辣鸡刘的Leetcode之旅2【最长公共前缀,有效的括号,合并链表,删除排序数组中的重复项】

LeetCode经典算法题目一(字符串、数组、链表、栈、队列、哈希) 最近开始刷LeetCode,回顾了一下被我遗忘在角落里的数据结构和算法,还包括java的一些基础语法,为了避免刷完了题又忘,所以就想在这里总结一下做过的题目,文中出现的所有代码均是用java编写,有不对的地方欢迎指正。 业精于勤,荒于嬉;行成于思,毁于随。每天保持思考、学无止境、持续更新…… 1.回文数 回文数是指:正序和倒序都是一样的数。 算法: 初始化y(倒序)为0,循环计算: y=y*... 阅读详情

1.最长公共前缀

问题描述:
Write a function to find the longest common prefix string amongst an array of strings.
If there is no common prefix, return an empty string ” “.
编写一个函数来查找字符串数组中的最长公共前缀。
如果不存在公共前缀,返回空字符串 “”。

举例:

Input: ["flower","flow","flight"]
Output: "fl"

Input: ["dog","racecar","car"]
Output: ""
Explanation: There is no common prefix among the input strings.
import re
class Solution:
    def longestCommonPrefix(self,strs):
        if not strs or strs[0] == '':
            return ''
        prefix = strs[0]
        for i in range(1, len(strs)):
            match = re.match(prefix, strs[i])
            while not match:
                prefix = prefix[:-1]
                match = re.match(prefix, strs[i])
        return prefix

2. 有效的括号

题目描述:
Given a string containing just the characters ‘(‘, ‘)’, ‘{‘, ‘}’, ‘[’ and ‘]’, determine if the input string is valid.
An input string is valid if:
Open brackets must be closed by the same type of brackets.
Open brackets must be closed in the correct order.
Note that an empty string is also considered valid.
给定一个只包括 ‘(‘,’)’,’{‘,’}’,’[‘,’]’ 的字符串,判断字符串是否有效。
有效字符串需满足:
左括号必须用相同类型的右括号闭合。
左括号必须以正确的顺序闭合。
注意空字符串可被认为是有效字符串。
举例:

示例 1:

输入: "()"
输出: true
示例 2:

输入: "()[]{}"
输出: true
示例 3:

输入: "(]"
输出: false
示例 4:

输入: "([)]"
输出: false
示例 5:

输入: "{[]}"
输出: true

代码如下:这个也是大神的思路,我做的太繁琐,不想引起误导

class Solution:
    def isValid(self, s):
        """
        :type s: str
        :rtype: bool
        """
        dict = {']': '[', '}': '{', ')': '('}
        stack=[]
        for char in s:
            if char in dict.values():
                stack.append(char)
            elif char in dict.keys():
                if stack==[] or dict[char]!=stack.pop():
                    return False
            else:
                return False
        return stack==[]

3. 合并链表

题目描述:
Merge two sorted linked lists and return it as a new list. The new list should be made by splicing together the nodes of the first two lists.
举例:

Input: 1->2->4, 1->3->4
Output: 1->1->2->3->4->4

这个题用到了链表操作,辣鸡刘做不出来,以下是大神的解法,超级简单,实力的体现:

class Solution:
    def mergeTwoLists(self, l1, l2):
        """
        :type l1: ListNode
        :type l2: ListNode
        :rtype: ListNode
        """
        res = []
        while l1 != None:
            res.append(l1.val)
            l1 = l1.next
        while l2 != None:
            res.append(l2.val)
            l2 = l2.next
        return sorted(res)

4.删除排序数组中的重复项

题目描述:
Given a sorted array nums, remove the duplicates in-place such that each element appear only once and return the new length.
Do not allocate extra space for another array, you must do this by modifying the input array in-place with O(1) extra memory.
举例:

Given nums = [1,1,2],
Your function should return length = 2, with the first two elements of nums being 1 and 2 respectively.
It doesn't matter what you leave beyond the returned length.

这个题我起初想用list(set(nums))直接得到无重复序列,然后利用len()函数求解长度,结果可想而知,是我想太多,哈哈

class Solution:
    def removeDuplicates(self, nums):
        """
        :type nums: List[int]
        :rtype: int
        """
        n = 1
        while n < len(nums):
            if nums[n] == nums[n-1]:
                del(nums[n])
            else:
                n += 1
        return len(nums)

附上大神的代码:

nums[:]= sorted(list(set(nums)))
        return len(nums)

牛皮!

