记录刷题过程????‍????

03 数组中重复的数字

class Solution {
    // public int findRepeatNumber(int[] nums) {
    //     // 使用 map 数组来记录数字出现的次数，效果类似 HashSet ，但是性能更好
    //     int[] map = new int[nums.length];
    //     for (int num : nums) {
    //         map[num]++;
    //         if (map[num] == 2) return num;
    //     }
    //     return -1;
    // }

    // 原地排序法，上面的方法更好理解
    public int findRepeatNumber(int[] nums) {
        int i = 0;
        while (i < nums.length) {
            // 如果 nums[i] == i，则向后移动
            if (nums[i] == i) {
                i++;
                continue;
            }
            if (nums[i] == nums[nums[i]]) return nums[i];
            // 交换位置
            int tmp = nums[i];
            nums[i] = nums[tmp];
            nums[tmp] = tmp;
        }
        return -1;
    }
}

04 二维数组中的查找

分析：时间复杂度O(M+N)
以左下角的数为例，小于它的数一定在上面，大于它的数一定在右边。因此，可以从左下角（右上角同理）的数开始，与给定的target进行比较，不断移动位置，从而缩小矩阵范围。

class Solution {
    public boolean findNumberIn2DArray(int[][] matrix, int target) {
        // 理论上性能比暴力遍历法更好
        if (matrix == null || matrix.length == 0) return false;
        int row = matrix.length - 1;
        int col = 0;
        while (row >= 0 && col < matrix[0].length) {
            if (matrix[row][col] == target) return true;
            else if (target < matrix[row][col]) row--;
            else col++;
        }
        return false;
    }
}

05 替换空格

分析：这里我们使用StringBuilder来放置替换空格后的字符串，首先遍历原给定的字符串，然后根据题意填充StringBuilder，最后使用stringBuilder.toString()转化为String输出

class Solution {
    public String replaceSpace(String s) {
        // 直接遍历，用 StringBuilder 拼接即可
        if (s == null || s.length() == 0) return s;
        StringBuilder builder = new StringBuilder();
        for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
            if (s.charAt(i) == ' ') builder.append("%20");
            else builder.append(s.charAt(i));
        }
        return builder.toString();
    }
}

06 从尾到头打印链表

分析：此题可以使用递归或者栈，但是下面的方法，最易理解（如果不能理解java里面的链表，可以先百度，在java里面，类就是数据结构）

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * public class ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode next;
 *     ListNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
/**
 * Definition for singly-linked list.
 * public class ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode next;
 *     ListNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
class Solution {
    public int[] reversePrint(ListNode head) {
        if (head == null) return new int[0];
        int length = 0;
        ListNode node = head;
        // 计算出链表的长度
        while (node != null) {
            length++;
            node = node.next;
        }
        int[] res = new int[length];
        // 正向遍历链表，反向赋值即可
        for (int i = length - 1; i >= 0; i--) {
            res[i] = head.val;
            head = head.next;
        }
        return res;
    }
}

07 重建二叉树

分析：首先我们要知道对于二叉树：3种遍历方式
前序遍历：1.访问根节点 2.前序遍历左子树 3.前序遍历右子树
中序遍历：1.中序遍历左子树 2.访问根节点 3.中序遍历右子树
后序遍历： 1.后序遍历左子树 2.后序遍历右子树 3.访问根节点

这道题通过前序遍历可以知道根节点，接着用该根节点把中序遍历的结果分成左右2个部分，左边部分为左子树中序遍历结果，右边部分为右子树中序遍历结果

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
class Solution {
    Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
    public TreeNode buildTree(int[] preorder, int[] inorder) {
        if (preorder == null || inorder == null) return new TreeNode();
        // 存储中序遍历数组的值和对应索引
        for (int i = 0; i < inorder.length; i++) {
            map.put(inorder[i], i);
        }
        return helper(preorder, 0, preorder.length - 1, 0);
    }
    public TreeNode helper(int[] preorder, int preL, int preR, int inL) {
        // 该树节点遍历完已经
        if (preL > preR) return null;
        TreeNode root = new TreeNode();
        // 根节点
        root.val = preorder[preL];
        // 根据中序遍历中左子树的长度可以将前序遍历中分为根节点|左子树|右子树3部分
        int leftSize = map.get(root.val) - inL;
        // 左子树递归
        root.left = helper(preorder, preL + 1, preL + leftSize, inL);
        // 右子树递归
        root.right = helper(preorder, preL + leftSize + 1, preR, inL + leftSize + 1);
        return root;
    }
}

