前言
从第一次进入力扣，和朋友们琢磨着第一题的两数之和，到现在玩力扣有一个多学期了。虽然没有系统的训练，但还是见识到了一些基础的算法。先把做过的题总结了，然后接下来就捡一些重点算法去打。
一、简单题
1. 两数之和
方法：暴力，快慢指针
class Solution {
public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
int[] ans = new int[2];
for (int i = 0;i < nums.length;++i){
for (int j = i + 1;j < nums.length;++j) {
if(nums[j] == target-nums[i]) {
ans[0] = i;
ans[1] = j;
return ans;
}
}
}
return ans;
}
}
7. 整数反转
方法：一位一位反转（注意：判断溢出）
class Solution {
public int reverse(int x) {
int ans = 0;
while (x != 0) {
// 判断当前值是否溢出
if ((ans * 10) / 10 != ans) {
ans = 0;
break;
}
// 反转当前位
ans = ans * 10 + x % 10;
x = x / 10;
}
return ans;
}
}
9. 回文数
方法：反转此数，判断反转前后是否相等
class Solution {
public boolean isPalindrome(int x) {
if (x < 0){
// 负数直接返回false
return false;
}
int ans = 0, m = x;
while (m != 0) {
// 反转x为ans
ans = ans * 10 + m % 10;
m = m / 10;
}
if (x == ans){
return true;
}else{
return false;
}
}
}
13. 罗马数字转整数
方法：循环嵌套switch开关，选择对应的转换值
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class Solution {
public:
int romanToInt(string s) {
int ans = 0;
for (int i = 0;i<s.size();i++) {
switch (s[i]){
case 'I': {
if (s[i + 1] == 'V') {
ans += 4; i++; break; }
if (s[i + 1] == 'X') {
ans += 9; i++; break; }
ans += 1;
}break;
case 'V':ans += 5; break;
case 'X': {
if (s[i + 1] == 'L') {
ans += 40; i++; break; }
if (s[i + 1] == 'C') {
ans += 90; i++; break; }
ans += 10;
}break;
case 'L':ans += 50; break;
case 'C': {
if (s[i + 1] == 'D') {
ans += 400; i++; break; }
if (s[i + 1] == 'M') {
ans += 900; i++; break; }
ans += 100;
}break;
case 'D':ans += 500; break;
case 'M':ans += 1000; break;
}
}
return ans;
}
};
14. 最长公共前缀
方法：按住第一个串，将其逐个字符与后面的串中对应下标字符比较
注意：当首串当前字符下标与后面某个串的串长相等时，即可不再比较
class Solution {
public String longestCommonPrefix(String[] strs) {
if (strs == null || strs.length == 0) {
return "";
}
for (int i = 0; i < strs[0].length(); ++i){
// 按住第一个串
char c = strs[0].charAt(i);
for (int j = 1;j < strs.length; ++j){
// 将其与后面的串纵向比较
if (i == strs[j].length() || strs[j].charAt(i) != c){
return strs[0].substring(0, i);
}
}
}
return strs[0];
}
}
20. 有效的括号
方法：左括号逐个进栈，右括号逐个与栈顶左括号匹配
关键点：
- 以栈的形式使用Deque（java）
- 当左括号比右括号多时，匹配结束栈不为空
class Solution {
public boolean isValid(String s) {
Deque<Character> stack = new LinkedList<>();
for (int i = 0; i < s.length(); ++i){
// 若是左括号"(", "[", "{", 入栈
if (s.charAt(i) == '(' || s.charAt(i) == '[' || s.charAt(i) == '{'){
stack.push(s.charAt(i));
}
// 若是右括号")", "]", "}", 判断后出栈
if (s.charAt(i) == ')'){
if (!stack.isEmpty() && stack.peek() == '('){
stack.pop();
}else{
return false;
}
}else if (s.charAt(i) == ']'){
if (!stack.isEmpty() && stack.peek() == '['){
stack.pop();
}else{
return false;
}
}else if (s.charAt(i) == '}'){
if (!stack.isEmpty() && stack.peek() == '{'){
stack.pop();
}else{
return false;
}
}
}
// 若左括号比右括号多，则不匹配，即栈不为空
return stack.isEmpty();
}
}
21. 合并两个有序链表
方法：双指针+哑元
class Solution {
public:
