前面已经写了两篇关于算法方面的文章,这几天想了下,决定把这个算法整理成一个系列,除了是帮助自己巩固算法知识外,还能够把自己总结的每种算法的套路保存下来并分享给大家,这样以后即使是哪天想要重拾起来,也是能够根据这些算法套路快速重拾。
我想了下,算法这块主要分为五大块,分别是双指针、栈(单调栈)、深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)、动态规划。今天就从双指针开始,从双指针算法概述、套路模板,以及根据这个模板,进行几道算法题的讲解,从简单到难,让小白也能由浅入深了解这个算法。
双指针,是一种通过设置两个指针不断进行单向移动来解决问题的算法思想。一般包含两种形式:一、两个指针指向同一个序列。二、两个指针分别指向不同的序列。指向同一序列的比较常见,代表有快慢指针,首尾指针,固定间距指针等。指向不同序列的双指针代表有归并排序这种,需要合并时用双指针或者多指针。
说得那么概念,可能大家反而没什么感觉,不就是两个指针,根据一定的条件触发两个指针的移动,然后把满足一定条件的结果作为最终结果嘛。但是,下面,来点干货,套路模板来了,不管什么样的算法题,只要是双指针的题目,记住下面这个套路模板,然后稍微调整下边界值,就可以直接往上套了,以不变应万变:
public Type twoPoints() {
int left;
int right;
Type result
while (满足继续循环条件) {
if (满足左指针移动) {
left++;
if(满足更新result条件) 更新result;
} else {
right++/right--;
if(满足更新result条件呢) 更新result;
}
}
return result;
}
那么好,看到上面这个模板我就想立马给各种类型的双指针场景给安排上,让我试一试这把刀锋不锋利,首先来第一种,快慢指针,我在leetcode上一下子就找到了,看看这题目怎么描述的:
不知道是不是刷题刷多了,看到题就会大概猜到这道题要用什么算法,我相信很多人都有这种感觉,一看到这题目,就知道这肯定是双指针,并且是快慢指针就能搞定。那么好,我们直接套模板,把代码写出来:
public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
Set<Character> containString = new HashSet<>();// 子串中包含的所有字符
char[] sChar = s.toCharArray();
int left = 0;
int right = 0;
int max = 0;
while (right < sChar.length) {// 右指针走到最右端的时候,循环就可以结束了
if (!containString.contains(sChar[right])) {// 满足右指针继续右移的条件
containString.add(sChar[right]);
max = max > right - left + 1 ? max : right - left + 1;
right++;
} else {// 满足左指针右移的条件
while (containString.contains(sChar[right])) {
containString.remove(sChar[left]);
left++;
}
}
}
return max;
}
那么好,这道题可能很多小伙伴会说太简单了,如果双指针只有这水平,那大家都可以洗洗睡了,还在算法的题海里面挣扎个什么劲。我们接着往下看第二种,收尾指针,刚好也有一道比较经典的题:
如果放在几年前,在我功力还不是那么深厚的时候,我一看这题目,果断给他来个双层循环,暴力计算出所有两个坐标之间的面积,记录一个最大值,然后比较更新,10分钟代码我就给它撸完。然后一跑,尴尬了,暴力的居然还能过,只是这速度和内存的使用情况,有点不太好看。
但是现在嘛,首尾指针给它安排上,两个指针指向的数值,比较小的往对方靠拢(为什么这样自己去想想),记录一个最大值,不断刷新满足条件的值,直到两个指针相遇,结束。
public int maxArea(int[] height) {
int left = 0;
int right = height.length - 1;
int max = 0; // 记录中间过程满足条件最大值
while (left < height.length && right > left) {// 满足指针继续移动
int curretn = (height[left] > height[right] ? height[right] : height[left]) * (right - left);
max = curretn > max ? curretn : max;
if (height[left] >= height[right]) {// 右指针左移
right--;
} else { // 左指针右移
left++;
}
}
return max;
}
好,前面两种都介绍完了,下面就轮到固定间距双指针了,但是尴尬的是我居然没找到相关类型的题目,额,先跳过,这种类型的题目一般是滑动窗口会用的比较多,下次遇到了我再更新到这里来,我们先看下两个指针指向不同序列这种类型,这个比较有意思,刚好之前也遇过:
class Solution {
public int[][] merge(int[][] intervals) {
if (intervals.length <= 1) {
return intervals;
}
Arrays.sort(intervals, new Comparator<int[]>() {
@Override
public int compare(int[] o1, int[] o2) {
if (o1[0] == o2[0]) {
return o1[1] - o2[1];
}
return o1[0] - o2[0];
}
});
int min = intervals[0][0];
int max = intervals[0][1];
List<int[]> resultList = new ArrayList<>();
for (int i = 1; i < intervals.length; i++) {
if (max >= intervals[i][0]) {
// 存在交集,合并
max = max > intervals[i][1] ? max : intervals[i][1];
continue;
} else {
// 不存在交集,将min和max先入结果集,然后再重置min和max
int[] tempResult = {min, max};
resultList.add(tempResult);
min = intervals[i][0];
max = intervals[i][1];
}
}
resultList.add(new int[] {min, max});
return resultList.toArray(new int[resultList.size()][2]);
}
}
两个指针min和max,指向不同的列,找出相交的集合,并返回。
双指针的题目一般情况下都不会很难,从我刷的题目经验来看,顶多中等题吧,关键在于有双指针解题的思想(就是看到问题第一时间能够知道使用双指针解题的思路),下面列一下在leetCode上使用双指针思想解题的题目,供大家练手:
5. 最长回文子串
11. 盛最多水的容器
15. 三数之和
18. 四数之和
26. 删除有序数组中的重复项
27. 移除元素
31. 下一个排列
83. 删除排序链表中的重复元素
160. 相交链表
283. 移动零
392. 判断子序列
821. 字符的最短距离
870. 优势洗牌
905. 按奇偶排序数组
986. 区间列表的交集
原文地址:https://blog.csdn.net/JordanInShenzhen/article/details/134366959
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