leetcode算法题总结

1、面试题整理

1.1 入门

1）两数之和（1, easy）
考察对map的使用，通过空间换时间

2）有效的括号（20, easy）
考察对map的使用，需要会对containsKey灵活使用

3）二分查找（704，easy）
考察最基础的分治算法的理解

1.2 基础

1）两数相加（2, middle）
考察的比较基础，需要注意进位、取模的逻辑。特别是代码要精简，写出来的代码逻辑不能特别地乱，或者说重复。

2）岛屿数量（200，middle）
考察的是递归写法，以及对二维数组边界的判断。
递归写法比较简单，非递归写法比较考验基础。

1.3 适合1-3年面试

1）三数之和（15, middle）
考察对双指针的理解

2）无重复字符的最长子串（3, middle）
考察对滑动窗口的理解。

3）最长回文子串
容易想到的是中心扩散法，进一步优化可以使用动态规划。
最长回文子串最佳解法

4）四数之和（18, middle）
三数之和的升级版，还是考察队双指针的理解，同时也考察处理复杂业务代码的能力（业务逻辑比三数之和更复杂了）。

5）和为 K 的子数组（560，middle）
使用前缀和的方法，将问题转化为求解两个前缀和之差等于k的情况。

6）数组中的第K个最大元素（215，middle）
面试高频题，考察随机快排的应用。很典型的一道题。

7）最大子数组和（53，middle）
代码量很小，有点像智力题，抓住关键点（既然是连续序列且求最大和，判断下要不要取前面的子序列和就行了）就很容易做出来。

8）最长回文子序列（516，middle）
一道动态规划的典型题目，代码量不大，既考察智力又考察动态规划，非常适合作为面试题目。

9）编辑距离（72，middle）
考察分治思想和动态规划，代码量适中，非常适合作为面试题目。

10）二叉树的层序遍历（102，middle）
考察递归写法和非递归写法。
非递归写法用一个队列保存当前层的节点，遍历的时候注意提前记下当前层的节点个数，遍历的时候只处理当前层的节点，下一层的节点继续进入队列。

11）重排链表（143，middle）
考察智力或者平时的刷题能力。核心是先要找到链表中点，然后反转中点后的链表，最后将两段链表进行合并。
一道题里面集合了3个小方法（链表原地反转、寻找链表中点、链表合并），代码量适中，适合作为面试题。

12）搜索旋转排序数组（33，middle）
考察智力或者平时的刷题能力。核心点是明确二分查找后，总有一边是有序的，根据这个条件就可以比较清楚地完成这道题目。
13）零钱兑换（322，middle）
主要考察动态规划的基本功，用一维数组作为动态规划容器，递归保存最优结果。该题用回溯方法做会超时。
14）每日温度（middle）
考察队列的使用熟悉度，有场景的题目，代码量比较小，适合作为面试题。
15）最长重复子数组（middle）
考察二维动态规划，代码量比较小，适合作为面试题。
16）分发糖果（hard）
贪心算法、线性遍历，有场景的题目，考察平时刷题能力。代码量比较小，适合作为面试题。
17）打家劫舍（middle）
典型的一维动态规划题目，有场景的题目，代码量也比较小，适合作为面试题。
18）最长连续序列（middle）
考察平时的刷题能力/算法能力，使用hashSet+判断是否可以是起始元素来实现O(n)的时间复杂度。代码量比较小，适合作为面试题。

1.4 适合3年以上面试

1）最长递增子序列（300, middle）
2）LRU 缓存
考察缓存的基本功、以及hashmap与双向链表数据结构整合的理解。
LRU缓存解法
3）正则表达式匹配（hard）
动态规划、逻辑挺绕的。能做出来，说明刷题基础很扎实。
4）滑动窗口最大值（hard）
考察是否会用单调队列来解决如何在O(n)时间内记录窗口内最大值的问题。
5）二叉树中的最大路径和
考察观察和平时刷题能力，根节点只能取父节点、左子树、右子树，3个节点中最多2个节点求和。
6）N 皇后（hard）
考察回溯的基本功，同时也考察解决实际问题的能力，需要用3个集合来保存已放过的列、左上右下斜对角线、右上左下斜对角线。
7）分割等和子集
考察0-1背包问题、动态规划的处理，需要对问题进行转化。需要对二维动态规划的处理比较熟悉。