HIGH高频H2（11-20）

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HIGH.10 合并两个有序数组

给你两个有序整数数组 nums1 和 nums2，请你将 nums2 合并到 nums1 中，使 nums1 成为一个有序数组。

说明：

初始化 nums1 和 nums2 的元素数量分别为 m 和 n 。
你可以假设 nums1 有足够的空间（空间大小大于或等于 m + n）来保存 nums2 中的元素。

示例：

输入：
nums1 = [1,2,3,0,0,0], m = 3
nums2 = [2,5,6], n = 3

输出：[1,2,2,3,5,6]

提示：

-10^9 <= nums1[i], nums2[i] <= 10^9
nums1.length == m + n
nums2.length == n

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/merge-sorted-array
著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。

class Solution {
    public void merge(int[] nums1, int m, int[] nums2, int n) {
        int p = m-- + n-- - 1;
        while (m >= 0 && n >= 0) {
            nums1[p--] = nums1[m] > nums2[n] ? nums1[m--] : nums2[n--];
        }
        
        while (n >= 0) {
            nums1[p--] = nums2[n--];
        }
    }

HIGH.11 合并两个排序的链表

输入两个递增排序的链表，合并这两个链表并使新链表中的节点仍然是递增排序的。

示例1：

输入：1->2->4, 1->3->4
输出：1->1->2->3->4->4
限制：

0 <= 链表长度 <= 1000

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/he-bing-liang-ge-pai-xu-de-lian-biao-lcof
著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。

迭代

class Solution {
    public ListNode mergeTwoLists(ListNode l1, ListNode l2) {
        ListNode dummyHead = new ListNode(-1), pre = dummyHead;
        while (l1 != null && l2 != null) {
            if (l1.val <= l2.val) {
                pre.next = l1;
                pre = pre.next;
                l1 = l1.next;
            } else {
                pre.next = l2;
                pre = pre.next;
                l2 = l2.next;
            }
        }
        if (l1 != null) {
            pre.next = l1;
        }
        if (l2 != null) {
            pre.next = l2;
        }

        return dummyHead.next;
    }
}

递归

class Solution {
    public ListNode mergeTwoLists(ListNode l1, ListNode l2) {
        if (l1 == null) {
            return l2;
        }
        if (l2 == null) {
            return l1;
        }
        if (l1.val <= l2.val) {
            l1.next = mergeTwoLists(l1.next, l2);
            return l1;
        } else {
            l2.next = mergeTwoLists(l1, l2.next);
            return l2;
        }
    }
}

HIGH.12 合并K 个排序链表

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。

示例 1：

输入：lists = [[1,4,5],[1,3,4],[2,6]]
输出：[1,1,2,3,4,4,5,6]
解释：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。
1->1->2->3->4->4->5->6
示例 2：

输入：lists = []
输出：[]
示例 3：

输入：lists = [[]]
输出：[]

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/merge-k-sorted-lists
著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。

思路巨简单，难得一次都不用调试！！!循环直接搞定，什么分治大法我不懂！

用容量为K的最小堆优先队列，把链表的头结点都放进去，然后出队当前优先队列中最小的，挂上链表，，然后让出队的那个节点的下一个入队，再出队当前优先队列中最小的，直到优先队列为空。

class Solution {
    public ListNode mergeKLists(ListNode[] lists) {

        if (lists.length == 0) {
            return null;
        }

        ListNode dummyHead = new ListNode(0);
        ListNode curr = dummyHead;
        PriorityQueue<ListNode> pq = new PriorityQueue<>(new Comparator<ListNode>() {
            @Override
            public int compare(ListNode o1, ListNode o2) {
                return o1.val - o2.val;
            }
        });

        for (ListNode list : lists) {
            if (list == null) {
                continue;
            }
            pq.add(list);
        }

        while (!pq.isEmpty()) {
            ListNode nextNode = pq.poll();
            curr.next = nextNode;
            curr = curr.next;
            if (nextNode.next != null) {
                pq.add(nextNode.next);
            }
        }
        return dummyHead.next;
    }
}

HIGH.13 买卖股票的最佳时机

给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。

如果你最多只允许完成一笔交易（即买入和卖出一支股票一次），设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。

注意：你不能在买入股票前卖出股票。

示例 1:

输入: [7,1,5,3,6,4]
输出: 5
解释: 在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出，最大利润 = 6-1 = 5 。
注意利润不能是 7-1 = 6, 因为卖出价格需要大于买入价格；同时，你不能在买入前卖出股票。
示例 2:

