面试题58-Ⅰ、58-Ⅱ、59-Ⅰ、59-Ⅱ

2024-01-25 14:35:10

面试题58-Ⅰ.翻转单词顺序

双指针

倒序遍历字符串 s ，记录单词左右索引边界 i , j ；
每确定一个单词的边界，则将其添加至单词列表 res ；
最终，将单词列表拼接为字符串，并返回即可。

class Solution {
    public String reverseWords(String s) {
    	s = s.trim(); //删除首尾空格
    	int i = s.length() - 1, j = i;
    	StringBuilder res = new StringBuilder();
    	while(i >= 0) {
    		while(i >= 0 && s.charAt(i) != ' ') i--; //搜索首个空格
    		res.append(s.substring(i + 1, j + 1)).append(" "); //添加单词
    		while(i >= 0 && s.charAt(i) == ' ') i--; //跳过单词间的空格
    		j = i; //j指向下个单词的尾字符
    	}
    	return res.toString().trim();
    }
}

时间复杂度 O(N) ：其中 N 为字符串 s 的长度，线性遍历字符串。
空间复杂度 O(N) ：新建的 list(Python) 或 StringBuilder(Java) 中的字符串总长度 ≤ N ，占用 O(N) 大小的额外空间。

分割+倒序

以空格为分割符完成字符串分割后，若两单词间有 x > 1 个空格，则在单词列表 strs 中，此两单词间会多出 x - 1 个 “空单词” （即 “” ）。解决方法：倒序遍历单词列表，并将单词逐个添加至 StringBuilder ，遇到空单词时跳过。

class Solution {
    public String reverseWords(String s) {
		String[] strs = s.trim().split(" "); //删除首尾空格，分割字符串
		StringBuilder sb = new StringBuilder();
		for(int i = str.length - 1; i >= 0; i--) {
			if(strs[i].equals("")) continue; //遇到空单词则跳过
			sb.append(strs[i]).append(" "); //将单词拼接至 StringBuilder
		}
		return sb.toString().trim(); //转化为字符串，删除尾部空格，并返回
    }
}

时间复杂度 O(N) ：总体为线性时间复杂度，各函数时间复杂度和参考资料链接如下。
- split() 方法：为 O(N) ；
- trim() 和 strip() 方法：最差情况下（当字符串全为空格时），为 O(N) ；
- join() 方法：为 O(N) ；
- reverse() 方法：为 O(N) ；
空间复杂度 O(N) ：单词列表 strs 占用线性大小的额外空间。

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面试题58-Ⅱ.左旋转字符串

字符串切片

获取字符串 s[n:] 切片和 s[:n] 切片，使用 “+” 运算符拼接并返回即可。

class Solution {
    public String reverseLeftWords(String s, int n) {
		return s.substring(n, s.length()) + s.substring(0, n);
    }
}

时间复杂度 O(N) ：其中 N 为字符串 s 的长度，字符串切片函数为线性时间复杂度（参考资料）；
空间复杂度 O(N) ：两个字符串切片的总长度为 N 。

列表遍历拼接

新建一个 list(Python)、StringBuilder(Java) ，记为 res ；
先向 res 添加 “第 n + 1 位至末位的字符” ；
再向 res 添加 “首位至第 n 位的字符” ；
将 res 转化为字符串并返回。

class Solution {
    public String reverseLeftWords(String s, int n) {
		StringBuilde sb = new StringBuilder();
		for(int i = n; i < s.length(); i++)
			sb.append(s.charAt(i));
		for(int i = 0; i < n; i++) 
			sb.append(s.charAt(i));
		return sb.toString();
    }
}

利用求余进行优化

class Solution {
    public String reverseLeftWords(String s, int n) {
		StringBuilde sb = new StringBuilder();
		for(int i = n; i < n + s.length(); i++)
			sb.append(s.charAt(i % s.length()));
		return sb.toString();
    }
}

时间复杂度 O(N) ：线性遍历 s 并添加，使用线性时间；
空间复杂度 O(N) ：新建的辅助 res 使用 O(N) 大小的额外空间。

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面试题59-Ⅰ.滑动窗口的最大值

双向队列

1.遍历数组，将 “数” 存放在双向队列中，并用 L,R 来标记窗口的左边界和右边界。队列中保存的并不是真的 “数”，而是该数值对应的数组下标位置，并且数组中的数要从大到小排序。如果当前遍历的数比队尾的值大，则需要弹出队尾值，直到队列重新满足从大到小的要求。
2.刚开始遍历时，L 和 R 都为 0，有一个形成窗口的过程，此过程没有最大值，L 不动，R 向右移。
3.当窗口大小形成时，L 和 R 一起向右移，每次移动时，判断队首的值的数组下标是否在 [L,R] 中，如果不在则需要弹出队首的值，当前窗口的最大值即为队首的数。

