超越经验，递进提升：数据结构与算法修炼之道

2024-01-08 02:11:16

力扣实战：数据结构与算法进阶之旅

在计算机编程的世界中，数据结构与算法如同两颗璀璨的明珠，散发着夺目光彩。它们为程序员提供了解决复杂问题的工具和策略，是编程领域的基石。

今天，我们将踏上力扣实战之旅，共同探索移动零、盛最多水和爬楼梯这三个经典问题，并从中汲取宝贵的编程经验。

移动零

给定一个数组 nums，我们的任务是将所有 0 移动到数组的末尾，同时保持非零元素的相对顺序。在解决此问题时，我们可以采用双指针法，即设置两个指针，一个指向当前位置，另一个指向数组末尾，并不断移动它们以完成任务。

def move_zeros(nums):
    left = 0
    right = len(nums) - 1

    while left < right:
        # 如果当前位置的值为 0，则将该位置与数组末尾的值交换
        if nums[left] == 0:
            nums[left], nums[right] = nums[right], nums[left]
            right -= 1
        # 否则，将指针向右移动
        else:
            left += 1

盛最多水

现在，我们面临另一个挑战——盛最多水。给定一个由高度组成的数组，我们的目标是找到两个条形，使得它们之间能够盛放最多的水。要解决这个问题，我们可以利用双指针法，不断移动指针以计算最大的面积。

def max_area(height):
    left = 0
    right = len(height) - 1
    max_area = 0

    while left < right:
        # 计算当前面积
        area = (right - left) * min(height[left], height[right])

        # 更新最大面积
        max_area = max(max_area, area)

        # 移动指针
        if height[left] < height[right]:
            left += 1
        else:
            right -= 1

    return max_area

爬楼梯

最后，让我们尝试爬楼梯。给定一个正整数 n，我们的任务是计算出有多少种不同的方式可以爬到第 n 层台阶，每次只能爬一层或两层台阶。我们可以使用动态规划来解决此问题，即通过保存中间结果来避免重复计算。

def climb_stairs(n):
    # 创建一个数组来保存中间结果
    dp = [0] * (n + 1)

    # 初始化第一层和第二层的台阶数
    dp[1] = 1
    dp[2] = 2

    # 计算从第三层到第 n 层的台阶数
    for i in range(3, n + 1):
        dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2]

    # 返回第 n 层的台阶数
    return dp[n]