<LeetCode天梯>Day011 移动零(传统法+双指针法) | 初级算法 | Python

简介: <LeetCode天梯>Day011 移动零(传统法+双指针法) | 初级算法 | Python

以下为我的天梯积分规则:


每日至少一题:一题积分+10分

若多做了一题(或多一种方法解答),则当日积分+20分(+10+10)

若做了三道以上,则从第三题开始算+20分(如:做了三道题则积分-10+10+20=40;做了四道题则积分–10+10+20+20=60)


初始分为100分

若差一天没做题,则扣积分-10分(周六、周日除外注:休息)

坚持!!!


初级算法

刷题目录

数组

image.png

题干

给定一个数组 nums,编写一个函数将所有 0 移动到数组的末尾,同时保持非零元素的相对顺序。


示例:


输入: [0,1,0,3,12]

输出: [1,3,12,0,0]


说明:


必须在原数组上操作,不能拷贝额外的数组。

尽量减少操作次数。

删除+末尾候补法一

分析:


题干很简单,我们只需要在原数组上进行操作即可,越简单越好,减少操作的次数,才能做到最优化。

所以,我们先检索0的个数,然后将0移到末尾去,非零保持相对位置。

class Solution:
    def moveZeroes(self, nums: List[int]) -> None:
        """
        Do not return anything, modify nums in-place instead.
        """
        n = len(nums)
    if zero > 0:
                for i in range(zero):
                    nums.remove(0) 
                nums.extend([0]*zero)

(⊙o⊙)…

image.png

感觉效果好像不是那么的好

image.png

image.png

删除+末尾候补法二

class Solution:
    def moveZeroes(self, nums: List[int]) -> None:
        """
        Do not return anything, modify nums in-place instead.
        """
        n = len(nums)
    zero = 0
            for i in range(n):
                if nums[zero] == 0:
                    nums.pop(zero)  # 删除所在索引位的数值
                    nums.append(0)  # 末尾添0
                else:
                    zero += 1

今天实验室网有点差,不知道是不是这个原因,导致效果不怎么好,但是不应该的呀,哎

image.png

image.png

双指针法

那砸门再搞搞优化一下


咱们用经典双指针来实现循环交换移动位置,快指针和慢指针


使用双指针,左指针指向当前已经处理好的序列的尾部,右指针指向待处理序列的头部。


右指针不断向右移动,每次右指针指向非零数,则将左右指针对应的数交换,同时左指针右移。


注意到以下性质:


左指针左边均为非零数;

右指针左边直到左指针处均为零

因此每次交换,都是将左指针的零与右指针的非零数交换,且非零数的相对顺序并未改变。


image.png

class Solution:
    def moveZeroes(self, nums: List[int]) -> None:
        """
        Do not return anything, modify nums in-place instead.
        """
        n = len(nums)
        fast = slow = 0
        while fast < n:
            if nums[fast] != 0:
                nums[slow], nums[fast] = nums[fast], nums[slow]
                slow += 1
            fast += 1

就很TM的离谱!!!

image.png

image.png

离谱,不过速度上去了

相关文章
|
8天前
|
存储 人工智能 算法
从零掌握贪心算法Java版:LeetCode 10题实战解析(上)
在算法世界里,有一种思想如同生活中的"见好就收"——每次做出当前看来最优的选择,寄希望于通过局部最优达成全局最优。这种思想就是贪心算法,它以其简洁高效的特点,成为解决最优问题的利器。今天我们就来系统学习贪心算法的核心思想,并通过10道LeetCode经典题目实战演练,带你掌握这种"步步为营"的解题思维。
|
1月前
|
存储 算法 调度
【复现】【遗传算法】考虑储能和可再生能源消纳责任制的售电公司购售电策略(Python代码实现)
【复现】【遗传算法】考虑储能和可再生能源消纳责任制的售电公司购售电策略(Python代码实现)
139 26
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 机器人
【机器人路径规划】基于D*算法的机器人路径规划(Python代码实现)
【机器人路径规划】基于D*算法的机器人路径规划(Python代码实现)
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 机器人
【机器人路径规划】基于改进型A*算法的机器人路径规划(Python代码实现)
【机器人路径规划】基于改进型A*算法的机器人路径规划(Python代码实现)
133 0
|
1月前
|
机器学习/深度学习 编解码 算法
【机器人路径规划】基于迪杰斯特拉算法(Dijkstra)的机器人路径规划(Python代码实现)
【机器人路径规划】基于迪杰斯特拉算法(Dijkstra)的机器人路径规划(Python代码实现)
181 4
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 机器人
【机器人路径规划】基于A*算法的机器人路径规划研究(Python代码实现)
【机器人路径规划】基于A*算法的机器人路径规划研究(Python代码实现)
207 4
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 机器人
【机器人路径规划】基于深度优先搜索(Depth-First-Search,DFS)算法的机器人路径规划(Python代码实现)
【机器人路径规划】基于深度优先搜索(Depth-First-Search,DFS)算法的机器人路径规划(Python代码实现)
145 3
|
1月前
|
算法 机器人 定位技术
【机器人路径规划】基于流场寻路算法(Flow Field Pathfinding)的机器人路径规划(Python代码实现)
【机器人路径规划】基于流场寻路算法(Flow Field Pathfinding)的机器人路径规划(Python代码实现)
机器学习/深度学习 算法 自动驾驶
261 0
|
1月前
|
算法 定位技术 调度
基于蚂蚁优化算法的柔性车间调度研究(Python代码实现)
基于蚂蚁优化算法的柔性车间调度研究(Python代码实现)

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多