Leetcode 隨筆 - 152. Maximum Product Subarray
題目難度:Medium
題目連結: Maximum Product Subarray
題目大綱
給你一個整數陣列, 找出擁有最大乘積的子陣列 (contiguous non-empty subarray)
程式碼
class Solution {
public:
    int maxProduct(vector<int>& nums) {
        int ans = nums[0];
        int max_product = 1;
        int min_product = 1;
        int t1, t2;
        for (int i = 0; i < nums.size(); i++)
        {
            t1 = max_product * nums[i];
            t2 = min_product * nums[i];
            max_product = max(t1, max(t2, nums[i]));
            min_product = min(t1, min(t2, nums[i]));
            ans = max(max_product, ans);
        }
        return ans;
    }
};
Leetcode 隨筆 - 665. Non-decreasing Array
題目難度:Medium
題目連結: Non-decreasing Array
題目大綱
給你一個陣列 nums,請你檢查是否可以在 “最多修改一個元素的值” 的限制下,把這個陣列變成一個非遞減陣列 (原來就已經是非遞減陣列也可以算通過檢查)
非遞減定義:
nums[i] <= nums[i+1], where 0 <= i <= nums.size()-2
解題思路
首先需要把陣列從頭開始掃描一遍,遇到 nums[i+1] < nums[i] 時停下來檢查是否可以修改元素值來完成題目要求,如果可以改,那就紀錄本次修改。所以我們可以用一個 counter 來記錄修改次數,而若修改次數大於 1 次就可以提前結束不用再往後檢查了。
接下來重點就是:要怎麼確認可以修改(改成非遞減)? 這裡可以分成幾個 case 來討論:
Case 1. 陣列的開頭 or 結尾發生遞減情況
也就是 nums[0] > nums[1] or nums[nums.size()-1] > nums[nums.size()-2],這時候一定可以修改,因為只要把陣列頭的值往下修或把陣列尾的值往上調就可以了,所以直接更新 counter (counter++) 即可。
Case 2. 陣列中間發生遞減情況
這時候發生了 nums[i+1] < nums[i],為了判斷是否能夠只改一個值就能改成非遞減陣列,我們必須額外再抓出 nums[i-1] & nums[i+2] 這兩個元素來幫助我們判斷。
首先第一項檢查
nums[i+2]是否大於等於nums[i-1]?
因為若這個條件不符合,代表除了 nums[i] 跟 nums[i+1] 之外,在 nums[i+2] 這個位置又讓陣列發生了遞減情況,所以至少要改兩個地方,這樣絕對達不到題目要求,因此我們可以提早結束判斷、回傳失敗結果。
LeetCode 隨筆 - 74. Search a 2D Matrix
題目難度:Medium
題目連結: Search a 2D Matrix
題目大綱
給你一個 m x n 的整數二維陣列和一個 value target,要你判斷 target 是否在這個陣列中。
題目保證這個二維陣列:
- 每個 row 的數字的順序已經由小到大排序過了
 - 每個 row 的第一個數字一定比上一個 row 的最後一個數字還要大
 
解題思路
由題目可知,將這個二維陣列按照 row 展開成一維陣列後就是一個排序過的 array,所以我們就可以直接用 二分搜 (Binary Search) 來找 target。
需要注意的是傳入的是二維陣列,所以在寫 binary search 的時候需要轉換一維 & 二維之間的坐標系
一維 & 二維坐標系轉換範例:
假設我們要轉換一維陣列的 index i 到一個 m x n (m rows * n columns) 的二維陣列的 index (row, col)
row = i / n;
col = i % n;
程式碼
binary search 可以使用迴圈或遞迴的方式來實作,以下提供兩種版本供讀者參考
迴圈版
class Solution {
public:
    bool searchMatrix(vector<vector<int>>& matrix, int target) {
        int m = matrix.size();
        int n = matrix[0].size();
        int left = 0, right = m*n - 1;
        int i, j, mid;
        while (left <= right) {
            mid = (left + right) / 2;
            i = mid / n;
            j = mid % n;
            if (matrix[i][j] == target) {
                return true;
            } else if (matrix[i][j] > target) {
                right = mid - 1;
            } else {
                left = mid + 1;
            }
        }
        return false;
    }
};
遞迴版
class Solution {
public:
    int m, n;
    bool searchMatrix(vector<vector<int>>& matrix, int target) {
        m = matrix.size();
        n = matrix[0].size();
        return binarySearch(matrix, target, 0, m*n - 1);
    }
    bool binarySearch(vector<vector<int>>& matrix, int target, int begin, int end) {
        int mid;
        int i, j;
        if (begin > end)
            return false;
        mid = (begin + end) / 2;
        i = mid / n;
        j = mid % n;
        if (matrix[i][j] == target) {
            return true;
        } else if (matrix[i][j] > target) {
            return binarySearch(matrix, target, begin, mid-1);
        } else {
            return binarySearch(matrix, target, mid+1, end);
        }
    }
};
