思路参考 drdr # -*- coding:utf-8 -*- from bisect import bisect_left class Solution: def GetNumberOfK(self, data, k): # write code here l=bisect_left(data,k-0.5) r=bisect_left(data,k+0.5) return r-l

思路类似字符串第一个出现一次的字符差不多 # -*- coding:utf-8 -*- from collections import Counter#哈希解法 class Solution: # 返回[a,b] 其中ab是出现一次的两个数字 def FindNumsAppearOnce(self, array): # write code here dict=Counter(array) res=[] for i in array: if dict[i]==...

class Solution: def FirstNotRepeatingChar(self, s): # write code here l=[0]*256 for i in s:#记录每个字符出现的次数 l[ord(i)]+=1 for j,v in enumerate(s):#再按照s的顺序去查看l中次数为1的字符 if l[ord(v)]==1: return j return -1另外也可以借助计数字典实现，代码如下：...

''' dp解法 dp[i]表示到 0-i之间连续最大和 则状态转移方程为： dp[i]=max(array[i],dp[i-1]+array[i]) ''' class Solution: def FindGreatestSumOfSubArray(self, array): # write code here if not array: return 0 n=len(array) if n==1: return array[0] else: ...

#考察排序那就手动实现以下快排 顺便熟悉下O(nlogn) python中的sort()时间复杂度就是O(nlogn) class Solution: def GetLeastNumbers_Solution(self, tinput, k): # write code here def qsort(arr, l, r): if l < r: p = partion(arr, l, r)#找到一个p 使得小于p的位于arr[l]的左侧，大于arr[l]的在p右侧 ...

# -*- coding:utf-8 -*- class Solution:#不用count() 时间复杂度为O(n) def MoreThanHalfNum_Solution(self, numbers): # write code here if not numbers: return 0 n=len(numbers) num=numbers[0] cnt=1 #如果存在一个数大于一半数组长度的话 for i in range(n): ...

#熟悉Queue容器的 的 .put() .get() .empty()用法 # -*- coding:utf-8 -*- # class TreeNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.left = None # self.right = None import Queue #python2为import Queue / python3中为 import queue class Solution: # 返回从上到下每个节点值列表，例：[1,2,3] d...

# -*- coding:utf-8 -*- ''' 思路很简单，直接模拟这个过程采用四个指针来控制遍历 top=0 ── ── → ┐ right=len(matirx[0]) ┌ ── → ┐ | ↑ ↓ | | ↓ left=0 └ ← ── ┘ ...

# -*- coding:utf-8 -*- # class TreeNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.left = None # self.right = None class Solution: def HasSubtree(self, pRoot1, pRoot2): # write code here def cmp(p1,p2):#递归比对函数 if not p2:# p2都没有了 说明比较完...

# -*- coding:utf-8 -*- # class ListNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.next = None ''' 递归： 1.开始状态 |pHead|--->|pHead.next|--> …… 2.递归：假设pHead.next之后的结点已经反转则如下： ___________________ newHead=self.ReverseList(pHead.next) | ...

#方法一 用list存储访问倒数第k个 注意存储的是ListNode结点 class Solution: def FindKthToTail(self, head, k): # write code here if not head or k<0 : return res=[] while head: res.append(head) head=head.next return res[-k] ...

这里利用数组的特性一步一步缩小寻找范围：我们取出初始的i=len(array) ,j=0即左下角元素1.如果此时的array[i][j]==target return True2.如果此时的array[i][j]>target 需要缩小寻找方位 i-=1 就可以3.如果此时的array[i][j]<target 需要缩小寻找方位 j+=1 就可以 # -*- coding:utf-8 -*- class Solution: # array 二维列表 def Find(self, target, array): # write code here ...

来个暴力dfs def dfs(i, j, MG, I, J, lujin, temp): if i== I-1 and j ==J-1:#找到出口 递归结束 打印即可 for i in range(len(temp)): print("(%d,%d)"%(temp[i][0],temp[i][1])) return if i + 1 <I and MG[i+1][j]==0:#只往i+1 和j+1两个方向搜索 没有重复路径 dfs(i + 1, j, MG, I, J, lujin, tem...