leetCode解题报告5道题(七)

题目一：Interleaving String

Given s1, s2, s3, find whether s3 is formed by the interleaving of s1 and s2.

For example,

Given:

s1 = "aabcc",

s2 = "dbbca",

When s3 = "aadbbcbcac", return true.

When s3 = "aadbbbaccc", return false.

分析：

这道题是一道明显的DP题目，因为在这之前DP类型做得比較少，所以这道题目可能分析得不是那么好，网友们见谅哈！

竟然题目是一个DP动态规划的题目。那么必然有一个状态转移方程式。

假设我们用一个boolean flags[][] 二维数组来存储状态信息

flags[i][j] 表示取S1中的前i个数和取S2中的前j个数

flags[i][j] == true : 表示S3的前(i+j)长度的子串还是满足S1和S2交叉结合的

flags[i][j] == false: 表示不满足

首先我们来讲下直到S3前面(i+j)长度的子串还满足能够由S1和S2交叉构成的

条件是(flags[i][j-1] == true && S2[j-1] == S3[i+j-1] ) || (flags[i-1][j] == true && S1[i-1] == S3[i+j-1] )

最后我们所要的结果就是当S1取S1.length长度，而S2取S2.length长度时。看是否满足。即flags[S1.length][S2.length]是否为true

AC代码：

public class Solution {
    public boolean isInterleave(String s1, String s2, String s3) {
        int len1 = s1.length();
        int len2 = s2.length();
        int len3 = s3.length();
        //长度不等直接干掉
        if (len3 != (len2+len1)){
            return false;
        }
        //状态存储的二维数组
        boolean flags[][] = new boolean[len1+1][len2+1];
        flags[0][0] = true;

        for (int i=1; i<=len1; ++i){
            flags[i][0] = flags[i-1][0] && (s1.charAt(i-1) == s3.charAt(i-1));
        }
        for (int j=1; j<=len2; ++j){
            flags[0][j] = flags[0][j-1] && (s2.charAt(j-1) == s3.charAt(j-1));
        }

        for (int i=1; i<=len1; ++i){
            for (int j=1; j<=len2; ++j){
                flags[i][j] = ((flags[i][j-1] && s2.charAt(j-1) == s3.charAt(i+j-1))
                        || (flags[i-1][j] && s1.charAt(i-1) == s3.charAt(i+j-1)));
            }
        }
        return flags[len1][len2];
    }
}

题目二：Validate Binary Search Tree

Given a binary tree, determine if it is a valid binary search tree (BST).

Assume a BST is defined as follows:

• The left subtree of a node contains only nodes with keys less than the node's key.
• The right subtree of a node contains only nodes with keys greater than the node's key.
• Both the left and right subtrees must also be binary search trees.

confused what "{1,#,2,3}" means? >
read more on how binary tree is serialized on OJ.

分析：

题目要求我们推断一下一棵树，是否满足搜索二叉树的性质:

1、树的左边的全部结点都不能大于根的值

2、树的右边的全部结点都不能小于根的值

这题还是比較简单的递归问题哈。

仅仅是要注意的情况例如以下

10

5             15

null  null    6     20

这样的情况是不满足二叉搜索树的性质的。由于数值6在数值10的右側，但6<10这样是不符合定义的。

因此当我们要推断左子树的时候，必须把

左子树中全部结点与root结点的值做比較，假设当中有一个大于root结点的值，那么就不满足题意

右子树中全部结点与root结点的值做比較。假设当中一个小于root结点的值，那么也不满足题意。

AC代码：

/**
 * Definition for binary tree
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
public class Solution {
    public boolean isValidBST(TreeNode root) {
        if (root == null){
            return true;
        }
        if (root.left == null && root.right == null){
            return true;
        }

        return solveValidBST(root.left, true, root.val) && solveValidBST(root.right, false, root.val);
    }
    /**
     * root: 当前结点
     * isLeft: 属于根节点的左边还是右边
     * compareValue: 根结点的值
     */
    public boolean solveValidBST(TreeNode root, boolean isLeft, int compareValue){

        if (root == null){
            return true;
        }
        //1: 推断是否满足   左<中<右
        boolean flag = true;
        if (root.left != null && root.left.val >= root.val){
            flag = false;
        }
        if (root.right != null && root.right.val <= root.val){
            flag = false;
        }