输入: [7,6,4,3,1]
输出: 0
解释: 在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock
著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。

思路还是挺清晰的，还是DP思想：

记录【今天之前买入的最小值】
计算【今天之前最小值买入，今天卖出的获利】，也即【今天卖出的最大获利】
比较【每天的最大获利】，取最大值即可

class Solution {
    public int maxProfit(int[] prices) {
        if(prices.length <= 1)
            return 0;
        int min = prices[0], max = 0;
        for(int i = 1; i < prices.length; i++) {
            max = Math.max(max, prices[i] - min);
            min = Math.min(min, prices[i]);
        }
        return max;
    }
}

HIGH.14 买卖股票的最佳时机II

给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。

设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）。

注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。

示例 1:

输入: [7,1,5,3,6,4]
输出: 7
解释: 在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 3 天（股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。
   随后，在第 4 天（股票价格 = 3）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6-3 = 3 。
示例 2:

输入: [1,2,3,4,5]
输出: 4
解释: 在第 1 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。
   注意你不能在第 1 天和第 2 天接连购买股票，之后再将它们卖出。
   因为这样属于同时参与了多笔交易，你必须在再次购买前出售掉之前的股票。
示例 3:

输入: [7,6,4,3,1]
输出: 0
解释: 在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-ii
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算法题（×）脑筋急转弯题( √ ）

扫描一遍只要后一天比前一天大就把这两天的差值加一下

class Solution {
    public int maxProfit(int[] prices) {
        int ans=0;
        for(int i=1;i<=prices.length-1;i++)
        {
            if(prices[i]>prices[i-1])
            {
                ans+=prices[i]-prices[i-1];
            }
        }
        return ans;
    }
}

HIGH.15 最大子序和

给定一个整数数组 nums ，找到一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。

示例:

输入: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]
输出: 6
解释: 连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大，为 6。
进阶:

如果你已经实现复杂度为 O(n) 的解法，尝试使用更为精妙的分治法求解。

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/maximum-subarray
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class Solution {
    public int maxSubArray(int[] nums) {
        int res = nums[0];
        int sum = 0;
        for (int num : nums) {
            if (sum > 0)
                sum += num;
            else
                sum = num;
            res = Math.max(res, sum);
        }
        return res;
    }
}

HIGH.16 最小栈

设计一个支持 push ，pop ，top 操作，并能在常数时间内检索到最小元素的栈。

push(x) —— 将元素 x 推入栈中。
pop() —— 删除栈顶的元素。
top() —— 获取栈顶元素。
getMin() —— 检索栈中的最小元素。

示例:

输入：
["MinStack","push","push","push","getMin","pop","top","getMin"]
[[],[-2],[0],[-3],[],[],[],[]]

输出：
[null,null,null,null,-3,null,0,-2]

解释：
MinStack minStack = new MinStack();
minStack.push(-2);
minStack.push(0);
minStack.push(-3);
minStack.getMin(); --> 返回 -3.
minStack.pop();
minStack.top(); --> 返回 0.
minStack.getMin(); --> 返回 -2.

提示：

pop、top 和 getMin 操作总是在非空栈上调用。

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/min-stack
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class MinStack {
    private Node head;
    
    public void push(int x) {
        if(head == null) 
            head = new Node(x, x);
        else 
            head = new Node(x, Math.min(x, head.min), head);
    }

    public void pop() {
        head = head.next;
    }

    public int top() {
        return head.val;
    }

    public int getMin() {
        return head.min;
    }
    
    private class Node {
        int val;
        int min;
        Node next;
        
        private Node(int val, int min) {
            this(val, min, null);
        }
        
        private Node(int val, int min, Node next) {
            this.val = val;
            this.min = min;
            this.next = next;
        }
    }
}

HIGH.17 LRU 缓存机制

运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存机制。
实现 LRUCache 类：

LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存
int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。
void put(int key, int value) 如果关键字已经存在，则变更其数据值；如果关键字不存在，则插入该组「关键字-值」。当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最久未使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。

进阶：你是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？

示例：

输入
["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
[[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
输出
[null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]

解释
LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
lRUCache.get(1); // 返回 1
lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
lRUCache.get(2); // 返回 -1 (未找到)
lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
lRUCache.get(1); // 返回 -1 (未找到)
lRUCache.get(3); // 返回 3
lRUCache.get(4); // 返回 4

