专栏声明：只求用最简单的，容易理解的方法通过，不求优化，不喜勿喷
今天更新剩下六个的 easy 难度题目：
移动零
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题面
给定一个数组 nums，编写一个函数将所有 0 移动到数组的末尾，同时保持非零元素的相对顺序。
请注意 ，必须在不复制数组的情况下原地对数组进行操作。 -
知识点：
数组 -
思路
用一个 cnt 记录当前出现的 0 的个数，遍历数组，每次遇到 0 的时候，cnt + 1；每次遇到不是 0 的数的时候，将这一位之前的第 cnt 位变成当前的数，因为它之前已经出现了 cnt 个 0 了，所以把这些 0 移动的数组末尾的话，当前的数必须要向前移动 cnt 位。
遍历完毕，将数组最后的 cnt 个数变成 0，即可完成我们需要的操作 -
代码
var moveZeroes = function (nums) {
let cnt = 0;
for (var i = 0; i < nums.length; i++) {
if (nums[i] == 0) {
cnt++;
} else {
nums[i - cnt] = nums[i];
}
}
for (var i = nums.length - 1; i > nums.length - 1 - cnt; i--) {
nums[i] = 0;
}
return nums;
};
比特位计数
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题面
给你一个整数 n ，对于 0 <= i <= n 中的每个 i ，计算其二进制表示中 1 的个数 ，返回一个长度为 n + 1 的数组 ans 作为答案。 -
知识点
二进制、动态规划 -
思路
我们可以看到，当数字的二进制长度只有一位的时候，结果是 0 和 1，当有两位的时候新增的数据是 0 和 1 之前都加上一个 1 ，也就是 00 01 10 11 四种情况，如果是三位，新增的数据就是在位数是 2 位的 4 种情况下前面分别加上 1，以此类推。
所以当有 n 位的情况下，结果就是就是复制一份 n-1 位的情况，在他们的最高位都加上一个 1。所以我们从 1 位开始，遍历 1 到 n 位的情况，每次依次复制第 n-1 位的内容，然后结果 + 1 即可。
我们初始化一个 0 在 dp 数组中：对 1 位的情况，遍历数组 0 - 2 ^ ( 1 - 1 ) 位，分别加上 1 存入数组中，结果是 [ 0 ,0 +1 ] ；对于 2 位的情况，遍历数组 0 - 2 ^ ( 2 - 1 ) 位，分别加上 1 存入数组中，结果是 [ 0 ,1 , 0 + 1 , 1 + 1] ;当结果数等于我们需要的总数的时候，停止我们的遍历。 -
代码
var countBits = function (n) {
let re = [0]; //dp数组
let now = 1; //位数
while (re.length < n+1) {
for (var i = 0; i < Math.pow(2, now - 1); i++) {
re.push(re[i] + 1);
if(re.length == n+1){
break;
}
}
now++;
}
return re;
};
找到所有数组中消失的数字
- 题面
给你一个含 n 个整数的数组 nums ，其中 nums[i] 在区间 [1, n] 内。请你找出所有在 [1, n] 范围内但没有出现在 nums 中的数字，并以数组的形式返回结果。 - 知识点
哈希表 - 思路
因为要求优化空间复杂度到 O(1) ，所以我们使用数组本身来记录我们已经出现过的元素，我们遍历整个数组，将对应元素的下标的数变成负数，但是这样操作会破坏我们还没有遍历到的元素，所以我们取每个元素的时候需要将它取绝对值即可。
之后我们再遍历一次整个数组，还没有变成负数的下标对应的数就是我们没有出现的数，我们将它们输出即可 - 代码
var findDisappearedNumbers = function (nums) {
for (var i = 0; i < nums.length; i++) {
if (nums[Math.abs(nums[i]) - 1] > 0) {
nums[Math.abs(nums[i]) - 1] *= -1;
}
}
let re = [];
for (var i = 0; i < nums.length; i++) {
if (nums[i] > 0) {
re.push(i + 1);
}
}
return re;
};
二叉树的直径
- 题面
给定一棵二叉树，你需要计算它的直径长度。一棵二叉树的直径长度是任意两个结点路径长度中的最大值。这条路径可能穿过也可能不穿过根结点。 - 知识点
二叉树、深度优先搜索 - 思路
深度优先遍历整棵二叉树，对于每个节点，如果它作为直径的非根节点，它提供的长度就是左子树和右子树长度的最大值；如果它作为直径的根节点，它的直径的长度就是左子树长度和右子树长度 + 1，依次遍历每个节点，找出以它为根节点的直径的最大值，输出即可 - 代码
var diameterOfBinaryTree = function (root) {
let max = 0;
let dfs = (root) => {
if (!root) {
return 0;
}
let ll = dfs(root.left);
let rr = dfs(root.right);
if (ll + 1 + rr > max) {
max = ll + 1 + rr;
}
return Math.max(ll, rr) + 1;
}
dfs(root);
return max-1;
};
汉明距离
- 题面
两个整数之间的 汉明距离 指的是这两个数字对应二进制位不同的位置的数目。
给你两个整数 x 和 y，计算并返回它们之间的汉明距离。 - 知识点
二进制 - 思路
每次取出两个数 % 2 的结果，比较他们是不是一致，不一致则距离 + 1，之后对这两个数 / 2，（上述操作是将两个十进制的数变为二进制的操作），如此操作直到两个数都变成 0 ，遍历结束，输出汉明距离 - 代码
var hammingDistance = function (x, y) {
let re = 0;
while (x || y) {
let tx = x % 2;
let ty = y % 2;
x = Math.floor(x/2);
y = Math.floor(y/2);
if (tx != ty) {
re++;
}
}
return re;
};
合并二叉树
- 题面
给你两棵二叉树： root1 和 root2 。
想象一下，当你将其中一棵覆盖到另一棵之上时，两棵树上的一些节点将会重叠（而另一些不会）。你需要将这两棵树合并成一棵新二叉树。合并的规则是：如果两个节点重叠，那么将这两个节点的值相加作为合并后节点的新值；否则，不为 null 的节点将直接作为新二叉树的节点。
返回合并后的二叉树。
注意: 合并过程必须从两个树的根节点开始。 - 知识点
二叉树，递归 - 思路
递归遍历整个二叉树，每次传入两个同一个位置的节点，如果都存在，将节点 2 的值合并到节点 1 上，返回节点 1，然后有一个不存在，返回另一个节点，如果都不存在返回 null ，之后将左右子树递归调用合并函数进行合并 - 代码
var mergeTrees = function (root1, root2) {
if (!root1 && !root2) {
return null;
}
if (!root1) return root2;
if (!root2) return root1;
root1.val = root1.val + root2.val;
root1.left = mergeTrees(root1.left, root2.left);
root1.right = mergeTrees(root1.right, root2.right);
return root1;
};