LeetCode刷题笔记
参考链接: 代码随想录
Algorithm Note
基础
数组
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67：Sqrt-X
- 二分查找法：
x平方根的整数部分是ans是满足\(k^2 <= x\)的最大k值，所以我们可以对\(k\) 进行二分查找。
下界为0，上界可以为x/2。二分查找的每一步，只需要比较中间元素mid的平方与x的大小关系，并通过比较的结果调整上下界的范围。- 注意事项：注意考虑极端例子：x=1的时候
- 二分查找法：
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367：Valid-Perfect-Square：
- 评论区看到的一个解法：
前n个奇数的和 = n的平方
也就是，完全平方数肯定是连续n个奇数的和 - 二分法：
同理67题- 注意事项：
- 考虑特殊值1
- 考虑边界，int的大小！
long long temp = (long)mid*mid;
- 注意事项：
- 评论区看到的一个解法：
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26、27：Remove-Dulplicate from Sorted Array
- 双指针法：
为什么可以用？ 因为题目要求我们将一个数组，分为俩部分！所以可以用！- 26的小优化
如果数组所有都不重复，就会原地复制一圈，显然是不必要的，所以可以增加判断，当fastIndex-slowIndex > 1的时候，才进行复制。
- 26的小优化
- 双指针法：
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844：退格字符串比较
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思路：
从后往前遍历 SSS，所遇情况有三，如下所示：- 2.1 若当前字符是 #，则 skipS 自增
- 2.2 若当前字符不是 #，且 skipS 不为 0，则 skipS 自减 1
- 2.3 若当前字符不是 #，且 skipS 为 0，则代表当前字符不会被消除，我们可以用来和 T 中的当前字符作比较。
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注意事项：
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逆序的思路！因为我们不能从左到右预测要消除的字符
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注意字符串的长度应该减一！
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抓住核心思想，两个字符串比较！所以要严格控制边界
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注意vscode插件leetcode测试字符串自己输入的时候
要这样输入测试用例：""abc#"\n"ab""
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977：Squares-of-a-Sorted-Array
- 关键点：
还是双指针，因为数组也可以分为两个结构！ - 注意事项：
- 可以考虑逆序放入答案！因为负数的平方和正数的平方大小刚好相反！
- 双指针也有两个思路
- 一个是逆序放入，操作更简单
- 一个是找到分界点！然后再进行合并
- 关键点：
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209：Minimum-Size-Subarray-Sum
- 常规的滑动窗口法
- 注意for循环用于整个数组的遍历
然后里面用一个while来进行筛选，保证子数组是加起来要不小于target！
- 注意for循环用于整个数组的遍历
- 常规的滑动窗口法
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904：Fruit-into-Basket
本质就是找一个数组中，仅包含俩个值的最长子串-
滑动窗口
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这里引出了滑动窗口可以和哈希表结合在一起，来判断滑动窗口的性质
unordered_map<int, int> cnt; // 常用操作 cnt.find(key); cnt.erase(it);
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链表
链表写法：
// 单链表
struct ListNode {
int val;
ListNode *next;
ListNode(int x) ： val(x),next(NULL) { } // 构造函数
};
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206：Reverse-Linked-List
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有3种主流写法：
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双指针法，记得用temp暂存下一个结点
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从前往后递归法：
class Solution { public: ListNode* reverse(ListNode* pre, ListNode* cur) { if(cur == nullptr) return pre; ListNode* temp = cur->next; cur->next = pre; return reverse(cur, temp) } ListNode* reverseList(ListNode* head) { return reverse(nullptr, head); } }这种的思路是loop-invariant，循环不变量思想，假设前面的链表已经翻转完成，我们继续向后翻转。这种思路考虑的是，交界处的翻转处理，pre相当于翻转完成的链表的头！因为我们的return判断条件是
cur==nullptr！ -
从后往前递归法