ListNode* mergeTwoLists(ListNode* l1, ListNode* l2) {
ListNode *ehead=new ListNode;//哑节点ehead（头节点）
ListNode *e=ehead;
while(l1&&l2){
//l1在第一条链移动，l2在第二条链移动
if(l1->val<=l2->val){
e->next=l1;
l1=l1->next;
}else{
e->next=l2;
l2=l2->next;
}
e=e->next;
}
e->next = l1 == nullptr ? l2 : l1; //连接后续节点
ehead=ehead->next; //去哑节点
return ehead;
}
};
26. 删除有序数组中的重复项
方法：快慢指针
关键点：
- 快指针负责跳过重复元素
- 慢指针负责把不重复的元素记录在数组前端
class Solution {
public:
int removeDuplicates(vector<int>& nums) {
if(nums.size()==0)return 0;
int i=0,j,flag=1;
for(j=i+1;j<=nums.size()-1;++j){
//j慢指针，i快指针
if(nums[j]<=nums[i])continue;
else {
nums[++i]=nums[j];
flag++;//有赋值则标记加1
}
}
return flag;
}
};
27. 移除元素
方法：快慢指针
关键点：
- 慢指针负责找目标val值
- 快指针负责将val值移动到数组后端
class Solution {
public int removeElement(int[] nums, int val) {
int i = 0, flag;
for (; i<nums.length; ++i){
//慢指针遍历数组
if (nums[i] == val) {
//如果出现val值，动用快指针
flag=1;
for (int j = i; flag==1 && j < nums.length; ++j)//快指针
if (nums[j] != val) {
//搜索第一个与val值不同的元素，两者交换
int temp = nums[j];
nums[j] = nums[i];
nums[i] = temp;
flag = 0;
}
if (flag == 1)break;//如果快指针一趟循环后无交换，意味数组已成型
}
}
return i;//慢指针移动次数=新数组长度
}
}
28. 实现 strStr()
关键点（滑动窗口）：
- 维护窗口起始位start
- 使用substring截断进行比较
public class Solution {
public int strStr(String haystack, String needle) {
int n = needle.length();
int h = haystack.length();
for (int start = 0; start < h - n + 1; start++) {
// 维护长度n的窗口
if (haystack.substring(start, start + n).equals(needle)) {
return start;
}
}
return -1;
}
}
35. 搜索插入位置
方法：暴力
class Solution {
public int searchInsert(int[] nums, int target) {
for (int i = 0; i < nums.length; ++i){
if (nums[i] < target){
continue;
}else{
return i;
}
}
return nums.length;
}
}
38. 外观数列
class Solution {
public String countAndSay(int n) {
// 递归终止条件
if (n == 1) {
return "1";
}
// 获取到上一层的字符串
String s = countAndSay(n - 1);
StringBuilder result = new StringBuilder();
// 记录每个数字的开始索引
int start = 0;
for (int i = 1; i < s.length(); i++) {
// 当数字发生改变时执行
if (s.charAt(i) != s.charAt(start)) {
result.append(i - start).append(s.charAt(start));
start = i;
}
}
// 字符串最后一个数字
result.append(s.length() - start).append(s.charAt(start));
return result.toString();
}
}
53. 最大子序和
关键点（动态规划）：
- pre维护的窗口的含义
class Solution {
public int maxSubArray(int[] nums) {
int pre = 0, maxAns = nums[0];
for (int x : nums) {
pre = Math.max(pre + x, x);// pre维护一个滑窗的子序和（正整数）
maxAns = Math.max(maxAns, pre);// 挑选pre滑过的子序和中最大的一个
}
return maxAns;
}
}
58. 最后一个单词的长度
方法：暴力
class Solution {
public int lengthOfLastWord(String s) {
int count = 0;
s = s.toLowerCase();
for (int i = s.length() - 1; i >= 0; --i){
if (s.charAt(i) >= 'a' && s.charAt(i) <= 'z'){
// 计算字母数量
count++;
}else if (count > 0){
// 从第一个不属于最后一个单词的字母的字符截断
break;
}
}
return count;
}
}
66. 加一
关键点（暴力）：
- 因为是加1，固不进位即可返回
- 溢出需构建长度为原数组长度+1的新数组，首元素初始化为1即可
class Solution {
public int[] plusOne(int[] digits) {
