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原创 LeetCode出击！第一集：两数之和
摘要：LeetCode第一题"两数之和"是算法学习的经典入门题，通过三种解法展现了算法效率的权衡：暴力搜索法（O(n²)）直观但效率低；双指针法（O(Nlogn)）利用排序和指针移动优化；哈希表法（O(n)）通过空间换时间达到最优效率。这道题不仅揭示了算法设计的核心思想，还为后续复杂问题解决奠定了基础，是理解时空复杂度权衡的绝佳范例。
2025-07-08 13:39:13
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原创 LeetCode出击！第五集：数组大乱斗2（简单前150题）
通过双两层循环，将数组的所有元素都减一遍，找到最大值，时间复杂度为O(n2)。公式：2*(所有唯一元素和) - (全部元素和) = 单独数字，可能发生整数溢出（实际使用需考虑）。时间复杂度O(n)，空间复杂度O(n)。时间复杂度O(n log n)(主要来自排序)，空间复杂度O(1) (原地排序) 或 O(n) (需要拷贝)。时间复杂度O(n)，空间复杂度O(1)。该方法通用性强，可适用于其他出现次数，但需要额外空间。时间复杂度O(n)，空间复杂度O(n)。该方法为最优解，时间复杂度为O(n)。
2025-07-16 22:22:05
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原创 LeetCode出击！第四集：数组大乱斗1（简单前150题）
该方法区别于前一方法，无需额外的数组来存放合并后的数组，直接在数组nums1上操作。时间复杂度为O(m+n)。该题目比较简单，但需要把握所有细节，注意当数组元素全部都是9，需要持续进位，即数组所有元素为0，首元素前插入1。时间复杂度为O(n)。该方法运用双指针，将两个数组的元素有条件的交替放入到新数组中，指针最多需要移动(m+n)次，时间复杂度为O(m+n)。暴力解决，先合并再排序，时间复杂度O((m+n)log(m+n))。进阶：如何将时间复杂度优化到O(m+n)呢？时间复杂度O(numRows2)。
2025-07-11 22:55:13
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原创 LeetCode出击！第三集：数组的群英荟萃
解题思路：该题要求是将重复元素剔除并返回新数组的长度，首先我们需要知道哪些元素是重复的，不难看出，我们只需将数组的相邻两个作比较即可。我们可以使用两个下标分别标识相邻的元素，即。该方法通俗易懂，时间复杂度为O(n)，但题目要求时间复杂度为O(logn)，需要进一步优化代码。，满足题目要求，效率显著优于 O(n) 的线性扫描。时间复杂度：O(n)。每次迭代将搜索范围减半 →。
2025-07-09 14:18:59
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原创 LeetCode出击！第二集：14.最长公共前缀
摘要：最长公共前缀是算法面试高频题，考察字符串处理与优化能力。该解法以首字符串为基准，逐字符与其他字符串比对，使用size()、length()和substr()等函数实现。当发现字符不匹配或超出某字符串长度时，返回当前匹配的前缀。时间复杂度为O(n*m)，其中n为字符串数量，m为最短字符串长度。该解法简洁高效，体现了字符串处理的基本功。
2025-07-08 17:10:23
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空空如也
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