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大厂算法与数据结构刷题(一)

大厂算法与数据结构刷题(一)

题目1

给定一个有序数组arr,代表坐落在X轴上的点
给定一个正数K,代表绳子的长度.
返回绳子最多压中几个点?
即使绳子边缘处盖住点也算盖住

大厂算法与数据结构刷题(一)插图
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解法思路:

滑动窗口LR

找到单调性

大厂算法与数据结构刷题(一)插图1
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大厂算法与数据结构刷题(一)插图2
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大厂算法与数据结构刷题(一)插图3
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大厂算法与数据结构刷题(一)插图4
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public class Code01_CordCoverMaxPoint {

    //贪心,右侧压中一个,2分查找左侧 时间复杂度O(N*logN)
    public static int maxPoint1(int[] arr, int L) {
        int res = 1;
        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
            int nearest = nearestIndex(arr, i, arr[i] - L);
            res = Math.max(res, i - nearest + 1);
        }
        return res;
    }

    public static int nearestIndex(int[] arr, int R, int value) {
        int L = 0;
        int index = R;
        while (L <= R) {
            int mid = L + ((R - L) >> 1);
            if (arr[mid] >= value) {
                index = mid;
                R = mid - 1;
            } else {
                L = mid + 1;
            }
        }
        return index;
    }

    //单调性解法 left right 一次计算往右 事件复杂度O(n)
    public static int maxPoint2(int[] arr, int L) {
        int left = 0;
        int right = 0;
        int N = arr.length;
        int max = 0;
        while (left < N) {
            while (right < N && arr[right] - arr[left] <= L) {
                right++;
            }
            max = Math.max(max, right - (left++));
        }
        return max;
    }

    // for test
    public static int test(int[] arr, int L) {
        int max = 0;
        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
            int pre = i - 1;
            while (pre >= 0 && arr[i] - arr[pre] <= L) {
                pre--;
            }
            max = Math.max(max, i - pre);
        }
        return max;
    }

    // for test
    public static int[] generateArray(int len, int max) {
        int[] ans = new int[(int) (Math.random() * len) + 1];
        for (int i = 0; i < ans.length; i++) {
            ans[i] = (int) (Math.random() * max);
        }
        Arrays.sort(ans);
        return ans;
    }

    public static void main(String[] args) {
        int len = 100;
        int max = 1000;
        int testTime = 100000;
        System.out.println("测试开始");
        for (int i = 0; i < testTime; i++) {
            int L = (int) (Math.random() * max);
            int[] arr = generateArray(len, max);
            int ans1 = maxPoint1(arr, L);
            int ans2 = maxPoint2(arr, L);
            int ans3 = test(arr, L);
            if (ans1 != ans2 || ans2 != ans3) {
                System.out.println("oops!");
                break;
            }
        }

    }

}

题目2

给定一个文件目录的路径, 写一个函数统计这个目录下所有的文件数量并返回 ,隐藏文件也算,但是文件夹不算。

思路

树的宽度优先遍历,使用队列辅助

根文件夹放入队列,然后队列不为空,从队列弹出。

弹出的文件夹的下层,获取文件类型,是文件的的count++ 如果是文件夹类型,入队。

public class CountFiles {

   // 注意这个函数也会统计隐藏文件
   public static int getFileNumber(String folderPath) {
      File root = new File(folderPath);
      if (!root.isDirectory() && !root.isFile()) {
         return 0;
      }
      if (root.isFile()) {
         return 1;
      }
      Stack<File> stack = new Stack<>();
      stack.add(root);
      int files = 0;
      while (!stack.isEmpty()) {
         File folder = stack.pop();
         for (File next : folder.listFiles()) {
            if (next.isFile()) {
               files++;
            }
            if (next.isDirectory()) {
               stack.push(next);
            }
         }
      }
      return files;
   }

}

题目3

给定一个非负整数num,如何不用循环语句,返回>=num,并且离num最近的,2的某次方

public class Code03_Near2Power {

   // 已知n是正数
   // 返回大于等于,且最接近n的,2的某次方的值
   public static final int tableSizeFor(int n) {
      n--;
      n |= n >>> 1;
      n |= n >>> 2;
      n |= n >>> 4;
      n |= n >>> 8;
      n |= n >>> 16;
      return (n < 0) ? 1 : n + 1;
   }

   public static void main(String[] args) {
      int cap = 120;
      System.out.println(tableSizeFor(cap));
   }