for (int i = digits.length - 1; i >= 0; i--) {
digits[i]++;// 加一或进位
digits[i] = digits[i] % 10;// 保证数组元素为单位数
if (digits[i] != 0) return digits;// 无进位，返回
}
digits = new int[digits.length + 1];// 循环结束证明溢出，构建新数组
digits[0] = 1;
return digits;
}
}
70. 爬楼梯
关键点（动态规划）：方程 F（n）= F（n - 1）- F（n - 2）
class Solution {
public int climbStairs(int n) {
int p = 0, q = 0, r = 1;
for (int i=0; i<n; ++i){
// 滚动数组
p = q;// 记录n-2的状态
q = r;// 记录n-1的状态
r = p + q;// 动态规划方程：f(n)=f(n-1)+f(n-2)
}
return r;
}
}
101. 对称二叉树
关键点（双指针）：
- 递归的传参方式：check(p.left, q.right) && check(p.right, q.left)
- 递归的出口判断：&& 要在 || 前面，帮 || 过滤两个节点都是空的情况
class Solution {
public boolean isSymmetric(TreeNode root) {
return check(root, root);
}
public boolean check(TreeNode p, TreeNode q) {
// 如果传来的两个节点都为空，则两个父节点都没有这个对称位上的子节点，对称
if (p == null && q == null) {
return true;
}
// 如果只有一个节点为空，则两个父节点中只有一个存在此子节点，则不对称
if (p == null || q == null) {
return false;
}
// 如果都不为空，则将比较当前节点值val得出的结果与下一次递归返回结果做&&
return p.val == q.val && check(p.left, q.right) && check(p.right, q.left);
}
}
110. 平衡二叉树
关键点：
在计算二叉树的算法基础上加判断：两个子树的高度绝对值是否满足题目定义。
class Solution {
public boolean isBalanced(TreeNode root) {
return hightree(root) != -1;
}
public static int hightree(TreeNode root) {
int H, H1, H2;
if (root == null){
H = 0;
}
else {
H1 = hightree(root.left);
H2 = hightree(root.right);
if (H1 == -1 || H2 == -1){
// 两个子树都不满足，直接返回
return -1;
}
if (Math.abs(H1 - H2) > 1){
// 用高度平衡二叉树的定义作判断
return -1;
}
H = (H1 > H2 ? H1 : H2) + 1;
}
return H;
}
}
118. 杨辉三角
关键点：
- 找规律
- 每次构建answer时需重新分配其内存
- 没有搞懂第二点为什么不能用List.clear()代替
class Solution {
public List<List<Integer>> generate(int numRows) {
List<List<Integer>> answers = new ArrayList<List<Integer>>();
for (int i = 0; i < numRows; ++i){
List<Integer> answer = new ArrayList<>();
for (int j = 0; j <= i; ++j){
if (j == 0 || j == i){
answer.add(1);
}else{
answer.add(answers.get(i - 1).get(j - 1) + answers.get(i - 1).get(j));
}
}
answers.add(answer);
//answer.clear();
}
return answers;
}
}
217. 存在重复元素
关键点：Set中不能添加重复元素
class Solution {
public boolean containsDuplicate(int[] nums) {
Set<Integer> set = new HashSet<Integer>();
for (int x : nums){
if (!set.add(x)){
return true;
}
}
return false;
}
}
219. 存在重复元素 II
关键点（滑动窗口）：
- 用Set作为滑动窗口，若窗口内存在重复元素，则true
- 前进右窗：add（nums【i】），前进左窗：remove（nums【i - k】）
class Solution {
public boolean containsNearbyDuplicate(int[] nums, int k) {
Set<Integer> set = new HashSet<Integer>();
for(int i = 0; i < nums.length; ++i) {
if (set.contains(nums[i])) {
return true;
}
set.add(nums[i]);// 前进右窗口
if (set.size() > k) {
set.remove(nums[i - k]);// 前进左窗口
}
}
return false;
}
}
283. 移动零
关键点（双指针）：
- 一次循环代替两次，将复杂度O(n^2)降O(n)
- 快指针前进的条件：遇到0或完成一次赋值
class Solution {
public void moveZeroes(int[] nums) {
int a = 0, b = 0;// 慢指针a，快指针b
while (b < nums.length) {
if (nums[b] == 0){
// 快指针b遇到0就跳
b++;
continue;
}
nums[a++] = nums[b++];// a、b完成一次赋值就跳
}
while (a < b) {
