leetcode

Author: “wangruiguo”

二、三、四数之和问题/15三数之和.py

@@ -0,0 +1,41 @@
+"""
+给你一个整数数组 nums ，判断是否存在三元组 [nums[i], nums[j], nums[k]] 满足 i != j、i != k 且 j != k ，同时还满足 nums[i] + nums[j] + nums[k] == 0 。请
+
+你返回所有和为 0 且不重复的三元组。
+
+注意：答案中不可以包含重复的三元组。
+
+
+示例 1：
+
+输入：nums = [-1,0,1,2,-1,-4]
+输出：[[-1,-1,2],[-1,0,1]]
+解释：
+nums[0] + nums[1] + nums[2] = (-1) + 0 + 1 = 0 。
+nums[1] + nums[2] + nums[4] = 0 + 1 + (-1) = 0 。
+nums[0] + nums[3] + nums[4] = (-1) + 2 + (-1) = 0 。
+不同的三元组是 [-1,0,1] 和 [-1,-1,2] 。
+注意，输出的顺序和三元组的顺序并不重要。
+示例 2：
+
+输入：nums = [0,1,1]
+输出：[]
+解释：唯一可能的三元组和不为 0 。
+
+来源：力扣（LeetCode）
+链接：https://leetcode.cn/problems/3sum
+著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。
+"""
+
+class Solution:
+
+    def threesum(self, nums):
+
+        pass
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    nums = [1, 0, 1, 2, -1, -4]
+    s = Solution()
+    ans = s.threesum(nums)
+    print(f'ans: {ans}')

堆、排序问题/剑指offer 40 寻找数组的前k小的数.py

@@ -17,14 +17,15 @@
 
 """
 
-class Solution:
 
-    def findtopk(self, arr, k):
-        """
-        思想:
-        1.按照最小堆存储
-        2.最小堆为堆顶数字最小
-        """
+class Solution:
+    """
+    流程
+    1.构建一个最小堆
+    2.遍历arr，维护一个最小堆
+    当arr[i] < hp[0]时，进行维护，堆顶pop，将arr[i]push进堆
+    """
+    def findtopmink(self, arr, k):
         import heapq
         if k == 0:
             return []
@@ -38,9 +39,12 @@ def findtopk(self, arr, k):
         return ans
 
 
+
+
+
 if __name__ == '__main__':
-    arr = [3, 2, 1]
-    k = 2
+    arr = [3, 2, 1, 0, 1]
+    k = 3
     s = Solution()
-    ans = s.findtopk(arr, k)
+    ans = s.findtopmink(arr, k)
     print(f'ans: {ans}')

子序列问题/53最大子序和.py

@@ -13,8 +13,23 @@
 
 from typing import List
 
+
+
 class Solution:
 
+    def maxsubarray(self, nums):
+        """
+        采用动态规划，dp[i]代表以下标i结尾的nums中的子序列最大和
+        """
+        dp = [0]*(len(nums))
+        dp[0] = nums[0]
+        for i in range(1, len(nums)):
+            dp[i] = max(dp[i-1]+nums[i-1], nums[i-1])
+        return max(dp)
+
+
+class Solutio:
+
     def maxsubarray(self, nums: List[int]) -> int:
         # dp[i] 为nums[0, i]中以i结尾的连续子数组的最大和
         # 初始化 dp[0] = max(0, nums[0])