}

题目4

一个数组中只有两种字符'G'和'B',可以让所有的G都放在左侧,所有的B都放在右侧 或者可以让所有的G都放在右侧,所有的B都放在左侧

但是只能在相邻字符之间进行交换操作,返回至少需要交换几次

public class Code04_MinSwapStep {

   // 一个数组中只有两种字符'G'和'B',
   // 可以让所有的G都放在左侧,所有的B都放在右侧
    // 或者可以让所有的G都放在右侧,所有的B都放在左侧
   // 但是只能在相邻字符之间进行交换操作,请问请问至少需要交换几次,
   public static int minSteps1(String s) {
      if (s == null || s.equals("")) {
         return 0;
      }
      char[] str = s.toCharArray();
      int step1 = 0;
      int gi = 0;
      for (int i = 0; i < str.length; i++) {
         if (str[i] == 'G') {
            step1 += i - (gi++);
         }
      }
      int step2 = 0;
      int bi = 0;
      for (int i = 0; i < str.length; i++) {
         if (str[i] == 'B') {
            step2 += i - (bi++);
         }
      }
      return Math.min(step1, step2);
   }

   // 可以让G在左,或者在右
   public static int minSteps2(String s) {
      if (s == null || s.equals("")) {
         return 0;
      }
      char[] str = s.toCharArray();
      int step1 = 0;
      int step2 = 0;
      int gi = 0;
      int bi = 0;
      for (int i = 0; i < str.length; i++) {
         if (str[i] == 'G') { // 当前的G,去左边   方案1
            step1 += i - (gi++);
         } else {// 当前的B,去左边   方案2
            step2 += i - (bi++);
         }
      }
      return Math.min(step1, step2);
   }
}

题目5

给定一个二维数组matrix,你可以从任何位置出发,走向. 上下左右四个方向

返回能走出来的最长的递增链长度

public class Code05_LongestIncreasingPath {

   public static int longestIncreasingPath1(int[][] matrix) {
      int ans = 0;
      int N = matrix.length;
      int M = matrix[0].length;
      for (int i = 0; i < N; i++) {
         for (int j = 0; j < M; j++) {
            ans = Math.max(ans, process1(matrix, i, j));
         }
      }
      return ans;
   }

   // 从m[i][j]开始走,走出来的最长递增链,返回!
   public static int process1(int[][] m, int i, int j) {
      int up = i > 0 && m[i][j] < m[i - 1][j] ? process1(m, i - 1, j) : 0;
      int down = i < (m.length - 1) && m[i][j] < m[i + 1][j] ? process1(m, i + 1, j) : 0;
      int left = j > 0 && m[i][j] < m[i][j - 1] ? process1(m, i, j - 1) : 0;
      int right = j < (m[0].length - 1) && m[i][j] < m[i][j + 1] ? process1(m, i, j + 1) : 0;
      return Math.max(Math.max(up, down), Math.max(left, right)) + 1;
   }

   public static int longestIncreasingPath2(int[][] matrix) {
      int ans = 0;
      int N = matrix.length;
      int M = matrix[0].length;
      int[][] dp = new int[N][M];
      for (int i = 0; i < N; i++) {
         for (int j = 0; j < M; j++) {
            ans = Math.max(ans, process2(matrix, i, j, dp));
         }
      }
      return ans;
   }

   // 从m[i][j]开始走,走出来的最长递增链,返回!
   public static int process2(int[][] m, int i, int j, int[][] dp) {
      if (dp[i][j] != 0) {
         return dp[i][j];
      }
      // (i,j)不越界
      int up = i > 0 && m[i][j] < m[i - 1][j] ? process2(m, i - 1, j, dp) : 0;
      int down = i < (m.length - 1) && m[i][j] < m[i + 1][j] ? process2(m, i + 1, j, dp) : 0;
      int left = j > 0 && m[i][j] < m[i][j - 1] ? process2(m, i, j - 1, dp) : 0;
      int right = j < (m[0].length - 1) && m[i][j] < m[i][j + 1] ? process2(m, i, j + 1, dp) : 0;
      int ans = Math.max(Math.max(up, down), Math.max(left, right)) + 1;
      dp[i][j] = ans;
      return ans;
   }

}

题目6

给定两个非负数组x和hp,长度都是N,再给定一个正数range
x有序 x[]表示i1号怪兽在x轴上的位置; hp[i]表示i号怪兽的血量
range表示法师如果站在x位置,用AOE技能打到的范围是:
[x-range,x+range],被打到的每只怪兽损失1点血量
返回要把所有怪兽血量清空,至少需要释放多少次AOE技能?