        //2: 推断是否满足全部的左<根  和  全部的右>根
        if (isLeft){
            if (compareValue <= root.val){
               flag = false;
            }
        }else{
            if (compareValue >= root.val){
               flag = false;
            }
        }
        boolean leftSubTre = solveValidBST(root.left, isLeft, compareValue);
        boolean rightSubTre = solveValidBST(root.right, isLeft, compareValue);
        return flag && leftSubTre && rightSubTre;
    }
}

题目三：

Sqrt(x)

Implement int sqrt(int x).

Compute and return the square root of x.

分析：

题目要求我们计算出一个int类型的数值的开平方的结果(注意：要的结果也是int型。而并不是是double哦。)

我们先来分析下一种错误的解法TLE:

//假设数值x够大，所需的循环次数太多了

for (int i=0; i<=x; ++i){

if (i * i == x){

return i;

}

  if (i * i > x){

            return i-1; 

 }

}

因此我们必须想出一种更快的方法,我们将这些数和相应的开方的数写下来,观察一下规律！

watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvbGpwaGhq/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="">

这样我们能够发现。数字1所能涵盖x数有3个，数字2能涵盖的x数有5个，数字3能涵盖的x数有7个.........

这样子我们要求一个数x的平方根的int值。仅仅须要用x循环减去3,5,7,9......，并用num记录下当前是数字几了，直到x的值小于等于0，这时候这个num就是我们要得到的结果了。

AC代码：

public class Solution {
    public int sqrt(int x) {
        if (x == 0)
            return 0;

        int step = 3;
        int num = 1;
        x = x - step;
        while (x > 0){
            num++;
            step += 2;
            x -= step;
        }
        return num;
    }
}

不能由于做题而做题哈，我们顺便看一下返回double类型的sqrt怎么写。

一个採用牛顿迭代法的函数
double sqrt(double number)
{
        if(number<=0)return 0;
        //设置初始值i，i值越接近sqrt(number)，所需循环次数越少
        double i = 1; //一个高速算法是：int exp;double i=ldexp(frexp(number,&exp),(exp>>1));
        double j = number/i;
        while((i<j?

j-i:i-j)>1e-9)//随着循环次数的添加，i与j将很接近
        {
                i = (i+j)/2;
                j = number/i ;
        }
        return i;
}

原理见：

泰勒级数展开法：f(x)=sqrt(x)在x=1处展开，得：
f(x) = 1+(1/2)×(x-1)+(0.5)×(-0.5)/2!×(x-1)²+(0.5)×(-0.5)×(-1.5)/3!×(x-1)³……
很不建议使用级数展开，由于当数字比較大时收敛实在慢

题目四：

Recover Binary Search Tree

Two elements of a binary search tree (BST) are swapped by mistake.

Recover the tree without changing its structure.

Note:

A solution using O(n)
space is pretty straight forward. Could you devise a constant space solution?

confused what "{1,#,2,3}" means? >
read more on how binary tree is serialized on OJ.

