leetcode麻烦又易忘记题目

一，双指针

同种思路的相向双指针方法

有序数组的平方 做到 O(n)
找到 K 个最接近的元素
数组中的 K 个最强值 用双指针解决
两数之和 II - 输入有序数组
平方数之和
统计和小于目标的下标对数目
采购方案 同 2824 题
三数之和https://leetcode.cn/problems/3sum/description/
最接近的三数之和
四数之和https://leetcode.cn/problems/4sum/description/
有效三角形的个数
数的平方等于两数乘积的方法数 用双指针实现
三数之和的多种可能 1711

1， 四数之和
排序 + 双指针方法。 实现On3时间复杂度
思路：
穷举第一个数
再穷举第二个数
剩下两个数就转为了使用相向双指针寻找恰好让四个数和为target的方法

class Solution {
    public List<List<Integer>> fourSum(int[] nums, int target) {
        Arrays.sort(nums);
        List<List<Integer>> ans = new ArrayList<>();
        int n = nums.length;

        for(int i = 0; i < n - 3; ++i){
            long outi = nums[i];
            if(i > 0 && outi == nums[i - 1]) continue;
            

            for(int j = i + 1; j < n - 2; ++j){
                long outj = nums[j];
                //这里用例中虽然溢出了，不担心int强转溢出问题是因为这个用例刚好没有符合条件的组合
                if(j > i + 1 &&outj== nums[j - 1]) continue;
                
                int left = j + 1;
                int right =  n - 1;
                while(left < right){
                    long sum = outi + outj + nums[left] + nums[right];
                    if(sum > target){
                        -- right;
                    }else if(sum < target){
                        ++ left;
                    }else{
                        ans.add(List.of((int)outi,(int)outj,nums[left],nums[right]));
                        for(left++; left < right && nums[left] == nums[left - 1]; ++ left);
                        for(right --; left < right && nums[right] == nums[right + 1]; -- right);
                    }
                }

            }
        }
        return ans;
    }
}

木桶原理

1，盛最多水的容器
https://leetcode.cn/problems/container-with-most-water/description/

class Solution {
    public int maxArea(int[] height) {
        //这个题就是移动短边
        //从题意上，假设以第一个数为左侧边，然后应该穷举右侧边直到最后一个数
        //然后再假设以第二个数为左侧边，穷举右侧边直到最后一个数。
        //依次类推，暴力。On2
        //但是双指针可以实现On的复杂度，同时借助left和right只移动短边
        //就代表它所匹配的另一侧的长边，当前的面积是最大值。
        //例如：1,8,6,2,5,4,8,3,7
        //第一次left的1最短，因为right-left已经是最大，1不管匹配对侧的长边
        //包括8，6，2，5，4，8，3这些都不用再遍历了，因为1和7对应的right-left最大
        //此时面积就是这些中最大的
        int left = 0;
        int right = height.length - 1;
        int ans = 0;
        while(left < right){
            int area = (right - left) * Math.min(height[left], height[right]);
            ans = Math.max(ans, area);
            if(height[left] < height[right]){
                ++ left;
            }else{
                -- right;
            }
        }
        return ans;
    }
}

