
最
⻓
递
增
⼦
序
列
,
本
题
相
当
于
在
⼆
维
平
⾯
⾥
⾯
求
最
⻓
递
增
⼦
序
列
。
假
设
信
封
是
由
(w, h)
这
样
的
⼆
维
数
对
形式
表
示
的
,
思
路
如
下:
先
对宽
度
w
进
⾏
升
序
排
序
,
如
果
遇
到
w
相
同
的
情
况
,
则
按
照
⾼
度
h
降
序
排
序
。
之
后
把所
有
的
h
作为
⼀个
数
组
,
在
这
个
数
组
上
计
算
LIS
的
⻓
度
就
是
答
案
。
画
个
图
理
解
⼀下,
先
对
这
些
数
对
进
⾏
排
序
:
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class Solution {
public int maxEnvelopes(int[][] envelopes) {
int n = envelopes.length;
//
按
宽
度
升
序
排
列
,
如
果
宽
度
⼀
样
,
则
按
⾼
度
降
序
排
列
Arrays.sort(envelopes, new Comparator<int[]>()
{
public int compare(int[] a, int[] b) {
return a[0] == b[0] ?
b[1] - a[1] : a[0] - b[0];
}
});
//
对
⾼
度
数
组
寻
找
LIS
int[] height = new int[n];
for (int i = 0; i < n; i++)
height[i] = envelopes[i][1];
return lengthOfLIS(height);
}
/*
返
回
nums
中
LIS
的
⻓
度
*/
public int lengthOfLIS(int[] nums) {
int piles = 0, n = nums.length;
int[] top = new int[n];
for (int i = 0; i < n; i++) {
//
要
处
理
的
扑
克
牌
int poker = nums[i];
int left = 0, right = piles;
//
⼆
分
查
找
插
⼊
位
置
while (left < right) {
int mid = (left + right) / 2;
if (top[mid] >= poker)
right = mid;
else
left = mid + 1;
}
if (left == piles) piles++;
//
把
这
张
牌
放
到
牌
堆
顶
top[left] = poker;
}
//
牌
堆
数
就
是
LIS
⻓
度
return piles;
}
}
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