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LeetCode 1789, 6, 138

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1789. 员工的直属部门

题目链接

1789. 员工的直属部门

  • Employee的字段为employee_iddepartment_idprimary_flag

要求

  • 请编写解决方案,查出员工所属的直属部门。
  • 返回结果 没有顺序要求

知识点

  1. count():统计个数的函数。
  2. group by:根据字段分组。

思路

直属部门的定义是 primary_flagY 或者 他只属于一个部门,知道这个定义后,思路就很明显了:先获取只属于一个部门的员工的id employee_id,然后将这些数据作为子表,放到限制条件中,限制条件还有一个 primary_flag = ‘Y’,它们的关系是

代码

selectemployee_id,department_id
fromEmployee
whereprimary_flag = 'Y'
oremployee_id
in(selectemployee_idfromEmployeegroup byemployee_idhavingcount(*) = 1)

6. Z 字形变换

题目链接

6. Z 字形变换

标签

字符串

思路

做这道题时是我想起了高中物理中的简谐运动,可以将其简单理解为正弦函数 y = s i n x y=sinx y=sinx,横轴为时间轴,竖轴为位移轴,只看竖轴的话,那么就是一个质点随着时间流逝在做上下往复的运动,当它到极限(波峰或波谷)时,它就得掉头(调转向上或向下的方向),如下图所示:
正弦函数

讲完这个东西后,理解本题的解法就更容易了。本题可以将原字符串当作这个做简谐运动的质点,它的运动轨迹(即题目中描述的 Z 字形,但我觉得它更像 N 字形一点)就像上图描述的一样,不过这时竖轴就是这个字符在Z字形中的行数,横轴没有实际意义。

所以模拟这个往复运动的过程就能将字符按Z字形分到不同的行上,然后将每行组成的小字符串按照行数的顺序拼接在一起,组成最终的大字符串。

遍历原字符串,字符的行数是从小到大、然后再从大到小的,调转的时机就是 行数为0(波峰) 和 行数为numRows - 1(波谷)

将字符分到不同行时可以使用 S t r i n g B u i l d e r StringBuilder StringBuilder,本题解使用了一个 S t r i n g B u i l d e r StringBuilder StringBuilder数组,每个 S t r i n g B u i l d e r StringBuilder StringBuilder都记录了一行字符,在将所有字符都分到对应的行之后,按顺序将所有行合并到一起。

代码

class Solution {public String convert(String s, int numRows) {// 如果numRows比2小,则不需要改变,直接返回原字符串即可if (numRows < 2) {return s;}// 先初始化numRows个StringBuilder,每个StringBuilder都代表一行StringBuilder[] builders = new StringBuilder[numRows];for (int i = 0; i < numRows; i++) {builders[i] = new StringBuilder();}int i = 0; // i是填充字符的行数int flag = -1; // flag是方向,要么为上: -1,要么为下: 1for (char c : s.toCharArray()) {builders[i].append(c);if (i == 0 || i == numRows - 1) { // 若行数为 第一行 或 最后一行flag = -flag; // 则调转填充字符的方向}i += flag; // 调整行数}// 按顺序合并StringBuilder的字符串StringBuilder res = new StringBuilder();for (StringBuilder builder : builders) {res.append(builder);}return res.toString();}
}

138. 随机链表的复制

题目链接

138. 随机链表的复制

标签

哈希表 链表

思路

先讲一讲什么叫做浅拷贝和深拷贝,实际上这两个概念很简单,浅拷贝就是拷贝后的对象和原来的对象指向同一块内存,而深拷贝是拷贝后的对象和原来的对象指向不同的内存。

本题可以使用旧节点和新节点的映射,key为旧节点,value为新节点。遍历两遍链表,第一遍先创建新节点,并建立映射;第二遍给新节点的next, random赋值,这时就可以从映射中获取旧节点对应的新节点,从而实现深拷贝。

代码

class Solution {// 旧节点与新节点的映射,key为旧节点,value为新节点private final Map<Node, Node> mapper = new HashMap<>();public Node copyRandomList(Node head) {if (head == null) {return null;}// 创建新节点,建立映射for (Node curr = head; curr != null; curr = curr.next) {mapper.put(curr, new Node(curr.val));}// 为新节点的next和random赋值for (Node curr = head; curr != null; curr = curr.next) {Node newNode = mapper.get(curr);newNode.next =  mapper.get(curr.next);newNode.random = mapper.get(curr.random);}// 返回第一个新节点return mapper.get(head);}
}
http://www.lryc.cn/news/380346.html

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