class Solution { public: ListNode* reverseList(ListNode* head) { if(head==nullptr) return nullptr; if(head->next==nullptr) return head; // 介于假设，我们直接将head->next后面的链表全部翻转 ListNode* last = reverseList(head->next); // 现在只剩一个没有翻转的了 head->next->next = head; head->next = nullptr; // 现在所有结点都转换完成，直接返回即可 return last; } }不需要辅助函数，我们直接假设这个函数，可以成功实现head后的链表翻转功能！记住：递归开头一定是写边界条件！该题有2个，一是head本身就空，一个是head已经到了边界，其next为空。
这种思想相当于，数学归纳法！
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哈希表
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49：Group-Anagrams
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方法一：用排序后的string作为key：
注意：
要跳出用c来编程的思想，熟练运用容器！
比如这题就要果断用sort函数，unordered_map容器，以及对应的emplace_back方法，因为这个方法比push_back要快！ -
方法二：本题很值得反复琢磨！
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参考链接：
[(179条消息) 面试题 10.02：变位词组(自定义哈希函数)_菊头蝙蝠的博客-CSDN博客](https://blog.csdn.net/qq_21539375/article/details/122003817#:~:text=其中 [fn %3D hash {}] 是初始化捕获列表%2C也就是说定义了一个,auto fn %3D hash {}%3B 供后续使用)
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lambda函数写法：
auto arrayHash = [ fn = hash<int>{} ] (const array<int, 26> &arr) -> size_t { return accumulate(arr.begin(). arr.end(), 0u, [&](size_t acc, int num) { return (acc<<1)^fn(num); } ); }; unordered_map<array<int, 26>, vector<string>, decltype(arrayHash)> mp(0, arrayHash); -
仿函数的写法：
class实现，类函数class arrayHash { public: size_t operator()(const array<int, 26> &arr) const { hash<int> fn; return accumulate(arr.begin(), arr.end(), 0u, [&](size_t acc, int num) { return (acc<<1)^fn(num); } ); } }; unordered_map<array<int,26>,vector<string>,arrayHash> map(0,arrayHash()); //arrayHash是一个类,arrayHash()是一个函数名(仿函数)- 注：这里的
[&](size_t acc, int num)中的[&]的含义是：
隐式引用捕获，注意，若将变量名写入捕获列表，则为显示捕获！
- 注：这里的
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struct的写法：
struct arrayHash{ size_t operator()(const array<int,26>& arr) const{ hash<int> fn; return accumulate(arr.begin(),arr.end(),0u,[&](size_t acc,int num){ return (acc<<1)^fn(num); }); } }; unordered_map<array<int,26>,vector<string>,arrayHash> map; -
静态函数的写法：
static size_t arrayHash(const array<int,26>& arr){ return accumulate(arr.begin(),arr.end(),0u,[&,fn=hash<int>{}](size_t acc,int num){ return (acc<<1)^fn(num); }); } unordered_map<array<int,26>,vector<string>,decltype(&arrayHash)> map(0,arrayHash);
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349：Intersection-of-two-Arrays
这题很简单，但是我们需要学习的是C++中容器的用法-
选择最优容器：
题目说了答案不许重复，我们直接考虑set
又因为题目用哈希表方便，故选择unordered_set -
用了容器就要用c++给定的容器操作！
- 初始化：
unordered_set<int> nums_set(nums1.begin(), nums1.end());
用范围迭代器初始化更方便，不要自己写一个for循环，那是c的思想！ - for循环：用c++新定义的冒号循环！
for(int num : nums) {} - 插入：
注意用insert！或者emplace！
- 初始化：
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用set的缺点：
占用空间大，速度慢！ -
注意题目的限制
1 <= nums1.length, nums2.length <= 10000 <= nums1[i], nums2[i] <= 1000
所以我们可以用数组来做哈希表！
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202: Happy_number
- 自己的ac记录
- 第一次，while的逻辑搞错了
- 第二次，结束的判断条件搞错了
- 第三次决定用unordered_set!