编程练习题集——leetcode 一、数组 1.1、简单 第1题 可被 5 整除的二进制前缀 给定由若干 0 和 1 组成的数组 A。我们定义 N_i:从 A[0] 到 A[i] 的第 i 个子数组被解释为一个二进制数(从最高有效位到最低有效位)。 返回布尔值列表 answer,只有当 N_i 可以被 5 整除时,答案 answer[i] 为 true,否则为 false。 示例1: 输入:[0,1,1] 输出:[true,false,false] 解释: 输入数字为 0, 01, 011;也就是十进制中的 0, 1, 3 。只有第一个数可 阅读详情

相关推荐

工业级隔离CAN FD收发器ISO1042设计实战:从原理到EMC防护

在工业自动化与伺服驱动系统中,CAN总线是实现设备间可靠通信的关键技术。其核心原理是通过差分信号传输和仲裁机制,在复杂电磁环境中实现多节点实时数据交换。这项技术的核心价值在于为高噪声、高干扰的工业现场提供了稳定、确定性的通信基础,是构建分布式控制系统不可或缺的环节。其典型应用场景包括新能源汽车电池管理、工业机器人伺服控制以及光伏逆变器集群通信等。本文将聚焦于如何通过高性能隔离CAN FD收发器(如TI的ISO1042)来应对地电位差、浪涌和高压串扰等现场挑战,深入解析其集成的电气隔离、±70V总线故障保护和

weixin_26834815的博客 388

头歌Web实训答案(2023TYUT)

头歌web实训作业答案

qq_74637823的博客 5487

Webug4.0 打靶笔记

一、Webug 的安装 (1)基本信息 WeBug 名称定义为”我们的漏洞”靶场环境 ,基础环境是基于 PHP/mysql 制作搭建而成,中级环境与高级环境分别都是由互联网漏洞事件而收集的漏洞存在的操作环境。部分漏洞是基于Windows操作系统的漏洞所以将WeBug的web环境都装在了一个纯净版的Windows 2003的虚拟机中。在 webug3.0 发布后的四百多天 226安全团队终于在大年初二发布了 webug 的 4.0 版本。 (2)虚拟机的安装 最新超详细VMware虚拟机下载与安装_隐

m0_60716947的博客 6128

最长公共前缀 python_最长公共前缀-Python

最长公共前缀编写一个函数来查找字符串数组中的最长公共前缀。如果不存在公共前缀,返回空字符串 ""。示例 1:输入: ["flower","flow","flight"]输出: "fl"示例2:输入: ["dog","racecar","car"]输出: ""解释: 输入不存在公共前缀。思路1:可循环遍历列表中每个字符串,判断字符串相同的位置的字母是否相等,如果相等则记录字母并判断下一个字母,否则就...

weixin_39534978的博客 551

LeGO-LOAM运行kitti数据集

文章目录1. kitti-lego-loam2. 改动3. 实验结果4. evo轨迹测评 1. kitti-lego-loam 链接:kitti-lego-loam kitti-lego-loam提供了将kitti序列转化成rosbag的代码,在kittibag中. 需要注意下数据文件的存放顺序,以00序列为例: datafolder          |____results          &

Zlp19970106的博客 8704

银河麒麟V10 SP3系统下如何安全安装gcc-toolset-10(附yum仓库避坑指南)

本文详细介绍了在银河麒麟V10 SP3系统中安全部署gcc-toolset-10的完整方案。核心在于通过配置默认禁用的yum仓库(如EPKL仓库)并配合--enablerepo参数进行精准安装,有效规避依赖冲突风险,实现与系统默认GCC 7.3的稳定共存。文章还提供了多版本环境切换、系统维护及故障排查的实用指南,确保操作的可控与可逆。

h0i1j2k3l的博客 589

LeetCode014:Longest Common Prefix

原题目: Write a function to find the longest common prefix string amongst an array of strings. 找到一个字符串数组中,最长的公共前缀子串,并输出。 算法分析: 算法1:各种错误,各种提交不通过,各种特殊情况没考虑,服了! 算法2: 纵向

