Leetcode 1

Array(Easy)

1. 26 Remove Duplicates from Sorted Array

       利用快慢指针，back 指针从 0 开始，front 指针从 1 开始，如果 back和 front 所指数字相等，就一直后移  。如果不相等，back 指针后移一位用来保存当前 front 所指的值，然后继续回到 front 的后移中去。

class Solution {
    public int removeDuplicates(int[] nums) {
        int back = 0;
        
        if( nums.length == 0)
            return 0;
     
        for (int front = 1 ; front < nums.length ; front++){
            if( nums[front] != nums[back] ){
                back++;
                nums[back] = nums[front];
            }
        }
        return back+1;
    }
}

　　时间复杂度： O（n）。

　　空间复杂度：O（1）。

2. 35 Search Insert Position

   二分法

class Solution {
    public int searchInsert(int[] nums, int target) {
        if ( nums.length == 0)
            return 0;
        
        int left = 0;
        int right = nums.length - 1;
        
        while(left <= right){
            int mid = (right + left)/2;
            if(nums[mid] > target)
                right = mid-1;
            else if(nums[mid] < target)
                left = mid + 1;
            else
                return mid;
        }
        return left;
    }
}

3. 53 Maximum Subarray

　　动态规划: 

　　用一个一维数组 dp [ i ] 表示以下标 i 结尾的子数组的元素的最大的和，也就是这个子数组最后一个元素是下边为 i 的元素，并且这个子数组是所有以 i 结尾的子数组中，和最大的。

　　这样的话就有两种情况，

• 如果 dp [ i - 1 ] < 0，那么 dp [ i ] = nums [ i ]。
• 如果 dp [ i - 1 ] >= 0，那么 dp [ i ] = dp [ i - 1 ] + nums [ i ]。
• 可优化：dp数组只需用一个变量存储即可。

• class Solution {
      public int maxSubArray(int[] nums) {
          int n = nums.length;
          int max = nums[0];
          int dp = nums[0];
         
          for( int i = 1; i < n ; i++){
              if(dp < 0)
                  dp = nums[i];
              else
                  dp = dp + nums[i];
              max = Math.max( dp, max);
          }
          
          return max;
      }
  }