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题目
有序数组的平方
题目:977. 有序数组的平方 - 力扣（LeetCode）
题解：
-
暴力解
平方+排序
我们可以利用
map进行遍历，将每个数都平方，然后利用sort在排序因为题目并没有要求我们原地修改啥的，所以我觉得是可以使用额外空间的
-
双指针
其实我们每一次判断最大值，只需要判断某个范围内的头和尾谁更大就好了,找到最大值以后收缩范围。
代码：
- 暴力
function sortedSquares(nums: number[]): number[] {
const newnums = nums.map((value, index) => Math.pow(value, 2))
newnums.sort((a, b) => a - b)
return newnums
};
- 双指针
function sortedSquares(nums: number[]): number[] {
// 双指针解法
let left = 0;
let right = nums.length - 1;
const newnums = new Array(nums.length);
let index = newnums.length - 1;
while (left <= right) {
let leftVal = Math.pow(Math.abs(nums[left]), 2);
let rightVal = Math.pow(Math.abs(nums[right]), 2);
if (leftVal>=rightVal) {
// 左边的值大
newnums[index--] = leftVal;
left++;
} else {
// 右边的值大
newnums[index--] = rightVal;
right--;
}
}
return newnums;
};
长度最小的子数组
题目：209. 长度最小的子数组 - 力扣（LeetCode）
题解：
其实这道题很明显就是使用滑动窗口，滑动窗口就是在一个区间里面去调节区间大小。这边我们就是要在这个数组上去寻找长度最小的>= target值
我们一般都会将滑动窗口设置为[0,0)，因为这样的话，里面就不会由遗漏的值，但是其实你也可以设置[],()都是可以的。
我们首先先让窗口扩大，直到sum已经>=target.
这时候需要缩小窗口，left++
需要注意的是，当你缩小串口的时候，也就意味着，你的一些原来的值是会发生变化的sum,len
当收缩到不再满足条件的时候，我们就需要扩大窗口，就这样一直进行，直到不在满足条件。
那么我们只需要明确什么时候需要收缩？
当我们当前区间里面的和sum>target时，我们就可以进行收缩了
东哥说过，滑动窗口需要考虑几个问题：
- 什么时候扩大窗口，扩大以后需要更新哪些数据？
- 什么时候停止扩大，缩小窗口，需要更新哪些数据？
- 结果应该在扩大窗口时更新还是在缩小窗口时获取？
参考：我写了首诗，把滑动窗口算法变成了默写题 :: labuladong的算法小抄 (gitee.io)
代码：
function minSubArrayLen(target: number, nums: number[]): number {
// 设置两个指针
let left = 0;
let right = 0;
let sum = 0;
let len = Number.MAX_VALUE;
while (right < nums.length) {
sum += nums[right]
right++;
while (sum >= target) {
// 那么开始收缩
len = Math.min(len,right-left)
sum -= nums[left];
left++
}
}
return len === Number.MAX_VALUE ? 0 : len
};
螺旋矩阵2
题解：
其实拿到这道题目的时候我没有任何思路，我对模拟题真的不得章法啊。
其实我们是一圈一圈进行遍历，遵守左闭右开原则
为什么是左闭右开呢？
因为我们其实遍历的时候，需要特别注意四个角的值，我们设置为左闭右开的时候，其实也就表明了，右边的角都留给了另一个边。
代码：
function generateMatrix(n: number): number[][] {
// 模拟，每次都是左闭右开
let loop = Math.floor(n / 2);
let startx = 0;
let starty = 0;
let offset = 1;
let num = 1;
let matrix: number[][] = new Array(n).fill(0).map(() => new Array(n).fill(0));
while (loop) {
let i = startx;
let j = starty;
for (; j < n - offset; j++) {
matrix[i][j] = num++;
}
for (; i < n - offset; i++) {
matrix[i][j] = num++;
}
for (; j > starty; j--) {
matrix[i][j] = num++;
}
for (; i > startx; i--) {
matrix[i][j] = num++;
}
startx++;
starty++;
offset++;
loop--;
}
if (n % 2) {
// 奇数
matrix[startx][starty] = Math.pow(n, 2);
}
return matrix;
}
