leetcode记录贴（go语言）

没事的时候打算开始玩一玩leetcode，不然天天写代码，却对算法没啥认识还是有点尴尬的。虽说是做题，其实大部分就是为了看看别人牛逼的思路。尽量每天一题把～

1.两数之和

给定一个整数数组和一个目标值，找出数组中和为目标值的两个数。

你可以假设每个输入只对应一种答案，且同样的元素不能被重复利用。
例：
        给定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9

        因为 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9
        所以返回 [0, 1]

第一种方法就是便利数组，随着数组长度增加，执行时间指数型增加。

#时间复杂度：O(n^2)
#空间复杂度：O(1)
func twoSum(nums []int, target int) []int {
    for firstIndex,firstNum := range nums{
        for secondIndex,secondNum := range nums{
            if firstIndex != secondIndex && firstNum + secondNum == target{
                return []int{firstIndex, secondIndex}
            }
        }
    }
    return nil
}

第二种方式是以空间换时间，把数据存在哈希表里面，最多只用完全遍历一次数组，就能得到结果。

#时间复杂度：O(n)
#空间复杂度：O(n)
func twoSumHash(nums []int, target int) []int {
    m :=  make(map[int]int)
    for index,num := range nums{
        i,ok := m[target - num]
        if ok {
            return []int{i,index}
        }
        m[num] = index
    }
    return nil
}

题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/two-sum/description/

作为脑子是条直线的小白，解题的方法是第一种，打死估计都想不到第二种把。

2.两数相加

给定两个非空链表来表示两个非负整数。位数按照逆序方式存储，它们的每个节点只存储单个数字。将两数相加返回一个新的链表。

你可以假设除了数字 0 之外，这两个数字都不会以零开头。

示例：

输入：(2 -> 4 -> 3) + (5 -> 6 -> 4)
输出：7 -> 0 -> 8 
原因：342 + 465 = 807

这个题主要有两个地方卡了我一下，第一，输入的两个链表可能是不一样长的，第二，最后一位相加可能会进1，所以此时，输出比输入多一位数字，就是多一个节点。
我在思考次题目时候，想方设法的想把输出链表的第一个节点，填入数字，其实可以这样。链表第一个节点可以为空，然后从第二个节点赋值，最后return时候，返回head.Next。咳咳，早已忘记当年学数据结构的时候，就是这么干的。
我的答案：

func addTwoNumbers(l1 *ListNode, l2 *ListNode) *ListNode {
    l := new(ListNode)
    temp := l
    lsum := 0
    for  {
        if l1 != nil{
            lsum += l1.Val
            l1 = l1.Next
        }
        if l2 != nil{
            lsum += l2.Val
            l2 = l2.Next
        }
        temp.Val = lsum % 10
        lsum = lsum / 10
        if lsum != 0 || l1 != nil || l2 != nil{
            nextNode := new(ListNode)
            temp.Next = nextNode
            temp = temp.Next
        }else{
            break
        }

    }
    return l

}

网站给出的答案：

func addTwoNumbers2(l1 *ListNode, l2 *ListNode) *ListNode{
    dummyHead := new(ListNode)
    p,q,curr := l1,l2,dummyHead
    carry := 0
    for p !=nil || q != nil{
        x,y := 0,0
        if p != nil {
            x = p.Val
        }
        if q != nil {
            y = q.Val
        }
        sum := x + y + carry
        carry = sum /10
        curr.Next = new(ListNode)
        curr = curr.Next
        curr.Val = sum % 10
        if p !=nil{
            p = p.Next
        }
        if q !=nil{
            q = q.Next
        }
    }
    if carry > 0{
        curr.Next = &ListNode{Val:carry}
    }
    return dummyHead.Next
}

网站的答案会把l1和l2赋值给一个临时变量，这样就不会影响函数外的l1，l2，这是我所忽略的。
网站的答案，把sum和carry分成两个变量，增强了可读性，我放在一起，基本上就看不出来为啥，除以10赋值给sum。然后我变量命名过于随意。