- 最后的结果ac：
- Your runtime beats 6.3 % of cpp submissions
- Your memory usage beats 5 % of cpp submissions (6.8 MB)
- 启示录上的优化
就是把俩函数改为一个就行了
- 自己的ac记录
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K-sum问题
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题目汇总：2-sum，3-sum，4-sum，4-sum II
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其中4-sum II只需要返回个数，更简单，直接用哈希表存对应数字即可！
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其他几个sum，都是可以用哈希表
其中2-sum直接哈希，3-sum可以哈希，但是去重比较麻烦，可以考虑双指针法，去重更加简单！
但是都需要先排序！ -
去重的逻辑：
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a 如果重复了怎么办，a是nums里遍历的元素，那么应该直接跳过去。
但这里有一个问题，是判断 nums[i] 与 nums[i + 1]是否相同，还是判断 nums[i] 与 nums[i-1] 是否相同。都是和 nums[i]进行比较，是比较它的前一个，还是比较他的后一个。
如果我们的写法是 这样：
if (nums[i] == nums[i + 1]) { // 去重操作 continue; }那就我们就把 三元组中出现重复元素的情况直接pass掉了。 例如{-1, -1 ,2} 这组数据，当遍历到第一个-1 的时候，判断 下一个也是-1，那这组数据就pass了。
我们要做的是 不能有重复的三元组，但三元组内的元素是可以重复的！
那么应该这么写：
if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1]) { continue; } -
b与c的去重
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很多同学写本题的时候，去重的逻辑多加了 对right 和left 的去重：（代码中注释部分）
while (right > left) { if (nums[i] + nums[left] + nums[right] > 0) { right--; // 去重 right while (left < right && nums[right] == nums[right + 1]) right--; } else if (nums[i] + nums[left] + nums[right] < 0) { left++; // 去重 left while (left < right && nums[left] == nums[left - 1]) left++; } else { } }但细想一下，这种去重其实对提升程序运行效率是没有帮助的。
拿right去重为例，即使不加这个去重逻辑，依然根据
while (right > left)和if (nums[i] + nums[left] + nums[right] > 0)去完成right-- 的操作。多加了
while (left < right && nums[right] == nums[right + 1]) right--;这一行代码，其实就是把 需要执行的逻辑提前执行了，但并没有减少 判断的逻辑。最直白的思考过程，就是right还是一个数一个数的减下去的，所以在哪里减的都是一样的。
所以这种去重 是可以不加的。 仅仅是 把去重的逻辑提前了而已
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为什么不建议2sum用双指针
因为两数之和要求返回的是索引下标， 而双指针法一定要排序，一旦排序之后原数组的索引就被改变了。 -
如果两数之和要求返回的是数值的话，就可以使用双指针法了。
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字符串
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344：Reverse-String
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swap的两种实现方式：
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常见的用一个temp来交换数值
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位运算
用异或的性质！s[i] ^= s[j]; s[j] ^= s[i]; s[i] ^= s[j];
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151：Reverse-Words-in-a-String
其实很多数组填充类的问题，都可以先预先给数组扩容带填充后的大小，然后在从后向前进行操作。-
快慢指针的思想：
// 用快指针掠过空格，用慢指针记录 for( ; fastIndex < s.size(); fastIndex++) { if(fastIndex - 1 > 0 && s[fastIndex - 1] == s[fastIndex] && s[fastIndex] == ' ') { continue; } else s[slowIndex++] = s[fastIndex]; }-
用移除元素的思想，能使得代码更简洁
void removeExtraSpaces(string& s) { int slow = 0; for(int i = 0; i < s.size(); ++i) { if(s[i] != ' ') { if(slow != 0) // 第一个单词前不应该有空格 s[slow++] = ' '; while(i < s.size() && s[i] != ' ') s[slow++] = s[i++]; } } s.resize(slow); }
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记得要考虑头尾的空格！
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剑指offer 58： 左旋字符串
- 局部翻转再全局翻转的思想！
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28： KMP字符串匹配
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KMP
