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树树的递归104. 二叉树的最大深度给定一个二叉树，找出其最大深度。二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。思路：DFS递归回溯int maxDepth(TreeNode* root) { return root? 1 + max(maxDepth(root->left), maxDepth(root->right)): 0;}代码：110. 平衡二叉树给定一个二叉树，判断它是否是高度平衡的二叉树。本题中，一棵高

搜索算法简介深度优先遍历（1）从一个未访问过的顶点开始，访问它的一个未访问过的相邻顶点。（2）如果顶点的所有相邻顶点都是已访问过的，则需要回溯到之前的一个顶点，选取它的另一个未被访问的相邻顶点。（3）对于前两个步骤是递归的695. 岛屿的最大面积给定一个包含了一些 0 和 1 的非空二维数组 grid 。一个 岛屿 是由一些相邻的 1 (代表土地) 构成的组合，这里的「相邻」要求两个 1 必须在水平或者竖直方向上相邻。你可以假设 grid 的四个边缘都被 0（代表水）包围着。找到给定的二维

链表删除节点时，经常会因为对当前节点进行操作而导致内存或指针出现问题。有两个小技巧可以解决这个问题：一是尽量处理当前节点的下一个节点而非当前节点本身，二是建立一个虚拟节点 (dummy node)，使其指向当前链表的头节点，这样即使原链表所有节点全被删除，也会有一个 dummy 存在，返回 dummy->next 即可。链表的基本操作206. 反转链表给你单链表的头节点 head ，请你反转链表，并返回反转后的链表。思路：head后移：ListNode *prev = nullptr,

贪心贪心算法或贪心思想采用贪心的策略，保证每次操作都是局部最优的，从而使最后得到的结果是全局最优的。分配问题455. 分发饼干假设你是一位很棒的家长，想要给你的孩子们一些小饼干。但是，每个孩子最多只能给一块饼干。对每个孩子 i，都有一个胃口值 g[i]，这是能让孩子们满足胃口的饼干的最小尺寸；并且每块饼干 j，都有一个尺寸 s[j] 。如果 s[j] >= g[i]，我们可以将这个饼干 j 分配给孩子 i ，这个孩子会得到满足。你的目标是尽可能满足越多数量的孩子，并输出这个最大数值。思路：

字符串字符串比较242. 有效的字母异位词给定两个字符串 s 和 t ，编写一个函数来判断 t 是否是 s 的字母异位词。注意：若 s 和 t 中每个字符出现的次数都相同，则称 s 和 t 互为字母异位词。思路：哈希表代码：205. 同构字符串给定两个字符串 s 和 t，判断它们是否是同构的。如果 s 中的字符可以按某种映射关系替换得到 t ，那么这两个字符串是同构的。每个出现的字符都应当映射到另一个字符，同时不改变字符的顺序。不同字符不能映射到同一个字符上，相同字符只能映射到同一个字

排序算法算法简介快速排序（Quicksort）对冒泡算法的一种改进：任意选取一个数据（通常选用数组的第一个数）作为关键数据，然后将所有比它小的数都放到它左边，所有比它大的数都放到它右边，这个过程称为一趟快速排序。假设一开始序列{xi}是：5，3，7，6，4，1，0，2，9，10，8。此时，ref=5，i=1，j=10，从后往前找，第一个比5小的数是x8=2，因此序列为：2，3，7，6，4，1，0，5，9，10，8。此时i=1，j=8，从前往后找，第一个比5大的数是x3=7，因此序列为：2，3，

二分查找二分查找也可以看作双指针的一种特殊情况，但我们一般会将二者区分。双指针类型的题，指针通常是一步一步移动的，而在二分查找里，指针每次移动半个区间长度。求开方69. x 的平方根实现 int sqrt(int x) 函数。计算并返回 x 的平方根，其中 x 是非负整数。由于返回类型是整数，结果只保留整数的部分，小数部分将被舍去。思路：二分，找到两个相邻平方在目标左右的数代码：更快的算法——牛顿迭代法①class Solution {public: int mySqrt