// 填补尾部的0
nums[a++] = 0;
}
}
}
509. 斐波那契数
（略）
int fib(int N){
if(N==0)return 0;
if(N==1)return 1;
return fib(N-1)+fib(N-2);
}
643. 子数组最大平均数 I
关键点（滑动窗口）：
- 维护一个长度为k的窗口，在每次移动此窗口前，求窗口内元素平均值，取Max
class Solution {
public double findMaxAverage(int[] nums, int k) {
double sum = 0, maxAvg = 0;
for (int i = 0; i < nums.length; ++i) {
sum += nums[i];// 前进右窗口
if (i == k - 1){
maxAvg = sum / k;
}
if (i >= k){
sum -= nums[i - k];// 前进左窗口
maxAvg = Math.max(sum / k, maxAvg);// 求最大平均数
}
}
return maxAvg;
}
}
976. 三角形的最大周长
方法：排序、按顺序找符合条件的三角形，其周长即为数组内最大
class Solution {
public int largestPerimeter(int[] A) {
Arrays.sort(A);// 从大到小排序
for (int i = A.length - 1; i >= 2; --i) {
if (A[i - 2] + A[i - 1] > A[i]) {
// 用三角形定义逐个判断
return A[i - 2] + A[i - 1] + A[i];
}
}
return 0;
}
}
1137. 第 N 个泰波那契数
方法：动态规划
int tribonacci(int n) {
if (n < 3)return n==0?0:1;
int x=0, y=1, z=1, tep;
for(int i=0;i<n-2;++i){
tep=x+y+z;
x=y;
y=z;
z=tep;
}
return z;
}
二、中等题
2. 两数相加
关键点：双指针，尾插，补零相加
class Solution {
public ListNode addTwoNumbers(ListNode l1, ListNode l2) {
ListNode head = null,tail = null; // 初始化返回链头尾为null
int carry = 0; // 初始化进位符
while (l1 != null || l2 != null){
int s1 = l1 == null ? 0 : l1.val; // 两个链表都为null时停止
int s2 = l2 == null ? 0 : l2.val; // 只有一条链为null则将另外一条链对应位补零
int sum = s1 + s2 + carry; // 计算当前和
if (head == null){
// 分配头尾节点的空间
head = tail = new ListNode(sum % 10);
}else{
// 尾插链节点，tail永远指向最后的节点
tail.next = new ListNode(sum % 10);
tail = tail.next;
}
carry = sum / 10; // 计算进位
// 前进链1指针
if (l1 != null){
l1 = l1.next;
}
// 前进链2指针
if (l2 != null){
l2 = l2.next;
}
}
// 溢出则补齐最高
if (carry > 0){
tail.next = new ListNode(1);
}
return head; // 返回链头
}
}
3. 无重复字符的最长子串
关键点（滑动窗口）：
- 右窗口临近元素的加入条件：!occ.contains(s.charAt(rk + 1))
- 左窗口移除元素的逻辑：刚好不包含rk+1处的重复元素
class Solution {
public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
// HashSet，不可加入重复的元素
Set<Character> occ = new HashSet<Character>();
int n = s.length();
int rk = -1, ans = 0;
for (int i = 0; i < n; ++i) {
if (i != 0) {
// 左窗口向右移除一个字符，跳过下面while继续进行for，直至窗口刚好不包含当前重复元素
occ.remove(s.charAt(i - 1));
}
// 判断rk+1是否大于n，以及HashSet中是否存在字符串rk+1处的字符
while (rk + 1 < n && !occ.contains(s.charAt(rk + 1))) {
// 加入HashSet，前进右窗口
occ.add(s.charAt(rk + 1));
++rk;
}
// 第 i 到 rk 个字符是一个极长的无重复字符子串，从这些极长的子串中Max一个最长子串
ans = Math.max(ans, rk - i + 1);
}
return ans;
}
}
5. 最长回文子串
关键点（动态规划）：
- dp的填表方向：列自左往右，行自上往下
- 获取更大的回文子串判断条件：j - i + 1 > ans.length()
class Solution {
public static String longestPalindrome(String s) {
if (s.length() <= 1)return s; // 若串长小于等于1，返回原串
boolean[][] dp = new boolean[s.length()][s.length()];
String ans = "";
for (int i = 0;i < s.length();++i){
// 初始化dp数组对角线
dp[i][i] = true;
}
ans = s.substring(1, 2);// 假设接下来没有找到回文子串，则返回此处初始化为首字符的ans
for (int j = 1;j < s.length();++j){
// 填表，列从左往右
for (int i = 0;i < j;++i){
// 行从上往下
if (j == i + 1){
// 对于长度为2的串，判断其是否为回文串
