随笔分类 - leetcode / leetcode高频题
摘要：题目链接 解题思路：难点在于时间复杂度O(n)，如果直接排序，题目就简单了。但是不需要全部有序，只需要每次从其中拿出一个数，是递增的即可，也就是说，使用优先级队列，堆头是最小值。注：该方法仍然是O(n*logn) 代码 class Solution: def longestConsecutive(s
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摘要：题目链接 解题思路：双指针，一个一个对比，跳过非数字字母，对比时，忽略大小写 代码 class Solution: def isPalindrome(self, s: str) -> bool: # 双指针 i, j = 0, len(s) - 1 while i < j: # 跳过非字母和数字字符
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摘要：题目链接 解题思路：二叉树递归套路，以某个节点node为根，最大路径是什么？ 1️⃣与node无关，也就是说，不经过node 左子树的最大值，与右子树的最大值，较大的那个，就是结果 2️⃣与node有关 单独node一个节点 经过左子树 经过右子树 左右子树都经过 所以我们需要的信息就两个：tota
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摘要：题目链接 解题思路：来到i天，如果i的价格大于i-1的价格，那么就可以赚到差价。所以，遍历的过程中，只要prices[i] > prices[i - 1]，那么就可以获利了 代码 class Solution: def maxProfit(self, prices: List[int]) -> in
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摘要：题目链接 解题思路：计算所有，在i卖出，利润最大为多少，求出的所有结果中，最大的那个，就是最终的结果。那么在i卖出，利润最大为多少？就是[0, i - 1]价格最低的时候。 代码 class Solution: def maxProfit(self, prices: List[int]) -> in
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摘要：题目链接 解题思路：不要被「形状」所迷惑，其实就是，第i行（从0开始），一共有i + 1个数，第一个数和最后一个数是1，其余的数是上一行，「相同位置」+「左边一个位置」。 代码 class Solution: def generate(self, numRows: int) -> List[List
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摘要：题目链接 解题思路：其实就是在层序遍历的过程中，把next指针填上 代码 class Solution: def connect(self, root: 'Optional[Node]') -> 'Optional[Node]': if root == None: return None # 层序遍
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摘要：题目链接 解题思路：这里面有一个构造「平衡二叉树」，似乎很难。实际上，我们每次构造时都拿中点划分，就能得到平衡的。 具体来说process(nums, L, R)在nums[L, R]上构造平衡搜索二叉树，我们以中点mid=(R+L)/2是头，然后左节点process(nums, L, mid -
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摘要：题目链接 解题思路：首先我们得知道人工怎么建这棵树。先序遍历[0, R1]第一个节点，就是根。然后我们在中序遍历[0, R2]找到根的位置，假如是x，那么，中序遍历中[0, x-1]就是左子树，中序遍历中[x+1, R2]就是右子树。那么先序遍历呢？左子树节点个数是x个，先序遍历是要先遍历完左子树，
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摘要：题目链接 解题思路：做类似的二叉树的题，一定要有宏观的思路，不要陷入局部。例如，要「公平」对待每个节点，每个节点，可以单独看作「以该节点为根」的二叉树。本题目最大深度，我们单独看某一个节点，其实就是，max(左子树的深度，右子树的深度) + 1，那么左子树的深度，和右子树的深度怎么求？直接递归调用即
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摘要：题目链接 解题思路：和层序遍历有明显的不同。通过观察，可以得到，当前层，和下一层的顺序是「相反」的，遇到这种相反的问题，考虑用栈。本题就是用两个栈，一个栈在放入时，先放左儿子，再放右儿子，另一个栈在放入时，先放右儿子，再放左儿子。然后两个栈交替使用即可。 为什么能得到这个思路？观察得到的 代码 cl
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摘要：题目链接 解题思路：层序遍历就用队列，唯一需要注意的就是，要每一层单独收集，所以要用一个变量，记录每一层需要收集的数目，同时还要记录下一层需要收集的数目 代码 class Solution: def levelOrder(self, root: Optional[TreeNode]) -> List
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摘要：题目链接 解题思路：递归的思路，就是左子树和右子树的值相等，同时，左子树的左子树与右子树的右子树要相似，左子树的右子树与右子树的左子树要相似。看代码很清晰 代码 class Solution: def process(self, node1, node2) -> bool: if node1 ==
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摘要：题目链接 解题思路：以某个节点为头，是否是搜索二叉树？其实就是问子树要信息 左子树：最大值，最小值，左子树整体是否是搜索二叉树？ 右子树：最大值，最小值，右子树整体是否是搜索二叉树 得到信息后，再处理就行，详细处理看代码 代码 class Solution: class Info: def __in
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摘要：题目链接 解题思路：中序遍历：左中右，用一个栈，同时用空来标识「中」，所以入栈顺序就是右->中->None->左 代码 class Solution: def inorderTraversal(self, root: Optional[TreeNode]) -> List[int]: # 使用栈 #
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摘要：题目链接 解题思路：动态规划：从左往右的尝试模型，来到index位置，只解码index一个数，或者解码index和index+1两个数 代码 class Solution: # 只需要解码s[index...]即可 def process(self, s: str, index: int, dp:
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摘要：题目链接 解题思路：从后往前填数字即可 代码 class Solution: def merge(self, nums1: List[int], m: int, nums2: List[int], n: int) -> None: # 从后往前开始填充 L = m - 1 # nums1[0, L]
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摘要：题目链接 解题思路：单调栈，以i位置为高度(宽)，最长能有多长，其实就是找离i最近的，小于i的位置，其实就是单调栈 代码 class Solution: def largestRectangleArea(self, heights: List[int]) -> int: # 使用单调栈 栈底到栈顶
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摘要：题目链接 解题思路：简单的回溯，就是两种情况，要这个数，不要这个数 代码 class Solution: # 现在来到index位置，决定nums[index]要，还是不要，ans是最终的结果，path是一条分支的结果 def process(self, nums: List[int], index
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摘要：题目链接 解题思路：以i开头，最小覆盖子串是什么，然后求出所有的结果，最小的便是。先求出i的结果，是[i, j]，然后求i+1时，直接从j后遍历即可。 窗口的思想，窗口在[i, j]，然后来到i+1，先把i弹出去，弹出去的前提是，s[i]是我们需要的字符。然后再看[i + 1, j]是否满足，如果不
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