LeetCode刷题日记1-CFANZ编程社区

前言

以下内容的标题格式为“PXXX.XXX”，PXXX表示题目序号，大家可以自行前往力扣官网查看，题号后面的就是题目
本笔记旨在记录更加便利的算法设计，优化结构安排，同时汲取大佬们的顶级思想，提供巧妙的解题步骤

P1.两数之和

别暴力！！！用时很大

假设目前有数组[2,7,8]，求target=9

我们根据题目要求得知num[i]+num[j]=target，把他进一步变形为target-num[i]=num[j]
为避免双重遍历我们导入一个key和value都是integar类型的映射
映射中存储的key为数值，而value存储的是下标，因为我们需要对数值之差进行比对才可以得出结果，故我们比对的是key
每次遍历都检测是否存在target-num[i]的数，如果没有将把当前值塞入映射里面
当我们遍历到第二个元素，即num[2]==7时，此时target-num[2]=9-7=2，因为我们映射中已经存储了数组的第一个元素num[1]==2,此时我们containsKey就可以找到该映射元素和当前元素相匹配，然后我们再输出数值和下标即可

public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
        Map<Integer, Integer> hashtable = new HashMap<Integer, Integer>();
        for (int i = 0; i < nums.length; ++i) {
            if (hashtable.containsKey(target - nums[i])) {
                return new int[]{hashtable.get(target - nums[i]), i};
            }
            hashtable.put(nums[i], i);
        }
        return new int[0];
    }

P14.最长公共前缀

我们直接使用分治算法求解，下面解析分治算法的主要实现原理

将给定字符串数组从中间切开分成两部分（不用在意数组元素奇数个还是偶数个），然后对左右两边的数组分别执行取相同字符串前缀的操作
因为我们使用了递归，那么函数会一直切分直到最小单位（数组左右各一个字符串），然后对该最小单位执行commonPrefix
最小单位找到了相同前缀后反馈给上一级，上一级又重复执行此过程，自底向上直到最顶层比较完毕

    // 分治处理连续字符串问题
    public String longestCommonPrefix(String[] strs) {

        if (strs == null || strs.length == 0) {
            return ""; // 判断字符串不存在或者长度为0时直接返回空字符串
        } else {
            return longestCommonPrefix(strs, 0, strs.length - 1);
        }
    }

    // 分治算法主体
    public String longestCommonPrefix(String[] strs, int start, int end) {
        if (start == end) return strs[start];
        else {
            // 分治主体，不断分割自己，直到最小单位后执行取前缀操作，然后自底向上不断迭代
            int mid = (end - start) / 2 + start;
            String lcpLeft = longestCommonPrefix(strs, start, mid);
            String lcpRight = longestCommonPrefix(strs, mid + 1, end);
            return commonPrefix(lcpLeft, lcpRight);
        }
    }

    // 取字符串相同前缀方法
    public String commonPrefix(String lcpLeft, String lcpRight) {
        int minLenght = Math.min(lcpLeft.length(), lcpRight.length());
        for (int i = 0; i < minLenght; i++) {
            if (lcpLeft.charAt(i) != lcpRight.charAt(i)) {
                return lcpLeft.substring(0, i);
            }
        }
        return lcpLeft.substring(0, minLenght);
    }

TE.对称结构处理专题

力扣 P1614括号最大深度 | 简单
题目：https://leetcode-cn.com/problems/maximum-nesting-depth-of-the-parentheses/

通过题设不难发现，我们只有 一种类型的对称结构 需要判断，也就是"(“和”)"，此时我们就不需要使用复杂的栈！我们可以仅通过一个变量数值的增减实现类似栈的效果

以下代码实现的功能

maxD记录当前深度，nowMax记录最大深度
一次遍历字符串中的每个字符，判断是否为"(“或”)"
一旦遇见左括号，不用想直接maxD++，深度加一即可
但遇见了右括号，就需要maxD–，视为一次类似出栈的操作（因为上次遇见"("时+1，此刻的-1含义不言而喻）
但需要注意，maxD–前，还需要判断目前的最大深度和已经存储好的上次的最大深度比较，取较大值！

    public int maxDepth(String s) {
        int maxD=0,nowMax=0;
        for(Character c:s.toCharArray()){
            if(c=='(') maxD++;
            else if(c==')'){
                nowMax=Math.max(nowMax,maxD);
                maxD--;
            }
        }
        return nowMax;
    }