leetcode算法题121-123 --python版本

给定一个数组 nums，编写一个函数将所有 0 移动到数组的末尾，同时保持非零元素的相对顺序。

实例输入: [0,1,0,3,12]
输出: [1,3,12,0,0]

思路：从左到右遍历数组存在数字把是0的逐一的替换，左右更替，最后在遍历剩余的直接填写0就可以class Solution:    def moveZeroes(self, nums):        if len(nums)<0:            return        pos = 0        for i in range(len(nums)):            if nums[i]:                nums[pos]=nums[i]                pos = pos+1        for j in range(pos,len(nums)):            nums[j]=0        return numss=Solution()nums = [1,3,0,2,0,5]print(s.moveZeroes(nums))

第二种方法：遍历数组过程中存在数字的时候才交换0和数字的位置，不存在数字时point还是在0的位置，可以自己感受一下的，逻辑很简单，但是有点拐弯

class Solution(object):
def moveZeroes(self, nums):
"""
:type nums: List[int]
:rtype: void Do not return anything, modify nums in-place instead.
"""
point = 0
for i in range(len(nums)):
if nums[i]:
nums[point] , nums[i] = nums[i], nums[point]
point += 1

 分析
这个相比于前两题就要花点心思了，看题目原话

“你最多可以完成 两笔 交易。

注意: 你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）”，这个参考上篇博客里的1, 2, 3这个例子，

执行过程依然是

第一天买入，第二天卖出，收入为1，然后第二天再买入，第三天再卖出，收入为1，累计收入为2，（交易两次）。

等同于第一天买入，第三天卖出（交易一次）。没规定必须交易几次。

但是两笔交易一定有先后。

在[1, 2, ...... n-1, n] 中可把两次交易分为[1, 2, ...... i] 和 [i, ...... n-1, n]，这个分解过程是122中的思想，

接着分别计算[1, 2, ...... i] 和  [i, ...... n-1, n] 中的最大利润 f[i] 和 g[i]，计算方法在121中得以体现

我们最后就是取出 max(f[i], g[i]) 就可以了

leetcode862. 和至少为 K 的最短子数组

返回 A 的最短的非空连续子数组的长度，该子数组的和至少为 K 。

如果没有和至少为 K 的非空子数组，返回 -1 。

示例 1： 输入：A = [1], K = 1 输出：1 示例 2： 输入：A = [1,2], K = 4 输出：-1 示例 3： 输入：A = [2,-1,2], K = 3 输出：3

#使用collections.deque模块版本class Solution:    def shortestSubarray(self, A, K):        from collections import deque        startIndex = 0        totalSum = 0 #总和        minLen = -1        dequeMinus = deque() #存储和为负数区域        for i in range(len(A)):            totalSum += A[i]            if A[i] < 0 :                minusRangeSum = A[i]                n = i                m = i                while minusRangeSum < 0 and n >= startIndex:                    n -= 1                    minusRangeSum += A[n]                n += 1                while n <= startIndex and startIndex <= i:                    totalSum -= A[startIndex]                    startIndex +=1                while len(dequeMinus) > 0 and n <= dequeMinus[-1][0]:                    dequeMinus.pop()                dequeMinus.append((n,m))            while totalSum >= K:                if minLen == -1:                    minLen = i - startIndex + 1                else:                    minLen = min(minLen, i - startIndex + 1)                totalSum -= A[startIndex]                startIndex += 1                while len(dequeMinus) > 0 and startIndex >= dequeMinus[0][0]:                    a,b = dequeMinus.popleft()                    while a <= startIndex and startIndex <= b:                        totalSum -= A[startIndex]                        startIndex += 1        return minLen