09 用2个栈实现队列

分析：做这个题的时候，题目看了很久没看懂…

这道题需要用到2个栈，压入数据进入的栈stackA和弹出数据的栈stackB
我们都知道：栈是先进后出，但是队列为先进先出
删除数据时，检查stackB是否还有数据
如果有则直接弹出即可
如果没有，检查stackA是否有数据，如果没有，返回-1；如果有，则把stackA里面的数据全部压入stackB

java stack 基本用法：

class CQueue {
    // stackA用于push进队首的数
    Stack<Integer> stackA;
    // stackB用于弹出队尾的数
    Stack<Integer> stackB;
    public CQueue() {
        stackA = new Stack<>();
        stackB = new Stack<>();
    }
    
    public void appendTail(int value) {
        stackA.push(value);
    }
    
    public int deleteHead() {
        // 出栈stackB不为空，直接弹出
        if (!stackB.isEmpty()) return stackB.pop();
        else {
            // 检查stackA是否为空
            if (stackA.isEmpty()) return -1;
            else {
                // 把stackA里面的元素全部放入stackB
                while (!stackA.isEmpty()) {
                    stackB.push(stackA.pop());
                }
            }
        }
        return stackB.pop();
    }
}

/**
 * Your CQueue object will be instantiated and called as such:
 * CQueue obj = new CQueue();
 * obj.appendTail(value);
 * int param_2 = obj.deleteHead();
 */

10-1 斐波拉契数列

分析：如果单纯采用递归方法，会重复计算一些问题，因此需要利用新的数组来进行缓存

方法1：递归

//利用缓存递归，防止2次计算
class Solution {
    private int[] array;
    public int fib(int n) {
        array = new int[n + 1];
        return newFib(n);    
    }

    public int newFib(int n){
        if(n < 2) return n;
        if(array[n] == 0)  array[n] = newFib(n - 1) + newFib(n - 2);
        return array[n] % 1000000007;
    } 
}

方法2：动态规划

//动态规划
class Solution {
    public int fib(int n) {
        if (n <= 1)
            return n;
        int[] fib = new int[n + 1];
        fib[1] = 1;
        for (int i = 2; i <= n; i++)
            fib[i] = (fib[i - 1] + fib[i - 2]) % 1000000007;
         return fib[n];
    }
}

方法3：在方法2的基础上，使用变量替代数组，降低空间复杂度

class Solution {
    public int fib(int n) {
        // 使用动态规划，同时为了降低空间复杂度，使用3个变量分别保存
        // n - 2, n - 1, n 位置的数
        // 即下面定义的 preTwo, preOne, res
        if (n < 2) return n;
        // 前 1 个数
        int preOne = 1;
        // 前 2 个数
        int preTwo = 0;
        int res = 0;
        for (int i = 2; i <= n; i++) {
            res = (preOne + preTwo) % 1000000007;
            // 重新赋值
            preTwo = preOne;
            preOne = res;
        }
        return res;
    }
}

10-2 青蛙跳台阶问题

分析：当青蛙还差最后一步到达n阶台阶时，有2种可能：

1. 只差1步到第n阶台阶
2. 只差2步到第n阶台阶

即f(n) = f(n - 1) + f(n - 2)，此时问题就转化为了斐波拉契数列问题

class Solution {
    public int numWays(int n) {
        // 把跳台阶问题抽象化为一个斐波拉契问题即可，注意 n = 0 ，默认有1种跳法：就是不用跳
        if (n < 2) return 1;
        int preOne = 1;
        int preTwo = 1;
        int res = 0;
        for (int i = 2; i <= n; i++) {
            res = (preOne + preTwo) % 1000000007;
            preTwo = preOne;
            preOne = res;
        }
        return res;
    }
}

