随笔分类 - LeetCode
摘要：题目： 解题思路：1、简单思路：暴力破解法，时间复杂度O(n^3)，肯定通不过。 2、动态规划法：（一般含“最XX”等优化词义的题意味着都可以动态规划求解），时间复杂度O(n^2)，空间复杂度O(n^2)。 形如"abba", "abbba"这样的字符串，如果用dp[i][j]表示从下标i到j之间的
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摘要：题目： 解题思路： 我自己想的方法，先排序在查找。两个数组，首先想到是归并排序，然后再查找两个数组合并之后的中间元素即为中位数。我们分析下时间复杂度主要用在了归并排序上，为O((m+n)log(m+n))，显然不符合题目要求。题目要求是O(log(m+n))，但是我将这个方法的代码提交上去，仍然通过
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摘要：题目： 解题思路： 这个题让找一个字符串中具有不重复单词的最长子串的长度，如：ababc，子串为abc，长度为3。有这么几个方法： 方法一： 依赖字符串本身的一些特有函数，进行相应操作来完成。我们可以维护一个子串，来保存最长的无重复的子串，并记录当前子串的长度，如果遇到重复的字符，则去掉子串中重复的
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摘要：题目： 解题思路： 这种包含最大、最小等含优化的字眼时，一般都需要用到动态规划进行求解。本题求面积我们可以转化为求边长，由于是正方形，因此可以根据正方形的四个角的坐标写出动态规划的转移方程式（画一个图，从左上角推到右下角，很容易理解）： dp[i][j] = min(dp[i-1][j-1], dp
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摘要：题目： 解题思路： 两个链表中的元素相加相比普通的加法操作增加了一个层次，和两个数组中的元素相加意义上差不多，这个题可以引申到大数相加上。需要注意的是：进位的处理。 代码展示：
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摘要：题目： 解题思路： 1、暴力法：两个for循环遍历，时间复杂度为O(N^2)，会超时。 2、排序法：这里有两种思路： 1）排好序后，利用区间法来计算两个数的和(两个指针分别指向首尾，逐步向中间收缩) 2）排好序后，固定一个元素a[i]，在余下的数中查找target - a[i]，查找可用二分查找法，
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摘要：要求：Given a binary tree, flatten it to a linked list in-place.将二叉树转化为平坦序列的树。比如： 结题思路： 该题有个提示，转化后的树的序列正好是二叉树前序遍历所得到的序列，所以，该题第一个思路就是利用前序遍历的方式来做。 第二个思路：我们
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摘要：要求：此题正好和Maximum Depth of Binary Tree一题是相反的，即寻找二叉树的最小的深度值：从根节点到最近的叶子节点的距离。 结题思路：和找最大距离不同之处在于：找最小距离要注意(l<r)? l+1:r+1的区别应用，因为可能存在左右子树为空的情况，此时值就为0，但显然值是不为
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摘要：要求：判断一棵树是否是平衡二叉树 代码如下：
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摘要：要求：根据中序和后序遍历序列构建一棵二叉树 代码如下：
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摘要：要求：通过二叉树的前序和中序遍历序列构建一颗二叉树 代码如下：
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摘要：要求：求二叉树的深度（二叉树的深度为最远叶子节点到根节点的距离，即根节点到最远叶子节点的距离） 有两种求解的思路，一种采用DFS的思想，一种采用BFS的思想，如下代码所示：
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摘要：本题也属于层次遍历的变形，不同之处在于其遍历的方法是交替进行的，形成一个ZigZag的曲线形式，如下： 代码如下：
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摘要：本题和上题一样同属于层次遍历，不同的是本题从底层往上遍历，如下： 代码如下：
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摘要：题目：Binay Tree Level Order Traversal 如下一棵树 转换之后需要输出这样的形式： 如下，见代码：
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摘要：题目：Binary Tree Inorder Traversal 二叉树的中序遍历，和前序、中序一样的处理方式，代码见下：
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摘要：题目：Binary Tree Preorder Traversal 二叉树的前序遍历，同样使用栈来解，代码如下：
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摘要：题目：Binary Tree Postorder Traversal 二叉树的后序遍历，题目要求是采用非递归的方式，这个在上数据结构的课时已经很清楚了，二叉树的非递归遍历不管采用何种方式，都需要用到栈结构作为中转，代码很简单，见下：
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摘要：题目：LRU cache LRU是一种应用在操作系统上的缓存替换策略，和我们常见的FIFO算法一样，都是用于操作系统中内存管理中的页面替换，其全称叫做Least Recently Used（近期最少使用算法），算法主要是根据数据的历史访问记录来进行数据的淘汰，其核心思想是“如果数据最近被访问过，那么
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摘要：题目：Sort List 看题目有两个要求：1）时间复杂度为O（nlogn）;2）空间复杂度为常数，即不能增设额外的空间。满足这样要求的排序算法，我们首先想到快排，合并排序和堆排序。我们来分析下几种排序算法对时间和空间复杂度的要求，堆排序实现上过于繁琐，我们不做考虑。快排的最坏的时间复杂度是O(n^
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