qq_39678022的博客

说是个简单题，做起来是真费劲。正常做也没啥事，题目非要要求O(1)空间，就很难受了。 做法：反转后面那部分链表，然后用两个指针比较即可。 难点一：找到链表中间 由于我们要预存链表中间位置，所以分奇数偶数两种情况讨论，用快慢指针找到中间即可。 难点二：反转链表 反转链表需要存两个指针：前指针和当前指针，每次要处理好这两个的关系，这样当next为空时所有的节点都反转完成。 /** * Definition for singly-linked list. * struct ListNode { * .

这个题一看我就忍不住用map啊，真的是。链表的题实际还是挺有规律的，想这个题，可以发现，如果A走完一圈后走B的路，B走完一圈走A的路，就可以在相交处相遇。 /** * Definition for singly-linked list. * struct ListNode { * int val; * ListNode *next; * ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {} * }; */ class Solution { p.

解法一：前后缀乘积数组 通过计算得到前后缀乘积数组，之后累乘即可。 class Solution { public: vector<int> productExceptSelf(vector<int>& nums) { int n = nums.size(); vector<int> pre(n+1, 1), post(n+1, 1), ans(n); for(int i=0;i<n;i++) .

此题一看就比较简单。先转字符串然后同时遍历即可。但是这样需要O(N)的空间。 能否压缩到O(1)呢，肯定是可以的，咱们从后往前存数，当存的数大于前面的数时，就可以判断了。要么相等，要么除以10后相等。 注意：要排出一些情况，如0结尾的，否则会出bug。 class Solution { public: bool isPalindrome(int x) { if(x == 0)return true; if(x < 0 || x%10 == 0)return f.

此题要删除数组中指定大小的元素，咱们只需把不等于这个值的元素从头到尾排好就行，就像剑指offer第5题的思路一样，此题还不用空间扩容，所以更简单了。 class Solution { public: int removeElement(vector<int>& nums, int val) { int ct = 0, p = 0; for(int i=0;i<nums.size();i++) { if(

此题的关键是要矩阵的第一行第一列来存储对应的行列是否要变0，提前记录好1行一列是否要变0，最后处理即可。 另一种思路（慢了） 由于矩阵不算太大，可以找一个矩阵里不存在的数作为标志数，横着扫一遍，全变0，存好标志数，再竖着来一遍，把标志数对应的列变0即可。 class Solution { public: void setZeroes(vector<vector<int>>& matrix) { if(matrix.size() == 0 || matr

杨辉三角用多个数组很好解决，如果只用一个数组的话，涉及到迭代问题，以及不对称，然而这些问题可以通过简单地对齐和从后向前更新解决，代码如下： class Solution: def getRow(self, rowIndex: int) -> List[int]: ret = [1] for i in range(rowIndex): ret.append(1) for j in range(i, 0, -1):

解法一：遇到障碍就停 此法需要建一个表来表示是否遍历过这个点。会有额外的空间复杂度，但是写起来比较简单。这里用了set是为了省事，实际用二维数组比较好。 class Solution { public: int violate(pair<int, int> p, int M, int N) { if(p.first >= 0 && p.first < M && p.second >= 0 && p.

直接创建一个新数组来做这个题很容易。我们也可以在原数组上操作来节省空间。操作方法为先统计空格数目，然后将数组扩容，之后倒叙复制即可。由于字符串不支持单位赋值，只好转换成list操作。此外，对str连续赋值可以使用ljust，很快。 class Solution: def replaceSpace(self, s: str) -> str: s = list(s) num = 0 for c in s: if c == '

这题看似很简单，一个字典就结束了。但仔细看题的话，还有更优秀的解法。本题正好是0到n-1填满整个数组，如果排序的话只要看

这个题肯定是要统计信息的，要统计没出现过的数字。最常见的做法就是用哈希表存，但这需要O(N)的空间复杂度。但实际上是不用的，我们可以直接将这个数组当做哈希表，只需用到模运算记录，代码如下： class Solution: def findDisappearedNumbers(self, nums: List[int]) -> List[int]: N = len(nums) for num in nums: nums[num%N-1]