11 旋转数组的最下数字

分析：采用二分查找

• mid > high：最小值一定在 （mid+1）—— high 这个范围里面
• mid < high：最小值一定在 low —— mid 这个范围里面
• mid = high： 最小值无法确定，此时应该使high左移，重新二分查找

class Solution {
    public int minArray(int[] numbers) {
        // 查找一般使用二分法
        int left = 0;
        int right = numbers.length - 1;
        while (left <= right) {
            int mid = (left + right) / 2;
            // 如果 mid > right，说明旋转点在右侧
            if (numbers[mid] > numbers[right]) left = ++mid;
            // 如果 mid < right，说明旋转点在左侧，注意此时 mid 可能就是旋转点
            else if (numbers[mid] < numbers[right]) right = mid;
            // 如果 mid == right，则 right--，以此来缩小查找的范围
            // 实际上，当出现 mid == right 时，一定有旋转点左侧的所有元素相等或旋转点右侧的所有元素相等（或两者皆满足）
            // 对于寻找此类数组的最小值问题，可直接放弃二分查找，而使用线性查找替代
            else right--;
        }
        return numbers[left];
    }
}

12 矩阵中的路径

分析：
采用DFS+回溯法
从矩阵的某一个位置开始，向4个方向移动，如果最后路径无法满足要求，则将设置过的状态进行清除。

class Solution {
    public boolean exist(char[][] board, String word) {
        int rowL = board.length;
        int colL = board[0].length;
        for (int i = 0; i < rowL; i++) {
            for (int j = 0; j < colL; j++) {
                // 找到二维数组中 word 首字母的位置
                if (board[i][j] == word.charAt(0)) {
                    if (dfs(board, i, j, 0, word)) return true;
                }
            }
        }
        return false;
    }
    public boolean dfs(char[][] board, int r, int c, int index, String word) {
        // 判断移动位置是否合法
        if (r < 0 || r >= board.length || c < 0 || c >= board[0].length || board[r][c] != word.charAt(index)) return false;
        // word遍历完成
        if (index == word.length() - 1) return true;
        // 清空该位置的字母，防止二次搜索
        board[r][c] = ' ';
        // 向上-下-左-右移动
        boolean res = dfs(board, r - 1, c, index + 1, word) || dfs(board, r + 1, c, index + 1, word) || 
        dfs(board, r, c - 1, index + 1, word) || dfs(board, r, c + 1, index + 1, word);
        // 回溯：将之前清空的字母复原
        board[r][c] = word.charAt(index);
        return res;
    }
}

13 机器人的运动范围

分析：
采用DFS
用深度优先搜索算法，让机器人从[0, 0]开始往下和右移动，直到无法移动为止。

class Solution {
    public int movingCount(int m, int n, int k) {
        // 标志是否访问过
        boolean[][] visited = new boolean[m][n];
        return dfs(m, n, k, 0, 0, visited);
    }
    public int dfs(int m, int n, int k, int r, int c, boolean[][] visited) {
        // dfs只能下面
        if (r == m || c == n || isGreater(r, c, k) || visited[r][c]) return 0;
        // 标记已经走过的位置
        visited[r][c] = true;
        // 只能向下和向右移动，知道无法移动为止
        return 1 + dfs(m, n, k, r + 1, c, visited) + dfs(m, n, k, r, c + 1, visited);
    }
    // 计算数位和是否大于 k
    public boolean isGreater(int r, int c, int k) {
        int sum = 0;
        while (r != 0) {
            // % 可以得到个位数
            sum += (r % 10);
            // 除号 / 可以去掉个位数
            r /= 10;
        }
        while (c != 0) {
            sum += (c % 10);
            c /= 10;
        }
        return sum > k ? true : false;
    }
}

14-1 剪绳子

分析：
注意题意：n > 1 同时 m > 1，所以一段绳子，至少分成2段，因此当n=2，n=3时，最大乘积分别为1和2

方法1：贪心算法：越多长度为3的绳子越好

• n % 3 == 0：分成的每1段长度都为3
• n % 3 == 1：取1个3出来和1组成长度为4的绳子，其余全部分成3
• n % 3 == 2：把2分成单独的1段，其余全部分成3

//贪心算法（执行用时更少）
class Solution {
    public int cuttingRope(int n) {
        // 贪心算法：尽可能多的分成长度为3的段
        if (n <= 3) return n - 1;
        int a = n / 3;
        int b = n % 3;
        if (b == 0) return (int)Math.pow(3, a);
        else if (b == 1) return (int)Math.pow(3, a - 1) * 4;
        return (int)Math.pow(3, a) * 2;
    }
}

