力扣题目方法

1323.valueOf方法的互相转换

258.求树根

//1、递归,注意求所有位数相加和的方法
public int addDigits(int num) {
    if (num < 10) {
        return num;
    }
    int next = 0;
    while (num != 0) {
        next = next + num % 10;
        num /= 10;
    }
    return addDigits(next);
}
//2、数理方法
return (num - 1) % 9 + 1;

496、求下一个比本数大的数

public class Solution {
    public int[] nextGreaterElement(int[] findNums, int[] nums) {
        Stack < Integer > stack = new Stack < > ();
        HashMap < Integer, Integer > map = new HashMap < > ();
        int[] res = new int[findNums.length];
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            while (!stack.empty() && nums[i] > stack.peek())
                map.put(stack.pop(), nums[i]);
            stack.push(nums[i]);
        }
        while (!stack.empty())
            map.put(stack.pop(), -1);
        for (int i = 0; i < findNums.length; i++) {
            res[i] = map.get(findNums[i]);
        }
        return res;
    }
}

1189.求数组中特定位数的最小值。

解决力扣题目不会做时,可以采用以下方法: - **深入理解题目分类及思路**:了解不同类型题目的解题方法。如动态规划是解决多阶段决策问题的方法,通过保存子问题的解来避免重复计算,常用于路径规划、背包问题;广度优先搜索通常用于图的遍历,从起始点开始逐步扩展搜索范围;深度优先搜索深入探索图或树,可用于遍历图或求解迷宫问题;贪心算法每一步都选择当前最优决策,期望得到全局最优解;双指针利用两个指针在数组或字符串中遍历;滑动窗口在数组或字符串上滑动固定大小窗口进行计算或查找;回溯用于解决组合、排列等问题;分治将问题分解为子问题分别求解再合并结果;快速选择用于在未排序数组中找第k小元素;排序包含冒泡排序、快速排序、归并排序等多种算法;计数排序适用于一定范围内的整数排序 [^5]。 - **参考优秀代码**:可以查看其他人的解题代码,例如用Java解决力扣题目最长公共前缀的代码,从中学习他人的思路和编程技巧 [^3]。 ```java class Solution { public String longestCommonPrefix(String[] strs) { String s = ""; if (strs.length == 0) return s; else { int temp = 99999999; for (int i = 0; i < strs.length; i++) { temp = Math.min(strs[i].length(), temp); } for (int i = 0; i < temp; i++) { boolean b = true; char c = strs[0].charAt(i); for (int j = 0; j < strs.length; j++) { char cc = strs[j].charAt(i); if (c != cc) { b = false; break; } } if (b == true) s += String.valueOf(c) + ""; else break; } return s; } } } ```
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