作为一名 Python 程序员,我们经常使用 NumPy 来进行科学计算和数据处理。而在算法方面,NumPy 也提供了很多方便的工具和函数。在 LeetCode 上,也有一些使用 NumPy 的算法题目。接下来,我们就来看一看这些题目。
- 求两个数组的交集 II(Intersection of Two Arrays II)
这道题目要求我们找出两个数组中共同出现的数字。我们可以使用 NumPy 的 intersect1d 函数来实现。
代码示例:
import numpy as np
class Solution:
def intersect(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> List[int]:
return np.intersect1d(nums1, nums2)
- 旋转图像(Rotate Image)
这道题目要求我们将一个 N × N 的二维数组顺时针旋转 90 度。我们可以使用 NumPy 的 transpose 和 flip 函数来实现。
代码示例:
import numpy as np
class Solution:
def rotate(self, matrix: List[List[int]]) -> None:
"""
Do not return anything, modify matrix in-place instead.
"""
matrix[:] = np.transpose(matrix[::-1])
- 找出数组中重复的数字(Find the Duplicate Number)
这道题目要求我们找出一个数组中重复出现的数字。我们可以使用 NumPy 的 unique 函数来实现。
代码示例:
import numpy as np
class Solution:
def findDuplicate(self, nums: List[int]) -> int:
unique, counts = np.unique(nums, return_counts=True)
return unique[counts > 1][0]
- 有效的山脉数组(Valid Mountain Array)
这道题目要求我们判断一个数组是否为山脉数组。我们可以使用 NumPy 的 diff 函数来实现。
代码示例:
import numpy as np
class Solution:
def validMountainArray(self, arr: List[int]) -> bool:
if len(arr) < 3:
return False
diff = np.diff(arr)
if np.any(diff == 0):
return False
if diff[0] > 0 or diff[-1] < 0:
return False
return np.all(diff[np.argmax(diff):] < 0)
- 矩阵置零(Set Matrix Zeroes)
这道题目要求我们将一个矩阵中,元素值为 0 的行和列都置为 0。我们可以使用 NumPy 的 where 函数来实现。
代码示例:
import numpy as np
class Solution:
def setZeroes(self, matrix: List[List[int]]) -> None:
"""
Do not return anything, modify matrix in-place instead.
"""
rows, cols = np.where(np.array(matrix) == 0)
for row, col in zip(rows, cols):
matrix[row] = [0] * len(matrix[row])
for i in range(len(matrix)):
matrix[i][col] = 0
总结
以上就是 LeetCode 上使用 NumPy 的一些 Python 算法题目。使用 NumPy 可以大大简化我们的算法实现,提高代码的可读性和效率。希望这些例子能够对你有所帮助。