64x的平方根
实现 int sqrt(int x) 函数。
计算并返回 x 的平方根，其中 x 是非负整数。
由于返回类型是整数，结果只保留整数的部分，小数部分将被舍去。
示例 1:
输入: 4
输出: 2
示例 2:
输入: 8
输出: 2
说明: 8 的平方根是 2.82842…,
由于返回类型是整数，小数部分将被舍去。
使用内置函数：注意从double转为int的操作格式
class Solution {
public int mySqrt(int x) {
return (int)Math.sqrt(x);
}
}
方法二：二分查找
由于 xx 平方根的整数部分 \textit{ans}ans 是满足 k^2 \leq xk
2
≤x 的最大 kk 值，因此我们可以对 kk 进行二分查找，从而得到答案。
二分查找的下界为 00，上界可以粗略地设定为 xx。在二分查找的每一步中，我们只需要比较中间元素 \textit{mid}mid 的平方与 xx 的大小关系，并通过比较的结果调整上下界的范围。由于我们所有的运算都是整数运算，不会存在误差，因此在得到最终的答案 \textit{ans}ans 后，也就不需要再去尝试 \textit{ans} + 1ans+1 了。
思路，二分查找的下界0 上界x，每一步比较中间元素的平方和x的大小
根据结果调整上界和下界的范围。
注意 long的使用 mid不是最终结果是要令l = mid+1;
class Solution {
public int mySqrt(int x) {
int l = 0, r = x, ans = -1;
while (l <= r) {
int mid = l + (r - l) / 2;
if ((long) mid * mid <= x) {
ans = mid;
l = mid + 1;
} else {
r = mid - 1;
}
}
return ans;
}
}
力扣83删除排序链表中的重复元素
给定一个排序链表，删除所有重复的元素，使得每个元素只出现一次。
示例 1:
输入: 1->1->2
输出: 1->2
示例 2:
输入: 1->1->2->3->3
输出: 1->2->3
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode() {}
* ListNode(int val) { this.val = val; }
* ListNode(int val, ListNode next) { this.val = val; this.next = next; }
* }
*/
class Solution {
public ListNode deleteDuplicates(ListNode head) {
ListNode current = head;
while (current != null && current.next != null) {
if (current.next.val == current.val) {
current.next = current.next.next;
} else {
current = current.next;
}
}
return head;
}
}
88 合并两个有序数组
给你两个有序整数数组 nums1 和 nums2，请你将 nums2 合并到 nums1 中，使 nums1 成为一个有序数组。
初始化 nums1 和 nums2 的元素数量分别为 m 和 n 。你可以假设 nums1 有足够的空间（空间大小等于 m + n）来保存 nums2 中的元素。
示例 1：
输入：nums1 = [1,2,3,0,0,0], m = 3, nums2 = [2,5,6], n = 3
输出：[1,2,2,3,5,6]
示例 2：
输入：nums1 = [1], m = 1, nums2 = [], n = 0
输出：[1]
复杂度 O(m+n)log(m+n)
思路 先合并两个数组，nums2是原数组，0：表示从0索引开始，nums1：目标数组 m：目标数组开始插入的位置 n：n是数组2的长度
class Solution {
public void merge(int[] nums1, int m, int[] nums2, int n) {
System.arraycopy(nums2, 0, nums1, m, n);
Arrays.sort(nums1);
}
}
解题方案
思路
1、标签：从后向前数组遍历
2、因为 nums1 的空间都集中在后面，所以从后向前处理排序的数据会更好，节省空间，一边遍历一边将值填充进去
3、设置指针 len1 和 len2 分别指向 nums1 和 nums2 的有数字尾部，从尾部值开始比较遍历，同时设置指针 len 指向 nums1 的最末尾，每次遍历比较值大小之后，则进行填充
4、当 len1<0 时遍历结束，此时 nums2 中海油数据未拷贝完全，将其直接拷贝到 nums1 的前面，最后得到结果数组
时间复杂度：O(m+n)O(m+n)
代码
class Solution {
public void merge(int[] nums1, int m, int[] nums2, int n) {
int len1 = m - 1;
int len2 = n - 1;
int len = m + n - 1;
while(len1 >= 0 && len2 >= 0) {
// 注意--符号在后面，表示先进行计算再减1，这种缩写缩短了代码
nums1[len--] = nums1[len1] > nums2[len2] ? nums1[len1--] : nums2[len2--];
}
// 表示将nums2数组从下标0位置开始，拷贝到nums1数组中，从下标0位置开始，长度为len2+1
System.arraycopy(nums2, 0, nums1, 0, len2 + 1);
}
}
思路：三个指针，分别指向数组1：p1 数组2p2 数组1扩展从后到前的指针p
从后向前遍历，p1>p2，将p1索引处的值放入最后
class Solution {
public void merge(int[] nums1, int m, int[] nums2, int n) {
// two get pointers for nums1 and nums2
int p1 = m - 1;
int p2 = n - 1;
// set pointer for nums1
int p = m + n - 1;
// while there are still elements to compare
while ((p1 >= 0) && (p2 >= 0))
// compare two elements from nums1 and nums2
// and add the largest one in nums1
nums1[p--] = (nums1[p1] < nums2[p2]) ? nums2[p2--] : nums1[p1--];
// add missing elements from nums2
System.arraycopy(nums2, 0, nums1, 0, p2 + 1);
}
}