提示：

1 <= capacity <= 3000
0 <= key <= 3000
0 <= value <= 104
最多调用 3 * 104 次 get 和 put

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache
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class LRUCache {

        private int cap;
	private Map<Integer, Integer> map = new LinkedHashMap<>();  // 保持插入顺序

	public LRUCache(int capacity) {
		this.cap = capacity;
	}

	public int get(int key) {
		if (map.keySet().contains(key)) {
			int value = map.get(key);
			map.remove(key);
                       // 保证每次查询后，都在末尾
			map.put(key, value);
			return value;
		}
		return -1;
	}

	public void put(int key, int value) {
		if (map.keySet().contains(key)) {
			map.remove(key);
		} else if (map.size() == cap) {
			Iterator<Map.E***y<Integer, Integer>> iterator = map.e***ySet().iterator();
			iterator.next();
			iterator.remove();

			// int firstKey = map.e***ySet().iterator().next().getValue();
			// map.remove(firstKey);
		}
		map.put(key, value);
	}
}

HIGH.18 寻找两个有序数组的中位数

给定两个大小为 m 和 n 的正序（从小到大）数组 nums1 和 nums2。请你找出并返回这两个正序数组的中位数。

进阶：你能设计一个时间复杂度为 O(log (m+n)) 的算法解决此问题吗？

示例 1：

输入：nums1 = [1,3], nums2 = [2]
输出：2.00000
解释：合并数组 = [1,2,3] ，中位数 2
示例 2：

输入：nums1 = [1,2], nums2 = [3,4]
输出：2.50000
解释：合并数组 = [1,2,3,4] ，中位数 (2 + 3) / 2 = 2.5
示例 3：

输入：nums1 = [0,0], nums2 = [0,0]
输出：0.00000
示例 4：

输入：nums1 = [], nums2 = [1]
输出：1.00000
示例 5：

输入：nums1 = [2], nums2 = []
输出：2.00000

提示：

nums1.length == m
nums2.length == n
0 <= m <= 1000
0 <= n <= 1000
1 <= m + n <= 2000
-106 <= nums1[i], nums2[i] <= 106

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/median-of-two-sorted-arrays
著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。

这道题让我们求两个有序数组的中位数，而且限制了时间复杂度为O(log (m+n))，看到这个时间复杂度，自然而然的想到了应该使用二分查找法来求解。那么回顾一下中位数的定义，如果某个有序数组长度是奇数，那么其中位数就是最中间那个，如果是偶数，那么就是最中间两个数字的平均值。这里对于两个有序数组也是一样的，假设两个有序数组的长度分别为m和n，由于两个数组长度之和 m+n 的奇偶不确定，因此需要分情况来讨论，对于奇数的情况，直接找到最中间的数即可，偶数的话需要求最中间两个数的平均值。为了简化代码，不分情况讨论，我们使用一个小trick，我们分别找第 (m+n+1) / 2 个，和 (m+n+2) / 2 个，然后求其平均值即可，这对奇偶数均适用。加入 m+n 为奇数的话，那么其实 (m+n+1) / 2 和 (m+n+2) / 2 的值相等，相当于两个相同的数字相加再除以2，还是其本身。

这里我们需要定义一个函数来在两个有序数组中找到第K个元素，下面重点来看如何实现找到第K个元素。首先，为了避免产生新的数组从而增加时间复杂度，我们使用两个变量i和j分别来标记数组nums1和nums2的起始位置。然后来处理一些边界问题，比如当某一个数组的起始位置大于等于其数组长度时，说明其所有数字均已经被淘汰了，相当于一个空数组了，那么实际上就变成了在另一个数组中找数字，直接就可以找出来了。还有就是如果K=1的话，那么我们只要比较nums1和nums2的起始位置i和j上的数字就可以了。难点就在于一般的情况怎么处理？因为我们需要在两个有序数组中找到第K个元素，为了加快搜索的速度，我们要使用二分法，对K二分，意思是我们需要分别在nums1和nums2中查找第K/2个元素，注意这里由于两个数组的长度不定，所以有可能某个数组没有第K/2个数字，所以我们需要先检查一下，数组中到底存不存在第K/2个数字，如果存在就取出来，否则就赋值上一个整型最大值。如果某个数组没有第K/2个数字，那么我们就淘汰另一个数字的前K/2个数字即可。有没有可能两个数组都不存在第K/2个数字呢，这道题里是不可能的，因为我们的K不是任意给的，而是给的m+n的中间值，所以必定至少会有一个数组是存在第K/2个数字的。最后就是二分法的核心啦，比较这两个数组的第K/2小的数字midVal1和midVal2的大小，如果第一个数组的第K/2个数字小的话，那么说明我们要找的数字肯定不在nums1中的前K/2个数字，所以我们可以将其淘汰，将nums1的起始位置向后移动K/2个，并且此时的K也自减去K/2，调用递归。反之，我们淘汰nums2中的前K/2个数字，并将nums2的起始位置向后移动K/2个，并且此时的K也自减去K/2，调用递归即可。

