Promise_Lv_2019的博客

大纲： 如果是基本数值类型的比较时，直接使用java自带的比较器 如果一定要自己实现，建议比大小，而非使用差值来判断，有溢出危险 如果第一个大于第二个，返回1，表示的是两个数不改变顺序，默认是升序。 记得把leetcode的题目截图附上。 class Solution { public int findMinArrowShots(int[][] points) { // 根据每个二元数组的第二个位置排序，升序； // 如果后一个的第一位，均小于第一个的第二位，都是

一段时间没有练习代码，真就生疏了。果然代码是要天天练的。 今天的题目需要使用字典，不过年代久远，基本的操作又都忘了…… 业精于勤荒于嬉，果然不是随便说说的。 题目 350. 两个数组的交集II ...

题目 145. 二叉树的后序遍历 难度：困难 题目分析：如果采用递归的方法，那难度其实等于0。 对于后序遍历来说，最难的其实是迭代的方法。因为后序遍历的顺序是 左-右-根，这意味着，找到最左的叶子之后，还要再往右边可能的叶子找，最后才能输出根节点位置的值。 2. 解法一：递归 # Definition for a binary tree node. # class TreeNode: # def __init__(self, x): # self.val = x #

题目 94.二叉树的中序遍历 难度：中等 题目分析：二叉树的题目基于递归的解法，跟套模板一样，都不需要怎么思考。重点在于掌握迭代的方法，这样有助于理解遍历的过程。 中旬遍历，是 左 - 中 - 右的顺序 2.解法一：递归 # Definition for a binary tree node. # class TreeNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.left = None #

本篇重要参考资料(点此跳转)。这篇解析，不仅简单介绍了二叉树这种数据结构，还详细罗列了各种不同遍历的方法，对于我使用的教材是个很好的补充。 # Definition for a binary tree node. # class TreeNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.left = None # self.right = None class Solution: def

题目 104. 二叉树的最大深度 难度：简单 分析：最简单的方法是使用递归，代码最少，速度也不慢；同时可以单独维持一个栈或是队列，使用深度优先搜索(DFS)或是宽度优先搜索(BFS)来得出答案。 不管是使用哪种方法，所有节点都必须被遍历，才能获得答案。 解法一：借助队列，宽度优先搜索 # Definition for a binary tree node. # class TreeNode: # def __init__(self, x): # self.val = x #

题目 303. 区域和检索 难度：简单 题目分析: 解法一： class NumArray: def __init__(self, nums: List[int]): self._nums = list(nums) # 断开二者联系 def sumRange(self, i: int, j: int) -> int: return sum(self._nums[i:j+1]) 运行结果： 解法二： class NumArray: def

题目 213. 打家劫舍II 解法：拆分房间为两个链表 运行结果：

题目 198. 打家劫舍 难度：简单 题目分析：现在对于动态规划，我开始能依葫芦画瓢写出解答代码，不过这中间的正确性，对于我来说还是有点难度。 依据动态规划的解题步骤，我们首先定义 dp 数组的含义。 此处定义 dp[i]表示到达位置i， 小偷所能偷到的最大和 相应的递推公式：dp[i]=max(dp[i−1],dp[i−2]+nums[i]),dp[i] = max(dp[i-1], dp[...

题目 解法一：暴力搜索，超时 class Solution: def maxSubArray(self, nums: List[int]) -> int: # 尝试一个个加 if len(nums) == 0: return 0 row = len(nums) mini = 0 ...

题目 70. 爬楼梯 难度：简单 题目分析：这道题是动态规划系列的第一个例题，因此，这里总结下使用动态规划的三部曲。 1. 定义数组 dp[n] 的含义，这个根据具体题目来赋予含义， 这道题是 台阶 n 拥有多少种走法 2. 找出更新数组的递归公式，比如这题是 dp[n]=dp[n−1]+dp[n−2]dp[n] = dp[n-1]+dp[n-2]dp[n]=dp[n−1]+dp[n−2]...

