655:非递减数列

链接:665. 非递减数列 - 力扣(LeetCode)

直接找最大最小值进行替换不行,[1,5,4,6,7,8,9]最大最小值所处位置可能是非递减数列

如果nums[i]>nums[i+1],当前这俩个数递减,修改谁,记录前一个数,比较前一个数和当前数的大小,前一个数大,小变大,后一个数大,大变小

统计次数,出现两次,结束

 1 class Solution:
2 def checkPossibility(self, nums: List[int]) -> bool:
3 if(not nums): return True
4 count,laster=0,-1
5 for i in range(len(nums)-1):
6 if(i!=0): laster=nums[i-1]
7 if(nums[i]>nums[i+1]):
8 count+=1
9 if(nums[i+1]<laster):
10 nums[i+1]=nums[i]
11 else:
12 nums[i]=nums[i+1]
13 if(count==2): return False
14 return True

checkPossibility

376:摆动序列

链接:376. 摆动序列 - 力扣(LeetCode)

数组长度为2,直接输出,数不一样,返回2,数一样返回1

长度超过3,遍历数组,找到连续递增或连续递减的首尾。默认前两个数之差为0,开始遍历,当前数和下一个数的差,与前两个数之差不同,结果+1,

 1 class Solution:
2 def wiggleMaxLength(self, nums: List[int]) -> int:
3 if(len(nums)<=1): return len(nums)
4 if(len(nums)==2):
5 if(nums[0]!=nums[1]): return len(nums)
6 else: return 1
7 re=1
8 laster=0
9 for i in range(len(nums)-1):
10 nextre=nums[i+1]-nums[i]
11 if( (laster>=0 and nextre<0) ):
12 re+=1
13 laster=nextre
14 if( (laster<=0 and nextre>0) ):
15 re+=1
16 laster=nextre
17 return re

wiggleMaxLength

53:最大子数组和

链接:53. 最大子数组和 - 力扣(LeetCode)

数组从头开始加,和大于0,记录到最大数组和,继续加,和小于0,和从0重新开始计算,如果最后和为0,存在数组全为负数或者一正一负相加为0,返回数组最大值

 1 class Solution:
2 def maxSubArray(self, nums: List[int]) -> int:
3 if(not nums): return 0
4 if(len(nums)==1): return nums[0]
5 re,sums=0,0
6 for n in nums:
7 sums+=n
8 if(sums>=0):
9 re=max(re,sums)
10 else: sums=0
11 if(re==0): re=max(nums)
12 return re

maxSubArray

55:跳跃

链接:55. 跳跃游戏 - 力扣(LeetCode)

跳一次,能跳的最大范围是i+num[i],在这中间的所有格子都可以跳,在能跳的最大范围内,每跳一格,更新最大范围,最大范围大于数组长度,可以,跳到最大范围边上,还没到数组长度,不可以

1 class Solution:
2 def canJump(self, nums: List[int]) -> bool:
3 if(len(nums)<=1): return True
4 i,cover=0,0
5 while i<=cover:
6 cover=max(cover,i+nums[i])
7 if(cover>=len(nums)-1): return True
8 i+=1
9 return False

canJump

45:跳跃2

链接:45. 跳跃游戏 II - 力扣(LeetCode)

数组长度为0,1,不用跳,和55不同的是,需要在第一次最大范围内找到跳的最远的位置

 1 import sys
2 class Solution:
3 def jump(self, nums: List[int]) -> int:
4 if(len(nums)<=1): return 0
5 i,cover,re=0,0,0
6 while i<len(nums):
7 step=i+nums[i]
8 re+=1
9 if(step>=len(nums)-1): break
10 for j in range(i,step+1):
11 if(j==len(nums)): break
12 if(j+nums[j]>step):
13 step=j+nums[j]
14 i=j
15 cover=1
16 if(not cover):
17 re=0
18 break
19 return re

jump

1005:k次取反后求最大和

链接:1005. K 次取反后最大化的数组和 - 力扣(LeetCode)

每次都找最小值取反

1 class Solution:
2 def largestSumAfterKNegations(self, nums: List[int], k: int) -> int:
3 if(not nums): return 0
4 while k:
5 min_n=min(nums)
6 min_id=nums.index(min_n)
7 nums[min_id]=-min_n
8 k-=1
9 return sum(nums)

largestSumAfterKNegations

134:加油站

链接:134. 加油站 - 力扣(LeetCode)

嘶~些微有点头疼,先确认从当前加油站走后剩余油,找剩余量大于0的,开始,依次加后面加油站剩余油量,如果出现负数,本轮失败,继续找余量大于0,开始,依次加后面加油站剩余油量大于等于0,回到开始位置,ok

 1 class Solution:
2 def canCompleteCircuit(self, gas: List[int], cost: List[int]) -> int:
3 if(not gas or not cost): return -1
4 if(sum(cost)>sum(gas)): return -1
5 if(len(gas)==1): return 0
6 uses={}
7 n=len(gas)
8 for i in range(n):
9 uses[i]=gas[i]-cost[i]
10 usess=sorted(uses.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True)
11 for index in usess:
12 if(index[1]>0):
13 sums=index[1]
14 i=index[0]
15 while sums>=0:
16 i+=1
17 if(i==n): i=0
18 sums+=uses[i]
19 if(i==index[0]): return i
20
21
22

canCompleteCircuit

860:找零

链接:860. 柠檬水找零 - 力扣(LeetCode)

(lll¬ω¬)出现20优先找10块的。。。

 1 class Solution:
2 def lemonadeChange(self, bills: List[int]) -> bool:
3 if(not bills): return True
4 moneys={5:0,10:0,20:0}
5 for bill in bills:
6 moneys[bill]+=1
7 if(bill==10):
8 if(moneys[5]>0): moneys[5]-=1
9 else: return False
10 if(bill==20):
11 if(moneys[10]>0 and moneys[5]>0):
12 moneys[5]-=1
13 moneys[10]-=1
14 elif(moneys[5]>2): moneys[5]-=3
15 else:
16 return False
17 print(moneys)
18 return True

lemonadeChange

56:合并区间

链接:56. 合并区间 - 力扣(LeetCode)

区间左端从大到小,下一个区间尾大于等于当前区间头,合并

 1 class Solution:
2 def merge(self, intervals: List[List[int]]) -> List[List[int]]:
3 if(not intervals): return intervals
4 intervals.sort(key=lambda x:x[1],reverse=True)
5 data=[]
6 i=0
7 while i<len(intervals)-1:
8 if(intervals[i+1][1]>=intervals[i][0]):
9 intervals[i][0]=min(intervals[i+1][0],intervals[i][0])
10 intervals.remove(intervals[i+1])
11 else:
12 i+=1
13 return intervals

merge

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