LeetCode Hot100 刷题笔记(1)—— 哈希、双指针、滑动窗口

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前言

一、哈希

1.两数之和

2. 字母异位词分组

3. 最长连续序列

二、双指针

1. 移动零

2. 盛最多水的容器

3. 三数之和

4. 接雨水

三、滑动窗口

1. 无重复字符的最长子串

2. 找到字符串中所有字母异位词


前言

一、哈希:两数之和,字母异位词分组,最长连续序列。

二、双指针:移动零,盛最多水的容器,三数之和,接雨水。

三、滑动窗口:无重复字符的最长子串,找到字符串中所有字母异位词。

四、伪代码模板

(1)双指针:1) 对撞指针(左右指针);2) 快慢指针;3) 分离双指针。

# 双指针-对撞指针 / 左右指针模板
left, right = 0, len(nums) - 1
while left < right:
    if 满足要求的特殊条件:
        return 符合条件的值 
    elif 一定条件 1:
        left += 1
    elif 一定条件 2:
        right -= 1
return 没找到 或 找到对应值

(2)滑动窗口:1) 固定窗口滑窗; 2) 不定窗口滑窗。

### (2.1) 固定窗口滑窗
left = 0
right = 0
while right < len(nums):
    window.append(nums[right])
    # 超过窗口大小时,缩小窗口,维护窗口中始终为 window_size 的长度
    if right - left + 1 >= window_size:
        # ... 维护答案
        window.popleft()
        left += 1
    # 向右侧增大窗口
    right += 1


### (2.2) 不定窗口滑窗
left = 0
right = 0
while right < len(nums):
    window.append(nums[right])
    while 窗口需要缩小:
        # ... 可维护答案
        window.popleft()
        left += 1
    # 向右侧增大窗口
    right += 1


一、哈希

1.两数之和

原题链接:1. 两数之和 - 力扣(LeetCode)

class Solution(object):
    def twoSum(self, nums, target):
        n = len(nums)
        for i in range(n):
            for j in range(i+1, n):
                if nums[i] + nums[j] == target:
                    return [i, j]

2. 字母异位词分组

原题链接:49. 字母异位词分组 - 力扣(LeetCode)

class Solution(object):
    def groupAnagrams(self, strs):
        res = []
        dicts = {}
        for s in strs:
            s_ = ''.join(sorted(s))
            if s_ in dicts:
                dicts[s_].append(s)
            else:
                dicts[s_] = [s]
        return list(dicts.values())

3. 最长连续序列

原题链接:128. 最长连续序列 - 力扣(LeetCode)

class Solution(object):
    def longestConsecutive(self, nums):
        # left, right双指针
        res = 0
        nums = set(nums)
        for left in nums:
            if left-1 not in nums:    # 找片段左端点left
                right = left + 1
                while right in nums:  # 找片段右端点right
                    right += 1
                res = max(res, right-left)
        return res

二、双指针

1. 移动零

原题链接:283. 移动零 - 力扣(LeetCode)

class Solution(object):
    def moveZeroes(self, nums):
        for i, n in enumerate(nums):
            if n == 0:
                nums.remove(n)
                nums.append(n)
        return nums

2. 盛最多水的容器

原题链接:11. 盛最多水的容器 - 力扣(LeetCode)

# 考点:左右指针(left & right)
class Solution(object):
    def maxArea(self, height):
        n = len(height)
        left, right = 0, n-1
        res = 0
        while left < right:
            area = min(height[left], height[right]) * (right - left)
            res = max(res, area)
            if height[left] <= height[right]:
                left +=1
            else:
                right -=1
        return res

3. 三数之和

原题链接:15. 三数之和 - 力扣(LeetCode)

# 考点:左右指针(left & right)
class Solution(object):
    def threeSum(self, nums):
        nums.sort()
        if min(nums) > 0:
            return []
        n = len(nums)
        res = []

        for i in range(n):
            if i>0 and nums[i] == nums[i-1]:
                continue
            left, right = i+1, n-1
            while left < right:
                if nums[i]+nums[left]+nums[right] == 0:
                    while left < right and nums[left] == nums[left+1]:
                        left += 1
                    while left < right and nums[right] == nums[right-1]:
                        right -= 1
                    res.append([nums[i], nums[left], nums[right]])
                    left += 1
                    right -= 1
                elif nums[i]+nums[left]+nums[right] < 0:
                    left += 1
                else:
                    right -= 1
        return res

