feat: update solutions to lcof problems (doocs#2883)

Author: yanglbme

lcof/面试题41. 数据流中的中位数/README.md

@@ -418,7 +418,11 @@ public class MedianFinder {
 
 <!-- solution:start-->
 
-### 方法二
+### 方法二：有序列表
+
+我们也可以使用一个有序列表来维护数据流中的元素，这样我们就可以直接通过索引来获取中位数。
+
+时间复杂度方面，添加元素的时间复杂度为 $O(\log n)$，查找中位数的时间复杂度为 $O(1)$。空间复杂度为 $O(n)$。其中 $n$ 为数据流中元素的个数。
 
 <!-- tabs:start -->
 

lcof/面试题42. 连续子数组的最大和/README.md

@@ -65,7 +65,7 @@ $$
 
 我们可以不用开一个数组来存储所有的计算结果，而是只用两个变量 $f$ 和 $ans$ 来维护对于每一个位置 $i$ 我们的最大值，这样我们可以省去空间复杂度的开销。
 
-时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为数组长度。
+时间复杂度 $O(n)$，其中 $n$ 为数组长度。空间复杂度 $O(1)$。
 
 <!-- tabs:start -->
 

lcof/面试题45. 把数组排成最小的数/README.md

@@ -49,7 +49,7 @@ edit_url: https://github.com/doocs/leetcode/edit/main/lcof/%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9
 
 ### 方法一：自定义排序
 
-将数组中的数字转换为字符串，然后按照字符串拼接的大小进行排序。具体地，比较两个字符串 $a$ 和 $b$，如果 $a + b \lt b + a$，则 $a$ 小于 $b$，否则 $a$ 大于 $b$。
+我们将数组中的数字转换为字符串，然后按照字符串拼接的大小进行排序。具体地，比较两个字符串 $a$ 和 $b$，如果 $a + b \lt b + a$，则 $a$ 小于 $b$，否则 $a$ 大于 $b$。
 
 时间复杂度 $O(n \times \log n + n \times m)$，空间复杂度 $O(n \times m)$。其中 $n $ 和 $m$ 分别为数组的长度和字符串的平均长度。
 

lcof/面试题47. 礼物的最大价值/README.md

@@ -54,8 +54,6 @@ $$
 
 时间复杂度 $O(m \times n)$，空间复杂度 $O(m \times n)$。其中 $m$ 和 $n$ 分别为棋盘的行数和列数。
 
-我们注意到 $f[i][j]$ 只与 $f[i-1][j]$ 和 $f[i][j-1]$ 有关，因此我们可以仅用两行数组 $f[2][n+1]$ 来存储状态，从而将空间复杂度优化到 $O(n)$。
-
 <!-- tabs:start -->
 
 #### Python3
@@ -206,7 +204,9 @@ public class Solution {
 
 <!-- solution:start-->
 
-### 方法二
+### 方法二：动态规划（空间优化）
+
+我们注意到 $f[i][j]$ 只与 $f[i-1][j]$ 和 $f[i][j-1]$ 有关，因此我们可以仅用两行数组 $f[2][n+1]$ 来存储状态，从而将空间复杂度优化到 $O(n)$。
 
 <!-- tabs:start -->
 

lcof/面试题48. 最长不含重复字符的子字符串/README.md

@@ -58,7 +58,7 @@ edit_url: https://github.com/doocs/leetcode/edit/main/lcof/%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9
 
 我们用双指针 $j$ 和 $i$ 分别表示子串的左右边界，其中 $j$ 是滑动窗口的左边界，$i$ 是滑动窗口的右边界，用哈希表 $vis$ 记录每个字符是否出现过。
 
-遍历字符串 $s$，如果此时 $s[i]$ 在哈希表 $vis$ 中存在，说明 $s[i]$ 重复了，我们需要将左边界 $j$ 右移，直到 $s[i]$ 不在哈希表 $vis$ 中为止，然后将 $s[i]$ 加入哈希表 $vis$ 中。此时，我们更新无重复字符子串的最大长度，即 $ans = max(ans, i - j + 1)$。
+遍历字符串 $s$，如果此时 $s[i]$ 在哈希表 $vis$ 中存在，说明 $s[i]$ 重复了，我们需要将左边界 $j$ 右移，直到 $s[i]$ 不在哈希表 $vis$ 中为止，然后将 $s[i]$ 加入哈希表 $vis$ 中。此时，我们更新无重复字符子串的最大长度，即 $ans = \max(ans, i - j + 1)$。
 
 遍历结束后，我们返回 $ans$ 即可。
 

lcof/面试题49. 丑数/README.md

@@ -245,7 +245,7 @@ public class Solution {
 
 ### 方法二：动态规划
 
-定义数组 $dp$，其中 $dp[i-1]$ 表示第 $i$ 个丑数，那么第 $n$ 个丑数就是 $dp[n - 1]$。最小的丑数是 $1$，所以 $dp[0]=1$。
+我们定义数组 $dp$，其中 $dp[i-1]$ 表示第 $i$ 个丑数，那么第 $n$ 个丑数就是 $dp[n - 1]$。最小的丑数是 $1$，所以 $dp[0]=1$。
 
 定义 $3$ 个指针 $p_2$, $p_3$ 和 $p_5$，表示下一个丑数是当前指针指向的丑数乘以对应的质因数。初始时，三个指针的值都指向 $0$。
 

lcof/面试题50. 第一个只出现一次的字符/README.md

@@ -42,7 +42,7 @@ edit_url: https://github.com/doocs/leetcode/edit/main/lcof/%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9
 