dp[i][j] = s.charAt(i)==s.charAt(j);
}else{
// 对于其他串，结合dp表以及当前两个端点元素是否相等进行判断
dp[i][j] = (s.charAt(i)==s.charAt(j) && dp[i + 1][j - 1]);
}
// 获取更大的回文子串
if (dp[i][j] && j - i + 1 > ans.length()){
ans = s.substring(i, j + 1);
}
}
}
return ans;
}
}
6. Z 字形变换
关键点：找规律（ 详情见 Z字形变换（LeetCode第6题））
class Solution {
public:
string convert(string s, int numRows) {
if (numRows == 1)return s;
string ans("");
int down = 2 * numRows - 4, up = 2;
//设置up、down的初值
for (int i = 0; i < numRows; i++) {
int k = i,flag = 1;
//第一行和最后一行的循环
if (i == 0 || i == numRows - 1) {
while (k < s.size()) {
ans+=s[k];
k = k + 2*numRows-2;
}
continue;
}
//中间行(第一行和最后一行之间的行)的循环
else
while (k < s.size()) {
ans += s[k];
flag++ % 2 == 1 ? k = k+down : k = k+up;
//用flag判断每次循环读取需跳跃的值
}
down -= 2;
up += 2;
//每结束一次中间行的循环up和down要变一次
}
return ans;
}
};
8. 字符串转换整数 (atoi)
方法：有限状态机（不是很会，抄的题解，知道有这回事）
class Solution {
public int myAtoi(String str) {
Automaton automaton = new Automaton();
int length = str.length();
for (int i = 0; i < length; ++i) {
automaton.get(str.charAt(i));
}
return (int) (automaton.sign * automaton.ans);
}
}
class Automaton {
public int sign = 1;
public long ans = 0;
private String state = "start";
private Map<String, String[]> table = new HashMap<String, String[]>() {
{
put("start", new String[]{
"start", "signed", "in_number", "end"});
put("signed", new String[]{
"end", "end", "in_number", "end"});
put("in_number", new String[]{
"end", "end", "in_number", "end"});
put("end", new String[]{
"end", "end", "end", "end"});
}};
public void get(char c) {
state = table.get(state)[get_col(c)];
if ("in_number".equals(state)) {
ans = ans * 10 + c - '0';
ans = sign == 1 ? Math.min(ans, (long) Integer.MAX_VALUE) : Math.min(ans, -(long) Integer.MIN_VALUE);
} else if ("signed".equals(state)) {
sign = c == '+' ? 1 : -1;
}
}
private int get_col(char c) {
if (c == ' ') {
return 0;
}
if (c == '+' || c == '-') {
return 1;
}
if (Character.isDigit(c)) {
return 2;
}
return 3;
}
}
17. 电话号码的字母组合
关键点（dfs+状态重置）：
- Map、StringBuffer类型的使用
- 当dfs层数到达号码串长时，剪枝
class Solution {
public List<String> letterCombinations(String digits) {
List<String> answers = new ArrayList<String>();
if (digits.length() == 0) {
return answers;
}
// 初始化Map为号码与字母串的映射
Map<Character, String> phoneMap = new HashMap<Character, String>() {
{
put('2', "abc");
put('3', "def");
put('4', "ghi");
put('5', "jkl");
put('6', "mno");
put('7', "pqrs");
put('8', "tuv");
put('9', "wxyz");
}};
dfs(answers, phoneMap, digits, 0, new StringBuffer());
return answers;
}
public void dfs(List<String> answers, Map<Character, String> phoneMap, String digits, int deepth, StringBuffer path) {
if (deepth == digits.length()) {
answers.add(path.toString());
} else {
char digit = digits.charAt(deepth);// 获取此层号码
String letters = phoneMap.get(digit);// 获取此号码映射的字母串
for (int i = 0; i < letters.length(); i++) {
// 按号码映射的字母串的顺序将字母加入路径（入栈）
