LeetCode 热题 100
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解析站内用户最喜爱的 100 道题，站内最经典的 100 道题，刷题发烧友的必备题单
大大怪打LZR
这个作者很懒，什么都没留下…
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LeetCode 热题 100:缺失的第一个正数
通过实现和比较不同语言的算法，我们可以看到原地置换算法是解决“缺失的第一个正数”问题的有效方法。这种方法的时间复杂度为 O(n)，空间复杂度为 O(1)，适合处理大规模数据集。原创 2024-05-27 10:10:05 · 416 阅读 · 0 评论 -
LeetCode 热题 100:除自身以外数组的乘积
通过实现和比较不同语言的算法，我们可以看到前缀和加后缀和算法是解决“除自身以外数组的乘积”问题的有效方法。这种方法的时间复杂度为 O(n)，空间复杂度为 O(1)，适合处理大规模数据集。原创 2024-05-27 10:07:28 · 902 阅读 · 0 评论 -
LeetCode 热题 100 : 轮转数组
通过实现和比较不同语言的算法，我们可以看到有多种方法可以解决“轮转数组”问题。方法一简单直观，方法二利用反转的思想减少了空间复杂度，而方法三则是一种原地轮转的解决方案，空间复杂度为 O(1)。原创 2024-05-27 09:41:27 · 403 阅读 · 0 评论 -
LeetCode 热题 100:合并区间
通过实现和比较不同语言的算法，我们可以看到排序加贪心算法是解决“合并区间”问题的有效方法。这种方法的时间复杂度为 O(n log n)，空间复杂度为 O(1)，适合处理大规模数据集。原创 2024-05-27 09:39:34 · 623 阅读 · 0 评论 -
LeetCode 热题 100:最大子数组和
通过实现和比较不同语言的算法，我们可以看到 Kadane 算法是解决“最大子数组和”问题的有效方法。这种方法的时间复杂度为 O(n)，空间复杂度为 O(1)，适合处理大规模数据集。原创 2024-05-27 09:37:14 · 339 阅读 · 0 评论 -
LeetCode 热题 100 : 最小覆盖子串
通过实现和比较不同语言的算法，我们可以看到滑动窗口加字符计数法是解决“最小覆盖子串”问题的有效方法。这种方法的时间复杂度为 O(m+n)，空间复杂度为 O(1)，适合处理大规模数据集。原创 2024-05-24 09:58:07 · 448 阅读 · 0 评论 -
LeetCode 热题 100 : 滑动窗口最大值
通过实现和比较不同语言的算法，我们可以看到使用双端队列是解决“滑动窗口最大值”问题的有效方法。这种方法的时间复杂度为 O(n)，空间复杂度为 O(k)，适合处理大规模数据集。原创 2024-05-24 09:55:35 · 499 阅读 · 0 评论 -
LeetCode 热题 100 : 和为 K 的子数组
通过实现和比较不同语言的算法，我们可以看到前缀和加哈希表法是解决“和为 K 的子数组”问题的有效方法。这种方法的时间复杂度为 O(n)，空间复杂度为 O(n)，适合处理大规模数据集。原创 2024-05-24 09:52:55 · 489 阅读 · 0 评论 -
LeetCode 热题 100 : 找到字符串中所有字母异位词
通过实现和比较不同语言的算法，我们可以看到哈希计数法是解决“找到字符串中所有字母异位词”问题的有效方法。这种方法的时间复杂度为 O(n)，空间复杂度为 O(1)，适合处理大规模数据集。原创 2024-05-24 09:48:50 · 471 阅读 · 0 评论 -
LeetCode 热题 100 : 无重复字符的最长子串
通过实现和比较不同语言的算法，我们可以看到滑动窗口法是解决“无重复字符的最长子串”问题的有效方法。这种方法的时间复杂度为 O(n)，空间复杂度为 O(min(m, n))，其中 m 是字符集的大小，n 是字符串的长度。原创 2024-05-24 09:44:36 · 489 阅读 · 0 评论 -
LeetCode 热题 100：接雨水
通过实现和比较不同语言的算法，我们可以看到双指针法是解决“接雨水”问题的有效方法。这种方法的时间复杂度为 O(n)，空间复杂度为 O(1)，适合处理大规模数据集。原创 2024-05-23 10:32:06 · 488 阅读 · 0 评论 -
LeetCode 热题 100：三数之和
通过实现和比较不同语言的算法，我们可以看到排序加双指针法是解决“三数之和”问题的有效方法。这种方法的时间复杂度为 O(n^2)，空间复杂度为 O(1)，适合处理大规模数据集。原创 2024-05-23 10:28:56 · 325 阅读 · 0 评论 -
LeetCode 热题 100：盛最多水的容器问题
通过实现和比较不同语言的算法，我们可以看到双指针法是解决“盛最多水的容器”问题的有效方法。这种方法的时间复杂度为 O(n)，空间复杂度为 O(1)，非常适合处理大规模数据集。原创 2024-05-23 10:25:40 · 485 阅读 · 0 评论 -
LeetCode 热题 100： 移动零问题
通过实现和比较不同语言的算法，我们可以看到双指针法是一种简单且高效的方法来解决“移动零”问题。这种方法只需要一次遍历，时间复杂度为 O(n)，并且不需要额外的空间。原创 2024-05-23 10:22:53 · 500 阅读 · 0 评论 -
LeetCode 热题 100 ：字母异位词分组
本文将介绍如何使用不同的算法和编程语言解决字母异位词分组问题。字母异位词是指通过重新排列源单词的所有字母得到的新单词。我们将探讨几种不同的方法，包括使用哈希表和排序，以及在 Python、Java 和 C++ 中的实现。通过实现和比较不同语言的算法，我们可以看到排序法和哈希表法都是有效解决字母异位词分组问题的方法。排序法直观且易于实现，而哈希表法则在处理大量数据时更加高效。原创 2024-05-23 09:54:59 · 408 阅读 · 0 评论 -
LeetCode 热题 100 ：“最长连续序列”
我们分析了“最长连续序列”问题的哈希表法，并提供了 Python、Java 和 C++ 的实现。这种方法的时间复杂度为 O(n)，适用于处理大规模数据集。不同编程语言的实现展示了各自处理集合和循环的特点。原创 2024-05-23 09:58:08 · 510 阅读 · 0 评论 -
LeetCode 热题 100：多语言和多种方法实现“两数之和”问题
在本文中，我们将探讨解决“两数之和”问题的不同编程语言实现和多种算法方法。通过比较它们的效率和易用性，我们可以更好地理解不同编程语言和算法策略的优势。通过实现和比较不同语言和算法方法，我们可以看到使用哈希表的方法在时间复杂度上具有明显优势，适用于大规模数据集。同时，不同编程语言在语法和库支持上各有特点，选择合适的语言可以提高开发效率。原创 2024-05-23 09:52:14 · 296 阅读 · 0 评论