UnendingGlory

双向循环链表模拟deque #include <bits/stdc++.h> // 双向循环链表模拟 struct node { int val; struct node *pre, *next; node(int _val){val = _val;}; }; class MyCircularDeque { int size, cur_size; ...

经典解法，递归 + 标记访问数组 // 经典解法 class Solution { int n; unordered_map<int, bool> vis; vector<int> p; vector<vector<int>> ans; public: // 递归生成，分解成子问题 void gene...

注意"+42"返回值是42 // 注意"+42"返回值是42 class Solution { public: int myAtoi(string str) { long long ans = 0; int i = 0, sign = 1; // 先清空字符串前缀空格 while(str[i] == ' ') ++i; ...

简单题，开两个二维数组或使用复合状态 class Solution { public: // -1之前是活细胞现在是死细胞，0死细胞，1活细胞，2之前是死细胞现在是活细胞 void gameOfLife(vector<vector<int>>& board) { int dx[8] = {1, 0, -1, 0, 1, -1, 1, ...

用栈来计算深度，但是此题中输入已经保证了括号一定是匹配的，所以不需要真的用栈 直观解法1：每次操作使得A集合和B集合的深度相差最小 class Solution { public: // 使得两组字符串的深度相差最小 vector<int> maxDepthAfterSplit(string seq) { vector<int> ans; ...

思路：中序遍历并修改指针 递归版本 class Solution { TreeNode* pre; public: // 递归遍历处理，中序遍历的同时将pre的右指针指向自己即可 void inOrder(TreeNode *root) // pre的值要传给上一层，所以用引用或者全局 { if(root == nullptr) return; ...

先中序遍历得到序列，再二分建树，必定是平衡二叉树 class Solution { vector<int> in; public: void inOrder(TreeNode* root) { if(root == nullptr) return; inOrder(root->left); in.push_...

灵活使用字典树数据结构。 即寻找所有不是其他单词后缀的单词 使用前缀树，先将单词倒转，然后建树，最后遍历之即可 // 节点 class Trie { bool is_end; string word; Trie *next[26]; public: Trie() { is_end = false; for(int i = 0...

使用计数法，维护一个cnt计数数组，从右往左遍历原数组 对于nums中的每个元素i，出现一次，则++cnt[i] 由于要求右边比其小的元素个数，所以即求cnt[i - 1] + cnt[i - 2] + … 这两个问题刚好对应 307题 的 update 和 sumRange操作，可以用树状数组解决（代码中不需要存cnt数组） 与307题不同的是，此题需要将nums中的元素作为树状数组的下标，由于...

四种方法。 方法1： 直接暴力，sumRange o(n)，update为o(1)，如果k次操作均是求和，则时间复杂度为o(kn)，难以承受 class NumArray { vector<int> v; public: NumArray(vector<int>& nums) { for(int i :nums) v.push_bac...

思路： 先将单词插入到前缀树中，然后再DFS一步步去判断下一个要遍历的字符是否存在前缀树中，若存在，则加入中间变量中，若当前遍历的字符序列在字典树中组成一个单词，则加入ans中 不存在，则停止该方向的搜索，因为前缀不存在，则后面DFS生成的单词均以此为前缀，均不存在 在DFS时使用一个set来保存存在于前缀树中的单词，因为遍历时可能会有重复的单词加入，注意DFS时对于vis数组和中间变量的重置。 ...

思路：前缀树，注意输入正则字符串的时候对’ . '的处理。 class Trie { public: bool is_end; Trie *next[26]; Trie() { is_end = false; for(int i = 0; i < 26; ++i) next[i] = nullptr; } vo...

与 703 数据流中第k个大元素思路类似 https://blog.youkuaiyun.com/include_not_found_/article/details/104858263 class Solution { // 堆排序，维护一个大顶堆 public: vector<int> getLeastNumbers(vector<int>& arr, ...

字典树，用于统计，排序和保存大量的字符串，利用字符串的公共前缀来减少查询时间，查询效率比哈希树高。 示例： 联想此图，很容易写出插入，查找，查找是否存在前缀等函数 class Trie { bool is_end; // 当前是否是一个单词的结尾 Trie *next[26]; // 该节点往下 public: /** Initialize your data struc...

简单的队列 + 拓扑排序 class Solution { public: bool canFinish(int numCourses, vector<vector<int>>& prerequisites) { int c[numCourses], cnt = 0; vector<vector<int>&g...

栈模拟队列，入队时利用辅助栈将入队元素放在栈底 class MyQueue { stack<int> s1; public: /** Initialize your data structure here. */ MyQueue() { } /** Push element x to the back of queue. */ ...

一开始理解错题意。。写了个并查集没过 只是简单的考察图的数据结构== class Solution { public: vector<int> gardenNoAdj(int N, vector<vector<int>>& paths) { vector<vector<int>> g(N + 1); ...