做一名努力的通信程序员 721

AURIX-TC3xx-GTM详解六-DPLL(Digital PLL Module)-寄存器1-DPLL寄存器

主要有下图这些寄存器2、

m0_69929716的博客 439

【LeetCode 面试经典150题】14. Longest Common Prefix 最长公共前缀

进行排序,以确保相同前缀的字符串排在一起。排序后的数组中,第一个字符串。这个算法通过排序和逐步截断前缀的方式,找到字符串数组中的最长公共前缀。编写一个函数,在字符串数组中找到最长的公共前缀字符串。如果没有公共前缀,则返回一个空字符串 “”。循环会一直执行,直到找到。是否为空,如果为空则直接返回空字符串。重复步骤4和步骤5,直到遍历完整个数组。从数组的第二个字符串开始遍历,即从。首先,检查输入的字符串数组。,作为初始可能的公共前缀。将成为可能的公共前缀。作为最长的公共前缀。

qq_43513394的博客 493

【unity小技巧】新输入系统InputSystem游戏运行中改键重新绑定控制按键(最全最完美解决方案)

在游戏开发中,控制输入是至关重要的一环。Unity的新输入系统(Input System)为开发者提供了强大的工具来管理和处理用户输入,不仅支持各种平台上的多种输入设备,还能轻松处理复杂的输入操作和映射。本文将深入探讨如何使用Unity的新输入系统重新绑定控制按键,为开发者提供一套全面且完善的解决方案。

向宇的博客,专注php/web全栈 unity游戏开发,欢迎大家评论纠错 7358

你知道几种数字地与模拟地连接方式及优缺点?

频率选择性:磁珠的阻抗特性随频率变化,只对某个频点的噪声有显著抑制作用,对于频率不确定或无法预知的情况,可能不是最佳选择。在实际应用中,选择合适的连接方式需要根据具体的电路频率、信号类型、设计要求等因素综合考虑,以达到最佳的电磁兼容效果.高频信号干扰:在高频电路中,单点接地可能导致信号回流路径过长,增加地线电感,从而引入高频噪声。限制噪声电流:0欧姆电阻相当于一个非常窄的电流通路,能够有效地限制环路电流,使噪声得到抑制。抑制高频信号:电感对高频信号有较大的阻碍作用,可以有效抑制高频噪声。

linkking27的博客 801

Write a function to find the longest common prefix string amongst an array of strings.

 给定一个String类型数组,要求写一个方法,返回数组中这些字符串的最长公共前缀。 方法一: import java.util.Scanner; import java.util.logging.Logger; import org.omg.PortableInterceptor.SYSTEM_EXCEPTION; public class Solution { public sta...

bai大伯伯的博客 626

100天精通Python(爬虫篇)——第122天:基于selenium接管已启动的浏览器(反反爬策略)

100天精通Python(爬虫篇)——第122天:基于selenium接管已启动的浏览器(反反爬策略)

努力让自己发光,对的人才能迎着光而来 13万+

力扣[LeetCode]-面试150Java代码实现

为了应对这种情况,nums1 的初始长度为 m + n,其中前 m 个元素表示应合并的元素,后 n 个元素为 0 ,应忽略。给你一个 非严格递增排列 的数组 nums ,请你 原地 删除重复出现的元素,使每个元素 只出现一次 ,返回删除后数组的新长度。更改数组 nums ,使 nums 的前 k 个元素包含唯一元素,并按照它们最初在 nums 中出现的顺序排列。给你一个有序数组 nums ,请你 原地 删除重复出现的元素,使得出现次数超过两次的元素只出现两次 ,返回删除后数组的新长度。

kearily的博客 1222

jre9下载 jdk9

(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

LeetCode 700题 题解答案集合 Python

2019.5.12更新至题号796,目前共有265题。 2019.5.26更新至题号72, 目前共有347题。 2019.6.16更新至题号70,目前共有382题。 2019.7.7更新至题号5120,目前共有442题。 2019.8.5更新至题号1147,目前共有502题。 2019.9.6更新至题号288, 目前共有551题。 2019.11.13更新至题号426,目前共有602题...

