LeetCode数组问题解法:561, 1351, 1010, 1018

0 下载量 198 浏览量 更新于2024-08-30 收藏 56KB PDF 举报
"这是一个关于LeetCode数组问题的集合,包括561、1351、1010和1018四个题目。这些题目涉及到数组操作、排序以及矩阵处理等算法知识。" 561. Array Partition I 此题要求在给定的2n个整数中,将它们分成n对,使得所有对中较小值之和最大。例如,输入数组[1, 4, 3, 2]时,最佳配对是(1, 2)和(3, 4),因为最小值之和为min(1, 2) + min(3, 4) = 4。解决方案是先对数组进行排序,然后取每个偶数索引处的元素,它们会与前一个偶数索引处的元素配对,以保证每次选择的都是当前未匹配元素中的最小值。因此,对于给定的排序数组,最小值之和就是数组中前n个元素的和。 1351. Count Negative Numbers in a Sorted Matrix 此题要求计算一个m * n的矩阵中负数的数量,这个矩阵按行非递增、按列非递增排序。例如,输入矩阵[[4,3,2,-1],[3,2,1,-1],[1,1,-1,-2],[-1,-1,-2,-3]]时,负数的总数为8。解决这个问题的关键在于矩阵的排序特性,可以采用双指针法,分别从第一行的最后一个元素和最后一行的第一个元素开始,根据比较结果移动指针来确定负数数量。 Solutions: 在LeetCode中,通常会用C++或Java编写解题代码。例如,561题的解题代码会创建一个`Solution`类,并实现一个名为`arrayPairSum`的方法,该方法接受一个整数向量`nums`,通过排序和遍历来计算最大和。1351题的解题代码也会有一个类似的`Solution`类,包含一个方法如`countNegativeNumbers`,它会利用双指针策略来统计矩阵中的负数。 性能: 在考虑算法性能时,561题的解决方案的时间复杂度是O(n log n),主要花费在排序上;空间复杂度是O(1),因为我们只需要常数级别的额外空间。而1351题的解决方案,如果使用双指针法,时间复杂度是O(m * n),空间复杂度也是O(1),其中m和n分别是矩阵的行数和列数。 总结: 这些LeetCode问题考察了数组操作、排序算法以及二维数据结构的处理技巧。561题强调了如何优化配对以最大化和,而1351题则需要利用矩阵的特殊排列来有效地寻找负数。在解决这类问题时,理解数据结构和算法的效率是至关重要的,这有助于设计出高效且简洁的解决方案。