class Solution {
    public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {
		if(nums == null || nums.length < 2) return nums;
		//双向队列，保存当前窗口最大值的数组下标，保证队列中数组下标对应的数值从大到小排列
		LinkedList<Integer> queue = new LinkedList<>();
		int[] res = new int[nums.length - k + 1];
		//遍历nums数组，窗口区间为[i-k+1,i]
		for(int i = 0; i < nums.length; i++) {
			//保证从大到小，如果前面数小则需要一次弹出，直至满足要求
			while(!queue.isEmpty() && nums[queue.peekLast()] <= nums[i]) {
				queue.pollLast();
			}
			//添加当前值对应的下标
			queue.addLast(i);
			//判断当前队列中存的数组索引是否还在窗口内，i-k+1表示当前窗口的左边界
			if(queue.peek() < i - k + 1) {
				queue.poll();
			}
			//当前窗口长度为k时，保存窗口中的最大值
			if(i + 1 >= k) {
				res[i - k + 1] = nums[queue.peek()];
			}
		}
		return res;
    }
}

遍历

class Solution {
    public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {
		if(nums.length < 2) return nums;
		int len = nums.length;
		int[] res = new int[len - k + 1];
		int maxIndex = -1; //当前滑动窗口中最大值的索引
		int max = Integer.MIN_VALUE; //当前滑动窗口中的最大值
		for(int i = 0; i < len - k + 1; i++) { //i表示当前窗口的左边界
			if(maxIndex < i) { //如果当前最大值不在窗口中
				//此时max已不在窗口中，故先令max等于窗口的左边界，再去与窗口剩余的元素进行比较
				max = nums[i]; 
				maxIndex = i;
				for(int j = i; j < i + k; j++) {//遍历从下标i开始，长度为k的窗口
					if(nums[j] > max) {
						max = nums[j];
						maxIndex = j;
					}
				}
			} else { //如果当前最大值在窗口中
				//判断当前新加进的窗口末尾值与之前窗口的最大值的大小
				if(nums[i + k - 1] > max) {
					max = nums[i + k - 1];
					maxIndex = i + k - 1;
				}
			}
			res[i] = max;
		}
		return res;
    }
}

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面试题59-Ⅱ.队列的最大值

本文考虑创建两个队列，一个队列为普通的队列，正常执行入队出队的操作，另一个队列为双向递减队列，来保存队列所有递减的元素，并随着入队和出队操作实时更新，这样队列最大元素就始终对应递减列表的首元素

双向队列的实线：

1、当执行入队 push_back() 时：若入队一个比队列某些元素更大的数字 x ，则为了保持此列表递减，需要将双向队列 尾部所有小于 x 的元素 弹出。
2、当执行出队 pop_front() 时：若出队的元素是最大元素，则双向队列 需要同时将首元素出队 ，以保持队列和双向队列的元素一致性。

class MaxQueue {
    LinkedList<Integer> list; //普通队列
    LinkedList<Integer> maxList; //双向递减队列
    public MaxQueue() {
        list = new LinkedList<>();
        maxList = new LinkedList<>();
    }
    //获取最大值时，返回双向队列的队首即可，因为双向队列是单调递减的
    public int max_value() {
        if(maxList.isEmpty()) return -1;
        return maxList.peek();
    }
    
    public void push_back(int value) {
        list.addLast(value);
        //维护单调递减
        while(!maxList.isEmpty() && maxList.peekLast() < value)
            maxList.pollLast();
        //维护好后再将当前元素加入双向队列
        maxList.addLast(value);
    }
    
    public int pop_front() {
        if(list.isEmpty()) return -1;
        //双向队列只会保存普通队列中已存在的元素，如果普通队列的队首元素不等于双向队列头元素
        //只会说明
        if(list.peek().equals(maxList.peek())) maxList.poll();
        return list.poll();
    }
}

时间复杂度 O(1) ： max_value(), push_back(), pop_front() 方法的均摊时间复杂度均为 O(1) ；
空间复杂度 O(N) ：当元素个数为 N 时，最差情况下deque 中保存 NN 个元素，使用 O(N) 的额外空间；

码农公寓

面试题58-Ⅰ.翻转单词顺序

双指针

分割+倒序

面试题58-Ⅱ.左旋转字符串

字符串切片

列表遍历拼接

面试题59-Ⅰ.滑动窗口的最大值

双向队列

遍历

面试题59-Ⅱ.队列的最大值

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