Leetcode刷题顺序(自用更新中)

本文作者分享了个人在LeetCode刷题的顺序与总结,涵盖数组、链表和字符串三个部分。对于数组,重点讨论了二分法、双指针法、滑动窗口和模拟等技巧;链表部分介绍了虚拟头节点和双指针法的应用;字符串部分则简要提及。文章还包含了作者在解题过程中的思考和相关链接。

Leetcode刷题顺序与总结(更新中)



前言

刷题顺序:先从同一类型里题目开始刷起,同一类型里再从简单到中等到困难刷起,题型顺序建议:数组-> 链表-> 哈希表->字符串->栈与队列->树->回溯->贪心->动态规划->图论。整理一些自己在刷题时的想法,参考链接:https://github.com/youngyangyang04/leetcode-master


一、数组

1.二分法

适用场景:只要看到面试题里给出的数组是有序数组,都可以想一想是否可以使用二分法

二分法有两种模板,自己只考虑left <= right时的情况,这样区间定义只考虑[left, right]

    public static int searchInsert(int[] nums, int target) {
   
   
        while(nums.length <= 0){
   
   
            return 0;
        }
        int left = 0,right = nums.length-1,mid = 0;
        while (left <= right){
   
   
            System.out.println(left+""+mid+""+right);
            mid = (right+left)/2;
            if(nums[mid] == target){
   
   
                return mid;
            }else if (nums[mid] < target){
   
   
                left = mid + 1;
            }else{
   
   
                right = mid - 1;
            }
        }
        return  right + 1;
    }

想法:自己做了几道二分法的题目,69,74,offer_53等。题目上大致思路一致,主要考虑区间的问题,建议画图举几个例子确定区间。


2.双指针法

适用场景:是你想要从两端向中间迭代数组。这时你可以使用双指针技巧:一个指针从始端开始,而另一个指针从末端开始。值得注意的是,这种技巧经常在排序数组中使用。
双指针法(快慢指针法):通过一个快指针和慢指针在一个for循环下完成两个for循环的工作。比较经典的一道题 T15_三数之和

public static List<List<Integer>> threeSum(int[] nums) {
   
   
        Arrays.sort(nums);
        int left,right;
        List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
        if (nums == null || nums.length <= 2) return res;
        for(int i = 0;i <= nums.length - 3;i++){
   
   
            if 
### LeetCode推荐顺序与策略 LeetCode顺序和策略对于提升编程能力和算法思维至关重要。以下是根据高频考点、经典问分类以及解技巧总结出的一套推荐顺序与策略[^2]。 #### 1. 基础知识巩固 在开始之前,建议先熟悉常见的数据结构(如数组、链表、栈、队列、哈希表、二叉树等)和基本算法思想(如递归、分治、贪心、动态规划等)。这是解决复杂问的基础。 #### 2. 分类与顺序 以下是一个按照难度和重要性排序的分类: - **基础型**:从简单的目入手,熟悉平台操作和基本语法。 - 数组操作(如两数之和、移动零) - 字符串处理(如反转字符串、有效的括号) - 链表基础(如反转链表[^4]) - **中等型**: - 滑动窗口(最长无重复子串[^2]) - 二叉树遍历(前序、中序、后序遍历) - 动态规划入门(打家劫舍、爬楼梯[^3]) - **高级型**: - 回溯算法(排列组合、子集问[^2]) - 图论(并查集、拓扑排序) - 堆的应用(Top K问) - 设计(LRU缓存[^2]) #### 3. 解策略 - **理解问**:仔细阅读目描述,明确输入输出要求。 - **选择方法**:根据问特点选择合适的算法思想,例如动态规划适用于具有最优子结构和重复子问的问。 - **实现代码**:编写清晰、高效的代码,并注意边界条件。 - **优化性能**:尝试优化时间和空间复杂度,例如原地修改数组以满足O(1)空间复杂度要求[^5]。 #### 4. 练习方式 - **Recursion**:通过递归练习解决问的能力。 - **Top-Down**:使用记忆化搜索减少重复计算。 - **Bottom-Up**:从最简单的情况出发,逐步构建解决方案[^1]。 ```python # 示例:动态规划解决打家劫舍问 class Solution: def rob(self, nums: List[int]) -> int: if not nums: return 0 n = len(nums) if n == 1: return nums[0] dp = [0] * n dp[0] = nums[0] dp[1] = max(nums[0], nums[1]) for i in range(2, n): dp[i] = max(dp[i-1], dp[i-2] + nums[i]) # 状态转移方程 return dp[-1] ``` #### 5. 高频考点回顾 针对高频考点进行专项练习是提高效率的关键。例如: - 滑动窗口:用于解决子数组或子串问。 - 二叉树序列化/反序列化:掌握树的构造与遍历。 - 并查集:解决连通性问。 - LRU缓存设计:结合哈希表和双向链表实现。 ---
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