题目列表
自上而下面试考到的频次由高到低
- 第一天
- 第二天
- 第三天
- 第四天
- 第五天
解题思路
第一天
LRU缓存机制
- 第一种方法：直接继承
LinkedHashMap<Integer, Integer>, 它里面有一个特性，就是如果指定了accessOrder为true，那么每次get之后，这个节点就会被放到链表的尾部，并且每次在put完的时候，都会调用一下afterNodeInsertion方法，这里面又调用removeEldestEntry(first)表示是否移除第一个节点，所以我们可以重写这个方法，让容量超过capcity的时候，删除第一个节点。 - 第二种方法：自实现
LinkedHashMap，也就是通过HashMap+双链表就可以完成，主要就是在实现put和get方法的时候要注意是否需要移动当前节点到链表的尾部，这其中的逻辑要注意一下就行了。同时还有一个设置伪头部和伪尾部节点的技巧，方便边界的统一处理
无重复字符的最长子串
- 题目是要求一个最长的子串，连续的，立马想到滑动窗口
- 定义左右两个指针l和r
- 什么时候开始移动左指针呢？
- 当右指针指向的字符在窗口中的个数超过1的时候
- 什么时候记录当前窗口的最优解呢？
- 本题可以在收缩窗口之后进行记录（有些是在收缩窗口内进行更新）
两数之和
- 用一个hashmap就可以了，保存元素到下标的映射
- 扩展：
- 三数之和：排序+一层循环+双指针
- 四数之和：排序+二层循环+双指针
数组中的第K个最大元素
- 基于快速排序的模板进行改进就可以了
// 快速排序模板
if (low >= high)
return;
int i = low;
int j = high;
int pivot = arr[i]; // 选择当前区间的第一个元素作为基准元素
while (i < j) {
while (i < j && arr[j] >= pivot)// 从后向前
j--;
swap(arr, i, j);
while (i < j && arr[i] <= pivot)// 从前向后
i++;
swap(arr, i, j);
}
quickSort(arr, low, j - 1);
quickSort(arr, j + 1, high);
// 改进计算第k个最大元素
// 在while循环之后，判断枢纽之前共有多少个数字，如果大于等于k，那么第k大的数字一定位于前半部分，否则，位于后半部分
int s = i - low + 1;
if (s >= k)
return quickSort(nums, k, low, i);
else
return quickSort(nums, k - s, i + 1, high);
反转链表
- 双指针：第一个指针指向head的前一个节点也就是空，记为
prev；第二个指针指向head节点，记为cur。
第二天
三数之和
- 排序+一层循环+双指针
- 如果采用暴力法，那么就是三重循环，时间复杂度为O(n^3)，那么经过优化采用双指针技巧，就可以让时间复杂度减小为O(n^2)
- 能够用双指针也是因为前面进行了数组的排序，我们就可以首先固定第一个值，然后双指针判断第二个值和第三个值，当三者之和等于0，就将这三个值加入结果集中，当三者之和大于0，那么就要将右指针左移，当三者之和小于0，那么就要将左指针右移
二叉树的层序遍历
- 模板题，非常重要！！！
List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
if (root == null)
return res;
Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<>();
queue.offer(root);
while (!queue.isEmpty()) {
List<Integer> path = new ArrayList<>();
int size = queue.size();
for (int i = 0; i < size; i++) {
TreeNode tmp = queue.poll();
path.add(tmp.val);
if (tmp.left != null)
queue.offer(tmp.left);
if (tmp.right != null)
queue.offer(tmp.right);
}
res.add(path);
}
return res;
比较版本号
- 利用双指针法
- 先对版本号进行切分，然后利用两个指针分别指向两个版本号，依次进行比较（需要两个版本长短不一致的问题）
二叉树的中序遍历
- 这个递归法想必大家都会写，但是面试官有时候会让你用迭代法实现中序遍历。
List<Integer> ans = new ArrayList<>();
Deque<TreeNode> stack = new LinkedList<>();
TreeNode cur = root;
while (cur != null || !stack.isEmpty()) {
if (cur != null) {
stack.push(cur);
cur = cur.left;
} else {
cur = stack.pop();
ans.add(cur.val);
cur = cur.right;
}
}
return ans;
最大子序和
- 这是一个求连续问题的最终结果的题目，并且有
最大字眼，所以我们可以采用动态规划 - 思路：当前状态由 前一个状态加上当前元素 和 当前元素 的最大值来决定