class Solution {
  public double findMedianSortedArrays(int[] nums1, int[] nums2) {
        int m = nums1.length;
        int n = nums2.length;
        int left = (m + n + 1) / 2;
        int right = (m + n + 2) / 2;
        return (findKth(nums1, 0, nums2, 0, left) + findKth(nums1, 0, nums2, 0, right)) / 2.0;
    }
    //i: nums1的起始位置 j: nums2的起始位置
    public int findKth(int[] nums1, int i, int[] nums2, int j, int k){
        if( i >= nums1.length) return nums2[j + k - 1];//nums1为空数组
        if( j >= nums2.length) return nums1[i + k - 1];//nums2为空数组
        if(k == 1){
            return Math.min(nums1[i], nums2[j]);
        }
        int midVal1 = (i + k / 2 - 1 < nums1.length) ? nums1[i + k / 2 - 1] : Integer.MAX_VALUE;
        int midVal2 = (j + k / 2 - 1 < nums2.length) ? nums2[j + k / 2 - 1] : Integer.MAX_VALUE;
        if(midVal1 < midVal2){
            return findKth(nums1, i + k / 2, nums2, j , k - k / 2);
        }else{
            return findKth(nums1, i, nums2, j + k / 2 , k - k / 2);
        }        
    }
}

HIGH.19 最长回文子串

给定一个字符串 s，找到 s 中最长的回文子串。你可以假设 s 的最大长度为 1000。

示例 1：

输入: "babad"
输出: "bab"
注意: "aba" 也是一个有效答案。
示例 2：

输入: "cbbd"
输出: "bb"

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/longest-palindromic-substring
著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。

class Solution {
    public String longestPalindrome(String s) {
        if (s == null || s.length() == 0) {
            return "";
        }
//         保存起始位置，测试了用数组似乎能比全局变量稍快一点
        int[] range = new int[2];
        char[] str = s.toCharArray();
        for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
//             把回文看成中间的部分全是同一字符，左右部分相对称
//             找到下一个与当前字符不同的字符
            i = findLongest(str, i, range);
        }
        return s.substring(range[0], range[1] + 1);
    }
    
    public static int findLongest(char[] str, int low, int[] range) {
//         查找中间部分
        int high = low;
        while (high < str.length - 1 && str[high + 1] == str[low]) {
            high++;
        }
//         定位中间部分的最后一个字符
        int ans = high;
//         从中间向左右扩散
        while (low > 0 && high < str.length - 1 && str[low - 1] == str[high + 1]) {
            low--;
            high++;
        }
//         记录最大长度
        if (high - low > range[1] - range[0]) {
            range[0] = low;
            range[1] = high;
        }
        return ans;
    }
}

HIGH.20 合并两个有序数组

给你两个有序整数数组 nums1 和 nums2，请你将 nums2 合并到 nums1 中，使 nums1 成为一个有序数组。

说明：

初始化 nums1 和 nums2 的元素数量分别为 m 和 n 。
你可以假设 nums1 有足够的空间（空间大小大于或等于 m + n）来保存 nums2 中的元素。

示例：

输入：
nums1 = [1,2,3,0,0,0], m = 3
nums2 = [2,5,6], n = 3

输出：[1,2,2,3,5,6]

提示：

-10^9 <= nums1[i], nums2[i] <= 10^9
nums1.length == m + n
nums2.length == n

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/merge-sorted-array
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class Solution {
    public void merge(int[] nums1, int m, int[] nums2, int n) {
        int p = m-- + n-- - 1;
        while (m >= 0 && n >= 0) {
            nums1[p--] = nums1[m] > nums2[n] ? nums1[m--] : nums2[n--];
        }
        
        while (n >= 0) {
            nums1[p--] = nums2[n--];
        }
    }
}