LeetCode初级算法题:子数组最大平均数+二叉树的最小深度+最长连续递增序列+柠檬水找零

简介: LeetCode初级算法题:子数组最大平均数+二叉树的最小深度+最长连续递增序列+柠檬水找零

LeetCode初级算法题:子数组最大平均数+二叉树的最小深度+最长连续递增序列+柠檬水找零java多种解法


1 子数组最大平均数

题目描述

给一个整数数组,找出平均数最大且长度为 k 的下标连续的子数组,并输出该最大平均数。

滑动窗口

6 2 7 5 8 4 3 1

6 2 7 5 8 4 3 1

窗口移动时,窗口内的和等于sum加上新加进来的值,减去出去的值

解题思路与代码

    public double findMaxAverage(int[] nums, int k) {
        int sum = 0;
        int n = nums.length;
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            sum += nums[i];
        }
        int maxSum = sum;
        for (int i = k; i < n; i++) {
            sum = sum - nums[i - k] + nums[i];
            maxSum = Math.max(maxSum, sum);
        }
        return 1.0 * maxSum / k;
    }

2 二叉树的最小深度

题目描述

给定一个二叉树,找出其最小深度。

最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。

解题思路与代码

解法一:深度优先

遍历整颗数,找到每一个叶子节点,从叶子节点往上开始计算,左右子节点都为空则记录深度为1

左右子节点只有一边,深度记录为子节点深度+1

左右两边都有子节点,则记录左右子节点的深度较小值+1

 public int minDepth(TreeNode root) {
        if (root == null) {
            return 0;
        }
        if (root.left == null && root.right == null) {
            return 1;
        }
        int min_depth = Integer.MAX_VALUE;
        if (root.left != null) {
            min_depth = Math.min(minDepth(root.left), min_depth);
        }
        if (root.right != null) {
            min_depth = Math.min(minDepth(root.right), min_depth);
        }
        return min_depth + 1;
    } 
  • 时间复杂度:O(N)
  • 空间复杂度:O(logN) 取决于树的高度

解法二:广度优先

从上往下,找到一个节点时,标记这个节点的深度。查看该节点是否为叶子节点,如果是直接返回深度

如果不是叶子节点,将其子节点标记深度(在父节点深度的基础上加1)

    class QueueNode {
        TreeNode node;
        int depth;
        public QueueNode(TreeNode node, int depth) {
            this.node = node;
            this.depth = depth;
        }
    }
    public int minDepth(TreeNode root) {
        if (root == null) {
            return 0;
        }
        Queue<QueueNode> queue = new LinkedList<QueueNode>();
        queue.offer(new QueueNode(root, 1));
        while (!queue.isEmpty()) {
            QueueNode nodeDepth = queue.poll();
            TreeNode node = nodeDepth.node;
            int depth = nodeDepth.depth;
            if (node.left == null && node.right == null) {
                return depth;
            }
            if (node.left != null) {
                queue.offer(new QueueNode(node.left, depth + 1));
            }
            if (node.right != null) {
                queue.offer(new QueueNode(node.right, depth + 1));
            }
            
        }
        return 0;
    }
  • 时间复杂度:O(N)
  • 空间复杂度:O(N)

3 最长连续递增序列

题目描述

给定一个未经排序的整数数组,找到最长且连续递增的子序列,并返回该序列的长度。

序列的下标是连续的

解题思路与代码

贪心算法

从0开始寻找递增序列,并将长度记录,记录递增序列的最后一个下标,然后从该下标继续寻找,记录

长度,取长度最大的即可

    public static int findLength(int[] nums) {
        int ans = 0;
        int start = 0;
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            if (i > 0 && nums[i] <= nums[i - 1]) {
                start = i;
            }
            ans = Math.max(ans, i - start + 1);
        }
        return ans;
    }


4 柠檬水找零

题目描述

在柠檬水摊上,每一杯柠檬水的售价为 5 美元。

顾客排队购买你的产品,一次购买一杯。

每位顾客只买一杯柠檬水,然后向你付 5 美元、10 美元或 20 美元。必须给每个顾客正确找零。

注意,一开始你手头没有任何零钱。

如果你能给每位顾客正确找零,返回 true ,否则返回 false 。

示例

输入:[5,5,5,10,20]

输出:true

输入:[10,10]

输出:false

解题思路与代码

贪心算法

    public boolean lemonadeChange(int[] bills) {
        int five = 0, ten = 0;
        for (int bill : bills) {
            if (bill == 5) {
                five++;
            } else if (bill == 10) {
                if (five == 0) {
                    return false;
                }
                five--;
                ten++;
            } else {
                if (five > 0 && ten > 0) {
                    five--;
                    ten--;
                } else if (five >= 3) {
                    five -= 3;
                } else {
                    return false;
                }
            }
        }
        return true;
    }

目录
相关文章
|
10天前
|
存储 算法 Java
leetcode算法题-有效的括号(简单)
【11月更文挑战第5天】本文介绍了 LeetCode 上“有效的括号”这道题的解法。题目要求判断一个只包含括号字符的字符串是否有效。有效字符串需满足左括号必须用相同类型的右括号闭合,并且左括号必须以正确的顺序闭合。解题思路是使用栈数据结构,遍历字符串时将左括号压入栈中,遇到右括号时检查栈顶元素是否匹配。最后根据栈是否为空来判断字符串中的括号是否有效。示例代码包括 Python 和 Java 版本。
|
1月前
|
算法
每日一道算法题(Leetcode 20)
每日一道算法题(Leetcode 20)
23 2
|
1月前
|
算法
动态规划算法学习四:最大上升子序列问题(LIS:Longest Increasing Subsequence)
这篇文章介绍了动态规划算法中解决最大上升子序列问题(LIS)的方法,包括问题的描述、动态规划的步骤、状态表示、递推方程、计算最优值以及优化方法,如非动态规划的二分法。
65 0
动态规划算法学习四:最大上升子序列问题(LIS:Longest Increasing Subsequence)
|
1月前
【LeetCode 31】104.二叉树的最大深度
【LeetCode 31】104.二叉树的最大深度
19 2
|
1月前
【LeetCode 43】236.二叉树的最近公共祖先
【LeetCode 43】236.二叉树的最近公共祖先
18 0
|
1月前
【LeetCode 38】617.合并二叉树
【LeetCode 38】617.合并二叉树
14 0
|
1月前
【LeetCode 37】106.从中序与后序遍历构造二叉树
【LeetCode 37】106.从中序与后序遍历构造二叉树
16 0
|
1月前
【LeetCode 34】257.二叉树的所有路径
【LeetCode 34】257.二叉树的所有路径
12 0
|
1月前
【LeetCode 32】111.二叉树的最小深度
【LeetCode 32】111.二叉树的最小深度
16 0
|
25天前
|
算法 安全 数据安全/隐私保护
基于game-based算法的动态频谱访问matlab仿真
本算法展示了在认知无线电网络中,通过游戏理论优化动态频谱访问,提高频谱利用率和物理层安全性。程序运行效果包括负载因子、传输功率、信噪比对用户效用和保密率的影响分析。软件版本:Matlab 2022a。完整代码包含详细中文注释和操作视频。