4. 接雨水

原题链接:42. 接雨水 - 力扣(LeetCode)

class Solution(object):
    def trap(self, height):
        # prefix_max最大前缀, suffix_max最大后缀, min(prefix_max, suffix_max) - h
        res = 0
        n = len(height)

        prefix_max = [0] * n
        prefix_max[0] = height[0]
        for i in range(1, n):
            prefix_max[i] = max(prefix_max[i-1], height[i])
        
        suffix_max = [0] * n
        suffix_max[-1] = height[-1]
        for i in range(n-2, -1, -1):
            suffix_max[i] = max(height[i], suffix_max[i+1])
        
        for h, prefix, suffix in zip(height, prefix_max, suffix_max):
            res = res + min(prefix, suffix) - h
        return res

三、滑动窗口

1. 无重复字符的最长子串

原题链接:3. 无重复字符的最长子串 - 力扣(LeetCode)

# 考点:滑窗(不定窗口),快慢指针
class Solution(object):
    def lengthOfLongestSubstring(self, s):
        from collections import Counter
        cnt = Counter()
        left = 0 
        res = 0
        for right, c in enumerate(s):
            cnt[c] += 1
            while cnt[c] > 1:
                cnt[s[left]] -= 1
                left += 1
            res = max(res, right-left+1)
        return res

2. 找到字符串中所有字母异位词

原题链接:438. 找到字符串中所有字母异位词 - 力扣(LeetCode)

