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User_芊芊君子

【LeetCode经典题解】搞定二叉树最近公共祖先：递归法+栈存路径法，附代码实现摘要：本文详解二叉树最近公共祖先(LCA)问题的两种解法：递归法：通过后序遍历自底向上回溯，若当前节点是p/q或左右子树分别包含p/q，则返回该节点作为LCA。时间复杂度O(n)，空间复杂度O(h)。栈存路径法：分别存储根到p/q的路径，对齐栈长度后比较首个公共节点。时间复杂度O(n)，空间复杂度O(n)。两种方法均附完整代码，递归法简洁高效，路径法直观易理解，适用于不同解题场景。

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【LeetCode】打家劫舍III 小偷又发现了一个新的可行窃的地区。这个地区只有一个入口，我们称之为 root 。除了 root 之外，每栋房子有且只有一个“父“房子与之相连。一番侦察之后，聪明的小偷意识到“这个地方的所有房屋的排列类似于一棵二叉树”。如果两个直接相连的房子在同一天晚上被打劫，房屋将自动报警。给定二叉树的 root 。返回在不触动警报的情况下，小偷能够盗取的最高金额。

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User_芊芊君子

【LeetCode经典题解】：从前序和中序遍历构建二叉树详解本文介绍了通过前序遍历和中序遍历序列构建二叉树的递归分治算法。前序遍历确定根节点，中序遍历划分左右子树，通过递归处理子树区间完成构建。代码使用全局索引跟踪根节点位置，并详细解析了递归终止条件、左右子树边界划分等关键步骤。该算法体现了二叉树遍历特性的巧妙应用，也可扩展至后序+中序构建等问题，是理解树形结构递归思想的经典案例。

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【leetcode】拆解与整合：分治并归的算法逻辑本期主要讲解了关于leetcode中的题目颜色分类，排序素组，topK问题主要是分治并归思想的讲解；

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【Spring】Bean Copy Bean拷贝相关内容

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【LeetCode】栈和队列基础题本文用C++实现LeetCode栈和队列四大基础题：括号匹配、循环队列、两个队列实现一个栈、两个栈实现一个队列

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励志从零打造LeetCode平台之C端竞赛列表本文介绍了竞赛系统优化方案，重点围绕Redis缓存和xxl-job任务调度展开。主要内容包括：1. 竞赛列表业务分析，对比B端与C端差异；2. 代码结构调整，实现分层架构；3. Redis缓存优化，通过list结构存储竞赛数据，封装缓存管理类；4. 引入xxl-job定时任务更新缓存数据；5. 前端开发与效果展示。系统通过Redis缓存提高查询效率，使用xxl-job解决缓存数据实时性问题，最终实现了竞赛列表的高效查询和展示。

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【数据结构】LeetCode160.相交链表 138.随即链表复制牛客——链表回文问题 LeetCode 160 与138 题牛客 OR36题

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不爱熬夜的Coder

【LeetCode】115. 不同的子序列本文介绍了求解字符串s中子序列t出现次数的动态规划方法。通过构建二维DP数组dp[i][j]表示s前i个字符中t前j个字符出现的次数，当s[i-1]=t[j-1]时可以选择匹配（dp[i-1][j-1]）或不匹配（dp[i-1][j]），否则只能不匹配（dp[i-1][j]）。边界条件为dp[i][0]=1（空字符串子序列）和dp[0][j]=0（j>0）。给出了二维DP、滚动数组优化和递归+记忆化三种解法，时间复杂度均为O(n*m)。最优解法使用二维DP，而滚动数组优化可将空间复杂度降至O(m)。典

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HLS用于应用加速上述这个代码综合设计，发现综合的rtl代码，并没有实现两次组合逻辑+时序逻辑模块，为什么？1.可以使用c/c++/system c,opencl,python来开发FPGA。在HLS设计中需要考虑的data-level和task-level的并行化，2.FPGA使用的地址空间都是physical address space。不需要考虑指令或者操作的并行化，指令和操作的并行化是HLS帮我们做了。这个后续专门对这块设计进行说明！七、组合逻辑 + 时序逻辑模型设计。2.多个组合逻辑+时序逻辑模型。

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LeetCode Editor插件终极指南：5分钟让IDE变身算法训练场还在为LeetCode刷题来回切换浏览器和IDE而烦恼吗？每天在网页和编辑器之间反复复制粘贴代码，不仅浪费时间，还容易打断编程思路。作为一名程序员，我们都希望在熟悉的环境中高效练习算法，而不是被工具限制创造力。## 从痛苦到解脱：IDE内直接刷题的革命性方案[![LeetCode Editor插件配置界面](https://raw.gitcode.com/gh_mirrors/le/lee

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vscode-leetcode列表功能：list.ts高效筛选题目在日常LeetCode刷题过程中，用户常面临题目筛选效率低、状态分类混乱等问题。vscode-leetcode插件的列表功能通过[src/commands/list.ts](https://link.gitcode.com/i/0c61dbb621b41b5fa6e64e57827d9ac6)模块实现高效题目管理，支持按状态、难度等多维度筛选，帮助用户快速定位目标题目。## 核心功能实现l...