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前缀表与Next数组
next 数组考虑的是除当前字符外的最长相同前缀后缀。所以就是前缀表后移一位！（当然也可以不移）
模式串中的某个字符跟文本串中的某个字符匹配失配时，模式串下一步应该跳到哪个位置。如模式串中在j 处的字符跟文本串在i 处的字符匹配失配时，下一步用next [j] 处的字符继续跟文本串i 处的字符匹配，相当于模式串向右移动 j - next[j] 位。- 问题的关键就是寻找模式串中最大长度的相同前缀和后缀，找到了模式串中每个字符之前的前缀和后缀公共部分的最大长度后，便可基于此匹配。而这个最大长度便正是next 数组要表达的含义。
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KMP的其中一种优化代码：
void GetNextval(char* p, int next[]) { int pLen = strlen(p); next[0] = -1; int k = -1; int j = 0; while (j < pLen - 1) { //p[k]表示前缀，p[j]表示后缀 if (k == -1 || p[j] == p[k]) { ++j; ++k; //较之前next数组求法，改动在下面4行 if (p[j] != p[k]) next[j] = k; //之前只有这一行 else //因为不能出现p[j] = p[ next[j ]]，所以当出现时需要继续递归，k = next[k] = next[next[k]] next[j] = next[k]; } else k = next[k]; } }
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BM算法
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Sunday算法
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栈与队列
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347：
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注意事项：
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priority_queue的使用
注意unorder_map中，迭代器指向的是pair！ -
排序和建堆的效果
- 排序：
less变成升序（从左到右遍历下标时，数组元素是从小到大）
greater变成降序（从左到右遍历下标时，数组元素是从大到小） - 建堆：
less变成大顶堆（从上层到下层，堆元素是从大到小，同层之间随便）
greater变成小顶堆（从上层到下层，堆元素是从小到大，同层之间随便）
可以看到排序和建队时，less和greater并不是直接对应汉语意思，不能统一。其实是真正的意思是两个要比较的元素，第一个元素是否比第二个元素更小less还是更大greater。
- 解释：
顶堆插入一个新元素时，就是插入到最后一个叶子 - 然后这时候整理堆内元素让堆重新满足大小顶堆。关键让新插入的结点和它的父结点进行比较，
comp(新插入，它的父结点)。
大顶堆就是让父比子大，即符合less让新插入的比父结点更小；
小顶堆就是父比子小，即符合greater让新插入的比父结点更大。
- 排序：
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pair的第二个元素比较：
必须用自己构造一个比较函数！或者仿函数class MyComparison { public: // 设计最大堆 bool operator() (const pair<int, int>& lhs, const pair<int, int>& rhs) { return lhs.second > rhs.second; } }; // 定义以pair为基础的优先队列 priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, MyComparison> pri_que;为什么一定要写仿函数？因为如果单纯写函数指针的话，只能对仅有一个参数的函数有用，但是如果有多个参数就不适用了（万一参数发生改变无法兼容！）。
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二叉树
struct TreeNode {
int val;
TreeNode* left;
TreeNode* right;
TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
};
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222：Count Complete Binary Tree
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普通二叉树方法（不仅仅是完全，普通二叉树也能用的方法）：
- 普通递归
- 迭代
时间复杂度：O(N)
空间复杂度：O(logN) -
利用 完全二叉树方法：
可以将复杂度下降到O(logN*logN) 空间是O(logN)class Solution { public: int countNodes(TreeNode* root) { if (root == nullptr) return 0; TreeNode* left = root->left; TreeNode* right = root->right; int leftDepth = 0, rightDepth = 0; // 这里初始为0是有目的的，为了下面求指数方便 while (left) { // 求左子树深度 left = left->left; leftDepth++; } while (right) { // 求右子树深度 right = right->right; rightDepth++; } if (leftDepth == rightDepth) { return (2 << leftDepth) - 1; // 注意(2<<1) 相当于2^2，所以leftDepth初始为0 } return countNodes(root->left) + countNodes(root->right) + 1; } }; -
前序求的是深度，后序求的是高度。
- 二叉树节点的深度：指从根节点到该节点的最长简单路径边的条数或者节点数（取决于深度从0开始还是从1开始）
- 二叉树节点的高度：指从该节点到叶子节点的最长简单路径边的条数后者节点数（取决于高度从0开始还是从1开始）
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