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4. 寻找两个正序数组的中位数

给定两个大小为 m 和 n 的正序（从小到大）数组 nums1 和 nums2。请你找出并返回这两个正序数组的中位数。

进阶：你能设计一个时间复杂度为 O(log (m+n)) 的算法解决此问题吗？

示例 1：
输入：nums1 = [1,3], nums2 = [2]
输出：2.00000
解释：合并数组 = [1,2,3] ，中位数 2
示例 2：
输入：nums1 = [1,2], nums2 = [3,4]
输出：2.50000
解释：合并数组 = [1,2,3,4] ，中位数 (2 + 3) / 2 = 2.5
示例 3：
输入：nums1 = [0,0], nums2 = [0,0]
输出：0.00000
示例 4：
输入：nums1 = [], nums2 = [1]
输出：1.00000
示例 5：
输入：nums1 = [2], nums2 = []
输出：2.00000
浩浩的题解更清楚

41. 缺失的第一个正数

给你一个未排序的整数数组 nums ，请你找出其中没有出现的最小的正整数。
进阶：你可以实现时间复杂度为 O(n) 并且只使用常数级别额外空间的解决方案吗？
示例 1：
输入：nums = [1,2,0]
输出：3
示例 2：
输入：nums = [3,4,-1,1]
输出：2
示例 3：
输入：nums = [7,8,9,11,12]
输出：1

用数组下标作为哈希表

对于一个长度为 NN 的数组，其中没有出现的最小正整数只能在 [1, N+1]中。这是因为如果[1,N] 都出现了，那么答案是 N+1，否则答案是[1,N] 中没有出现的最小正整数。
我们对数组进行遍历，对于遍历到的数 x，如果它在 [1, N][1,N] 的范围内，那么就将数组中的第 x-1 个位置（注意：数组下标从 0 开始）打上「标记」。在遍历结束之后，如果所有的位置都被打上了标记，那么答案是 N+1，否则答案是最小的没有打上标记的位置加 1。

class Solution {
public:
    int firstMissingPositive(vector<int>& nums) {
        for(int i=0;i<nums.size();i++)
        {
            if(nums[i]<=0)
                nums[i]=nums.size()+3;//将数组中所有小于等于 00 的数修改为 N+3
        }
        for(int i=0;i<nums.size();i++)
        {
            if(abs(nums[i])<=nums.size())
                nums[abs(nums[i])-1]=-1*abs(nums[abs(nums[i])-1]);
            //遍历数组中的每一个数 x，它可能已经被打了标记，因此原本对应的数为 |x|，其中∣∣为绝对值符号。如果 ∣x∣∈[1,N]，那么我们给数组中的第 |x| - 1个位置的数添加一个负号。注意如果它已经有负号，不需要重复添加
        }
        for(int i=0;i<nums.size();i++)
        {
            if(nums[i]>0)
                return i+1;//在遍历完成之后，如果数组中的每一个数都是负数，那么答案是 N+1，否则答案是第一个正数的位置加 1
        }
        return nums.size()+1;
    }
};

42.接雨水

class Solution {
public:
    int trap(vector<int>& height) {
        int result=0;
        vector<int> maxleft(height),maxright(height);
        for(int i=height.size()-2;i>=0;i--)
            maxright[i]=max(maxright[i],maxright[i+1]);
        for(int i=1;i<height.size();i++)
        {
            maxleft[i]=max(maxleft[i-1],maxleft[i]);
            result+=(min(maxleft[i],maxright[i])-height[i]);
        }
        return result;
    }
};

单调栈

就是，比栈顶小/大才放进去

int trap(vector<int>& height)
{
    int ans = 0, current = 0;
    stack<int> st;
    while (current < height.size()) {
        while (!st.empty() && height[current] > height[st.top()]) {
            int top = st.top();
            st.pop();
            if (st.empty())
                break;
            int distance = current - st.top() - 1;
            int bounded_height = min(height[current], height[st.top()]) - height[top];
            ans += distance * bounded_height;
        }
        st.push(current++);
    }
    return ans;
}

自己定义一个struct的优先队列

struct Status {
        int val;
        ListNode *ptr;
        bool operator < (const Status &rhs) const {
            return val > rhs.val;
        }
    };

    priority_queue <Status> q;

    ListNode* mergeKLists(vector<ListNode*>& lists) {
        for (auto node: lists) {
            if (node) q.push({node->val, node});
        }
	}

最后

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