qq_40598006的博客

参考官方第三种解法，自下而上https://leetcode-cn.com/problems/coin-change/solution/322-ling-qian-dui-huan-by-leetcode-solution/labuladong的动态规划做题思路https://leetcode-cn.com/problems/coin-change/solution/322-ling-qian-dui-huan-by-ac_fun-afrb/https://leetcode-cn.com/probl

思路要取得中位数，所以只要关注前一半数字的最小值和后一段数字的最大值，采用堆来进行维护https://leetcode-cn.com/problems/shu-ju-liu-zhong-de-zhong-wei-shu-lcof/solution/jian-zhi-41shu-ju-liu-zhong-wei-shu-shua-w7yh/# 奇数时向小根堆添加，但是确保向小根堆中添加元素比大根堆元素大，故先加入大根堆，将大根堆堆顶弹出给小根堆#偶数时向左边大根堆添加，但是确保向大根堆添加元素均比小根

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作者：CodingFish链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/107791804来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。一、算法最最基础 1、时间复杂度 2、空间复杂度 二、基础数据结构 1、线性表 列表（必学） 链表（必学） 跳跃表（知道原理，应用，最后自己实现一遍） 并查集（建议结合刷题学习） 不用说，链表、列表必须，不过重点是链表。 2、栈与队列 栈（必学） 队列（必学） 优先队列、堆（必学） 多级反馈队列（原理与应用） 3、哈

# Definition for a binary tree node.# class TreeNode:# def __init__(self, x):# self.val = x# self.left = None# self.right = None# 递归# 时间复杂度：O(n)，n为节点数，访问每个节点恰好一次。# 空间复杂度：空间复杂度：O(h)，h为树的高度。最坏情况下需要空间O(n)，平均情况为O(logn).

class Solution(object): def __init__(self): self.res = [] def preorderTraversal(self, root): # res = [] 递归时注意不要把结果初始化放在其中，否则会改变 if root == None: return [] self.res.append(root.val) self.preorderT

中序遍历的迭代解法，需要用栈来做，思路是从根节点开始，先将根节点压入栈，然后再将其所有左子结点压入栈，然后取出栈顶节点，保存节点值，再将当前指针移到其右子节点上，若存在右子节点，则在下次循环时又可将其所有左子结点压入栈中。这样就保证了访问顺序为左-根-右。...

模板参见 labuladong在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置很清晰的题解class Solution: def searchRange(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]: def left_bound(l,r): while(l<=r): mid=(l+r)//2 if(nums[mid]==ta

给定一个二叉树，找出其最小深度。最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量坑：此处需注意判断边界条件，如果左子树深度、右子树深度均不为0，则用min取其中最小值。如果有一个为0，取其中非0的数；都为0，取0。最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。注意是叶子节点。什么是叶子节点，左右孩子都为空的节点才是叶子节点.class Solution(object): def minDepth(self, root): # 1.递归结束条件

class Solution: def letterCombinations(self, digits: str) -> List[str]: dict1 = { "2":"abc", "3":"def", "4":"ghi", "5":"jkl", "6":"mno", "7":"pqrs", "8