2301_80720675的博客

递归解法通过分解问题，逐层处理并合并结果，代码简洁但需注意栈空间。迭代解法省去了递归开销，适合处理长链表。理解这两种方法有助于深入掌握链表操作的核心思想。

利用栈处理嵌套解码问题，能够有效管理不同层次的字符串和重复次数。此方法直观且高效，适用于大部分嵌套结构解析场景。

中心扩展法通过利用回文串的对称性，高效地解决了最长回文子串问题。其核心思想是从每个可能的中心向两侧扩展，寻找最大回文。相比于动态规划等其他方法，中心扩展法在空间复杂度上更具优势，且代码简洁易懂。

本解法通过头插法实现每组的翻转，利用虚拟头节点简化连接逻辑，通过前驱指针维护各组之间的连接。思路清晰，代码简洁高效。适用于对链表操作较为熟悉的开发者，重点在于理解头插法的翻转逻辑和指针的更新策略。

给你一个链表数组，每个链表都已经按升序排列。请你将所有链表合并到一个升序链表中，返回合并后的链表。链表数组如下：1->4->5,1->3->4,2->6将它们合并到一个有序链表中得到。

该解法通过逐位相加并维护进位，高效处理了逆序链表的相加问题。使用哑节点简化了链表操作，确保代码简洁且鲁棒性强。通过合理处理边界条件（如链表长度不同、最终进位），保证了算法的正确性。

​降序排序的必要性：保证右子数组元素从前往后递增，使得统计时能利用有序性快速定位。​独立统计阶段：必须在合并前单独统计，避免遗漏可能的翻转对。​防止整数溢出：比较时使用long类型（如。

在股票交易中，如果前一天的股价高于后一天的股价，则可以认为存在一个「交易逆序对」。请设计一个程序，输入一段时间内的股票交易记录record，返回其中存在的「交易逆序对」总数。8交易中的逆序对为 (9, 7), (9, 5), (9, 4), (9, 6), (7, 5), (7, 4), (7, 6), (5, 4)。

​稳定时间复杂度：无论输入数据如何分布，始终保证 O(n log n)​天然稳定性：保持相等元素的原始顺序（本题虽不要求，但属于重要特性）​分治结构：适合处理大规模数据，且易于并行优化与快速排序相比，避免了最坏情况 O(n²) 的风险；与堆排序相比，具有更好的缓存局部性。

给定整数数组nums和整数k，请返回数组中第k个最大的元素。请注意，你需要找的是数组排序后的第k个最大的元素，而不是第k个不同的元素。你必须设计并实现时间复杂度为O(n)的算法解决此问题。

给你一个字符串，它表示不同青蛙发出的蛙鸣声（字符串"croak"）的组合。由于同一时间可以有多只青蛙呱呱作响，所以中会混合多个“croak”。请你返回模拟字符串中所有蛙鸣所需不同青蛙的最少数目。要想发出蛙鸣 "croak"，青蛙必须输出这 5 个字母。如果没有输出全部五个字母，那么它就不会发出声音。如果字符串不是由若干有效的 "croak" 字符混合而成，请返回-1。1一只青蛙 “呱呱” 两次2最少需要两只青蛙，“呱呱” 声用黑体标注第一只青蛙 "croak"第二只青蛙 "croak-1。

外观数列（Count and Say）是一个经典的递归定义序列，其特性是每个后续项都是对前一项的行程长度编码（Run-Length Encoding, RLE）。外观数列问题通过迭代法和双指针技巧高效实现，重点在于理解 RLE 的转换规则和字符串操作优化。和直接追加整数的设计，体现了 Java 高效处理字符串的最佳实践。虽然外观数列是递归定义的，但直接使用递归会导致重复计算。，要求返回该数列的第。