path.append(letters.charAt(i));
// dfs搜索下一层
dfs(answers, phoneMap, digits, deepth + 1, path);
// 状态重置(出栈)
path.deleteCharAt(deepth);
}
}
}
}
46. 全排列
关键点（dfs）：状态变量，状态重置，以栈的形式使用Deque（java）
class Solution {
public List<List<Integer>> permute(int[] nums) {
List<List<Integer>> res=new ArrayList<>();
if (nums.length==0){
return res;
}
//状态变量path（栈），used[]，deepth
Deque<Integer> path=new ArrayDeque<>();
boolean[] used=new boolean[nums.length];
int deepth=0;
dfs(nums,res,path,used,deepth);
return res;
}
private void dfs(int[] nums,List<List<Integer>> res,Deque<Integer> path,boolean[] used,int deepth) {
if(deepth==nums.length){
//“剪枝”
res.add(new ArrayList<>(path));
return;
}
for(int i=0;i<nums.length;++i){
if(used[i]==true){
continue;
}
path.addLast(nums[i]);
used[i]=true;
dfs(nums,res,path,used,deepth+1);
path.removeLast();//状态重置
used[i]=false;
}
}
}
62. 不同路径
关键点（动态规划）：
- 先填首行与首列
- 再依次列从左往右，行从上往下填表
class Solution {
public int uniquePaths(int m, int n) {
int[][] dp=new int[m][n];
for(int i=0;i<m;++i){
//首行
dp[i][0]=1;
}
for(int i=0;i<n;++i){
//首列
dp[0][i]=1;
}
for(int i=1;i<m;++i){
//填表
for(int j=1;j<n;++j){
dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i][j-1];
}
}
return dp[m-1][n-1];
}
}
73. 矩阵置零
关键点：行列标记数组，先标记再替换
class Solution {
public void setZeroes(int[][] matrix) {
int m = matrix.length, n = matrix[0].length;
boolean[] row = new boolean[m];
boolean[] col = new boolean[n];
for (int i = 0; i < m; i++) {
// 标记
for (int j = 0; j < n; j++) {
if (matrix[i][j] == 0) {
row[i] = col[j] = true;
}
}
}
for (int i = 0; i < m; i++) {
// 替换
for (int j = 0; j < n; j++) {
if (row[i] || col[j]) {
matrix[i][j] = 0;
}
}
}
}
}
94. 二叉树的中序遍历
(数据结构基础)
class Solution {
public List<Integer> inorderTraversal(TreeNode root) {
List<Integer> answer=new ArrayList();
if(root==null)return answer;
PT(answer,root);
return answer;
}
public void PT(List<Integer> answer,TreeNode root){
if(root.left!=null)PT(answer,root.left);
answer.add(root.val);
if(root.right!=null)PT(answer,root.right)；
}
}
130. 被围绕的区域
关键点（dfs）：
- 从上下左右四个方向深度优先搜索边界的O以及与其相连的O，并替换成‘#’
- 填充所有未被搜索到的O（被围绕的O），再将#还原为O（边界O）
class Solution {
public void solve(char[][] board) {
if (board == null || board.length == 0) return;
int m = board.length;
int n = board[0].length;
for (int i = 0; i < m; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
// 从边缘o开始搜索
boolean isEdge = i == 0 || j == 0 || i == m - 1 || j == n - 1;
if (isEdge && board[i][j] == 'O') {
dfs(board, i, j);
}
}
}
for (int i = 0; i < m; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
if (board[i][j] == 'O') {
// 将被围绕的O填充
board[i][j] = 'X';
}
if (board[i][j] == '#') {
// 将边界的O还原
board[i][j] = 'O';
}
}
}
}
public void dfs(char[][] board, int i, int j) {
if (i < 0 || j < 0 || i >= board.length || j >= board[0].length || board[i][j] == 'X' || board[i][j] == '#') {
// board[i][j] == '#' 说明已经搜索过了.