 ### 方法一：数组或哈希表
 
-我们可以使用哈希表或数组来统计每个字符出现的次数，然后再遍历一遍字符串，找到第一个出现次数为 $1$ 的字符。
+我们可以使用哈希表或数组 $cnt$ 来统计每个字符出现的次数，然后再遍历一遍字符串，找到第一个出现次数为 $1$ 的字符。
 
 时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(C)$。其中 $n$ 为字符串长度；而 $C$ 为字符集大小，本题中 $C=26$。
 
@@ -121,12 +121,12 @@ func firstUniqChar(s string) byte {
 
 ```ts
 function firstUniqChar(s: string): string {
-    const map = new Map();
+    const cnt: number[] = Array(26).fill(0);
     for (const c of s) {
-        map.set(c, !map.has(c));
+        cnt[c.charCodeAt(0) - 97]++;
     }
     for (const c of s) {
-        if (map.get(c)) {
+        if (cnt[c.charCodeAt(0) - 97] === 1) {
             return c;
         }
     }
@@ -137,16 +137,15 @@ function firstUniqChar(s: string): string {
 #### Rust
 
 ```rust
-use std::collections::HashMap;
 impl Solution {
     pub fn first_uniq_char(s: String) -> char {
-        let mut map = HashMap::new();
-        for c in s.as_bytes() {
-            map.insert(c, !map.contains_key(c));
+        let mut cnt = [0; 26];
+        for c in s.chars() {
+            cnt[(c as usize) - ('a' as usize)] += 1;
         }
-        for c in s.as_bytes() {
-            if map[c] {
-                return char::from(*c);
+        for c in s.chars() {
+            if cnt[(c as usize) - ('a' as usize)] == 1 {
+                return c;
             }
         }
         ' '
@@ -162,7 +161,7 @@ impl Solution {
  * @return {character}
  */
 var firstUniqChar = function (s) {
-    const cnt = new Array(26).fill(0);
+    const cnt = Array(26).fill(0);
     for (const c of s) {
         cnt[c.charCodeAt(0) - 97]++;
     }

lcof/面试题50. 第一个只出现一次的字符/Solution.js

@@ -3,7 +3,7 @@
  * @return {character}
  */
 var firstUniqChar = function (s) {
-    const cnt = new Array(26).fill(0);
+    const cnt = Array(26).fill(0);
     for (const c of s) {
         cnt[c.charCodeAt(0) - 97]++;
     }

lcof/面试题50. 第一个只出现一次的字符/Solution.rs

@@ -1,13 +1,12 @@
-use std::collections::HashMap;
 impl Solution {
     pub fn first_uniq_char(s: String) -> char {
-        let mut map = HashMap::new();
-        for c in s.as_bytes() {
-            map.insert(c, !map.contains_key(c));
+        let mut cnt = [0; 26];
+        for c in s.chars() {
+            cnt[(c as usize) - ('a' as usize)] += 1;
         }
-        for c in s.as_bytes() {
-            if map[c] {
-                return char::from(*c);
+        for c in s.chars() {
+            if cnt[(c as usize) - ('a' as usize)] == 1 {
+                return c;
             }
         }
         ' '

lcof/面试题50. 第一个只出现一次的字符/Solution.ts

@@ -1,10 +1,10 @@
 function firstUniqChar(s: string): string {
-    const map = new Map();
+    const cnt: number[] = Array(26).fill(0);
     for (const c of s) {
-        map.set(c, !map.has(c));
+        cnt[c.charCodeAt(0) - 97]++;
     }
     for (const c of s) {
-        if (map.get(c)) {
+        if (cnt[c.charCodeAt(0) - 97] === 1) {
             return c;
         }
     }

lcof/面试题52. 两个链表的第一个公共节点/README.md

@@ -76,7 +76,7 @@ edit_url: https://github.com/doocs/leetcode/edit/main/lcof/%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9
 
 我们可以用两个指针 $a$ 和 $b$ 分别指向两个链表的头节点，然后同时分别向后遍历，当 $a$ 到达链表 $A$ 的末尾时，令 $a$ 指向链表 $B$ 的头节点；当 $b$ 到达链表 $B$ 的末尾时，令 $b$ 指向链表 $A$ 的头节点。这样，当它们相遇时，所指向的节点就是第一个公共节点。
 
-时间复杂度 $O(m + n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $m$ 和 $n$ 分别为两个链表的长度。
+时间复杂度 $O(m + n)$，其中 $m$ 和 $n$ 分别为两个链表的长度。空间复杂度 $O(1)$。
 
 <!-- tabs:start -->
 

solution/0400-0499/0400.Nth Digit/README_EN.md

@@ -48,7 +48,17 @@ tags:
 
 <!-- solution:start -->
 
-### Solution 1
+### Solution 1: Mathematics
+
+The smallest and largest integers with $k$ digits are $10^{k-1}$ and $10^k-1$ respectively, so the total number of digits for $k$-digit numbers is $k \times 9 \times 10^{k-1}$.
+
+We use $k$ to represent the number of digits of the current number, and $cnt$ to represent the total number of numbers with the current number of digits. Initially, $k=1$, $cnt=9$.
+
+Each time we subtract $cnt \times k$ from $n$, when $n$ is less than or equal to $cnt \times k$, it means that the number corresponding to $n$ is within the range of numbers with the current number of digits. At this time, we can calculate the corresponding number.
+
+The specific method is to first calculate which number of the current number of digits corresponds to $n$, and then calculate which digit of this number it is, so as to get the number on this digit.
+
+The time complexity is $O(\log_{10} n)$.
 
 <!-- tabs:start -->