2，接雨水
https://leetcode.cn/problems/trapping-rain-water/

class Solution {
    public int trap(int[] height) {
        //应该把数组每一个位置当作一个桶，这个桶由左侧和右侧组成
        //而当前的数值大小，可以认为是在这个桶上填满了heigth[i]的石头
        //这个桶剩余的大小才是雨水的。
        //而这个桶的大小取决于左侧边，右侧边中较小的那个，短板
        //而left和right两个桶，根据lmax和rmax的大小比较，优先计算已经确定较小边的那个
        //例如：对于8，0，10，6这个序列。
        //left对应的8已经确定左侧边最小是8，但是它的右侧边此时只知道最小是6，在8到6中间数组数据中有没有比6更大的，不确定
        //而right对应的6右侧最小边是确定的了，但是左侧边不确定，现在只知道至少有个8了。但是有这个8就够了，因为即使8和6之间有一个10，但是桶取决于最小边6. 那如果有一个比6 更小的呢，例如3，那这个不影响当前的right这个桶啊，因为这个桶右侧必然是6了，同时左侧已经确定至少有一个8了，3即使比6小，但他不可能作为当前这个right这个桶两个边。
        int left = 0;
        int right = height.length - 1;
        int lmax = 0;
        int rmax = 0;
        int ans = 0;
        while(left <= right){
            lmax = Math.max(lmax, height[left]);
            rmax = Math.max(rmax, height[right]);
            if(lmax <= rmax){
                ans += lmax - height[left];
                ++ left;
            }else{
                ans += rmax - height[right];
                -- right;
            }
        }
        return ans;

    }
}

同向双指针

1，删除最短的子数组使剩余数组有序
https://leetcode.cn/problems/shortest-subarray-to-be-removed-to-make-array-sorted/description/

class Solution {
    public int findLengthOfShortestSubarray(int[] arr) {
        //同向双指针
        //思路：既然要找非递减序列，虽然含有等值部分，下面以递增相称。
        //第一：找一个最长的递增子序列起始点，所以从右侧遍历
        int n = arr.length;
        int right = n - 1;
        while(right >= 1 && arr[right - 1] <= arr[right]){
            -- right;
        }
        //经过while寻找后，是右侧最长递增子序列起始点。
        if(right == 0) return 0;  //right 都等于0了，说明整个数组就是递增的，不需要删除子数组
        //第二：如果不是全部递增的，左侧部分 + 右侧部分组合可能也是递增的，这时
        //删除的子数组可能更短。
        int ans = right;  //默认删除左侧的全部数的子数组
        int left = 0;
        while(left == 0 || arr[left - 1] <= arr[left]){
            while(right < n && arr[left] > arr[right]){
                ++ right;
            }
            ans = Math.min(ans, right-left-1);  // 注意这个right-left-1是只删除left和right之间的数，例如：2，5，3，只是删除5这个数的长度
            ++ left;
        }
        //第三：为什么上面的while可以考虑到所有的删除子数组情况呢？？
        //因为题目要求只删除一个，注意是一个连续子数组，所以最简单的思考方式是
        //让left 和 right两侧尽可能长， 中间部分就是那个删除的最短的子数组
        //那为什么不让 中间部分 + right串最长呢？ 不可能，会超过一个
        //那为什么不让 left串 + 中间部分串最长呢？ 不可能，会超过一个
        return ans;
    }
}

其他

1，分割两个字符串得到回文串

class Solution {
    public boolean checkPalindromeFormation(String a, String b) {
        //左右寻找到不匹配的部分
        //中间剩余的left 到 right部分的串如果是回文的了
        //那么 apre1+bsuf1 或者 apre2+bsuf2有一个就是能够拼接成回文的串。
        //必须 a 和 b的check都有，一个acheck表示的以 a为前缀， b为后缀的两种情况
        //第二个bcheck，表示以b为前缀，a为后缀的两种情况
        return check(a, b) ||  check(b, a);
    }
    //a和b必须都检查是不是中间剩余串可以符合回文串
    //如果只判断a的中间剩余串不是回文串，就认为不能拼接成回文串，
    //这是漏掉了b的中间串是回文串， a的前缀 + b含这个b的中间串的后缀串可以拼接成回文串的情况
    public boolean check(String a, String b){
        int left = 0;
        int right = b.length() - 1;
        while(left < right && a.charAt(left) == b.charAt(right)){
            ++ left;
            -- right;
        }
        return isPalindrome(a, left, right) || isPalindrome(b, left, right);
    }

    public boolean isPalindrome(String s, int i, int j){
        while(i < j){
            if(s.charAt(i) == s.charAt(j)){
                ++ i;
                -- j;
            }else{
                return false;
            }
        }
        return true;
    }
}