Siro_sama的博客

如果使用递归思想，这道题则十分的好写。本题最重要的是如何同时比较两个镜像位置上的节点，并继续向下比较其镜像位置上的子节点，基于这点，我们至少知道递归的函数需要一左一右两个指针。并且比较当前镜像节点是否相同后继续向下递归，否则返回结果。来进行递归的查询二叉树镜像位置上的节点。

按照最朴素的方法，每轮都对所给列表进行一次遍历，O(n)的复杂度获得值最小的节点，并将其上的链表指针后移一位，一旦为空则剔除数组。数组为空时结束循环。这样写时间复杂度较高，因为涉及到枚举最小值节点，数组的删除操作，但空间复杂度可以降到O(1)

后来发现有点复杂化了，因为题目只需要累计的结果数字，不需要额外的东西，但因为先入为主的观念，我还是选择了从低到高从左到右依次遍历的模拟法，这种方法的复杂度基本上是O(N * MaxHeight)，实际也是十分低效，但私以为思路也是值得一分享，最后用例通过319/323。注意构造的数组的值，不应低于当前位置的高度，假设左边高度始终低于当前高度，则在数组中记录为当前位置的高度，这样可以保证构造的数组减去原数组中当前位置高度不会出现负值。需要注意的是，在出栈的操作中，需要三个高度。这个算式的值域 >= 0。

对于朴素的字符串匹配算法，如果想在主串中寻找到第一次出现子串的位置，需要依次枚举主串中的每一个位置作为起始位置进行匹配尝试，如果主串中存在许多与子串相似结构的部分，那么朴素算法会进行大量的无用枚举，时间复杂度非常之高。KMP算法区别于朴素算法的地方就是其在尝试匹配时，匹配失败后不会回溯主串的指针，而是通过一个预处理的next数组去回溯子串的指针，主串的指针会继续向后遍历。因此KMP算法只会遍历一次主串，这在主串长，子串短的情况下具有非常大的性能优势。

使用两个指针顺序遍历两个链表，每次都将最小值的那个加到结果链表上，最后如果两个链表不一样长，就将剩下的接到结果后面。无头结点的情况下，处处都需要进行判空，将初次赋值和其他时候分为两个情况，会比较长。有头结点的时候，无需判断首次赋值，可以节省许多的代码行数和判断。

这题是典型的深搜题，只需要额外记录每个格子是否被搜索过，然后挨个进行陆地的深度搜索即可。（如果要使用lambda进行递归，需要显式指出变量的模板类型，不能使用auto推导）

该题实际上等于求每一层中的最右边的节点，可以使用队列结合二叉树的层次遍历实现。

不匹配直接返回false。是右括号：检查是否匹配栈顶括号。栈不为空：还有剩余括号，返回false。题目要求比较明晰简洁，编码难度并不算高。栈不为空：进行条件判断。栈为空：无脑允许进栈。栈为空：返回true。使用栈可以快速解答本题。

最小栈问题，有许多种办法进行解答，首先需要锁定的条件是要求在实现栈功能之外，要在常数时间内检索最小元素。这样可以避免最小栈始终记录每一层的最小元素，即使新增元素后最小值还是不变，可以节省一定的存储空间。维护一个最小栈，该栈仅在栈为空，或者新入栈元素不大于最小栈的栈顶元素时才会入栈。同理，该栈仅在栈不为空，且出栈元素等于最小栈的栈顶元素时才会出栈。以上操作都要求有O(n)的额外空间来记录栈对应层的最小值状态。一般这种O(1)查找最值都可以用一下方法。在这里说一下最小栈的方式。每天写几题，健康每一天。

关于这一类矩阵题都可以通过模拟的方法进行解答，只是代码复杂的高低不同首先是与Leetcode官方的题解一样的方法。

因此，第一个操作要求我们寻找一个标识一组异位词的方法，由于题目所给数据均为独立单词，因此最好的方法是直接对字符串进行排序，一组异位词排序后得到的是相同的字符串。对于第二个操作，为了将相同异位词放入同一个集合，可以创建一个以排序后的字符串作为键的哈希表，而该哈希表的值可以是数组，也可以是下标。在该题目中，算法分为两大操作，第一个操作是确定其是哪个词的异位词，第二个操作是将其放入对应的异位词集合。如果是下标，则可以在操作哈希表时即构造结果数组。以下是使用排序字符串和下标作为键值对的哈希表的实现方法。

今天开始我要速通TOP100！—— 沃兹基 · 硕德。