本篇内容主要讲解“Python多维列表中的坑怎么解决”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Python多维列表中的坑怎么解决”吧!（以下默认nums为数组。）
1.遍历数组
遍历：带索引遍历2.动态规划(dp)
动态规划一般可以用一个数组保存状态。见53.最大子数组和。
用数组保存状态是非常常用的做法。例如36.有效的数独、 73. 矩阵置零。3.双指针
见88.合并两个有序数组、350.两个数组的交集 II可以是左右指针对一个数组使用。
也可以是两个指针遍历两个数组。while index1Python中一般用list实现可变数组。
下面是list常用的函数。
（可变序列类型通用操作，只有.sort是list独有的。参考序列操作文档）创建多维列表，一般用等价于而不是原因在于用*对列表执行重复操作并不会创建副本，而只是创建现有对象的引用。 *3创建的是包含 3 个引用的列表，每个引用指向的是同一个长度为 2 的列表。
如果你给一项赋值，就会发现这个问题：给定数组，判断是否存在重复元素。
做法：直接遍历（穷举）排序后，比较每个元素和下一个元素哈希表直接遍历会超时。
2的时间复杂度是O(nlogn) 也就是排序的时间复杂度
3的时间复杂度是O(n)，但需要额外的O(n)辅助空间。
（穷免费云主机域名举法基本都能想到，但很容易超时，后面只有在穷举法能通过时才列出来。）3比较简单，这里写一下3的做法：给定数组，求其中一个连续数组和的最大值。比较容易想到的是用一个数组记录目前位置最大的值（动态规划）。用 dp[i] 表示以i位置结尾的连续数组和的最大值。
最后返回dp数组中最大值。题解给出了一种省略dp数组的方法：找出数组中两个数之和等于target的两数下标。但时间较长，时间复杂度$O(N^2)$官方题解的一个比较巧妙的方式：使用哈希表（字典）
用字典记录出现过的数字的位置。
时间复杂度$O(N)$，空间复杂度$O(N)$两个有序数组，将第二个数组nums2合并到第一个数组nums1。1.可以用双指针遍历两个数组：官方版本，更简洁、清楚。更简单粗暴的方式是直接将nums2追加到nums1后，进行排序。
及其简单而且效果很好。以数组形式返回两数组的交集（数组形式，返回结果中每个元素出现的次数，应与元素在两个数组中都出现的次数一致）。
排序后双指针遍历。只需要记录下当前最低价，遍历价格过程中，用当前价格-最低价 就是当前可获得的最大利润。另外如果出现了更低的价格，则最低价也要更新。（一个朴素的想法，要是我在最低点买进就好了）
总的最大利润就是这些利润中的最大值。给定一个mxn的数组，重构为rxc的数组。
比较简单的想法是把数组拉平为一位数组，然后逐个填充到新的数组中：官方提供了一种直接计算下标的方法：找规律题。可以直接按照生成的规律生成数组。在「杨辉三角」中，每个数是它左上方和右上方的数的和。判断当前数独是否有效（不需要填充数独）
只要用3个二维数组维护9行、9列、9个九宫格。如果一个元素为 0 ，则将其所在行和列的所有元素都设为 0 。请使用 原地 算法。
A：
利用数组的首行和首列来记录 0 值
另外用两个布尔值记录首行首列是否需要置0到此，相信大家对“Python多维列表中的坑怎么解决”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是百云主机网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
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