房产网站建设方案论文,凡客诚品特色,做视频的素材怎么下载网站,wordpress加分类查找算法剑指 Offer 04. 二维数组中的查找剑指 Offer 11. 旋转数组的最小数字剑指 Offer 50. 第一个只出现一次的字符Python字典基础哈希表#xff08;python中是dict()#xff09;有序哈希表第一个中等#xff0c;后两个简单题。剑指 Offer 04. 二维数组中的查找
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查找算法剑指 Offer 04. 二维数组中的查找剑指 Offer 11. 旋转数组的最小数字剑指 Offer 50. 第一个只出现一次的字符Python字典基础哈希表python中是dict()有序哈希表第一个中等后两个简单题。剑指 Offer 04. 二维数组中的查找
题在一个 n * m 的二维数组中每一行都按照从左到右 非递减 的顺序排序每一列都按照从上到下 非递减 的顺序排序。请完成一个高效的函数输入这样的一个二维数组和一个整数判断数组中是否含有该整数。 现有矩阵 matrix 如下 [ [1, 4, 7, 11, 15], [2, 5, 8, 12, 19], [3, 6, 9, 16, 22], [10, 13, 14, 17, 24], [18, 21, 23, 26, 30] ] 给定 target 5返回 true。 给定 target 20返回 false。 这题看到有**暴力解法【时间复杂度O(MN)】**
有二分法【矩阵 matrix\textit{matrix}matrix 中每一行的元素都是升序排列的因此我们可以对每一行都使用一次二分查找判断 target\textit{target}target 是否在该行中从而判断 target\textit{target}target 是否出现】
最巧妙好懂的是下面这种以左下角数字作为标志最多查找MN次。**
class Solution:def findNumberIn2DArray(self, matrix: List[List[int]], target: int) - bool:i,jlen(matrix) - 1,0while i0 and jlen(matrix[0]):if matrix[i][j]target:i-1elif matrix[i][j]target:j1else: return Truereturn False 复杂度分析 时间复杂度 O(MN) 其中N和 M分别为矩阵行数和列数此算法最多循环 MN 次。 空间复杂度 O(1)O(1)O(1) : i, j 指针使用常数大小额外空间。 作者Krahets 链接https://leetcode.cn/problems/er-wei-shu-zu-zhong-de-cha-zhao-lcof/solutions/95306/mian-shi-ti-04-er-wei-shu-zu-zhong-de-cha-zhao-zuo/ 来源力扣LeetCode 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权非商业转载请注明出处。 剑指 Offer 11. 旋转数组的最小数字
把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾我们称之为数组的旋转。
给你一个可能存在 重复 元素值的数组 numbers 它原来是一个升序排列的数组并按上述情形进行了一次旋转。请返回旋转数组的最小元素。例如数组 [3,4,5,1,2] 为 [1,2,3,4,5] 的一次旋转该数组的最小值为 1。
注意数组 [a[0], a[1], a[2], …, a[n-1]] 旋转一次 的结果为数组 [a[n-1], a[0], a[1], a[2], …, a[n-2]] 。
思路 从后往前遍历找到第一个前一个数比自己大的这个数就是最小的。
class Solution:def minArray(self, numbers: List[int]) - int:ilen(numbers)-1while(i0):if numbers[i]numbers[i-1]:i-1else:return numbers[i]return numbers[0] 剑指 Offer 50. 第一个只出现一次的字符
在字符串 s 中找出第一个只出现一次的字符。如果没有返回一个单空格。 s 只包含小写字母。 复杂度分析 时间复杂度 O(N) N 为字符串 s 的长度需遍历 s 两轮使用 O(N)HashMap 查找操作的复杂度为 O(1) 空间复杂度 O(1) 由于题目指出 s 只包含小写字母因此最多有 26 个不同字符HashMap 存储需占用 O(26)O(1) 的额外空间。 作者Krahets 链接https://leetcode.cn/problems/di-yi-ge-zhi-chu-xian-yi-ci-de-zi-fu-lcof/solutions/159489/mian-shi-ti-50-di-yi-ge-zhi-chu-xian-yi-ci-de-zi-3/ 来源力扣LeetCode 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权非商业转载请注明出处。 Python字典基础
字典的每个键值 key:value 对用冒号 : 分割每个键值对之间用逗号 , 分割整个字典包括在花括号 {} 中 键一般是唯一且不可变【不能是数组】的如果重复最后的一个键值对会替换前面的值不需要唯一。 访问某健的值dict[key] 添加更新相同方法 删除操作
del tinydict[Name] # 删除键是Name的条目
tinydict.clear() # 清空字典所有条目
del tinydict # 删除字典哈希表python中是dict()
! Python 代码中的 not c in dic 整体为一个布尔值 c in dic 为判断字典中是否含有键 c 。
class Solution:def firstUniqChar(self, s: str) - str:dic {}for c in s:dic[c] not c in dicfor c in s:if dic[c]: return creturn 有序哈希表
在哈希表的基础上有序哈希表中的键值对是 按照插入顺序排序 的。基于此可通过遍历有序哈希表实现搜索首个 “数量为 1的字符”。
哈希表是 去重 的即哈希表中键值对数量 ≤\leq≤ 字符串 s 的长度。因此相比于方法一方法二减少了第二轮遍历的循环次数。当字符串很长重复字符很多时方法二则效率更高(第二次搜索dic次)。
class Solution:def firstUniqChar(self, s: str) - str:dic collections.OrderedDict()for c in s:dic[c] not c in dicfor k, v in dic.items():if v: return kreturn 作者Krahets 链接https://leetcode.cn/problems/di-yi-ge-zhi-chu-xian-yi-ci-de-zi-fu-lcof/solutions/159489/mian-shi-ti-50-di-yi-ge-zhi-chu-xian-yi-ci-de-zi-3/ 来源力扣LeetCode 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权非商业转载请注明出处。