分析：

题目给我们一棵树，这棵树中有两个结点的位置出现了错误（将它们两个的值交换之后就行得到正确的二叉搜索树）。让我们把这两个结点找出来，之后把它们交换得到正确的BST。要求不可以改变树原来的结构。

这道题目，我们分析下二叉搜索树的性质。能够知道，当我们用树的"中序遍历"遍历这棵树的时候。我们应该要得到一个呈增长的一个数列，可是假设这棵树有两个结点的值的位置不正确的话，必然就会破坏这个增长数列。

举个样例

2

1    4

我们得到的中序遍历结果是: 1 ->  2  -> 4 （增长的趋势）

而假设是

2

4     1

我们得到的中序遍历结果是: 4 -> 2  -> 1 (没有呈增长趋势)

这样子我们须要调换的两个位置是哪两个呢，非常明显应该是   4  和  1的位置。

依据这样分析，我们用一个stack来存储中序遍历的结果。最后依次从栈顶往下扫。当遇到值大于栈顶的。表示不满足增长的规律，然后再一直往下直到找到这些大于栈顶的这些数中。最大的一个。

即为我们要交换的数，详细看代码

AC代码：

/**
 * Definition for binary tree
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
 /**
  * 作者：胖虎
  * csdn: http://blog.csdn.net/ljphhj
  */
public class Solution {
    //存放值相应的结点
    private HashMap<Integer, TreeNode> map = new HashMap<Integer, TreeNode>();
    //栈：存放中序遍历的结果
    private Stack<Integer> stack = new Stack<Integer>();

    public void recoverTree(TreeNode root) {

        if (root == null || ((root.left == null) && (root.right == null))){
            return ;
        }

        MiddleOrderTralTree(root);
        int popNum = 0;
        if (!stack.empty()){
            popNum = stack.pop();
        }

        while (!stack.empty()){
            int nowNum = stack.pop();
            //存在了违反“增长趋势"的情况了.
            if (nowNum > popNum){
                //栈的元素一直往下找，直到找到违反“增长趋势”的元素中最大的那一个
                while (!stack.empty()){
                    int temp = stack.pop();
                    if (temp > popNum){
                        nowNum = temp;
                    }else{
                        break;
                    }
                }

                TreeNode mistakeOne = (TreeNode)map.get(nowNum);
                TreeNode mistakeTwo = (TreeNode)map.get(popNum);
                int temp = mistakeOne.val;
                mistakeOne.val = mistakeTwo.val;
                mistakeTwo.val = temp;
                return ;
            }
            popNum = nowNum;
        }
    }
    //中序遍历
    public void MiddleOrderTralTree(TreeNode root){
        if (root.left != null){
            MiddleOrderTralTree(root.left);
        }
        //值放入栈中，并把 值。Object 存放到map中
        stack.push(root.val);
        map.put(root.val, root);

        if (root.right != null){
            MiddleOrderTralTree(root.right);
        }
    }

}

题目五：

Climbing Stairs

You are climbing a stair case. It takes n steps to reach to the top.

Each time you can either climb 1 or 2 steps. In how many distinct ways can you climb to the top?

分析:

这个题目是非常早的一个题目了，考察的事实上就是斐波拉切数列的变形哈.

我们知道斐波那契数列的话是

f(0) = 0;

f(1) = 1;

f(n) = f(n-1) + f(n-2)  (n >= 2)

我们分析下我们这道题目：

假设N=0时，自然为0种

假设N=1时，这个家伙仅仅有一种爬楼梯的方法

假设N=2时，他的选择有：1.一步步的爬   2.两步的 这样就有两种

但N=3时，他的选择能够是  1、先爬1步(然后剩下的处理跟两个台阶的一样咯)    2、先爬2步(剩下的处理跟一个台阶的一样咯)

.......

我们能够推导出这种式子

f(0) = 0;

f(1) = 1;

f(2) = 2;

f(n) = f(n-1) + f(n-2);   (n>=3)

AC代码： （千万别想着用递归的方法。会TLE）

public class Solution {
    private int nums[];
    public int climbStairs(int n) {
        if (n == 0 || n == 1 || n == 2){
            return n;
        }
        nums = new int[n+1];
        nums[0] = 0;
        nums[1] = 1;
        nums[2] = 2;
        for (int i=3; i<=n; ++i){
            nums[i] = nums[i-1] + nums[i-2];
        }
        return nums[n];
    }
}