【基础算法】数组相关题目

系列综述:
💞目的:本系列是个人整理为了秋招算法的,整理期间苛求每个知识点,平衡理解简易度与深入程度。
🥰来源:材料主要源于代码随想录进行的,每个算法代码参考leetcode高赞回答和其他平台热门博客,其中也可能含有一些的个人思考。
🤭结语:如果有帮到你的地方,就点个赞关注一下呗,谢谢🎈🎄🌷!!!
🌈数据结构基础知识总结篇


文章目录

    • 二分查找
      • 基本二分法
      • 搜索插入位置
      • 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置
    • 快慢指针
      • 移除元素
      • 有序数组的平方
    • 滑动窗口
      • 移除元素
    • 参考博客


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二分查找

基本二分法

  1. 二分法前提(有序无重复的数组
    • 数组有序:一次比较即可确定需要查找的那一半,效率高的关键
    • 数组中无重复元素:一旦有重复元素,使用二分查找法返回的元素下标可能不是唯一
    • 查找对象为数组:数组可以进随机存取
  2. 边界处理方式
    • 左闭右闭 [left, right]:基本算法,可以定位后再寻找相同元素区域的左右边界
    • 左闭右开 [left, right):可以在存在相同元素时,定位到相同元素区域的 左右边界
  3. leetcode题目:704. 二分查找
    在这里插入图片描述
    // *****************前闭后闭的基本二分查找,可以代替下一种*******************
    int search(vector<int>& nums, int target) {
    // 0. 健壮性检查
        if(nums.size() <= 0) return -1;
    // 1. 定义边界指针(指向遍历数组区域的边界位置)
        int left = 0;
        int right = nums.size() - 1; // 定义target在左闭右闭的区间里
    // 2. 基本算法步骤的循环    
        while (left <= right) { // 前闭后闭用<=
        	// - 定义
            int mid = left + ((right - left)>>2);// 防止溢出 等同于(left + right)/2
            // 目标值在左区间
            if (target < nums[mid]) {
                right = mid - 1; 
            // 目标值在右区间
            } else if (target > nums[mid]) {
                left = mid + 1; 
            // 找到目标值,即相等时
            } else {
                return mid; // 数组中找到目标值,直接返回下标
            }
        }
    // 3. 添加进行左右边界的定位操作
    	// ...
        return -1;// 未找到目标值
    }
    
    • mid = L + ((R - L)>>1)
      • 防溢出:如果L 和 R太大,直接相加就有溢出的可能
      • 移位:等价于除法算法,但是效率高
    • 使用前闭后闭的二分区域查找,可以在查找target位置后再进行相同元素相连区域的定位操作。

搜索插入位置

  1. 该题与二分查找类似,但是最后返回的是插入的位置,所以没找到时应该返回的是最后比较的位置的后一个
  2. leetcode题目:35. 搜索插入位置
    在这里插入图片描述
    class Solution {
    public:
        int searchInsert(vector<int>& nums, int target) {
            int left = 0;
            int right = nums.size()-1;
            while (left <= right){
                int mid = left + ((right-left) >> 2);
                if(target < nums[mid]){
                    right = mid - 1;
                }else if(target > nums[mid]){
                    left = mid + 1;
                }else{
                    return mid;
                }
            }
            return left;// left为相等值未找到时应插入的位置
        }
    };
    

在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置

  1. 该题与二分查找类似,但是最后应该对于相邻相同元素的起始和末尾进行遍历判断
  2. leetcode题目:35. 搜索插入位置
    在这里插入图片描述
    vector<int> searchRange(vector<int>& nums, int target) {
        vector<int> res(2,-1);// 初始化两个值为-1的元素
        if(nums.size() <= 0) return res; 
        // 基本二分法
        int left = 0;
        int right = nums.size()-1;
        int mid;
        while(left <= right){
            mid = left + ((right -left) >> 2);
            if(target < nums[mid]){
                right = mid - 1;
            }else if(target > nums[mid]){
                left = mid + 1;
            }else{
                break;// 保留mid
            }
        }
       	// 寻找相似相邻区间的左右边界
        int l = mid;
        int r = mid;
        if(nums[mid] != target){
            return res;
        }else{
            while (l > 0){
                if(nums[l] == nums[l-1]){
                    l--;
                }else
                    break;
            }
            while (r < nums.size()-1){
                if(nums[r] == nums[r+1]){
                    r++;
                }else
                    break;
            }
        }
        cout << res[0]<< endl;
        res[0]=l;
        res[1]=r;
        return res;
    