目标点入度 == N - 1，出度 = 0 class Solution { public: int findJudge(int N, vector<vector<int>>& trust) { int indegree[N + 1], outdegree[N + 1]; memset(indegree, 0, sizeof(...

思路： 偶数次数的字符才能完美对称 奇数次数的要么没有，有则去除对子后必然只剩一个在中间 统计奇数次数的字符个数即可 class Solution { public: int longestPalindrome(string s) { int cnt[26][2]; // 0: Upper , 1: lower memset(cnt, 0, sizeof...

只根据入度判断是典型的错误算法（完美踩坑！！气死了），有向图中可能存在环或者非联通 正确思路： 先用DFS / BFS / 并查集判断是否是联通图 再通过边数和入度来判断即可，满足边数 = n - 1的连通图一定不存在环，一定是树 class Solution { public: void DFS(int x, vector<int>& leftChild, vec...

思路： 采用并查集，在输入pairs的时候合并，分为不同的集合 开一个二维的vector，用来存储每一个类的字符，并排序之 最后遍历一遍原字符，在其father的vector中一次拿一个字符 class Solution { vector<int> father; public: int findFather(int x) { int a =...

思路： 依题意，被围的区间’O’不会位于边界上，那么我们设立一个标记数组protect，从边界开始BFS或者DFS，与边界上的’O’相连的内部’O’都protect起来。 之后，再去遍历矩阵内部，未被保护的’O’均修改成’X’即可. 注意输入为空时的处理。 class Solution { int row, col; int dx[4] = {0, 1, 0, -1}, dy[4]...

后序遍历即可 class Solution { bool flag = true; public: int getHeight(TreeNode* root) { if(!root) return 0; int l_h = getHeight(root->left), r_h = getHeight(root->right); /...

与面试题39类似，位运算 class Solution { public: int hammingWeight(uint32_t n) { int ans = 0; while(n) { if(n & 1) ++ans; n >>= 1; } ...

class Solution { public: int majorityElement(vector<int>& nums) { unordered_map<int, int> m; // 不知道数的范围用map int x = nums.size() >> 1; // 除2，提前计算好减少耗时 ...

直接除基取余法暴力 class Solution { int m[10005]; public: vector<int> sortByBits(vector<int>& arr) { memset(m, 0, sizeof(m)); for(int i : arr) { int ...

仔细读题，每次拼写某个单词时时，chars中的每个字母只能用一次 多个单词的拼写其实是在重复使用chars class Solution { public: int countCharacters(vector<string>& words, string chars) { int *p = new int[26]; memset(p, ...

class Solution { public: bool isAnagram(string s, string t) { unordered_map<char, int> S, T; for(auto i : s) ++S[i]; for(auto i : t) ++T[i]; return S == T ? t...

输入字符串中L和R数目已经相同 题目未要求求各平衡字符串，若要求出各平衡字符串则应用双指针遍历或者栈 class Solution { public: int balancedStringSplit(string s) { int ans = 0, cnt = 0; for(int i = 0; i < s.size(); ++i) {...

简单题，注意边界情况处理即可。 class Solution { public: string compressString(string S) { string ans; char pre = S[0]; int cnt = 0; for(int i = 0; i < S.size(); i++) { ...

思路：先不考虑两个城市去的人数，优先选小的 然后考虑城市人数均分，将人数多的城市均给另一个城市 如何选择？容易想到，为了保证总体值最小，选择的应该是cost的差值小的 输入时用小顶堆来维护即可 class Solution { public: int twoCitySchedCost(vector<vector<int>>& costs) { ...

依题意，显然应该一步步模拟之 其中难解决的两个问题： 如何判断面对的是障碍点？ 当然可以定义一个很大的二维数组，然后将障碍点记为1，但那样极其浪费内存 我们可以定义一个类型为pair的set，一开始将障碍点的坐标insert进set中，每走一步，判断面对的点是不是障碍点，若不是障碍点，则继续往前走，若是障碍点，则停下，等待转弯 我这里选择了unordered_set，需要注意自己重写一个哈希类 ...

方法一：BFS class Solution { public: int maxAreaOfIsland(vector<vector<int>>& grid) { int row = grid.size(), col = grid[0].size(); int dx[4] = {1, 0, -1, 0}, dy[4] = {0...

水题，思路很直观。 class Solution { public: int lastStoneWeight(vector<int>& stones) { priority_queue<int, vector<int>> pq; // 默认大顶堆 for(auto i : stones) pq.push(i); ...

// 方法一，第一遍, 56ms，有很多很迷的垃圾操作 class KthLargest { int K; vector<int> heap; public: KthLargest(int k, vector<int>& nums) { //heap.resize(k + 1); K = k; // 赋值给私有...