1.合并区间#
题目描述：#
以数组 intervals 表示若干个区间的集合，其中单个区间为 intervals[i] = [starti, endi] 。请你合并所有重叠的区间，并返回 一个不重叠的区间数组，该数组需恰好覆盖输入中的所有区间 。
示例 1：
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| 输入：intervals = [[1,3],[2,6],[8,10],[15,18]]
输出：[[1,6],[8,10],[15,18]]
解释：区间 [1,3] 和 [2,6] 重叠, 将它们合并为 [1,6].
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示例 2：
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| 输入：intervals = [[1,4],[4,5]]
输出：[[1,5]]
解释：区间 [1,4] 和 [4,5] 可被视为重叠区间。
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示例 3：
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| 输入：intervals = [[4,7],[1,4]]
输出：[[1,7]]
解释：区间 [1,4] 和 [4,7] 可被视为重叠区间。
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提示：
1 <= intervals.length <= 104intervals[i].length == 20 <= starti <= endi <= 104
解1.排序#
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| class Solution:
def merge(self, intervals: List[List[int]]) -> List[List[int]]:
intervals.sort(key=lambda x:x[0])
if len(intervals)==1:
return intervals
ans=[]
ans.append(intervals[0])
cur=0
for i in range(1,len(intervals)):
if intervals[i][0]<=ans[-1][1]:
ans[-1][1] = max(ans[-1][1], intervals[i][1])
else:
ans.append(intervals[i])
return ans
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解2.#
通过一个cnt数组记录落位，cnt[i]>1的连续区间即为最终的区间
方法：对于一个区间[start,end]，从cnt[start],cnt[start+1],…,cnt[end]全部加1
缺陷：[1,2],[3,4]本无法合并，按上述方法却可以合并，解决：*2
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| class Solution:
def merge(self, intervals: List[List[int]]) -> List[List[int]]:
mx = max(p[1] for p in intervals)
diff = [0] * (mx * 2 + 2)
for start, end in intervals:
# 把区间 [start*2, end*2] 增加 1
diff[start * 2] += 1
diff[end * 2 + 1] -= 1
ans = []
sum_d = 0
start = -1 # -1 表示尚未遇到合并后的区间左端点
for i, d in enumerate(diff):
sum_d += d # 计算 diff 的前缀和
if sum_d > 0:
if start < 0:
start = i # 合并后的区间左端点
elif start >= 0:
# i-1 是合并后的区间右端点
# 由于乘 2 操作，区间左右端点都是偶数，所以 i-1 是偶数，i 是奇数，(i-1)/2 == floor(i/2)
ans.append([start // 2, i // 2])
start = -1
# 注：最后一轮循环 sum_d == 0，我们不会漏掉最后一个区间
return ans
|
轮转数组#
题目描述:#
给定一个整数数组 nums，将数组中的元素向右轮转 k 个位置，其中 k 是非负数。
示例 1:
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| 输入: nums = [1,2,3,4,5,6,7], k = 3
输出: [5,6,7,1,2,3,4]
解释:
向右轮转 1 步: [7,1,2,3,4,5,6]
向右轮转 2 步: [6,7,1,2,3,4,5]
向右轮转 3 步: [5,6,7,1,2,3,4]
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示例 2:
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| 输入：nums = [-1,-100,3,99], k = 2
输出：[3,99,-1,-100]
解释:
向右轮转 1 步: [99,-1,-100,3]
向右轮转 2 步: [3,99,-1,-100]
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提示：
1 <= nums.length <= 105-231 <= nums[i] <= 231 - 10 <= k <= 105
题解：自己看，很简单#
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| class Solution:
def rotate(self, nums: List[int], k: int) -> None:
"""
Do not return anything, modify nums in-place instead.
"""
k=k%len(nums)
p=nums[-k:]
del nums[-k:]
nums[0:0]=p
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3.除了自身以数组的乘积#
题目描述#
给你一个整数数组 nums，返回 数组 answer ，其中 answer[i] 等于 nums 中除了 nums[i] 之外其余各元素的乘积 。
题目数据 保证 数组 nums之中任意元素的全部前缀元素和后缀的乘积都在 32 位 整数范围内。
请 **不要使用除法，**且在 O(n) 时间复杂度内完成此题。
示例 1:
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| 输入: nums = [1,2,3,4]
输出: [24,12,8,6]
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示例 2:
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2
| 输入: nums = [-1,1,0,-3,3]
输出: [0,0,9,0,0]
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题解：#
计算前乘积和后乘积，两者相乘即可
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| class Solution:
def productExceptSelf(self, nums: List[int]) -> List[int]:
m = len(nums)
suf = [1]*m
for i in range(m-2, -1, -1):
suf[i] = suf[i+1]*nums[i+1]
per = 1
for i, num in enumerate(nums):
suf[i] *= per
per *= num
return suf
#time O(m)
#space O(1)
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4.Hard 缺失的第一个正数#
题目描述：#
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。
请你实现时间复杂度为 O(n) 并且只使用常数级别额外空间的解决方案。
示例 1：
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| 输入：nums = [1,2,0]
输出：3
解释：范围 [1,2] 中的数字都在数组中。
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示例 2：
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| 输入：nums = [3,4,-1,1]
输出：2
解释：1 在数组中，但 2 没有。
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示例 3：
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| 输入：nums = [7,8,9,11,12]
输出：1
解释：最小的正数 1 没有出现。
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意识到ans <= len(nums)，然后依次判断i是否in nums即可
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| class Solution:
def firstMissingPositive(self, nums: List[int]) -> int:
a=set(nums)
for i in range(1,len(nums)+2):
if i not in a:
return i
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还有一个题解我看着很有思路，虽然执行时间更长，但是包含了本地标记的思想，通过hashsize进行本地标记，挺有意思的，我把代码贴上去
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| class Solution:
def firstMissingPositive(self, nums: List[int]) -> int:
n = len(nums)
hash_size = n + 1
# 可能的答案为1, 2, ..., n + 1
# 处理掉取值范围外的数
for i in range(n):
if nums[i] <= 0 or nums[i] >= hash_size:
nums[i] = 0
for i in range(n):
if nums[i] % hash_size != 0:
pos = (nums[i] % hash_size) - 1
# 先取余再加，防止数字过大
nums[pos] = (nums[pos] % hash_size) + hash_size
for i in range(n):
if nums[i] < hash_size:
return i + 1
return hash_size
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