【Task06】LeetCode腾讯精选打卡

一、No0043. 合并K个升序链表

题目

给定两个以字符串形式表示的非负整数 num1 和 num2，返回 num1 和 num2 的乘积，它们的乘积也表示为字符串形式。

示例1

• 输入: num1 = “2”, num2 = “3”
• 输出: “6”

示例2

• 输入: num1 = “123”, num2 = “456”
• 输出: “56088”

说明

• num1 和 num2 的长度小于110。
• num1 和 num2 只包含数字 0-9。
• num1 和 num2 均不以零开头，除非是数字 0 本身。
• 不能使用任何标准库的大数类型（比如 BigInteger）或直接将输入转换为整数来处理。

解题代码(Python3)

class Solution:
    def multiply(self, num1: str, num2: str) -> str:
        res = 0
        locx = 1
        for x in num1[::-1]:
            locy = 1
            for y in num2[::-1]:
                res += int(x) * int(y) * locx * locy
                locy *= 10
            locx *= 10
        return str(res)

思路：

分别用locx和locy表示当前所在位（1代表个位数，2代表十位数以此类推），固定第一个字符的位数，将其与第二个字符中所有位置进行乘法（需要提前转换成int），然后将其存入res；之后遍历第一个字符的其他位置即可。

注意返回的res要通过str()方法转换成字符类型。

复杂度分析：

• 时间复杂度O(n^2) 双重循环
• 空间复杂度O(1)

运行结果：

二、No0046. 全排列

题目

给定一个 没有重复 数字的序列，返回其所有可能的全排列。

示例

• 输入: [1,2,3]
• 输出:
  [
  [1,2,3],
  [1,3,2],
  [2,1,3],
  [2,3,1],
  [3,1,2],
  [3,2,1]
  ]

解题代码(Python3)

class Solution:
    def permute(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]:
        ori = [x for x in nums]
        res = [[x] for x in nums]
        for i in range(len(nums) - 1):
            res = [x + [y] for x in res for y in ori if y not in x]
        return res

思路：

外层循环次数是数字序列的长度 - 1，建立ori和res两个辅助List进行循环赋值。

复杂度分析：

• 时间复杂度 O(n^3) 2层的列表推导生成式+1层外循环
• 空间复杂度 O(n) 3个n长度的List

运行结果：

三、No0053. 最大子序和

题目

给定一个整数数组 nums ，找到一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。

示例

• 输入: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]
• 输出: 6
• 解释: 连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大，为 6。

进阶

如果你已经实现复杂度为 O(n) 的解法，尝试使用更为精妙的分治法求解。

解题代码(Python3)

尝试1

class Solution:
    def maxSubArray(self, nums: List[int]) -> int:
        length = len(nums)
        matrix = [[float("-inf")]*length for x in range(length)]
        #对角线赋值
        for i,x in enumerate(nums):
            matrix[i][i] = x
        for col in range(1,length):
            for index in range(col-1,-1,-1):
                matrix[index][col] = matrix[index+1][col] + matrix[index][index]
        print(matrix)
        return max([max(x) for x in matrix])

思路：

利用二维矩阵存储连续元素和，然后通过max函数返回整体最大值

复杂度分析：

• 时间复杂度O(n^2)
• 空间复杂度O(n^2)

运行结果：

尝试2

class Solution:
    def maxSubArray(self, nums: List[int]) -> int:
        length = len(nums)
        for i in range(1,length):
            nums[i] = nums[i-1] + nums[i] if nums[i-1] > 0 else nums[i]
        return max(nums)

思路：

从第二个元素开始，若前一个元素的值大于0，则进行叠加，利用了传递性。

复杂度分析：

• 时间复杂度O(n)
• 空间复杂度O(1)

运行结果：

尝试3

class Solution:
    def maxSubArray(self, nums: List[int]) -> int:
        length = len(nums)
        maxV = last = nums[0]
        for i in range(1,length):
            cur = max(nums[i] + last,nums[i])
            maxV = cur if cur > maxV else maxV
            last = cur
        return maxV

思路：

• 用maxV和last记录最大值和之前的和
• 循环到一个元素时，先判断last是否为负，若为负则舍去之前的元素，只保留当前元素，注意此时改元素也可能为负
• 比较maxV和当前和的大小，并进行更新
• 将last设置为当前和，用于下轮驯循环

复杂度分析：

• 时间复杂度O(n)
• 空间复杂度O(1)

运行结果：