class Solution(object):
    def findAnagrams(self, s, p):
        # 考点:滑窗(固定窗口),快慢指针
        from collections import Counter
        left = 0
        res = []
        cnt_p = Counter(p)
        cnt_s = Counter()
        for right, c in enumerate(s):
            cnt_s[c] += 1
            while right - left + 1 == len(p):
                if cnt_s == cnt_p:
                    res.append(left)
                if s[left] in cnt_s:
                    cnt_s[s[left]] -= 1
                if cnt_s[s[left]] == 0:
                    del cnt_s[s[left]]
                left += 1
        return res
<think>嗯,用户现在问的是怎么学LeetCode。首先,我需要回想之前的对话历史。用户之前问的是当“奋斗”不再是唯一信仰,如何构建多元化的生存意义,而我的回答比较抽象,涉及哲学和技术层面的分析。现在用户转向了一个非常具体的问,关于学习LeetCode的方法。这可能意味着用户当前的学习或职业需求,比如准备技术面试,特别是算法和数据结构方面。 接下来,我需要考虑用户可能的背景。用户可能是一个准备求职的学生,或者是希望提升编程能力的开发者。学习LeetCode通常与求职准备密切相关,尤其是针对科技公司的技术面试。因此,用户的需求可能不仅仅是学习LeetCode本身,而是如何高效地通过LeetCode准备面试,提升算法能力。 用户的问虽然简短,但需要详细的策略和方法。我需要提供一个结构化的学习计划,涵盖从基础到高级的步骤,可能包括如何选择目、如何分析问、如何练习以及如何总结。此外,用户可能还需要一些资源推荐和学习技巧,比如时间管理、顺序、以及如何利用社区资源等。 另外,用户可能有不同的学习阶段。有的可能是零基础,需要从数据结构和算法开始学起;有的可能有一定基础,但需要系统化地提升。因此,回答需要兼顾不同层次的学习者,给出分阶段的建议。 还要考虑到用户可能的痛点,比如目太多无从下手,遇到难无法解决,或者缺乏坚持的动力。因此,除了具体的学习步骤,可能还需要一些激励方法或工具推荐,比如打卡群、笔记方法、复盘技巧等。 另外,结合之前的对话,用户对抽象概念感兴趣,可能更倾向于结构清晰、逻辑严谨的回答,同时喜欢一些类比或方法论,比如之前提到的生态位意识、时间维度等。因此,在回答中可能需要将学习LeetCode的方法论与系统化的框架结合起来,帮助用户建立全面的学习路径。 最后,需要确保回答的实用性和可操作性,避免过于理论化。需要具体到步骤、资源、技巧,以及如何应对常见问,比如如何分析时间复杂度和空间复杂度,如何避免常见错误,如何模拟面试环境等。 总结一下,回答需要涵盖以下几个部分: 1. 基础准备:数据结构和算法的基础知识。 2. 分阶段学习:从简单到困难,分阶段练习。 3. 技巧:如何有效,包括分类练习、手写代码、复盘等。 4. 资源推荐:书籍、在线资源、顺序。 5. 时间管理和心态调整:如何制定计划,保持动力。 6. 模拟面试和实战应用:将练习应用到实际面试中。 同时,可能需要提醒用户不要盲目追求数量,而应注重理解和举一反三,培养解决问的思维方式。此外,结合之前的回答风格,可以使用一些类比或结构化的框架,比如“三步拆解法”、“模块化训练”等,帮助用户更好地理解和记忆学习策略。</think>学习 LeetCode 是一个系统性工程,需要结合**知识积累、思维训练和实战技巧**。以下是经过验证的实践框架,适用于不同基础的学习者: --- ### 一、筑基阶段:构建算法知识树 1. **数据结构与算法核心模块** - **优先级排序**:数组/链表 → 栈/队列 → 哈希表 → 二叉树 → 堆 → 图 - **重点突破**: - 二分查找(理解循环不变量) - 递归与分治(掌握树形分解思维) - 动态规划(从暴力递归到状态转移方程) *推荐资源:《算法导论》关键章节 +《代码随想录》配图解析* 2. **复杂度分析实操** - 用数学归纳法推导递归时间复杂度(如斐波那契数列的指数级复杂度) - 空间换时间案例:哈希表降低查询复杂度(O(n)→O(1)) --- ### 二、模块化训练:建立解反射弧 1. **分类突破法**(建议按标签) - **滑动窗口**:从「无重复字符的最长子串」体会窗口收缩条件 - **双指针**:通过「盛最多水的容器」理解收敛策略 - **DFS/BFS**:用「岛屿数量」掌握遍历模板的变形 *每日专项练习:同类型目连续3-5道,形成肌肉记忆* 2. **三步拆解法** - **步骤化思考**: 1. 将问转化为数学模型(如将字符串匹配抽象为状态机) 2. 识别算法范式(贪心/动态规划/回溯等) 3. 设计测试用例(边界值、特殊场景) - **案例**:解「接雨水」时,先画图分析柱状结构,再选择单调栈或双指针策略 --- ### 三、高效策略 1. **结构化笔记法** ```markdown ## 目:单词拆分(139) - 关键点:字典查询优化 → 哈希表预处理 - 易错点:dp[i]的定义是前i个字符可拆分 - 变式思考:如果要求具体拆分方案?→ 回溯+记忆化 ``` 2. **错本管理** - 按错误类型分类: - 逻辑漏洞(如循环条件错误) - 知识盲区(如不了解拓扑排序应用场景) - 工程思维缺失(如未做输入校验导致越界) 3. **时间管理矩阵** | 熟练度 | 每日分配 | |---|---| | 新型 | 2道(深度思考) | | 薄弱点 | 3道(专项突破) | | 已掌握 | 1道(速度训练) | --- ### 四、突破瓶颈期的进阶技巧 1. **降维打击法** - 遇到困难时: - 先写暴力解法(如全排列用回溯) - 逐步添加剪枝条件 - 对比最优解的时间/空间取舍 2. **模拟面试环境** - 使用白板工具手写代码(如Excalidraw) - 设置45分钟倒计时(含测试用例设计) - 录音回放检查表达逻辑 3. **思维可视化工具** - 绘制递归树(如斐波那契数列的重复计算节点) - 动态规划填表法(用颜色标注状态转移路径) --- ### 五、资源组合拳 1. **经典库路径** - 新手路线:LeetCodeHOT 100 →《剑指Offer》 - 进阶路线:每日一(连续90天) → 周赛复盘 2. **辅助工具包** - 调试神器:Python Tutor可视化执行 - 复杂度计算:Big-O Cheat Sheet - 模式识别:LeetCode Patterns(Github仓库) --- ### 六、认知升级:从解到工程思维 1. **现实映射训练** - 将算法问还原到真实场景: - 「会议室安排」→ 实际日程调度系统设计 - 「最短路径」→ 物流配送路径优化 2. **开源项目实战** - 在GitHub找算法密集型项目(如数据库索引实现) - 对比理论解法与实际工程实现的差异 --- **关键提醒**:300不如精100。建议每周做一次「深度复盘」:选择5道旧,尝试用不同解法重写(如将递归改迭代),并撰写对比分析报告。这种刻意练习比单纯追求数量更有效。当你能向非技术人员清晰解释KMP算法的设计思想时,说明真正掌握了算法本质。
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