1 Leetcodegaogaotwo 1.1 链表 |
1.1.1 分割链表 |
1.1.2 反转链表 |
1.1.3 快慢指针 链表的中间节点 |
1.1.4 链表的倒数第k个节点 |
1.1.5 回文链表 |
1.1.6 链表的删除 |
1.1.7 链表反转2 |
1.1.8 链表的第一个相交节点 |
1.2 dfs |
1.2.1 岛屿数量 |
1.2.2 机器人的运动范围 |
1.2.3 字符串的全排列(回溯算法) |
1.2.4 判断一个数字是否可以表示成三的幂的和 |
1.2.5 不同路径III dfs+回溯 |
1.2.6 组合总和 dfs+回溯 |
1.2.7 子集 dfs or 状态枚举 |
1.3 bfs |
1.4 双指针 |
1.4.1 奇数在前,偶数在后 |
1.5 二维矩阵的前缀和 |
1.5.1 1074. 元素和为目标值的子矩阵数量 |
1.5.2 304. 二维区域和检索 - 矩阵不可变 |
1.6 数组变化 |
1.6.1 大数加减法 |
1.6.2 717. 1 比特与 2 比特字符 |
1.7 排序算法 |
1.7.1 把数组排成最小的数 |
1.7.2 根据字符出现的次数频率进行排序 |
1.7.3 最大数 |
1.7.4 969. 煎饼排序 |
1.8 dp动态规划 |
1.8.1 斐波那契数列 |
1.8.2 俄罗斯套娃信封问题 |
1.8.3 分割回文串 |
1.8.4 01背包 |
1.8.5 打家劫舍II |
1.8.6 青蛙过河 |
1.8.7 最长回文子串 |
1.8.8 目标和 (01背包) |
1.8.9 最大子序和 |
1.9 滑动窗口 |
1.9.1 绝对差不超过限制的最长连续子数组 |
1.9.2 三数之和 |
1.10 二叉树性质 |
1.10.1 二叉树的最小深度 |
1.10.2 二叉树的层次遍历 |
1.10.3 二叉树的镜像翻转 |
1.10.4 二叉树的最大深度 |
1.10.5 二叉搜索树节点最小距离 |
1.10.6 二叉树重构从小到达 按照->right情况 |
1.10.7 二叉搜索数的范围和 |
1.10.8 N叉树的前序遍历 |
1.11 递归 |
1.11.1 1+2...+n |
1.12 并查集 |
1.12.1 并查集连通分量 |
1.12.2 并查集城市连通 |
1.13 堆栈 |
1.13.1 通过队列来实现栈 |
1.13.2 下一个更大元素 II |
1.13.3 删除字符串中的所有相邻重复项 |
1.13.4 基本计算机 |
1.13.5 计算机 |
1.13.6 逆波兰表达式 |
1.13.7 接雨水 |
1.13.8 柱状图中最大矩形面积 |
1.13.9 反转每对括号间的子串 |
1.14 队列(or 优先队列) |
1.14.1 最大平均通过率 |
1.14.2 最大的团队表现值 |
1.14.3 找出第K大的异或坐标值 |
1.14.4 1.2滑动窗口的最大值 |
1.14.5 二叉搜索数的范围和 |
1.14.6 员工的重要性 |
1.15 Hash查询匹配 |
1.15.1 猜灯谜 |
1.15.2 720. 词典中最长的单词 |
1.16 前缀树 |
1.16.1 实现Trie(前缀树) |
1.16.2 添加与搜索单词 - 数据结构设计 |
1.17 位运算 |
1.17.1 比特位计数 |
1.17.2 不用加减乘除做加法 |
1.17.3 可被 5 整除的二进制前缀 |
1.17.4 汉明距离总和 |
1.18 二分法 |
1.18.1 在D天内送达包裹的能力 |
1.18.2 第一个错误的版本 |
1.19 数据结构性质 |
1.20 回溯法思想 |
1.21 字符串处理(模拟) |
1.21.1 Excel 表列序号进制转换 |
1.21.2 838.推多米诺 |
1.22 模拟 |
1.23 数学定理 |
1.23.1 1828. 统计一个圆中点的数目 |
1828. 统计一个圆中点的数目 给你一个数组 points ,其中 points[i] = [xi, yi] ,表示第 i 个点在二维平面上的坐标。多个点可能会有 相同 的坐标。
同时给你一个数组 queries ,其中 queries[j] = [xj, yj, rj] ,表示一个圆心在 (xj, yj) 且半径为 rj 的圆。
对于每一个查询 queries[j] ,计算在第 j 个圆 内 点的数目。如果一个点在圆的 边界上 ,我们同样认为它在圆 内 。
请你返回一个数组 answer ,其中 answer[j]是第 j 个查询的答案。
示例 1:
输入:points = [[1,3],[3,3],[5,3],[2,2]], queries = [[2,3,1],[4,3,1],[1,1,2]] 输出:[3,2,2] 解释:所有的点和圆如上图所示。 queries[0] 是绿色的圆,queries[1] 是红色的圆,queries[2] 是蓝色的圆。 示例 2:
输入:points = [[1,1],[2,2],[3,3],[4,4],[5,5]], queries = [[1,2,2],[2,2,2],[4,3,2],[4,3,3]] 输出:[2,3,2,4] 解释:所有的点和圆如上图所示。 queries[0] 是绿色的圆,queries[1] 是红色的圆,queries[2] 是蓝色的圆,queries[3] 是紫色的圆。
提示:
1 <= points.length <= 500 points[i].length == 2 0 <= xi, yi <= 500 1 <= queries.length <= 500 queries[j].length == 3 0 <= xj, yj <= 500 1 <= rj <= 500 所有的坐标都是整数。 通过次数22,922提交次数25,650
勾股定理
class Solution { public: bool check(vector<int>&que, vector<int>&poi){ int x = que[0], y = que[1], r = que[2]; // 勾股定理在这个取值范围内,说明当前点符合条件 return (poi[0] - x) * (poi[0] - x) + (poi[1] - y) * (poi[1] - y) <= r * r; } vector<int> countPoints(vector<vector<int>>& points, vector<vector<int>>& queries) { /* 1,多个点可能会有 相同 的坐标。 2,queries[j] = [xj, yj, rj] ,表示一个圆心在 (xj, yj) 且半径为 rj 的圆。 计算在第 j 个圆 内 点的数目。如果一个点在圆的 边界上 ,我们同样认为它在圆内。 所有的坐标都是整数。 */ int n = queries.size(); vector<int>res(n, 0); for(int i = 0; i < queries.size(); i++){ for(int j = 0; j < points.size(); j++){ if(check(queries[i], points[j])) res[i]++; } } return res; } }; |
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