题目 394. 字符串解码 难度：中等（这道题花了我好长时间，最后是修修补补才做出来……如果是简单题，我就哭了） 题目分析：这道题，由于每次读取一个字符，大部分时候不能马上确定最后的形式，因此，需要借助缓存结构；而由于中括号“[ ]”有嵌套（如“3[a2[c]]”，得先转换成“cc”, 在跟“a”拼接），后读取的要先处理，因此选择栈来辅助存储。 于是，剩下的问题便是怎么使用栈来存储数据的问题，应...

题目 225. 用队列实现栈 难度：简单 题目分析： 这题主要考察对于栈和队列性质的理解，他们的本质不同就在于元素进入和弹出的顺序，完全相反。栈是 Last In First Out (LIFO), 队列是 Fisrt In First Out (FIFO), 实现起来有点变扭。 解法： class MyStack: from collections import deque ...

733. 图像渲染 难度：简单 题目分析：这道题是容易版的数岛屿（数岛屿详细解析戳这里传送门）。简单的地方在于，对于岛屿题目，我们是不清楚“1” 会出现在什么地方，所以需要构建一个双层循环，遍历矩阵每一个点；而这道题，直接给了起点，所以我们把周围一片找出来即可。 1. 解法一： 递归实现的DFS class Solution: def floodFill(self, image: Li...

题目 841. 钥匙和房间 难度：中等 题目分析： 解法一：我自己想的，兜圈了…… class Solution: def canVisitAllRooms(self, rooms: List[List[int]]) -> bool: # 基于栈的探索可以解决，反正就是一个个试 # 建立一个答案数组，没探索的标1， # 等栈探索完，...

题目 542. 01矩阵 难度：中等（很高兴，现在leetcode关于栈和队列的中等题，我拿到手，都有思路了，也能做出来，博客没有白总结~） 题目分析：从非零的数往四周探索，找到的第一个零，记录下此时的步数，如果是使用广度优先搜索（BFS）, 那找到的这个，便是最近的距离；不过缺点也很明显，每一次到一个新的非零的位置，都要重复进行一样的工作，而且麻烦的是，之前的结果，不能被有效利用。下面是我基...

题目 914. 卡牌分组 难度：简单（对我来说一点也不……） 题目分析： 卡牌分组，要求每个组里的数字一样，而且每个组的卡牌数一样多 因此，这道题需要预先统计卡片有多少个数字，每个数字有多少张牌 再往下推论，可以发现，题目需要找的数字 X 应为每种数字个数的公约数，这样每种数字才有可能根据 X 分成一堆堆。 1. 错误解法： 这种类型的题，其实就考察一个点，这里是求一堆数字的最大公约数...

题目 494. 目标和 难度： 中等 题目分析：这道题第一眼，竟然不知道如何下手……说明我对于BFS和DFS的掌握还不扎实。最后是看了答案才有点明白，这个问题其实就是背包问题的变形……于是，直接的解法是使用递归的方法来实现DFS，或者我们自己维持一个栈来编写非递归的解法；自然，这里也可以使用BFS，因为题目需要我们找出所有解，这两种方法只是前进方向不一样。 另外值得一提的是，这个方法也能使用动...

题目 739. 每日温度 难度：中等 题目分析： 用一个列表来保留数据，温度的索引，因为有了索引，我们也能获得温度； 建立一个跟温度对应的答案列表 栈顶元素跟新元素比较，如果小于，就弹出栈顶元素；此处要持续比较，要确保栈里元素从大到小排列 栈顶元素和新元素，两个索引相减，就是对应的天数，填入栈顶元素对应的位置 如果小于栈顶元素，就入栈 解法一：粗略版，细节没有优化 class Solutio...

题目 200. 岛屿数量 难度 ： 中等 题目分析：对于岛屿的定义是，周围被一圈 “0” 包围，观察例子可以发现，在扫描矩阵的时候，只要发现一个“1”， 就能确定找到一个岛屿。这道题的关键在于，如何把找到的“1”周围相连的“1”都找出来，并进行标记，从而跟另外可能存在的岛屿分开。 基于一个已有的点，向四周搜索的过程，固定有两种策略，一个是深度优先搜索（DFS), 一个是广度优先搜索 (BFS...