// 贪心策略:永远让最左边缘以最优的方式(AOE尽可能往右扩,最让最左边缘盖住目前怪的最左)变成0,也就是选择:
// 一定能覆盖到最左边缘, 但是尽量靠右的中心点
// 等到最左边缘变成0之后,再去找下一个最左边缘...
public static int minAoe2(int[] x, int[] hp, int range) {
   int N = x.length;
   int ans = 0;
   for (int i = 0; i < N; i++) {
      if (hp[i] > 0) {
         int triggerPost = i;
         while (triggerPost < N && x[triggerPost] - x[i] <= range) {
            triggerPost++;
         }
         ans += hp[i];
         aoe(x, hp, i, triggerPost - 1, range);
      }
   }
   return ans;
}

public static void aoe(int[] x, int[] hp, int L, int trigger, int range) {
   int N = x.length;
   int RPost = trigger;
   while (RPost < N && x[RPost] - x[trigger] <= range) {
      RPost++;
   }
   int minus = hp[L];
   for (int i = L; i < RPost; i++) {
      hp[i] = Math.max(0, hp[i] - minus);
   }
}

题目7

给定一个数组arr,你可以在每个数字之前决定+或者- 但是必须所有数字都参与
再给定一个数target,请问最后算出target的方法数是多少?

  • 暴力递归
public static int findTargetSumWays1(int[] arr, int s) {
   return process1(arr, 0, s);
}

// 可以自由使用arr[index....]所有的数字!
// 搞出rest这个数,方法数是多少?返回
public static int process1(int[] arr, int index, int rest) {
   if (index == arr.length) { // 没数了!
      return rest == 0 ? 1 : 0;
   }
   // 还有数!arr[index] arr[index+1 ... ]
   return process1(arr, index + 1, rest - arr[index]) + process1(arr, index + 1, rest + arr[index]);
}
  • 暴力递归改动态规划 记忆化搜索
public static int findTargetSumWays2(int[] arr, int s) {
   return process2(arr, 0, s, new HashMap<>());
}

public static int process2(int[] arr, int index, int rest, HashMap<Integer, HashMap<Integer, Integer>> dp) {
   if (dp.containsKey(index) && dp.get(index).containsKey(rest)) {
      return dp.get(index).get(rest);
   }
   // 否则,没命中!
   int ans = 0;
   if (index == arr.length) {
      ans = rest == 0 ? 1 : 0;
   } else {
      ans = process2(arr, index + 1, rest - arr[index], dp) + process2(arr, index + 1, rest + arr[index], dp);
   }
   if (!dp.containsKey(index)) {
      dp.put(index, new HashMap<>());
   }
   dp.get(index).put(rest, ans);
   return ans;
}
// 优化点一 :
// 你可以认为arr中都是非负数
// 因为即便是arr中有负数,比如[3,-4,2]
// 因为你能在每个数前面用+或者-号
// 所以[3,-4,2]其实和[3,4,2]达成一样的效果
// 那么我们就全把arr变成非负数,不会影响结果的
// 优化点二 :
// 如果arr都是非负数,并且所有数的累加和是sum
// 那么如果target<sum,很明显没有任何方法可以达到target,可以直接返回0
// 优化点三 :
// 因为题目要求一定要使用所有数字去拼target,
// 所以不管这些数字怎么用+和-折腾,最终的结果都一定不会改变奇偶性
// 所以,如果所有数的累加和是sum,
// 并且与target的奇偶性不一样,没有任何方法可以达到target,可以直接返回0
// 优化点四 :
// 比如说给定一个数组, arr = [1, 2, 3, 4, 5] 并且 target = 3
// 其中一个方案是 : +1 -2 +3 -4 +5 = 3
// 该方案中取了正的集合为P = {1,3,5}
// 该方案中取了负的集合为N = {2,4}
// 所以任何一种方案,都一定有 sum(P) - sum(N) = target
// 现在我们来处理一下这个等式,把左右两边都加上sum(P) + sum(N),那么就会变成如下:
// sum(P) - sum(N) + sum(P) + sum(N) = target + sum(P) + sum(N)
// 2 * sum(P) = target + 数组所有数的累加和
// sum(P) = (target + 数组所有数的累加和) / 2
// 也就是说,任何一个集合,只要累加和是(target + 数组所有数的累加和) / 2
// 那么就一定对应一种target的方式
// 也就是说,比如非负数组arr,target = 7, 而所有数累加和是11
// 求使用所有数字的情况下,多少方法最后形成7?
// 其实就是求有多少个子集的累加和是9 -> (7 + 11) / 2
// 优化点五 :
// 二维动态规划的空间压缩技巧
public static int findTargetSumWays3(int[] arr, int target) {
   int sum = 0;
   for (int n : arr) {
      sum += n;
   }
   return sum < target || ((target & 1) ^ (sum & 1)) != 0 ? 0 : subset(arr, (target + sum) >> 1);
}

public static int subset(int[] nums, int s) {
   int[] dp = new int[s + 1];
   dp[0] = 1;
   for (int n : nums) {
      for (int i = s; i >= n; i--) {
         dp[i] += dp[i - n];
      }
   }
   return dp[s];
}
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