3. 无重复字符的最长子串

看见字符串匹配的题的就怂，所以卡了好几天不敢做。我自己的答案倒是尝试快10次了。才通过所有的测试。坑的点还是不少的。说下我的实现思路吧。

func lengthOfLongestSubstring(s string) int {
    filter := make(map[int32]int)         // 比较喜欢用哈希表统计重复
    lastKey := 0                          // 记录重复时，与本次重复的上一次重复点的下一位的index（非重复开始的位置）
                                                //比如当前字母的index为10，与之重复的字母的index为5，那么lastKey的值就赋值为5
    max := 0                              //最大连续不重复字串的长度
    for k,v := range s{                   //遍历字串
        index,ok := filter[v]            //判断是否发生重复
        if ok {                            //发生重复
            if k - lastKey  >max{         //计算重复点到上一个重复点的长度
                max = k - lastKey         
            }
            for i := lastKey;i<index;i++{    //index是与当前字母重复的所在位置，删除此位置之前的所有字母。
                delete(filter, int32(s[i])) 
            }
            lastKey = index+1                
        }
        filter[v] = k                       //新增或更新当前字母的index值
    }
    if len(s) - lastKey > max{            //有可能中间某个点，到最后一个字母都没有重复，所以不会触发ok里面的检测，因此判断非重复点到最后一个字母的距离。
        max = len(s) - lastKey
    }
    return max
}

网站给的答案：

1.滑动窗口，网站答案是用集合实现的，因为go本身没有集合的包，所以我还是用map

# i和j就是字串的开始坐标和结束坐标。遍历字符串s，如果当前字母，在字串i，j中没有重复，则j加1，即字串长度加一，如果当前字母在i，j中有重复的，则删除字串的第一个字母。因为有可能重复的字母在i，j中间，所以就会一直删除字串的第一个字母，直到删除至子串中没有重复的字母。就得到了，非重复字串。
#思路是真的好呀。之前我一直纠结怎么，当字串中有重复字母的时候，怎么确定，map中删除哪些key，网站的思路就很流畅呀！！！赞！

func lengthOfLongestSubstring(s string) int {
    filter := make(map[uint8]int)
    n := len(s)
    i,j,max := 0,0,0

    for i < n && j < n {
        _,ok := filter[s[j]]
        if !ok{
            filter[s[j]] = 0
            j++
            if j - i > max{
                max = j - i
            }
        }else {
            delete(filter,s[i])
            i++
        }
    }
    return max
}

2.优化的滑动窗口,原来网站也有map的思路

#其实放入map中的值并不需要删除....对比一下，我写的答案太low了。。。
func lengthOfLongestSubstring(s string) int {
    filter := make(map[uint8]int)
    n := len(s)
    max := 0

    for i,j := 0,0; j < n; j++ {
        index,ok := filter[s[j]]       #判断当前字母是否在map中已存在
        if ok{                               #如果存在，就把index赋值给i
            if index > i {                   #比如map中有一个字母a，他的index为3,如果当前字母也为a，就吧之前a的index保存到i中
                i = index                      #为什么判断大小呢？假如a的index为3，他前面有一个字母b，当前字母为a，所以i为3，如果下一个字母为b，因为上一个a之前有一个b，所以b是存在的，但是上一个b的在字母a前面，所以i不变。这就是map不用删除key的原因
            }
        }
        if j - i +1 > max{
            max = j - i + 1
        }
        filter[s[j]] = j+1
    }
    return max
}

4. 两个排序数组的中位数

题目：给两个有序的数组，取两个长度为n,m的数组的中位数，并且时间复杂度为Olog(min(n,m))
例1：

nums1 = [1, 3]
nums2 = [2]
中位数是 2.0

例2:

nums1 = [1, 2]
nums2 = [3, 4]
中位数是 (2 + 3)/2 = 2.5

其实这道题考的排序算法，所以哪个排序算法的时间复杂度是O(log n)呢，还给了两个有序的数组，第一想到的就是归并排序的最后一步。

func findMedianSortedArrays(nums1 []int, nums2 []int) float64 {
    i,j := 0,0
    sorted := make([]int,0)
    for i < len(nums1) && j < len(nums2){
        if nums1[i] > nums2[j]{
            sorted = append(sorted,nums2[j])
            j++
        }else {
            sorted = append(sorted,nums1[i])
            i++
        }
    }
    sorted = append(sorted,nums1[i:]...)
    sorted = append(sorted,nums2[j:]...)
    n := len(sorted)
    if n % 2 ==0{
        return (float64(sorted[n/2-1]) + float64(sorted[n/2]))/2
    }
    return float64(sorted[(n-1)/2])
}

嘤嘤嘤，网站答案看的脑壳疼。。。。
看完网站的答案，我掐指一算，我的时间复杂度是O(min(n,m)),想要时间复杂度为O(log(mint(n,m))),就得用二分法。分析过程好复杂，脑壳疼。实现也复杂，要考虑的因素好多。。。。