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力扣2292-连续两年有3个及以上的订单产品 1、首先截取order_date的年，对product_id和年分组，count统计个数，然后根据执行顺序用having count（1） >= 3 ，这一步是求出哪些产品在这一年是被订购了三次及以上；3、根据product_id和diff分组，having count（1）>=2 是筛选连续的年，因为连续最少就是两年就是连续，最后对product_id去重得出结果。2、然后用CTE,对上面的结果进行row_number排序，然后用年year -row_number 得出差值；

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LeetCode 面试经典 150 题回顾最经典 150 题，掌握面试所有知识点面试经典 150 题 : 题目分析、解题思路、复杂度分析、代码展示

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刃神太酷啦

力扣校招算法通关：双指针技巧全场景拆解 —— 从数组操作到环检测的高效解题范式本文总结了力扣校招中高频出现的双指针算法题型，包括移动零、复写零、快乐数、盛水容器、三角形计数等典型问题。双指针通过两个下标协同移动，将时间复杂度从O(n²)优化至O(n)，是解决数组类问题的关键技巧。文章详细解析了每类问题的解题思路、边界处理和实现细节，如移动零的dest指针定位、快乐数的快慢指针找环、盛水容器的左右边界收缩等。通过代码示例和示意图相结合的方式，帮助读者掌握双指针的核心逻辑和应用场景，提升算法解题能力。

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LeetCode - 2. 两数相加原代码没有移动结果链表的指针，导致每次新节点都会覆盖前一个节点，最终结果链表只有一个节点。修改后确保每次添加新节点后，指针移动到最新节点，保持链表的正确结构。原循环条件只在两个链表都有节点时执行，会忽略较长链表的剩余部分和最后可能存在的进位。修改后的条件确保处理所有情况：任一链表还有节点或存在进位时都会继续计算。while(cur1 && cur2)只处理两个链表长度相同的部分，忽略了较长链表的剩余部分和可能的进位。同时遍历两个链表，只要有一个链表还有节点或者有进位，就继续计算。函数末尾缺少返回语句。

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力扣习题（链表部分1）创建一个虚头节点，使用双指针的方法，快指针指向链表的头节点，慢指针指向虚头节点，循环遍历链表，条件为fast存在并且fast->next存在，如果fast->val==fast->next->val，那么就把该节点用下一个节点覆盖。构建虚头节点和快慢指针，首先使用快慢指针，让快指针与慢指针始终相差n步，之后找到倒数第n个结点的前驱指针，让前驱指针指向后驱结点，达到删除结点的效果，但是此时要注意，删除的可可能是第一个结点，所以需要使用虚头指针的下一位来记录头结点的位置，最后返回虚头结点的下一位。

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源代码•宸

Leetcode—721. 账户合并【中等】本文介绍了LeetCode 721题「账户合并」的解法，使用并查集数据结构高效合并相同用户的邮箱账户。通过构建邮件到索引的映射和按索引分组邮件的映射，实现账户合并。最终将合并结果按用户名排序输出。代码采用带路径压缩和按秩合并的优化并查集，时间复杂度接近线性。运行结果验证了算法的正确性。文章结尾鼓励读者点赞关注支持作者持续更新内容。

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【每日一题】LeetCode - 最接近的三数之和 LeetCode 的「最接近的三数之和」问题要求我们从给定整数数组中找到三个数的和，使它最接近目标值。适合初学者的原因在于它结合了双指针、排序等基本技巧，为大家理解基本的算法和数据结构提供了一个很好的机会。

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圣保罗的大教堂

leetcode 2140. 解决智力问题中等总得分为：3 + 2 = 5。没有别的办法获得 5 分或者多于 5 分。总得分为：2 + 5 = 7。没有别的办法获得 7 分或者多于 7 分。- 解决问题 0 ：获得 3 分，但接下来 2 个问题都不能解决。- 解决问题 1 ：获得 2 分，但接下来 2 个问题都不能解决。，你可以对下一个问题决定使用哪种操作。解决问题 0 和 3 得到最高分。- 解决问题 3 ：获得 2 分。- 解决问题 4 ：获得 5 分。请你返回这场考试里你能获得的。- 不能解决问题 1 和 2。- 不能解决问题 2 和 3。

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LeetCode 每日一题笔记日期：2025.11.19 题目：2154.将找到的值乘以2 本题的核心是「倍数序列的存在性判断」，关键在于高效验证每个倍数是否在数组中，避免冗余计算。原代码通过「提前生成倍数序列+标记存在元素」的思路解题，逻辑可行但存在效率和严谨性问题，适合理解基础的数组操作和序列生成逻辑。此类题目常考察「哈希表的应用」「序列生成逻辑」「时间复杂度优化」，需掌握哈希表的基本操作（增、查）。遇到「存在性判断」「去重」「快速查询」场景，优先考虑哈希表（HashSet/HashMap）。

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