Keep Coding 11万+

复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文

答案分为十章,有部分习题没有答案,全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案

力扣初级算法----完整手写题解

力扣初级算法----完整手写题解数组1.删除排序数组中的重复项2.买卖股票的最佳时机 II3.旋转数组4.存在重复元素5.只出现一次的数字6.两个数组的交集 II7.加一8.移动零9.两数之和10.有效的数独11.旋转图像字符串1.反转字符串2.整数反转3.字符串中的第一个唯一字符4.有效的字母异位词5.验证回文串6.字符串转换整数 (atoi)7.实现 strStr()8.外观数列9.最长公共前缀链表1.删除链表中的节点2.删除链表的倒数第N个节点3.反转链表4.合并两个有序链表5.回文链表6.环形链表树

sumisu666的博客 1495

win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。

力扣 (LeetCode)-14. 最长公共前缀|刷题打卡

Github来源:力扣 (LeetCode)|刷题打卡 | 求星星 ✨ | 给个❤️关注,❤️点赞,❤️鼓励一下作者[已开启]任务一:刷题打卡 * 10 篇哪吒人生信条:如果你所学的东西 ...

程序员哆啦A梦,蓝胖子 496

力扣初级算法(Python)

2数组 2.1 删除排序数组中的重复项 class Solution: def removeDuplicates(self, nums: List[int]) -> int: length = 0; for i in nums: if i != nums[length]: length+=1 nums[length] = i return l...

一只大鸽子的博客 6166

LeetCode 刷题(简单2019.9.4)

第14题 最长公共前缀 最长公共缀的话只要比较最短的和最长的字符串。 class Solution: def longestCommonPrefix(self, strs: List[str]) -> str: if not strs: return "" str_min = min(strs) str_max = max(strs)...

favorxin的博客 217

LeetCode刷题汇总

剑指offer 剑指 Offer 03 数组中重复的数字 剑指 Offer 04 二维数组中的查找 剑指 Offer 05 替换空格 剑指 Offer 06 从尾到头打印链表 剑指 Offer 07 重建二叉树 剑指 Offer 09 用两个栈实现队列 剑指 Offer 10- I 斐波那契数列 剑指 Offer 10- II 青蛙跳台阶问题 剑指 Offer 11 旋转数组的最小数字 剑指 Offer 12 矩阵中的路径 剑指 Offer 13 机器人的运动范围 剑指 Offer 14- I 剪绳子 剑指

weixin_44171872的博客 2万+

LeetCode-83. 删除排序链表中的重复元素(java)

金三银四,又到了刷题月。有时间的话,希望大家还是尽量刷起来咯。帮助往往不是直接体现出来的,但会让你对很多东西的底层实现了解的更深刻。

**My Coding Family** 1570

leetcode刷题记录(2)

1.最长公共前缀 题目: 编写一个函数来查找字符串数组中的最长公共前缀。 如果不存在公共前缀,返回空字符串""。 思路:以第一个字符串为基准,如果,从第一个字符开始依次和其他成员比较,如果通过则拼接,不通过直接返回当前的结果 var longestCommonPrefix = function(strs) { const s1 = strs[0]; if (!s1) return ""; const l1 = s1.length, l2 = strs.length; i.

weixin_42733155的博客 249

LeetCode083_83. 删除排序链表中的重复元素

LeetCode083_83. 删除排序链表中的重复元素

luoyepiaoxue2014的博客 646

leecode算法解析和笔记(1)

leecode算法思路解析和笔记(1)

weixin_45428910的博客 867

Leetcode(easy)解题思路

1. 两数之和 用字典构造哈希表dict,key是给定数组nums的成员,value为nums成员的索引。然后在dict中依次查找是否有target-nums[i] 学习语法:dict.has_key(target-nums[i]) python3改为 in 7.整数反转 取绝对值,再模10取余,构造新的反转整数,再判断是否在int32范围内-2147483648 到2147483647之...

一江明澈的水的专栏 478

删除数组中指定元素_leetcode26. 删除排序数组中的重复项每天刷一道leetcode算法系列!...

作者:reed,一个热爱技术的斜杠青年,程序员面试联合创始人前文回顾:leetcode1. 两数之和--每天刷一道leetcode系列!leetcode2. 两数相加--每天刷一道leetcode系列!leetcode3. 无重复字符的最长子串--每天刷一道leetcode系列!leetcode4. 寻找两个有序数组的中位数--每天刷一道leetcode系列!leetcode5.最长回文...

weixin_39579468的博客 112
上一篇: 辣鸡刘的LeetCode之旅-1 [two Sum算法,反转整数算法,回文数,罗马数转整数]
下一篇: 辣鸡刘的Leetcode之旅3(SQL Part)【两表合并查询,第二高薪,挣钱比经理多, 重复值查询】
powerlwj
博客等级 码龄12年 116粉丝 33原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值