return;
}
board[i][j] = '#';
dfs(board, i - 1, j); // 上
dfs(board, i + 1, j); // 下
dfs(board, i, j - 1); // 左
dfs(board, i, j + 1); // 右
}
}
144. 二叉树的前序遍历
（数据结构基础）
class Solution {
public List<Integer> preorderTraversal(TreeNode root) {
List<Integer> answer=new ArrayList();
if(root==null)return answer;
PT(answer,root);
return answer;
}
public void PT(List<Integer> answer,TreeNode root){
answer.add(root.val);
if(root.left!=null)PT(answer,root.left);
if(root.right!=null)PT(answer,root.right);
}
}
145. 二叉树的后序遍历
（数据结构基础）
class Solution {
public List<Integer> postorderTraversal(TreeNode root) {
List<Integer> answer=new ArrayList();
if(root==null)return answer;
PT(answer,root);
return answer;
}
public void PT(List<Integer> answer,TreeNode root){
if(root.left!=null)PT(answer,root.left);
if(root.right!=null)PT(answer,root.right);
answer.add(root.val);
}
}
198. 打家劫舍
关键点（动态规划）：
- 状态转移方程：dp[i]=max(dp[i−2]+nums[i],dp[i−1])
- 边界条件：dp[0]=nums[0]，dp[1]=max(nums[0],nums[1])
class Solution {
public int rob(int[] nums) {
if(nums.length==0)return 0;
if(nums.length==1)return nums[0];
if(nums.length==2)return Math.max(nums[0],nums[1]);
int[] dp=new int[nums.length];
dp[0]=nums[0];// 只有一个房子
dp[1]=Math.max(nums[0],nums[1]);// 只有两个房子
for(int i=2;i<nums.length;++i){
dp[i]=Math.max(dp[i-2]+nums[i],dp[i-1]);
}
return dp[nums.length-1];
}
}
200. 岛屿数量
思路：
- 遍历二维数组，遇到1，岛屿数量+1
- DFS将与其连起来的1替换成0，退出DFS继续遍历二维数组
class Solution {
public int numIslands(char[][] grid) {
int num_Islands=0;
for(int i=0;i<grid.length;++i){
for(int j=0;j<grid[0].length;++j){
if(grid[i][j]=='1'){
// 遇到1
++num_Islands;
dfs(grid,i,j);
}
}
}
return num_Islands;
}
public void dfs(char[][] grid,int i,int j){
if(i<0||j<0||i>grid.length-1||j>grid[0].length-1||grid[i][j]=='0'){
return;// 越界则返回
}
grid[i][j]='0';// 替换0
dfs(grid,i-1,j);// 上
dfs(grid,i+1,j);// 下
dfs(grid,i,j-1);// 左
dfs(grid,i,j+1);// 右
}
}
445. 两数相加 II
关键点（栈）：
- 保证位数对齐：将两个数的每个位数都分别入栈，然后从两个栈顶开始相加
class Solution {
public ListNode addTwoNumbers(ListNode l1, ListNode l2) {
Deque<Integer> s1=new ArrayDeque<>();
while (l1 != null) {
// 入栈
s1.addLast(l1.val);
l1 = l1.next;
}
Deque<Integer> s2 = new ArrayDeque<>();
while (l2 != null) {
// 入栈
s2.addLast(l2.val);
l2 = l2.next;
}
ListNode answer = new ListNode(0);
int carry = 0;
while (!s1.isEmpty() || !s2.isEmpty()) {
int sum = (s1.isEmpty() ? 0 : s1.removeLast())+(s2.isEmpty() ? 0 : s2.removeLast()) + carry;// 出栈
ListNode newnode = new ListNode(sum % 10);
newnode.next = answer.next;// 头插
answer.next = newnode;
if (sum >= 10){
carry = sum/10;
}else{
carry = 0;
}
}
if (carry != 0) {
// 若还有进位
ListNode newnode = new ListNode(1);
newnode.next = answer.next;
answer.next = newnode;
}
return answer.next;
