《算法闯关指南:优选算法--模拟》--41.Z 字形变换,42.外观数列

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前言:

聚焦算法题实战,系统讲解三大核心板块:优选算法:剖析动态规划、二分法等高效策略,学会寻找“最优解”。 递归与回溯:掌握问题分解与状态回退,攻克组合、排列等难题。 贪心算法:理解“局部最优”到“全局最优”的思路,解决区间调度等问题 内容以题带点,讲解思路与代码实现,帮助大家快速提升代码能力。

41. Z 字形变换

题目链接

6. Z 字形变换 - 力扣(LeetCode)

题目描述

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题目示例

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解法(模拟+找规律):

算法思路:

找规律,用 row 代替行数,row = 4 时画出的 N 字形如下:
0 2row - 2 4row - 4
1 2row - 3 2row - 1 4row - 5 4row - 3
2 2row-4 2row 4row - 6 4row - 2
3 2row + 1 4row - 1
不难发现,数据是以 2row - 2 为⼀个周期进行规律变换的。将所有数替换成用周期来表示的变量:
第一行的数是:0, 2row - 2, 4row - 4;
第二行的数是:1, (2row - 2) - 1, (2row - 2) + 1, (4row - 4) - 1, (4row - 4) + 1;
第三行的数是:2, (2row - 2) - 2, (2row - 2) + 2, (4row - 4) - 2, (4row - 4) + 2;
第四行的数是:3, (2row - 2) + 3, (4row - 4) + 3。
可以观察到,第一行、第四行为差为 2row - 2 的等差数列;第二行、第三行除了第⼀个数取值为行数,每组下标为(2n - 1, 2n)的数围绕(2row - 2)的倍数左右取值。
以此规律,我们可以写出迭代算法。

C++算法代码:

classSolution{public: string convert(string s,int numRows){if(numRows==1)return s; string ret;int d=2*numRows-2,n=s.size();//1.处理第一行for(int i=0;i<n;i+=d) ret+=s[i];//2.处理中间的几行for(int k=1;k<numRows-1;k++){for(int i=k,j=d-k;i<n||j<n;i+=d,j+=d){if(i<n) ret+=s[i];if(j<n) ret+=s[j];}}//3.处理最后一行for(int i=numRows-1;i<n;i+=d) ret+=s[i];return ret;}};

算法总结&&笔记展示:

笔记字有点丑,大家见谅:

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42. 外观数列

题目链接

38. 外观数列 - 力扣(LeetCode)

题目描述:

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题目示例:

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解法(模拟):

算法思路:

所谓【外观数列】,其中只是依次统计字符串中连续且相同的字符的个数。依据题意,依次模拟即可。

C++算法代码:

classSolution{public: string countAndSay(int n){ string ret="1";for(int i=1;i<n;i++)// 解释 n - 1 次 ret 即可{ string tmp;for(int left=0,right=0,count=0;right<ret.size();){while(right<ret.size()&&ret[left]==ret[right]) right++; tmp+=to_string(right-left)+ret[left]; left=right;} ret=tmp;}return ret;}};

算法总结&&笔记展示:

笔记字有点丑,大家见谅:

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结尾:

🍓 我是草莓熊 Lotso!若这篇技术干货帮你打通了学习中的卡点: 👀 【关注】跟我一起深耕技术领域,从基础到进阶,见证每一次成长 ❤️ 【点赞】让优质内容被更多人看见,让知识传递更有力量 ⭐ 【收藏】把核心知识点、实战技巧存好,需要时直接查、随时用 💬 【评论】分享你的经验或疑问(比如曾踩过的技术坑?),一起交流避坑 🗳️ 【投票】用你的选择助力社区内容方向,告诉大家哪个技术点最该重点拆解 技术之路难免有困惑,但同行的人会让前进更有方向~愿我们都能在自己专注的领域里,一步步靠近心中的技术目标! 

结语:本文精选了两道经典算法题进行解析: Z字形变换:通过模拟和找规律,将字符串按Z字形排列后逐行读取。核心思路是识别以2*numRows-2为周期的下标规律,分首行、中间行和末行处理。 外观数列:模拟统计连续相同字符的个数并生成新字符串。通过双指针计数,迭代n-1次得到结果。 笔记展示了手写解题思路和关键公式推导。

✨把这些内容吃透超牛的!放松下吧✨ʕ˘ᴥ˘ʔづきらど

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基于C++11手撸前端Promise

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文章导航 * 引言 * 前端Promise的应用与优势 * 常见应用场景 * 并发请求 * Promise 解决的问题 * 手写 C++ Promise 实现 * 类结构与成员变量 * 构造函数 * resolve 方法 * reject 方法 * then 方法 * onCatch 方法 * 链式调用 * 使用示例 * `std::promise` 与 `CProimse` 对比 * 1. 基础功能对比 * 2. 实现细节对比 * (1) 状态管理 * (2) 回调注册与执行 * (3) 异步支持 * (4) 链式调用 * 3. 代码示例对比 * (1) `CProimse` 示例 * (2) `std::promise` 示例 * 4.

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B树、B+树详解

1.常见的搜索结构 种类数据格式时间复杂度顺序查找无要求O(N)二分查找有序O(logN)二叉搜索树无要求O(N)二叉平衡树(AVL树和红黑树)无要求O(logN)哈希无要求O 以上结构适合用于数据量相对不是很大,能够一次性存放在内存中,进行数据查找的场景。如果 数据量很大,比如有100G数据,无法一次放进内存中,那就只能放在磁盘上了,如果放在磁盘 上,有需要搜索某些数据,那么如果处理呢?那么我们可以考虑将存放关键字及其映射的数据的 地址放到一个内存中的搜索树的节点中,那么要访问数据时,先取这个地址去磁盘访问数据。 使用平衡二叉树搜索树的缺陷:  - 平衡二叉树搜索树的高度是logN,这个查找次数在内存中是很快的。但是当数据都在磁盘中时, 访问磁盘速度很慢,在数据量很大时,logN次的磁盘访问,是一个难以接受的结果。 使用哈希表的缺陷:  - 哈希表的效率很高是O(1),但是一些极端场景下某个位置冲突很多,导致访问次数剧增,也是难 以接受的。 那如何加速对数据的访问呢? 1. 提高IO的速度(SSD相比传统机械硬盘快了不少,

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【优选算法必刷100题】第017-018题(二分查找——附二分查找算法简介),在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置

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【数据结构手札】顺序表实战指南(五):查找 | 任意位置增删

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