随笔分类 - Leetcode 笔记
谁说前端只会切图？算法也不能少
摘要：深度优先遍历题目，在Path Sum的基础上需要可行的解全部列出来。这里会用到有些动态规划的题目中也会用到的技巧，每次深度优先遍历时，都逐级传递从根结点到当前结点的路径
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摘要：深度优先遍历题目，拿到题后首先需要确认几个题中没有明确给出的要点：root-to-leaf 路径，必须是从根结点一直到叶子结点，中间取一段是不行的；结点值可以为负；空的二叉树，不能认为存在和为0的路径
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摘要：深度优先遍历题目，只要在遍历时取得左右子树的深度，对比是否相差超过1就可以得出结果，需要考虑的技巧是怎么在发现不平衡之后，最迅速的返回结果，不做多余的计算。有可能出现的问题是先写一个Helper方法获得结点到最下层叶子结点的深度，然后在深度优先遍历中每次调用这个方法来对比深度。这是不必要的，获取深度本身就是用深度优先遍历实现的，一边遍历一边计算深度就OK。
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摘要：深度优先遍历的题，唯一需要注意的是leetcode约定的对结点为空的两个约定：1. left, right指向None表示没有叶子结点；2. root不为None时（即结点存在），root.val不为None
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摘要：基本要求是使用O(n)的空间，进阶要求是使用常数空间。O(n)的算法比较直接，直接从二叉查找树的用途就能推出。二叉查找树的特点是中序遍历后能够生成递增的序列，因此只需要对给定的二叉查找树进行中序遍历，遍历过程中找到非递增情况，就能够得出不符合递增规律的两个数，交换后二叉查找树的恢复就完成了。
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摘要：对于Binary Search Tree，每道题都需要认真确认题中的约定是否与自己的理解相符，比如大名鼎鼎的Cracking the Coding Interview中，对于二叉查找树的定义为“左子结点小于或等于当前结点”，本题中的描述为”左子结点小于当前结点“。
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摘要：判断一个二叉树是否是镜像的条件是根节点的左右子树互为镜像，左右子树互为镜像的条件是左右子结点的内侧、外侧两个子树互为镜像，这本质上是一个递归问题。
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摘要：写程序解数独的基本解法与人类解数独的方法基本相同，都是采用回溯法逐一试探推进。数独初始表格给出后，剩余的空格所有可能的值全排列的结果即为解空间，在解空间中，对每个空格填入一个值进行试探，如果试探后数独表格合法，则这个值被暂时采纳，对下一个格子进行试探。
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摘要：最简单直接的解法一般是遍历整张数独表格，遇到的每个元素，以此遍历所属行、所属列、所属粗线宫是否有与之重复的数字。但是这种算法中，每遍历到一个元素，都要进行额外的最多3*9个格子的遍历。
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摘要：本题的一个难点在于要求使用常数空间，这样的话普通的深度优先遍历由于需要递归压栈而无法使用，普通的广度优先搜索需要使用队列也无法使用，因此选择使用两层迭代，使用current指向当前结点的方法进行广度优先遍历。
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摘要：是Populating Next Right Pointers in Each Node II的简化版本，主要简化在于给定的树是完整树，因此Populating Next Right Pointers in Each Node II的解法也完全适用于本题。
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