Вітаю вас знову в моїй щоденній блог-серії, де я ділюсь результатами розв'язання задач на LeetCode. Сьогодні я вирішив новий набір задач, кожна з яких націлена на розвиток різних аспектів моїх навичок програмування та логічного мислення.
Задачі на День 5 були сумішшю маніпуляцій з масивами, математичної логіки та технік оптимізації. Кожна з них запропонувала унікальні можливості для навчання і практичні поради, які стануть у пригоді не лише на співбесідах, але й при розробці реальних додатків.
Ось що я розглянув сьогодні:
1️⃣ Максимальна різниця між зростаючими елементами — вчимося ефективно відслідковувати мінімальні значення та обчислювати різницю в масивах.
2️⃣ Максимальне значення рядка в масиві — обробка масивів з комбінованими даними (числа та рядки) та визначення максимального значення.
3️⃣ Знайти найвищу висоту — проходження та оновлення значень для знаходження піків підвищення висоти.
4️⃣ Найкраща пара для огляду — оптимізація парних обчислень для максимальних результатів за допомогою динамічного підходу.
Давайте детальніше розглянемо кожну задачу, щоб розкрити логіку, рішення та ключові висновки!
1️⃣ Максимальна різниця між зростаючими елементами
https://leetcode.com/problems/maximum-difference-between-increasing-elements
Складність: Легка
Ключова концепція: Пошук максимальної різниці між елементами масиву, де більший елемент з’являється після меншого.
Код:
class Solution {
public int maximumDifference(int[] nums) {
int n = nums.length;
int min_so_far = nums[0]; // Ініціалізуємо мінімальне значення першим елементом
int max_diff = -1; // Початково -1, припускаємо, що немає валідної різниці
for (int j = 1; j < n; j++) {
if (nums[j] > min_so_far) {
max_diff = Math.max(max_diff, nums[j] - min_so_far);
}
min_so_far = Math.min(min_so_far, nums[j]); // Оновлюємо мінімальне значення
}
return max_diff;
}
}
Пояснення:
Ця задача полягає в тому, щоб відслідковувати мінімальне значення, яке ми зустріли до цього моменту, та обчислювати різницю з наступними елементами, щоб знайти максимальну різницю. Якщо немає валідної різниці, функція повертає -1.
2️⃣ Максимальне значення рядка в масиві
https://leetcode.com/problems/maximum-value-of-a-string-in-an-array
Складність: Легка
Ключова концепція: Визначення максимального значення в масиві, який містить як числові рядки, так і нечислові.
Код:
class Solution {
public int maximumValue(String[] strs) {
int maxValue = 0; // Змінна для зберігання максимального значення
for (String str : strs) {
if (str.matches("\\d+")) { // Перевіряємо, чи складається рядок тільки з цифр
maxValue = Math.max(maxValue, Integer.parseInt(str)); // Порівнюємо з поточним максимальним значенням
} else {
maxValue = Math.max(maxValue, str.length()); // Якщо рядок містить літери, використовуємо його довжину
}
}
return maxValue; // Повертаємо максимальне значення
}
}
Пояснення:
Це рішення використовує регулярні вирази для перевірки, чи є рядок числовим. Якщо так, то перетворюємо рядок в ціле число та порівнюємо його з поточним максимумом.
Для нечислових рядків порівнюється їхня довжина.
3️⃣ Знайти найвищу висоту
https://leetcode.com/problems/find-the-highest-altitude
Складність: Легка
Ключова концепція: Обчислення кумулятивних приростів і визначення найвищої висоти під час подорожі.
Код:
class Solution {
public int largestAltitude(int[] gain) {
int currentAltitude = 0; // Початкова висота
int maxAltitude = 0; // Для відстеження найвищої висоти
for (int i = 0; i < gain.length; i++) {
currentAltitude += gain[i]; // Оновлення поточної висоти на основі приросту
maxAltitude = Math.max(maxAltitude, currentAltitude); // Оновлення максимального значення висоти
}
return maxAltitude; // Повернення найвищої висоти
}
}
Пояснення:
Ітерація через масив gain і підтримка поточного значення дозволяє обчислити висоту на кожному кроці і оновити найвищу досягнуту висоту.
4️⃣ Найкраща пара для огляду
https://leetcode.com/problems/best-sightseeing-pair
Складність: Середня
Ключова концепція: Оптимізація обчислення оцінки для пари для огляду за допомогою динамічного програмування.
Код:
class Solution {
public int maxScoreSightseeingPair(int[] values) {
int maxScore = Integer.MIN_VALUE;
int max_i_value = values[0]; // максимальне значення values[i] + i до індексу i
for (int j = 1; j < values.length; j++) {
maxScore = Math.max(maxScore, max_i_value + values[j] - j); // Обчислення оцінки для пари (i, j)
max_i_value = Math.max(max_i_value, values[j] + j); // Оновлення max_i_value для наступного j
}
return maxScore;
}
}
Пояснення:
Рішення оптимізує обчислення пари, підтримуючи найкраще можливе значення values[i] + i до індексу j. Для кожного j обчислюється оцінка і оновлюються максимальна оцінка та динамічне значення для майбутніх ітерацій.
Висновок
Сьогоднішнє заняття з вирішення задач було надзвичайно корисним. Кожна задача принесла свій унікальний підхід і зміцнила важливі концепції:
1️⃣ Максимальна різниця між зростаючими елементами — Підкреслила важливість підтримки динамічного мінімуму під час ітерації через масиви.
2️⃣ Максимальне значення рядка в масиві — Зосереджено на роботі з різними типами даних і використанні регулярних виразів для валідації.
3️⃣ Знайти найвищу висоту — Показано, як кумулятивні обчислення допомагають визначити піки.
4️⃣ Найкраща пара для огляду — Показано, як принципи динамічного програмування можуть оптимізувати обчислення пар.
Через ці виклики я зміцнив своє розуміння ітерації через масиви, маніпулювання рядками та ефективних методів оптимізації. Це вражаюче, як розбиття задач на дрібні частини і рефлексія над рішеннями можуть підвищити навички розв’язання проблем і підготувати мене до реальних задач програмування.
Я з нетерпінням чекаю продовження цього шляху, ділячись досягненнями і зростаючи з кожною новою задачею. Слідкуйте за завтрашніми пригодами в рішенні задач! 💡💻
Продовжуємо досліджувати, кодувати і вдосконалюватися разом. 💪
Перекладено з: 🌟 Day 5: Another Step Forward in My Problem-Solving Journey! 🌟