前端工程师的 LeetCode 之旅 -- 周赛 183
2023-11-10 12:28:53
利用 LeetCode 周赛磨练编码技巧：一道有趣的题解剖
前言
作为一名前端工程师，LeetCode 周赛已经成为我提升编码技巧和算法知识的绝佳平台。在每场比赛中，我都会接触到各种有趣的题目，帮助我深入探索算法和数据结构的世界。在本篇文章中，我将与大家分享本周第 183 场周赛中一道题目的解题思路，带领你从零开始理解题目、分析算法，最终找到最优解。
题目解析
题目
给定一个整数数组 nums，从中选出一个子序列，满足子序列中元素之和严格大于未包含在子序列中的元素之和。如果有多个解，返回长度最短的子序列。如果长度仍然相等，则返回元素和最大的子序列。
题目分析：
这道题目的本质是要求我们在一个数组中找到一个子集，使得这个子集的和大于整个数组的和的一半。乍一看，这个问题似乎很简单，但实际上它包含了几个关键的挑战：
- 如何高效地找到这样一个子集？
- 如果有多个解，如何找到最短或和最大的子集？
解题思路
要解决这个问题，我们可以采用以下步骤：
- 求出数组总和： 首先，我们计算出数组
nums中所有元素的和，记为total_sum。这将作为我们判断子集是否满足条件的基准。 - 贪心查找子集： 从数组中依次选择元素，并计算当前子集的和。当子集和大于
total_sum减去子集和时，说明我们找到了一个满足条件的子集。 - 优化子集： 找到第一个满足条件的子集后，我们需要继续枚举后面的元素，以找到长度最短或元素和最大的子集。对于长度最短的子集，我们可以使用贪心算法，即每次选择一个元素使其子序列和最大。对于元素和最大的子集，我们可以使用动态规划或回溯算法。
代码实现
以下是用 Python 实现的代码：
def find_subsequence(nums):
"""
:type nums: List[int]
:rtype: List[int]
"""
total_sum = sum(nums)
subsequence = []
current_sum = 0
for num in nums:
current_sum += num
subsequence.append(num)
if current_sum > total_sum - current_sum:
break
# 优化子序列长度或元素和
if len(subsequence) > 1:
# 贪心算法优化子序列长度
for i in range(len(subsequence) - 1, 0, -1):
if current_sum - subsequence[i] > total_sum - current_sum + subsequence[i]:
current_sum -= subsequence[i]
subsequence.pop(i)
return subsequence
总结
通过解决这道题目，我不仅提升了自己的编码技巧，还加深了对算法和数据结构的理解。LeetCode 周赛为我提供了一个绝佳的平台，让我可以在实践中磨练我的技能，不断突破自己的极限。我鼓励所有前端工程师加入 LeetCode 之旅，共同提升技术水平，在算法和数据结构的道路上不断前行。
常见问题解答
-
为什么使用贪心算法优化子序列长度？
贪心算法是一种高效的启发式算法，它可以在每次迭代中做出局部最优选择，以找到一个近似的全局最优解。在本题中，我们使用贪心算法选择元素使其子序列和最大，以快速找到长度最短的子集。 -
动态规划或回溯算法如何优化子序列元素和？
动态规划是一种自顶向下的算法，它将问题分解成子问题，并存储已解决的子问题的解，以避免重复计算。回溯算法是一种自底向上的算法，它通过尝试所有可能的子集来找到最优解。这两种算法都可以用于优化子序列元素和，找到元素和最大的子集。 -
如何提高 LeetCode 周赛的成绩？
提高 LeetCode 周赛成绩的关键在于坚持不懈的练习和深入理解算法和数据结构。除了参加周赛，还可以通过刷题、阅读博客和参与社区讨论来提升自己的技能。 -
LeetCode 周赛对前端工程师有何帮助？
LeetCode 周赛可以帮助前端工程师磨练编码技巧，加深对算法和数据结构的理解，并为实际项目中的复杂问题打下基础。通过解决这些具有挑战性的题目，前端工程师可以提升自己的问题解决能力和编程能力。 -
如何保持对 LeetCode 周赛的动力？
保持对 LeetCode 周赛的动力需要设定切合实际的目标、找到合适的学习伙伴，并保持积极的态度。将比赛视为一场学习的旅程，而不是一场竞争，并从每一次成功和失败中汲取经验，不断进步。
