Leetcode刷题笔记

链表

思路

       单链表大部分都与双指针有关，看到单链表要想起快慢指针。快慢指针的判断条件要为快指针不为空且快指针的next不为空 （fast != null && fast.next != null）。

例题+模板

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * class ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode next;
 *     ListNode(int x) {
 *         val = x;
 *         next = null;
 *     }
 * }
 */
public class Solution {
    public boolean hasCycle(ListNode head) {
        if(head == null)
            return false;			//写边界条件
        ListNode fast = head, slow = head;
        while(fast != null && fast.next != null){
            fast = fast.next.next;
            slow = slow.next;
            //写判断条件
            if(fast == slow)
                return true;
        }
        return false;
    }
}

数组

思路

      在处理数组和链表相关问题时，双指针技巧是经常用到的，双指针技巧主要分为两类：左右指针和快慢指针。
      数组问题中比较常见的快慢指针技巧，是让你原地修改数组和滑动窗口算法。
      数组中左右指针的常用题型有二分查找、nSum、反转数组、回文串判断

例题+模板

class Solution {
    public void moveZeroes(int[] nums) {
        int l = 0, n = nums.length;
        for(int r = 0; r < n; r++){
            if(nums[r] != 0){
                nums[l] = nums[r];
                l++;
            }
        }
        while(l < n){
            nums[l] = 0;
            l++;
        }
    }
}

字符串

思路

         substring()函数记清两个参数的含义

二叉树

思路

二叉树解题的思维模式分两类：

1、是否可以通过遍历一遍二叉树得到答案？如果可以，用一个 traverse 函数配合外部变量来实现，这叫遍历的思维模式。

2、是否可以定义一个递归函数，通过子问题（子树）的答案推导出原问题的答案？如果可以，写出这个递归函数的定义，并充分利用这个函数的返回值，这叫分解问题的思维模式。

无论使用哪种思维模式，你都需要思考：

如果单独抽出一个二叉树节点，它需要做什么事情？需要在什么时候（前/中/后序位置）做？

对于经典算法：快速排序和归并排序，我们可以理解为快速排序就是个二叉树的前序遍历，归并排序就是个二叉树的后序遍历。

二叉树的算法思想的运用广泛，甚至可以说，只要涉及递归，都可以抽象成二叉树的问题。

中序位置主要用在 BST（二叉搜索树） 场景中，你完全可以把 BST 的中序遍历认为是遍历有序数组。

前序位置的代码执行是自顶向下的，而后序位置的代码执行是自底向上的。前序位置是刚刚进入节点的时刻，后序位置是即将离开节点的时刻。意味着前序位置的代码只能从函数参数中获取父节点传递来的数据，而后序位置的代码不仅可以获取参数数据，还可以获取到子树通过函数返回值传递回来的数据。

遇到子树问题，首先想到的是给函数设置返回值，然后在后序位置做文章。

快排框架如下：

void sort(int[] nums, int lo, int hi) {
    /****** 前序遍历位置 ******/
    // 通过交换元素构建分界点 p
    int p = partition(nums, lo, hi);
    /************************/

    sort(nums, lo, p - 1);
    sort(nums, p + 1, hi);
}

归并排序框架如下：

// 定义：排序 nums[lo..hi]
void sort(int[] nums, int lo, int hi) {
    int mid = (lo + hi) / 2;
    // 排序 nums[lo..mid]
    sort(nums, lo, mid);
    // 排序 nums[mid+1..hi]
    sort(nums, mid + 1, hi);

    /****** 后序位置 ******/
    // 合并 nums[lo..mid] 和 nums[mid+1..hi]
    merge(nums, lo, mid, hi);
    /*********************/
}

动态规划

思路

动态规划问题的一般形式就是求最值，求解动态规划的核心问题是穷举。
重叠子问题、最优子结构、状态转移方程就是动态规划三要素。

回溯算法

思路

排列、组合、子集系列问题使用回溯算法，对于数组中可重复的问题要想办法进行剪枝(记得排序)。

模板

组合/子集适用模板：(组合/子集使用start根据位置避免重复选)

List<List<Integer>> res = new LinkedList<>();
// 记录回溯算法的递归路径
LinkedList<Integer> track = new LinkedList<>();

// 主函数
public List<List<Integer>> subsets(int[] nums) {
    backtrack(nums, 0);
    return res;
}

// 回溯算法核心函数，遍历子集问题的回溯树
void backtrack(int[] nums, int start) {

    // 前序位置，每个节点的值都是一个子集
    res.add(new LinkedList<>(track));
    
    // 回溯算法标准框架
    for (int i = start; i < nums.length; i++) {
        // 做选择
        track.addLast(nums[i]);
        // 通过 start 参数控制树枝的遍历，避免产生重复的子集
        backtrack(nums, i + 1);
        // 撤销选择
        track.removeLast();
    }
}

全排列适用模板：(全排列使用used数组)

List<List<Integer>> res = new LinkedList<>();
// 记录回溯算法的递归路径
LinkedList<Integer> track = new LinkedList<>();
// track 中的元素会被标记为 true
boolean[] used;

/* 主函数，输入一组不重复的数字，返回它们的全排列 */
public List<List<Integer>> permute(int[] nums) {
    used = new boolean[nums.length];
    backtrack(nums);
    return res;
}

// 回溯算法核心函数
void backtrack(int[] nums) {
    // base case，到达叶子节点
    if (track.size() == nums.length) {
        // 收集叶子节点上的值
        res.add(new LinkedList(track));
        return;
    }

    // 回溯算法标准框架
    for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
        // 已经存在 track 中的元素，不能重复选择
        if (used[i]) {
            continue;
        }
        // 做选择
        used[i] = true;
        track.addLast(nums[i]);
        // 进入下一层回溯树
        backtrack(nums);
        // 取消选择
        track.removeLast();
        used[i] = false;
    }
}

BFS算法框架

思路

BFS 算法问题本质就是让你在一幅「图」中找到从起点 start 到终点 target 的最近距离。

这个广义的描述可以有各种变体，比如走迷宫，有的格子是围墙不能走，从起点到终点的最短距离是多少？如果这个迷宫带「传送门」可以瞬间传送呢？

再比如说两个单词，要求你通过某些替换，把其中一个变成另一个，每次只能替换一个字符，最少要替换几次？

再比如说连连看游戏，两个方块消除的条件不仅仅是图案相同，还得保证两个方块之间的最短连线不能多于两个拐点。

模板

// 计算从起点 start 到终点 target 的最近距离
int BFS(Node start, Node target) {
    Queue<Node> q; // 核心数据结构
    Set<Node> visited; // 避免走回头路
    
    q.offer(start); // 将起点加入队列
    visited.add(start);
    int step = 0; // 记录扩散的步数

    while (q not empty) {
        int sz = q.size();
        /* 将当前队列中的所有节点向四周扩散 */
        for (int i = 0; i < sz; i++) {
            Node cur = q.poll();
            /* 划重点：这里判断是否到达终点 */
            if (cur is target)
                return step;
            /* 将 cur 的相邻节点加入队列 */
            for (Node x : cur.adj()) {
                if (!visited.contains(x)) {
                    q.offer(x);
                    visited.add(x);
                }
            }
        }
        /* 划重点：更新步数在这里 */
        step++;
    }
}
//visited 的主要作用是防止走回头路，大部分时候都是必须的，但是像一般的二叉树结构，没有
//子节点到父节点的指针，不会走回头路就不需要 visited。

最后

以上就是忧心奇异果为你收集整理的Leetcode刷题笔记的全部内容，希望文章能够帮你解决Leetcode刷题笔记所遇到的程序开发问题。

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