JT518721的博客

543.二叉树的直径 题解：其实就是一个递归求二叉树高度的题目，思路很简单，求出左右子树的最大高度，相加，取个最大值即可。 /** * Definition for a binary tree node. * public class TreeNode { * int val; * TreeNode left; * TreeNode right; * TreeNode() {} * TreeNode(int val) { this.val = val;

41.缺失的第一个正数 题解：原地hash法，解读题意我们可以知道，最小的正整数肯定出现在[1,n+1]之间，为什么这么说？假设1,2,3,4,5连续的5个数，我们可以知道最小的肯定是6，但如果是不连续的，那肯定最小的就是序列中缺失的那个。那么我们的思路就是如果出现了非正整数，那么我们令非正整数等于n+1（只要是大于n的数都行），这样将它排除在外。如果是x正数，我们就将其标记为已出现，具体做法就是将nums[x-1]标记为负数 （nums[x-1]=-Math.abs(nums[x-1])）,利用绝对值避免

93.复原ip地址 题解：dfs+剪枝，使用一个集合path用来存储每次放入的满足条件的字符串，首先判断字符串的长度，如果大于12或者小于4直接返回一个空的集合。 深度搜索过程中，出口是当满足条件的分段数量达到4并且字符串全部遍历完 的时候，就可以把path放入到我们的集合当中。用一个长度为3的循环进行 剪枝，判断当前字符串是否满足条件，将我们的字符串放入到我们的path中，然后进一步深度搜索，注意要回溯。 class Solution { private int len; private

470.用Rand7()实现Rand10() 题解：我第一次做的时候是直接rand7() * rand7()%10+1,但是只对了8组数据，不知道为什么，改成 (rand7()+(rand7()-1) * 7)%10+1，就对了10组数据，后面直接根据两组相乘生成的结果值，剔除大于40的那部分数据，最后进行返回就行了。 class Solution extends SolBase { public int rand10() { int x=rand7();

1143.最长公共子序列 题解：典型动态规划，dp[i][j]代表的是，text1索引0-i与text2索引0-j匹配的公共子序列的最大长度，我们可以知道动态转移方程就是： if text1[i]==text2[j] dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+1 //（匹配，则长度再加一） else dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i][j-1]) //（不匹配，则考虑消除一个字符，取长度最大） 至于为什么是消除其中一个字符，举个栗子：现有text1=“ace”，text2=“

72.编辑距离 题解：这道题目是一个动态规划的题目，对于word1和word2，dp[i][j]代表的是，word1从0到i的字符串与word2从0到j的字符串实现相等的进行的最少操作数，总共分为三个操作： 在word1中索引为i的位置插入word2[j]字符； 删除word1中索引为i的字符； 将word1中索引为i的字符修改为word2[j]。 综上所述： dp[i-1][j]代表的就是插入 dp[i][j-1]代表的就是删除 dp[i-1][j-1]代表的就是修改 因此为了求出最少次数，我们就

239.滑动窗口最大值 题解：第一种方法是自己写的，模拟窗口的过程，但是超时了。 第二种方法参考的是官方的题解，其实就是利用一个双端队列，将每个窗口的最大值的索引从后面存入队列中，同时将较小的值淘汰掉，并且需要判断值是否存在窗口中，这也是我们为什么存的是索引而不是值的原因。 //第一种 class Solution { public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) { int len=nums.length; int

76.最小覆盖子串 题解：滑动窗口，利用窗口的边界left和right，如果窗口含有子串，取最小值，然后left右移动，否则将元素加入到窗口中，right右移。提前判断子串长度大于父串，直接返回。 class Solution { //存储滑动窗口字符 private Map<Character, Integer> tMap = new HashMap<>(); //存储t中的字符 private Map<Character, Integer&gt

4.寻找两个有序数组的中位数 题解：首先两个数组是正序，那么我们可以用一个数组merge存储值，通过归并，将小的先进数组merge，大的后进merge，在归并之后，还得考虑是否所有的数都归并完成，因此还需要判断，将没有归并的值直接放入merge即可，最后通过奇偶判断中位数的位置。 class Solution { public double findMedianSortedArrays(int[] nums1, int[] nums2) { int nums1Len = nums1.

113. 路径总和 II 题解：先存储路径上的节点，通过递归到最底层，通过条件判断是否是叶节点以及是否满足target值，如果满足条件，则将集合存入到ansList中，切记此处不可直接返回，必须经过回溯。 class Solution { private Deque<Integer> nodeDequeue=new LinkedList<>(); public List<List<Integer>> pathSum(TreeNode root,

110. 平衡二叉树 题解：这道题目我走了一个误区，我以为的是平衡二叉树是只要保证根节点的左右子树高度之差在<=1，但是平衡二叉树是每个节点的左右子树高度之差都保证在<=1。所以我们的思路就是先递归每个节点，求出其左右子树的高度之差，如果不符合，则返回一个-1，表示此树已经不符合平衡二叉树，如果符合 则返回此节点的高度。 class Solution { public boolean isBalanced(TreeNode root) { return getHeight

链表排序 题解：根据快慢指针取到链表中点的结点，然后一直递归二分，二分完之后，进行合并，合并的时候 小的放前面，大的放后面，最后需要判断一下有没有合并完成，有可能是左边合并完了，右边还有没合 并的，类似这样，判断一下，最后接上就好了。 class Solution { public ListNode sortList(ListNode head) { return mergeSort(head); } public ListNode mergeSort(ListNo

31. 下一个排列 题解：这道题目本来想暴力出所有序列，然后遍历一遍。但是题意是从原来的基础上改，因此我们可以采取 从后往前找出第一个前一个小于于后一个的数x，再从后往前找出第一个大于x的数y，然后x与y交换，这样 之后，x+1->len-1之间的数都是降序排列，为了让数尽可能小，我们只需要将x+1->len-1之间的数按照升 序排列就行了，由于已经降序，所以我们只需要从中间分开，交换就行了。至于为什么从后往前面找，因为 越往前改变的值就越大，由于是求小的，所以从后往前找能使值的变化最小。 */