    }
    

快慢指针

移除元素

  1. 快慢指针
    • 快指针fast用于条件判断
    • 慢指针slow用于位置保存
  2. leetcode题目:27. 移除元素

    给你一个数组 nums 和一个值 val,你需要 原地 移除所有数值等于 val 的元素,并返回移除后数组的新长度。
    不要使用额外的数组空间,你必须仅使用 O(1) 额外空间并原地修改输入数组。
    元素的顺序可以改变。你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。
    示例 1: 给定 nums = [3,2,2,3], val = 3, 函数应该返回新的长度 2, 并且 nums 中的前两个元素均为 2。 你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。
    示例 2: 给定 nums = [0,1,2,2,3,0,4,2], val = 2, 函数应该返回新的长度 5, 并且 nums 中的前五个元素为 0, 1, 3, 0, 你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。

    int removeElement(vector<int>& nums, int val) {
    	// 快慢指针
        int slow = 0;
        int fast = slow;
        
        while(fast < nums.size()){
            if(nums[fast] == val){
            // 如果元素值为val,快指针选择下一个
                ++fast;
            }else{
            // 如果找到非val元素,将该元素赋值给nums[slow]
                nums[slow] = nums[fast];
                ++slow;
                ++fast;
            }
        }
        return slow;
    }
    

有序数组的平方

  1. 循环不变量(循环中的变量的逻辑)
    • 初始化: 迭代前,循环不变量为真
    • 保持: 迭代中,前后状态的转移仍然能保证循环不变量为真
    • 终止: 迭代后,循环不变量可以提供有用结果
  2. 逆向思维,充分利用不变的逻辑进行程序的简化。如下题中的从后向前和从两边向中间的遍历方式。
  3. leetcode题目:977. 有序数组的平方
    在这里插入图片描述
    vector<int> sortedSquares(vector<int>& nums) {
        // 用双指针指向两端,从两端向中间进行逼近
        int left = 0;
        int right = nums.size()-1;
        // 从后向前将每次比较较大的填入新的数组中
        vector<int> res(nums);
        int index = right;
    
        while (left <= right) {
            if (nums[left] * nums[left] > nums[right] * nums[right]) {
                res[index--] = nums[left] * nums[left];
                ++left;
            } else {
                res[index--] = nums[right] * nums[right];
                --right;
            }
        }
    
        return res;
    }
    
    

滑动窗口

移除元素

  1. 滑动窗口:不断的调节子序列的起始位置和终止位置,从而得出我们要想的结果

  2. 滑动窗口基本框架

    void slidwindow(vector<int> nums)
    {
    	// 1. 窗口区间为[left, right)
        int left = 0;
        int right = 0;
        // 2. 直到到达窗口右边界
        while(right < nums.size())
        {
        	// - 扩大右边界并更新窗口状态
            ...
            right++;
            // - 窗口到达什么状态需要收缩
            while(需要收缩)
            {
            // - 缩小左边界并更新窗口状态
                ...
                left++;
            }
        }
    }
    
  3. leetcode题目:209. 长度最小的子数组
    在这里插入图片描述

    int minSubArrayLen(int target, vector<int>& nums) {
        int left = 0;
        int right = 0; 
        int res = INT_MAX;
        int len = 0;
        int windows_sum = 0;
        while(right < nums.size())//窗口区间为[left, right)
        {
            windows_sum += nums[right];//更新窗口状态
            right++;
            while(windows_sum >= target)//收缩窗口
            {
                len = right - left;
                res = min(res, len);
                windows_sum -= nums[left];//更新窗口状态
                left++;
            }
        }
        return res == INT_MAX? 0:res;
    }
    


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参考博客

  1. leetcode二分查找
  2. 代码随想录
  3. 二分查找算法详解
  4. 待定引用
  5. 待定引用
  6. 待定引用
  7. 待定引用
  8. 待定引用

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