27.移除元素

给你一个数组 nums 和一个值 val，你需要原地移除所有数值等于 val 的元素，并返回移除后数组的新长度。

不要使用额外的数组空间，你必须仅使用 O(1) 额外空间并原地修改输入数组。

元素的顺序可以改变。你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。

1.反向遍历

class Solution:def removeElement(self, nums: List[int], val: int) -> int:length = len(nums)for i in range(length-1, -1, -1):if nums[i] == val:nums.pop(i)else:continuereturn len(nums)

和上一题思路一模一样，不祥述，48ms

2.单指针

class Solution:def removeElement(self, nums: List[int], val: int) -> int:length = len(nums)j=0for i in range(length):if nums[i] != val:nums[j]=nums[i]j = j+1nums = nums[:j]return len(nums)

60ms

3.没什么意义的解法

class Solution:def removeElement(self, nums: List[int], val: int) -> int:try:while True:nums.remove(val)except:return len(nums)

参考别人的，代码没什么太大意义，就是速度快点，36ms

35.搜索插入位置

给定一个排序数组和一个目标值，在数组中找到目标值，并返回其索引。如果目标值不存在于数组中，返回它将会被按顺序插入的位置。

你可以假设数组中无重复元素。

1.逐个比较

class Solution:def searchInsert(self, nums: List[int], target: int) -> int:length = len(nums)for i in range(length):if nums[i] >= target:return ireturn length

不说了，很简单，48ms

2.二分查找

class Solution:def searchInsert(self, nums: List[int], target: int) -> int:length = len(nums)l=0r=length-1while(l<=r):mid = (l+r)//2if nums[mid] == target:return midelif nums[mid] < target:l = mid+1else:r = mid -1return l

这个应该是标准解法，44ms，还能更快，不知道怎么弄了

53.最大子序和

给定一个整数数组 nums ，找到一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。

1.暴力计算

class Solution:def maxSubArray(self, nums: List[int]) -> int:length = len(nums)max_ = nums[0]sum_ = nums[0]for i in range(1, length):# 当当前序列加上此时的元素的值大于当前元素的值，说明最大序列和可能出现在后续序列中，记录此时的最大值if sum_ + nums[i] > nums[i]:max_ = max(max_, sum_+nums[i])sum_ = sum_ + nums[i]#当当前和小于此时加上的元素时，当前最长序列到此为止。以该元素为起点继续找最大子序列,并记录此时的最大值   else:max_ = max(max_, nums[i])sum_ = nums[i]return max_

基本思路就是遍历一遍，用两个变量，一个记录最大的和，一个记录当前的和，52ms

2.分治算法

class Solution:def maxSubArray(self, nums: List[int]) -> int:n = len(nums)#递归终止条件if n == 1:return nums[0]else:#递归计算左半边最大子序和max_left = self.maxSubArray(nums[0:len(nums) // 2])#递归计算右半边最大子序和max_right = self.maxSubArray(nums[len(nums) // 2:len(nums)])#计算中间的最大子序和，从右到左计算左边的最大子序和，从左到右计算右边的最大子序和，再相加max_l = nums[len(nums) // 2 - 1]tmp = 0for i in range(len(nums) // 2 - 1, -1, -1):tmp += nums[i]max_l = max(tmp, max_l)max_r = nums[len(nums) // 2]tmp = 0for i in range(len(nums) // 2, len(nums)):tmp += nums[i]max_r = max(tmp, max_r)#返回三个中的最大值return max(max_right,max_left,max_l+max_r)

扒了一个大佬的代码，大概思想就是就是它的最大子序和要么在左半边，要么在右半边，要么是穿过中间，对于左右边的序列，情况也是一样，因此可以用递归处理。中间部分的则可以直接计算出来。速度虽然慢，180ms，但是思想可以借鉴一下

3.动态规划

class Solution:def maxSubArray(self, nums: List[int]) -> int:if len(nums) == 0:return 0if len(nums) == 1:return nums[0]dp = nums[:]  # 初始化dp数组，dp[i]存储以nums[i]为结尾的子数组的和的最大值res = dp[0]for i in range(1, len(nums)):dp[i] = max(dp[i], dp[i] + dp[i - 1])  # 更新dp[i]res = max(res, dp[i]) # 更新全局最大值return res

动态规划不是很懂，先放在这，学完再补充。讲解原话是dp[i] 存储的不是从 0 到 i 这个范围内所得到的最大的连续子数组的和，而是以 nums[i] 为结尾的子数组所能达到的最大的和。速度也是52ms

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