#使用list版本class Solution:   def shortestSubarray(self, A, K):       startIndex = 0       totalSum = 0 #总和       minLen = -1       listMinus = [] #存储和为负数区域       for i in range(len(A)):           totalSum += A[i]           if A[i] < 0 :               minusRangeSum = A[i]               n = i               m = i               while minusRangeSum < 0 and n >= startIndex:                   n -= 1                   minusRangeSum += A[n]               n += 1               while n <= startIndex and startIndex <= i:                   totalSum -= A[startIndex]                   startIndex +=1               while len(listMinus) > 0 and n <= listMinus[-1][0]:                   listMinus.pop()               listMinus.append((n,m))           while totalSum >= K:               if minLen == -1:                   minLen = i - startIndex + 1               else:                   minLen = min(minLen, i - startIndex + 1)               totalSum -= A[startIndex]               startIndex += 1               while len(listMinus) > 0 and startIndex >= listMinus[0][0]:                   a, b = listMinus[0]                   del(listMinus[0])                   while a <= startIndex and startIndex <= b:                       totalSum -= A[startIndex]                       startIndex += 1       return minLen

给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。

如果你最多只允许完成一笔交易（即买入和卖出一支股票），设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。

注意你不能在买入股票前卖出股票

输入: [7,1,5,3,6,4]
输出: 5
解释: 在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出，最大利润 = 6-1 = 5 。
注意利润不能是 7-1 = 6, 因为卖出价格需要大于买入价格。

示例 2:

输入: [7,6,4,3,1]
输出: 0
解释: 在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。

class Solution(object):    def maxProfit(self, prices):        """        :type prices: List[int]        :rtype: int        """        if(len(prices) <= 1):            return 0        buy_price = prices[0]        max_profit = 0        for i in range(1,len(prices)):            buy_price = min(buy_price, prices[i])            max_profit = max(max_profit, prices[i] - buy_price)        return max_profit

给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。

设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）。

注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。

示例 1:

输入: [7,1,5,3,6,4]
输出: 7
解释: 在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 3 天（股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。
  随后，在第 4 天（股票价格 = 3）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6-3 = 3 。
示例 2:

输入: [1,2,3,4,5]
输出: 4
解释: 在第 1 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天 （股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。
  注意你不能在第 1 天和第 2 天接连购买股票，之后再将它们卖出。
  因为这样属于同时参与了多笔交易，你必须在再次购买前出售掉之前的股票。
示例 3:

输入: [7,6,4,3,1]
输出: 0
解释: 在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。

class Solution(object):    def maxProfit(self, prices):        """        :type prices: List[int]        :rtype: int        """        maxpro = 0        for i in range(1,len(prices)):            if prices[i] > prices[i-1]:                maxpro += prices[i] - prices[i-1]        return maxpro

给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定的股票在第 i 天的价格。

设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你最多可以完成 两笔 交易。

注意: 你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。

示例 1:

输入: [3,3,5,0,0,3,1,4]
输出: 6
解释: 在第 4 天（股票价格 = 0）的时候买入，在第 6 天（股票价格 = 3）的时候卖出，这笔交易所能获得利润 = 3-0 = 3 。
  随后，在第 7 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 8 天 （股票价格 = 4）的时候卖出，这笔交易所能获得利润 = 4-1 = 3 。
示例 2:

输入: [1,2,3,4,5]
输出: 4
解释: 在第 1 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天 （股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。  
  注意你不能在第 1 天和第 2 天接连购买股票，之后再将它们卖出。  
  因为这样属于同时参与了多笔交易，你必须在再次购买前出售掉之前的股票。
示例 3:

输入: [7,6,4,3,1]
输出: 0
解释: 在这个情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。

def maxProfit(self, prices):    """    :type prices: List[int]    :rtype: int    """    len_prices = len(prices)    if len_prices < 2:        return 0    # 用来记录不同区间里的最大利润    f = [0] * len_prices    g = [0] * len_prices    # 计算原则就是121的解    minf = prices[0]    for i in range(1, len_prices):        minf = min(minf, prices[i])        f[i] = max(f[i - 1], prices[i] - minf)    maxg = prices[len_prices - 1]    for i in range(len_prices - 1)[::-1]:        maxg = max(maxg, prices[i])        g[i] = max(g[i], maxg - prices[i])    # 取其中最大值    maxprofit = 0    for i in range(len_prices):        maxprofit = max(maxprofit, f[i] + g[i])    return maxprofit