数据结构数组448. 找到所有数组中消失的数字给你一个含 n 个整数的数组 nums ，其中 nums[i] 在区间 [1, n] 内。请你找出所有在 [1, n] 范围内但没有出现在 nums 中的数字，并以数组的形式返回结果。输入：nums = [4,3,2,7,8,2,3,1]输出：[5,6]思路：桶计数代码：class Solution {public: vector<int> findDisappearedNumbers(vector<int>&amp

图二分图二分图算法也称为染色法，是一种广度优先搜索。如果可以用两种颜色对图中的节点进行着色，并且保证相邻的节点颜色不同，那么图为二分。785. 判断二分图存在一个 无向图 ，图中有 n 个节点。其中每个节点都有一个介于 0 到 n - 1 之间的唯一编号。给你一个二维数组 graph ，其中 graph[u] 是一个节点数组，由节点 u 的邻接节点组成。形式上，对于 graph[u] 中的每个 v ，都存在一条位于节点 u 和节点 v 之间的无向边。该无向图同时具有以下属性：不存在自环（graph

双指针双指针主要用于遍历数组，两个指针指向不同的元素，从而协同完成任务。也可以延伸到多个数组的多个指针。若两个指针指向同一数组，遍历方向相同且不会相交，则也称为滑动窗口（两个指针包围的区域即为当前的窗口），经常用于区间搜索。若两个指针指向同一数组，但是遍历方向相反，则可以用来进行搜索，待搜索的数组往往是排好序的。TWO SUM167. 两数之和 II - 输入有序数组给定一个已按照 升序排列 的整数数组 numbers ，请你从数组中找出两个数满足相加之和等于目标数 target 。函

分治法分治问题由“分”（divide）和“治”（conquer）两部分组成，通过把原问题分为子问题，再将子问题进行处理合并，从而实现对原问题的求解。我们在排序章节展示的归并排序就是典型的分治问题，其中“分”即为把大数组平均分成两个小数组，通过递归实现，最终我们会得到多个长度为 1 的子数组;“治”即为把已经排好序的两个小数组合成为一个排好序的大数组，从长度为 1 的子数组开始，最终合成一个大数组。自上而下的分治可以和 memoization 结合，避免重复遍历相同的子问题。如果方便推导，也可以换用自下而

Leetcode编译错误记录1.数组越界错误记录：=================================================================42ERROR: AddressSanitizer: heap-buffer-overflow on address 0x6020000000f0 at pc 0x56162a87935f bp 0x7ffcac9a5b60 sp 0x7ffcac9a5b50READ of size 4 at 0x6020000000f

动态规划通俗一点来讲，动态规划和其它遍历算法（如深/广度优先搜索）都是将原问题拆成多个子问题然后求解，他们之间最本质的区别是，动态规划保存子问题的解，避免重复计算。解决动态规划问题的关键是找到状态转移方程，这样我们可以通过计算和储存子问题的解来求解最终问题。同时，我们也可以对动态规划进行空间压缩，起到节省空间消耗的效果。基本动态规划：一维70. 爬楼梯假设你正在爬楼梯。需要 n 阶你才能到达楼顶。每次你可以爬 1 或 2 个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢？注意：给定 n 是一个正

贪心605. 种花问题假设有一个很长的花坛，一部分地块种植了花，另一部分却没有。可是，花不能种植在相邻的地块上，它们会争夺水源，两者都会死去。给你一个整数数组 flowerbed 表示花坛，由若干 0 和 1 组成，其中 0 表示没种植花，1 表示种植了花。另有一个数 n ，能否在不打破种植规则的情况下种入 n 朵花？能则返回 true ，不能则返回 false。思路：贪心原则，从左向右遍历，若是连续的两个0，判断是否是在开头或前一个是否是0，是则令第一个为1，不是的话令第二个为1；若是连续的两