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markilue
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b1eeb7c60c
commit
f5a1d35d7c
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@ -0,0 +1,175 @@
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package com.markilue.leecode.hot100;
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import org.junit.Test;
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import java.util.Deque;
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import java.util.LinkedList;
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import java.util.Stack;
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/**
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*@BelongsProject: Leecode
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*@BelongsPackage: com.markilue.leecode.hot100
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*@Author: markilue
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*@CreateTime: 2023-03-05 10:59
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*@Description:
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* TODO 力扣32题 最长有效括号:
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* 给你一个只包含 '(' 和 ')' 的字符串，找出最长有效（格式正确且连续）括号子串的长度。
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*@Version: 1.0
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*/
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public class T19_LongestValidParentheses {
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@Test
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public void test() {
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// String s = "(())";
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// String s = "()()";
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// String s = "(()())";
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// String s = ")(((((()())()()))()(()))(";
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String s = ")())";
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// String s = "()(()";
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System.out.println(longestValidParentheses3(s));
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}
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/**
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* 思路:其实就是将有效括号 进一步变为了寻找最长，那么可以使用动态规划法
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* TODO DP五部曲:
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* 1.dp定义: dp[i][j]表示 以i结尾以j开头的子串 是不是有效括号
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* 2.dp状态转移方程:
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* 1. s[i]匹配得上s[j]
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* dp[i][j]=dp[i-1][j+1]
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* 3.dp初始化: 为了初始化方便 s[i] s[j]变为s[i-1] dp[i][j]=true
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* 4.dp遍历顺序:从上到下
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* 5.dp举例推导:
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* 暂时有问题
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* @param s
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* @return
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*/
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public int longestValidParentheses(String s) {
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char[] chars = s.toCharArray();
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boolean[][] dp = new boolean[chars.length][chars.length];
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int maxLength = 0;
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for (int i = 0; i < chars.length; i++) {
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for (int j = 0; j < i; j++) {
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if (isMatch(chars, i, j)) {
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if (i == j + 1) {
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dp[i][j] = true;
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} else {
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dp[i][j] = dp[i - 1][j + 1];
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}
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}
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//判断他前后是不是也能匹配上()()的情况
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if (dp[i][j]) {
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int start = j;
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for (int k = j - 1; k >= 0; k--) {
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if (dp[j - 1][k]) {
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dp[i][k] = true;//修复，对应的位置
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start = k;
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break;
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}
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}//找起始位置
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if (maxLength < i - start + 1) maxLength = i - start + 1;
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}
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}
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}
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return maxLength;
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}
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public boolean isMatch(char[] chars, int i, int j) {
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return chars[i] == ')' && chars[j] == '(';
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}
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/**
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* 仍然使用stack记录法
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* 暂时有问题
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* @param s
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* @return
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*/
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public int longestValidParentheses1(String s) {
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char[] chars = s.toCharArray();
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int maxLength = 0;
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int curLength = 0;
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Stack<Character> stack = new Stack<>();
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for (char aChar : chars) {
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if (aChar == '(') {
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stack.push(aChar);
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} else {
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if (!stack.isEmpty()) {
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stack.pop();
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curLength += 2;
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if (maxLength < curLength) maxLength = curLength;
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} else {
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stack.clear();
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curLength = 0;
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}
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}
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}
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return maxLength;
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}
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* 官方动态规划法:
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* TODO
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* 1.s[i]=‘)’ 且 s[i−1]=‘(’s[i - 1] = \text{‘(’}s[i−1]=‘(’，也就是字符串形如 “……()”“……()”“……()”，我们可以推出：
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* dp[i]=dp[i−2]+2
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* 2.s[i]=‘)’s[i] = \text{‘)’}s[i]=‘)’ 且 s[i−1]=‘)’s[i - 1] = \text{‘)’}s[i−1]=‘)’，也就是字符串形如 “……))”“……))”“……))”，我们可以推出： 如果 s[i−dp[i−1]−1]=‘(’s[i - \textit{dp}[i - 1] - 1] = \text{‘(’}s[i−dp[i−1]−1]=‘(’，那么
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* dp[i]=dp[i−1]+dp[i−dp[i−1]−2]+2
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* @param s
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* @return
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*/
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public int longestValidParentheses2(String s) {
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int maxans = 0;
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int[] dp = new int[s.length()];
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for (int i = 1; i < s.length(); i++) {
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if (s.charAt(i) == ')') {
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if (s.charAt(i - 1) == '(') {
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dp[i] = (i >= 2 ? dp[i - 2] : 0) + 2;
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} else if (i - dp[i - 1] > 0 && s.charAt(i - dp[i - 1] - 1) == '(') {
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dp[i] = dp[i - 1] + ((i - dp[i - 1]) >= 2 ? dp[i - dp[i - 1] - 2] : 0) + 2;
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}
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maxans = Math.max(maxans, dp[i]);
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}
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}
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return maxans;
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}
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* 官方栈法:存入栈的是位置
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* @param s
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* @return
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*/
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public int longestValidParentheses3(String s) {
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int maxans = 0;
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Deque<Integer> stack = new LinkedList<Integer>();
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stack.push(-1);
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for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
