HOT100 · 普通数组

Sun, 06 Sep 2026 00:00:00 +0800

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].

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。

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。

提示：

1 <= intervals.length <= 104
intervals[i].length == 2
0 <= 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   

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]

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]

提示：

1 <= nums.length <= 105
-231 <= nums[i] <= 231 - 1
0 <= 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

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]

示例 2:

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输入: nums = [-1,1,0,-3,3]
输出: [0,0,9,0,0]

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) 

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。

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。

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。

题解

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

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

哈希 on On My Way

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解1.排序

解2.

轮转数组

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4.Hard 缺失的第一个正数

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