知识储备--基础算法篇-数组
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2.数组
2.1第53题-最大子数组和
给你一个整数数组 nums ，请你找出一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。
子数组 是数组中的一个连续部分。
心得：一直在纠结这个连续的事情，最后发现根本没必要管，因为如果前一个数与当前数相加小于当前数，前面的部分就会直接被舍弃，如果相加大于当前数则会一直叠加。
class Solution(object):def maxSubArray(self, nums):""":type nums: List[int]:rtype: int"""dp = copy.deepcopy(nums)max_ = dp[0]for i in range(1,len(nums)):dp[i] = max(dp[i-1]+nums[i], dp[i])if max_ < dp[i]:max_ = dp[i]return max_
时间和内存占用太多，根本没必要再生成一个dp数组，直接用nums数组更新就行。
class Solution(object):def maxSubArray(self, nums):""":type nums: List[int]:rtype: int"""# dp = copy.deepcopy(nums)max_ = nums[0]for i in range(1,len(nums)):nums[i] = max(nums[i-1]+nums[i], nums[i])if max_ < nums[i]:max_ = nums[i]return max_ 
2.2第56题-合并区间
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：
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：
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。
class Solution(object):def merge(self, intervals):""":type intervals: List[List[int]]:rtype: List[List[int]]"""new_int = []a = []intervals.sort()for i in range(1,len(intervals)):# 前一个end大于后一个startif intervals[i-1][1] > intervals[i][0]:# 前一个end小于后一个endif intervals[i-1][1] <= intervals[i][1]:intervals[i] = [intervals[i-1][0], intervals[i][1]]else:intervals[i] = intervals[i-1]elif intervals[i-1][1] == intervals[i][0]:intervals[i] = [intervals[i-1][0], intervals[i][1]]else:new_int.append(intervals[i-1])new_int.append(intervals[-1])return new_int
2.3第189题-轮转数组
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:
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]
class Solution(object):def rotate(self, nums, k):""":type nums: List[int]:type k: int:rtype: None Do not return anything, modify nums in-place instead."""# if k == 0:# return numsnums1 = copy.deepcopy(nums)k = k % len(nums)start = len(nums)-k# nums2 = []# nums1 = nums[:start]# nums2 = nums[start:]for i in range(len(nums)):if i < k:nums[i] = nums[start+i]else:nums[i] = nums1[i-k]
感觉不用深拷贝整个数组
class Solution(object):def rotate(self, nums, k):""":type nums: List[int]:type k: int:rtype: None Do not return anything, modify nums in-place instead."""k = k % len(nums)start = len(nums)-knums1 = nums[:start]nums2 = nums[start:]for i in range(len(nums2)):nums[i] = nums2[i]for j in range(len(nums1)):nums[j+k] = nums1[j]
看了答案，发现我最早想出的方法就是最简单的答案，nums[:]=nums[start:]+nums[:start]，但是发现一直不能修改nums的值，看了答案发现nums忘记加[:]了，吐了。
class Solution(object):def rotate(self, nums, k):""":type nums: List[int]:type k: int:rtype: None Do not return anything, modify nums in-place instead."""k = k % len(nums)start = len(nums)-knums[:] = nums[start:] + nums[:start]
2.4除自身以外数组的乘积
给你一个整数数组 nums，返回 数组 answer ，其中 answer[i] 等于 nums 中除 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:
输入: nums =[1,2,3,4]输出:[24,12,8,6]
先用最简单的遍历法，果然超时。
class Solution(object):def productExceptSelf(self, nums):""":type nums: List[int]:rtype: List[int]"""len_ = len(nums)answer = [1]*len_for i in range(len_):for j in range(len_):if j != i:answer[i] = answer[i]*nums[j]return answer然后把数组分为i点的前半部分和后半部分相乘来计算，这样的话减少很多重复计算的时间。
class Solution(object):def productExceptSelf(self, nums):""":type nums: List[int]:rtype: List[int]"""# 可以把乘积分为前半部分和后半部分len_ = len(nums)answer = [1]*len_forward = [1]*len_back = [1]*len_for i in range(1,len_):forward[i] = forward[i-1]*nums[i-1]for j in reversed(range(len_-1)):back[j] = back[j+1]*nums[j+1]for k in range(len_):answer[k] = forward[k]*back[k]return answer
看了答案，知道了左边的乘积其实可以动态的变化
class Solution(object):def productExceptSelf(self, nums):""":type nums: List[int]:rtype: List[int]"""# 可以把乘积分为前半部分和后半部分len_ = len(nums)answer = [1]*len_back = 1for i in range(1,len_):answer[i] = answer[i-1]*nums[i-1]for j in reversed(range(len_)):answer[j] = answer[j]*backback = back * nums[j]return answer
2.5第41题-缺失的第一个正数
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：
输入：nums = [1,2,0] 输出：3
用最朴素的方法来寻找，不出所料，超时。
class Solution(object):def firstMissingPositive(self, nums):""":type nums: List[int]:rtype: int"""for i in range(len(nums)-1):j = 0while j < len(nums)-1-i:if nums[j] > nums[j+1]:temp = nums[j]nums[j] = nums[j+1]nums[j+1] = tempj = j + 1# print(nums)if nums[-1] <= 0:return 1index_1 = 0for j in range(len(nums)):if nums[j] > 0:if nums[j] != 1:return 1else:index_1 = jbreaka = 1# print(index_1)for k in range(index_1+1,len(nums)):a = a + 1if nums[k] == a:continueelif nums[k] == a-1:a = a - 1continueelse:return areturn a + 1看了解析，知道当nums长度为N时，正数的数目肯定在[1,N]范围内，这时候就可以用哈希表来查找，内存占用多但速度快。把nums中的数都放在哈希表中，然后遍历[1,N]，如果有哈希表中不存在则返回i，若都存在则返回i+1。
class Solution(object):def firstMissingPositive(self, nums):""":type nums: List[int]:rtype: int"""hash_table = set(nums)n = len(nums)a = 0for i in range(1,n+1):if i in hash_table:a = icontinueelse:return ireturn a + 1