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if (s.charAt(i) == '(') {
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stack.push(i);
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} else {
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stack.pop();
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if (stack.isEmpty()) {
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stack.push(i);
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} else {
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maxans = Math.max(maxans, i - stack.peek());//只peek不pop是关键
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}
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}
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}
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return maxans;
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}
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}
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@ -0,0 +1,135 @@
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package com.markilue.leecode.hot100;
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import org.junit.Test;
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/**
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*@BelongsProject: Leecode
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|
*@BelongsPackage: com.markilue.leecode.hot100
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*@Author: markilue
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*@CreateTime: 2023-03-05 13:45
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*@Description:
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* TODO 力扣33题 搜索旋转排序数组:
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* 整数数组 nums 按升序排列，数组中的值 互不相同 。
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* 在传递给函数之前，nums 在预先未知的某个下标 k（0 <= k < nums.length）上进行了 旋转，
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* 使数组变为 [nums[k], nums[k+1], ..., nums[n-1], nums[0], nums[1], ..., nums[k-1]]（下标 从 0 开始 计数）。
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* 例如， [0,1,2,4,5,6,7] 在下标 3 处经旋转后可能变为 [4,5,6,7,0,1,2] 。
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* 给你 旋转后 的数组 nums 和一个整数 target ，如果 nums 中存在这个目标值 target ，则返回它的下标，否则返回 -1 。
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* 你必须设计一个时间复杂度为 O(log n) 的算法解决此问题。
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*@Version: 1.0
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*/
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public class T20_Search {
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@Test
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public void test() {
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int[] nums = {4, 5, 6, 7, 0, 1, 2};
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int target = 3;
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System.out.println(search(nums, target));
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}
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@Test
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public void test1() {
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int[] nums = {1, 3};
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int target = 3;
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System.out.println(search(nums, target));
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}
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@Test
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public void test2() {
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int[] nums = {5,1, 3};
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int target = 1;
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System.out.println(search(nums, target));
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}
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/**
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* 思路: 难度自然在于 设计一个时间复杂度为O(log n)的算法
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* 时间复杂度logn则必然是考虑二分搜索 因为旋转后的数一定是小于第1个数
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* 1.先找具体旋转的位置(二分法)
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* 2.再分为两个区具体去找
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* 速度击败100% 内存击败42.71%
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* @param nums
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* @param target
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* @return
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*/
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public int search(int[] nums, int target) {
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if (nums.length == 1) {
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return nums[0] == target ? 0 : -1;
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}
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int k = searchK(nums, 0, nums.length - 1, nums[0]);
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if (target < nums[0] || k == 0) {
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if (target < nums[k]) return -1;
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return binarySearchTrue(nums, k, nums.length - 1, target);
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} else {
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return binarySearchTrue(nums, 0, k - 1, target);
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}
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}
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public int searchK(int[] nums, int start, int end, int target) {
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if (start == end) {
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if (nums[start] < target) return start;
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return 0;
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}
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int mid = start + ((end - start) >> 1);
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if (nums[mid] < target) {
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return searchK(nums, start, mid, target);
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} else {
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return searchK(nums, mid + 1, end, target);
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}
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}
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public int binarySearchTrue(int[] nums, int start, int end, int target) {
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if (start > end) {
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return -1;
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}
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int mid = start + ((end - start) >> 1);
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if (nums[mid] < target) {
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return binarySearchTrue(nums, mid + 1, end, target);
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} else if (nums[mid] > target) {
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return binarySearchTrue(nums, start, mid - 1, target);
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} else {
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return mid;
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}
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}
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* 官方二分查找:将两次二分合并在一起；就是增加了一层判断:nums[0]和nums[mid]得到关系
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* 速度击败100% 内存击败37.71%
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* @param nums
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* @param target
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* @return
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*/
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public int search1(int[] nums, int target) {
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int n = nums.length;
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if (n == 0) {
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return -1;
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}
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if (n == 1) {
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return nums[0] == target ? 0 : -1;
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}
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int l = 0, r = n - 1;
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while (l <= r) {
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int mid = (l + r) / 2;
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if (nums[mid] == target) {
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return mid;
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}
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if (nums[0] <= nums[mid]) {
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if (nums[0] <= target && target < nums[mid]) {
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r = mid - 1;
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} else {
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l = mid + 1;
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}
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} else {
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if (nums[mid] < target && target <= nums[n - 1]) {
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l = mid + 1;
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||||||
|
} else {
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r = mid - 1;
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}
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}
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|
}
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return -1;
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}
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|
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}
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