1. 重复的DNA序列
所有 DNA 都由一系列缩写为 'A'，'C'，'G' 和 'T' 的核苷酸组成，例如："ACGAATTCCG"。在研究 DNA 时，识别 DNA 中的重复序列有时会对研究非常有帮助。
编写一个函数来找出所有目标子串，目标子串的长度为 10，且在 DNA 字符串 s 中出现次数超过一次。
示例 1：
输入：s = "AAAAACCCCCAAAAACCCCCCAAAAAGGGTTT"
输出：["AAAAACCCCC","CCCCCAAAAA"]
示例 2：
输入：s = "AAAAAAAAAAAAA"
输出：["AAAAAAAAAA"]
提示：
0 <= s.length <= 10^5
s[i] 为 'A'、'C'、'G' 或 'T'
代码：
class Solution: def findRepeatedDnaSequences(self, s: str) -> list: n = len(s) res = [] dic = {} for i in range(n - 9): if s[i : i + 10] not in dic: dic[s[i : i + 10]] = 1 else: dic[s[i : i + 10]] += 1 if dic[s[i : i + 10]] == 2: res.append(s[i : i + 10]) return res # %% sol = Solution() s = "AAAAACCCCCAAAAACCCCCCAAAAAGGGTTT" print(sol.findRepeatedDnaSequences(s)) s = "AAAAAAAAAAAAA" print(sol.findRepeatedDnaSequences(s))
输出：
['AAAAACCCCC', 'CCCCCAAAAA']
['AAAAAAAAAA']
2. 搜索二维矩阵
编写一个高效的算法来判断 m x n 矩阵中，是否存在一个目标值。该矩阵具有如下特性：
- 每行中的整数从左到右按升序排列。
- 每行的第一个整数大于前一行的最后一个整数。
示例 1：
输入：matrix = [[1,3,5,7],[10,11,16,20],[23,30,34,60]], target = 3
输出：true
示例 2：
输入：matrix = [[1,3,5,7],[10,11,16,20],[23,30,34,60]], target = 13
输出：false
提示：
m == matrix.length
n == matrix[i].length
1 <= m, n <= 100
-10^4 <= matrix[i][j], target <= 10^4
代码：
class Solution(object): def searchMatrix(self, matrix, target): """ :type matrix: List[List[int]] :type target: int :rtype: bool """ if not matrix or not matrix[0]: return False rows = len(matrix) cols = len(matrix[0]) row, col = 0, cols - 1 while True: if row < rows and col >= 0: if matrix[row][col] == target: return True elif matrix[row][col] < target: row += 1 else: col -= 1 else: return False # %% s = Solution() print(s.searchMatrix(matrix = [[1,3,5,7],[10,11,16,20],[23,30,34,60]], target = 3)) print(s.searchMatrix(matrix = [[1,3,5,7],[10,11,16,20],[23,30,34,60]], target = 13))
输出：
True
False
3. 买卖股票的最佳时机 IV
给定一个整数数组 prices ，它的第 i 个元素 prices[i] 是一支给定的股票在第 i 天的价格。
设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你最多可以完成 k 笔交易。
注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。
示例 1：
输入：k = 2, prices = [2,4,1]
输出：2
解释：在第 1 天 (股票价格 = 2) 的时候买入，在第 2 天 (股票价格 = 4) 的时候卖出，这笔交易所能获得利润 = 4-2 = 2 。
示例 2：
输入：k = 2, prices = [3,2,6,5,0,3]
输出：7
解释：在第 2 天 (股票价格 = 2) 的时候买入，在第 3 天 (股票价格 = 6) 的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6-2 = 4 。
随后，在第 5 天 (股票价格 = 0) 的时候买入，在第 6 天 (股票价格 = 3) 的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 3-0 = 3 。
提示：
0 <= k <= 100
0 <= prices.length <= 1000
0 <= prices[i] <= 1000
代码：
class Solution: def maxProfit(self, k, prices): if not prices: return 0 n = len(prices) max_k = n // 2 if k >= max_k: res = 0 for i in range(n - 1): res += max(0, prices[i + 1] - prices[i]) return res else: max_k = k dp = [[[0] * 2 for _ in range(k + 1)] for _ in range(n)] for i in range(max_k + 1): dp[0][i][1] = -prices[0] for i in range(1, n): for k in range(1, max_k + 1): dp[i][k][0] = max(dp[i - 1][k][0], dp[i - 1][k][1] + prices[i]) dp[i][k][1] = max(dp[i - 1][k][1], dp[i - 1][k - 1][0] - prices[i]) return dp[n - 1][max_k][0] # %% s = Solution() print(s.maxProfit(k = 2, prices = [2,4,1])) print(s.maxProfit(k = 2, prices = [3,2,6,5,0,3]))
输出：
2
7