题目 63. 完全平方数 难度：中等 题目分析：找一个和的可能拆分，在不清楚数学解析解的时候，就是一个状态空间搜索的问题。对于搜索问题，有两种策略。一种是广度优先搜索，即BFS；另一种是深度优先搜索，即DFS。这里答案是需要我们找到个数最少的拆分，所以，用广度优先搜索是最合适的策略。使用深度优先搜索，只能是找到所有解后，从中确定最优解。 这道题不要求我们写出拆分方式，只要个数，所以，最合适的是B...

题目： 622. 设计循环队列 难度： 中等 题目分析： 看下面代码实现。参考的是裘宗燕的《数据结构与算法：Python语言描述》。此处不建议使用python内置的list的append, pop操作，使用了就违背设计循环队列的初衷：消除代价为O(n)的出队操作。 解法： class MyCircularQueue: def __init__(self, k: int): ...

题目 328. 奇偶链表 难度： 中等 题目分析: 使用原地算法，也就是不使用额外的储存空间，仅借助于额外的指针，同时遍历有限次链表完成。 解答： # Definition for singly-linked list. # class ListNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.ne...

题目 19. 删除链表的倒数第N个节点 难度： 中等 题目分析： 链表中的题目，指针相当于免费资源，可以根据需要增加。双指针法、快慢指针法在环形链表，应用很多。 解法一： # 对于这种题目，循环结束条件设为快指针到达最后一个元素即可，然后倒数第几个元素，就让慢指针慢几步就好。 # 增加头部，是为了统一删除元素的代码 temp_head = Lis...

题目： 160. 相交链表 难度：简单 题目分析：如果没有存储空间限制，可以把其中一个链表存到集合 set() 里面，然后再遍历另一个链表，看是否有节点在集合里面。 巧妙点的方法是使用两个指针。 如果两个链表有相交，那么后面的整个部分，长度是相同的，所以，如果能消除不相交的部分的长度差，那它们之后肯定可以同时到相交点。方法很简单，每个指针都走一遍两个链表！ 方法一：使用额外空间 # De...

题目 142. 环形列表II 难度： 中等 题目分析：使用额外空间，是最简单的方法，联系上一篇博客判读环形列表 使用额外空间的分析，在确认了有环的同时，第一个重复点，就是环的入口。 这道题同时有个非平凡的解法，基于使用快慢指针的解法，然后多定义两个指针，即能找到入口。 详细的图解和分析点这里 解法一： 使用额外空间 # Definition for singly-linked list....

题目 Leetcode 206: 反转链表 难度: 简单 题目分析：这道题能充分体现链表相对list的优势，把链表反转，只需要调整链表指向，而不需要移动元素。 建立一个新链表，每次从旧链表拿下一个元素，插入新链表的头，这个操作的代价均是O(1), 效率高 解法一：建新表 # Definition for singly-linked list. # class ListNode: # d...

题目 Leetcode 141. 环形链表 难度： 简单 题目分析： 两种解法。 一种是使用快慢指针的方法，快指针移动速度是慢指针的两倍，这样，如果链表有环，快指针一定会从后赶上慢指针。 这种解法空间复杂度是O(1), 时间复杂度是 O(n)。 一种是借助python内置集合类型 set() 进行节点存储，发现了两个一模一样的节点，就能说明链表有环，同时，第一个重复的节点，也是这个环的入口。 ...

链表删除元素后，注意不需要再调用 p = p.next, 因为 p.next = p.next.next, 已经更好了p.next了！

题目 解答 class LNode(): def __init__(self, val, _next = None): self.val = val self.next = _next class MyLinkedList: def __init__(self): """ Initiali...

链表删除元素后，注意不需要再调用 p = p.next, 因为 p.next = p.next.next, 已经更好了p.next了！ 递归虽然可以快速求解问题，然而却不是解法最快的方法。可以先快速求解问题，不过为了更快解答，还是需要非递归的解法。 ...