随笔分类 - leetcode题目
记录leetcode刷题做题笔记
摘要：题目： 思路： 【1】其实也没什么好思考的，题目给的数组就是山脉数组，可以理解为是有序的，其次，提示的复杂度就是叫你如何用二分去处理有序数组。 代码展示： //时间复杂度O(N)的方式 //时间0 ms击败100% //内存41.6 MB击败67.49% class Solution { publi
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摘要：题目： 思路： 【1】个人理解： 体力值 10 15 20 水平线 0 1 2 天台 1.也就是说天台其实算是数组溢出一位来着。 2.可以选择0或者1位索引的阶梯为初始阶梯 3.一次最多可以跨两步，而且花费的体力为离开该位置的体力，如无论从0到1，还是从0到2，所花费的体力都是arr【0】 【2】模
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摘要：题目： 思路： 【1】话不多说这道题本身暴力破解是可以过的，而且基于限制为Integer.MAX_VALUE，所以可以知道根号为46341，那么基于这个进行遍历就好了。 【2】基于二分进行优化，因为从暴力破解这里我们看到了，不一定需要遍历那么多数据，所以筛选数据快的方式不就是二分吗，一下子过掉一半的
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摘要：题目： 思路： 【1】其实最简单的便是计数排序，先将全部按照map进行映射，然后根据第二个数组的顺序先塞，最后的把剩下的再塞进去。 【2】当然还有一种自定义排序的方式，只能说有点秀。 由于数组arr2 规定了比较顺序，因此我们可以使用哈希表对该顺序进行映射： 即对于数组 arr2 中的第 i 个元
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摘要：题目： 思路： 【1】基于回文字符串的思维，采用双指针，如果字符相同就两个都移动，那么如果不同呢，那么就是要才去其中一个去除掉。其实用递归比较合适，只要设置一个标志位就可以了（可以考虑int类型），哈哈，如果变化成删除多个，就改一下标志位。 代码展示： 基于回文字符串思维的方式： //时间4 ms击
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摘要：题目： 思路： 【1】利用内置函数的方式 【2】利用双指针的方式，因为本质上就是回文字符串两边是相等的。 【3】基于双指针上面做位运算进行优化加快效率 【基于位运算的大小写转换技巧】 观察如下四个字母的ASCII码值。 'A': 65 = 1000001 'a': 97 = 1100001 'Z':
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摘要：题目： 思路： 【1】先汇总再计算，先得到总数，再根据左边的累加数*2+当前值如果等于总数即判断成功。 代码展示： 先汇总再计算： //时间0 ms击败100% //内存42 MB击败73% //时间复杂度：O(n)，其中 n 为数组的长度。 //空间复杂度：O(1) class Solution
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摘要：题目： 思路： 【1】两道题很相似，一个算下标是从0开始，一个是从1开始，这就是区别之处 【2】思路：暴力双循环，然后可以优化的就是在暴力之上又做二分，但将复杂度由O(N^2)降为了O(nlogn) 【3】但是更优的是利用有序数组这个条件，采用双指针，因为但和小的时候必然向右移，当和大的时候必然左移
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摘要：题目： 思路： 【1】动态规划 【2】递归的方式 代码展示： 递归的方式（但是性能不佳）： //时间93 ms击败5.3% //内存41.6 MB击败6.94% class Solution { public boolean isMatch(String s, String p) { // 如果字符
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摘要：题目： 思路： 【1】采用深度遍历的方式 【2】采用广度遍历的方式 代码展示： 采用广度遍历的方式： //时间3 ms击败6.94% //内存41.7 MB击败74.94% //时间复杂度：O(N^2)，其中 N 是树的节点数。 //空间复杂度：O(N)，其中 N 是树的节点数。空间复杂度主要取决于
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摘要：题目： 思路： 【1】大小顶堆的方式（优先队列）： 【2】有序集合 + 双指针（差不多就是采用双指针加有序集合模拟两个堆的感觉） 代码展示： 有序集合 + 双指针的方式： class MedianFinder { // 第一个Integer存放数值 第二个Integer存放该数值的个数 TreeMa
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摘要：题目： 思路： 【1】暴力是比较容易超时的，然后我有考虑使用堆排序，貌似不太行，排完序，还是需要多次遍历。 【2】使用归并算法 代码展示： 基于归并排序的方式： //时间35 ms击败25.1% //内存49 MB击败71.27% //时间复杂度：同归并排序 O(nlogn)。 //空间复杂度：同
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摘要：题目： 思路： 【1】逐次统计个位、十位、百位......1出现的次数，做和即可 代码展示： //时间0 ms击败100% //内存38 MB击败90.14% class Solution { public int countDigitOne(int n) { int ans = 0; long b
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摘要：题目： 思路： 【1】看到这里，我首先想到的是使用队列来完成，因为用一个辅助空间存储最大值即可，思路可以参考 面试题59 - II. 队列的最大值 。里面内容很相似，问如果每次往对里面添加数据，然后可以通过某个函数获取到里面的最大值。当然有用双循环的方式其实是都可以做的，但是这样耗时会更大，因为需要
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摘要：题目： 思路： 【1】利用递归的方式【这种其实是最好理解的】 对于任意一颗树而言，前序遍历的形式总是【根节点总是前序遍历中的第一个节点】： [ 根节点, [左子树的前序遍历结果], [右子树的前序遍历结果] ] 中序遍历的形式总是： [ [左子树的中序遍历结果], 根节点, [右子树的中序遍历结果]
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摘要：题目： 思路： 【1】简单暴力的方式就是全遍历，使用辅助空间Map记录所有节点的，然后根据其中一个节点，将其链条内的节点【即从根目录】都塞入Set中，然后第二个节点也如一样的方式，当第一个出现的共同父节点既是公共先祖。 【2】使用递归的方式：可以判断出根据两个子节点的返回值 【3】构建示例代码： 构
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摘要：题目： 思路： 【1】首先这题不难，难的是对题目的理解，说的很绕，但是很简单：就是节点p 和 q遇到的第一个将它们分在两边的节点，就是公共先祖。 代码展示： //时间5 ms击败100% //内存42.4 MB击败71.74% //时间复杂度：O(n)，其中 nnn 是给定的二叉搜索树中的节点个数。
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摘要：题目： 思路： 【1】感觉考察的是对函数的内置逻辑的理解和重点思考如何使用java写出空间复杂度为O（n）的算法。 代码展示： //时间8 ms击败31.44% //内存41.6 MB击败29.24% //利用函数的写法，巨简洁 class Solution { public String reve
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摘要：题目： 思路： 【1】这道题本身有点类似于判断是否为（101. 对称二叉树） ，不过本身的话其实也是考虑能不能在原本的节点上变化，还是必须要开一棵新树。而且基于递归的方式是最简单的，虽然容易造成递归层次很深，但是用循环遍历树有些情况确实不好搞。 代码展示： //时间0 ms击败100% //内存39
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摘要：题目： 思路： 【1】递归便是最简单的处理方法，首先头结点是要不等于null就可以了，然后将两个节点当做新的头结点进行判断。 【2】迭代的方式（相当于利用循环替代递归） 代码展示： 迭代的方式： //时间1 ms击败21.98% //内存40.9 MB击败5% //时间复杂度：O(n)。 //空间复
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