}
}
486. 预测赢家
关键点（动态规划）：
- 先设计暴力解法，再用dp数组记录重复运算进行优化
class Solution {
public boolean PredictTheWinner(int[] nums) {
int[][] dp=new int[nums.length][nums.length];
for(int i=0;i<nums.length;++i){
dp[i][i]=nums[i];//初始化dp表的对角线
}
for(int i=nums.length-2;i>=0;--i){
for(int j=i+1;j<=nums.length-1;++j){
dp[i][j]=Math.max(nums[i]-dp[i+1][j],nums[j]-dp[i][j-1]);
//填表,计算所有子问题的净胜分
}
}
return dp[0][nums.length-1]>=0;//得出结果（最终净胜分是否大于等于0）
}
}
/*优化前的暴力解法，递归中含有重复子问题
public boolean PredictTheWinner(int[] nums) {
return Thinking(nums,0,nums.length-1)>=0;
}
public int Thinking(int[] nums,int start,int end) {
if(start==end){
return nums[start];
}
int choseleft=nums[start]-Thinking(nums,start+1,end);//选左的净胜分
int choseright=nums[end]-Thinking(nums,start,end-1);//选右的净胜分
return Math.max(choseleft,choseright);//返回一个高的净胜分
}
*/
503. 下一个更大元素 II
（暴力，单调栈为更优解）
//暴力
class Solution {
public int[] nextGreaterElements(int[] nums) {
int[] ans=new int[nums.length];//用nums初始化新数组ans
for(int n=0;n<nums.length;++n){
int count=0;
for(int i=(n+1)%nums.length;i<nums.length;i=(i+1)%nums.length){
if(++count>=nums.length){
//找不到
ans[n]=-1;
break;
}
if(nums[n]<nums[i]){
//找到
ans[n]=nums[i];
break;
}
}
}
return ans;
}
}
567. 字符串的排列
关键点（滑动窗口）：
- 用长度为26的一维数组维护一个滑动窗口
- 窗口在l2滑动的过程，只要满足窗口内各字母数量与l1内各字母数相符，即匹配成功
class Solution {
public boolean checkInclusion(String s1, String s2) {
if (s1.length() > s2.length())
return false;
//因为字符串都是a-z的字母，所以我们可以使用一个长度为26的int数组来存储每个字母出现的个数
int[] s1map = new int[26];
int[] s2map = new int[26];
for (int i = 0; i < s1.length(); i++) {
//这里char类型加减使用Ascii码，-'a'正好对应a-z在数组中的索引，值为该字母出现的次数
s1map[s1.charAt(i) - 'a']++;
s2map[s2.charAt(i) - 'a']++;
}
//滑动窗口
//窗口大小为s1.length，索引从[0 —— s1.length-1]到[s2.length-s1.length —— s2.length-1]
for (int i = 0; i < s2.length() - s1.length(); i++) {
//如果匹配，直接返回
if (isMatch(s1map, s2map)) {
return true;
}
//如果不匹配，窗口向后移动一位
//窗口加入下一个字母
s2map[s2.charAt(i + s1.length()) - 'a']++;
//窗口移除第一个字母
s2map[s2.charAt(i) - 'a']--;
}
//最后比较i = s2.length-s1.length的情况
return isMatch(s1map,s2map);
}
/**
* 这里两个数组的长度都为26
* @param charArray1
* @param charArray2
* @return
*/
private static boolean isMatch(int[] charArray1,int[] charArray2 ){
for (int i = 0; i < charArray1.length; i++) {
//这里只要出现一个字母个数不一样，就直接返回false
if (charArray1[i] != charArray2[i]) {
return false;
}
}
return true;
}
}
877. 石子游戏
（预测赢家的同类题，此处可用数学解，略）
class Solution {
public boolean stoneGame(int[] piles) {
return true;
}
}
//dp法见 486.预测赢家
总结
认识了很多算法，像动态规划、滑动窗口、Dfs、回溯、双指针…认识了很多数据结构，像Java的Set、Deque、ArrayList、LinkedList…
我身边有很多人，参加过很多竞赛，获得过很多荣誉。有人问过我说：他们各方面都比你优秀，努力程度也不比你差，为啥还要努力？我说，有意义的是过程，结果是大家都看得到的，只有过程是真正属于自己的，即使未来不青睐我，我也要继续，因为：
“强大者应持谦卑之心不可因力量而跋扈，
弱小者应持上进之心不可因不敌而麻木。”
继续打题、继续前进…
（未完待续）