方法2：动态规划，用数组来保存每个长度的最大乘积值

class Solution {
    public int cuttingRope(int n) {
    	// 初始化，默认每个值为0
        int [] array = new int[n + 1];
        array[1] = 1;
        array[2] = 1;
        for(int i=3; i<=n; i++){
        	// 把长度为i的绳子，分为2段，1段长为i - j，另一段长为j
            for(int j=1; j<i; j++){
            	// 更新数组里面所存放的array[i]的最大值
            	// 长度为i - j的一段，有2种情况：继续分或者不分
            	// array[i - j] * j  第一种：继续分后所得的乘积值
            	// (i - j) * j       第二种：不分
                array[i] = Math.max(array[i], Math.max(array[i - j] * j, (i - j) * j));
            }
        }
        return array[n];
    }
}

14-2 剪绳子2

分析：此题不宜用动态规划，最好是采用贪心算法，且该题2<=n<=1000，会涉及到溢出问题，因此在定义变量的时候，应该用long而不是int。答案需要对结果取模，应该理解为在每一次计算后，都进行取模操作。

class Solution {
    public int cuttingRope(int n) {
        if (n <= 3) return n - 1;
        // 切成3的段数
        int a = n / 3;
        // 余数
        int b = n % 3;
        if (b == 0) return (int)getNum(a);
        else if (b == 1) return (int)(getNum(a - 1) * 4 % 1000000007);
        return (int)(getNum(a) * 2 % 1000000007);
    }
    public long getNum(int a) {
        long res = 1;
        while (a-- > 0) {
            res *= 3;
            res %= 1000000007;
        }
        return res;
    }
}

15 二进制中1的个数

分析：通过n&(n - 1)之间的按位与运算来依次消除二进制串n中尾部的1
按位与运算：

1&1=1
1&0=0
0&1=0
0&0=0

例如：n = 1011（此时n为二进制数，省去了前面的0000…）
n - 1 = （十进制）n - 1 = 10 = （二进制）1010
则n&(n - 1)运算过程为：

n         1011
n - 1     1010
------------------
n&(n - 1) 1010

此时n&(n - 1)的结果1010就消除了n尾部的1，通过这种方式，可以找出n中所有的1

方法1：按位与

public class Solution {
    // you need to treat n as an unsigned value
    public int hammingWeight(int n) {
        int count = 0;
        while(n != 0){
            count++;
            n &= (n - 1);
        }
        return count;
    }
}

方法2：使用内置函数
Integer.bitCount(n)：计算int，long类型的数值在二进制下1的个数(是不是很方便????)

public class Solution {
    // you need to treat n as an unsigned value
    public int hammingWeight(int n) {
        return Integer.bitCount(n);
    }
}

方法3：无符号右移>>>

public class Solution {
    // you need to treat n as an unsigned value
    public int hammingWeight(int n) {
        int count = 0;
        while (n != 0) {
            // n & 1 == 1 说明 n 的最后一位为1
            count += n & 1;
            // 将 n 无符号右移一位，便于下次 & 操作直接比较最后1位
            n >>>= 1;
        }
        return count;
    }
}

16 数值的整数次方

分析：采用递归降低时间复杂度
n为奇数和偶数分别对应2种情况

• x ⁿ =( x ² ) ^n/2
• x ⁿ =x * (x ² ) ^(n-1)/2

因为 当n为奇数时，（n - 1） / 2 的结果跟 n / 2的结果相同，因此在代码中直接使用n / 2。

class Solution {
    // 有个测试用例很有意思：
    // 1.000   -2147483648
    // 这个输入的 n 值为 int 类型的左边界即最小值
    // 当执行 n *= -1时，n 并不会变为正数 2147483648，因为它超出了 int 类型的右边界即最大值2147483647
    // 所以，此时得到的 n 仍然为 -2147483648 
    public double myPow(double x, int n) {
        // 标志是否为负数
        boolean isNegative = false;
        if (n < 0) {
            n *= -1;
            isNegative = true;
        }
        // 递归调用方法
        double res = helper(x, n);
        return isNegative ? 1 / res : res;
    }
    public double helper(double x, int n) {
        if (n == 0) return 1.0;
        if (n == 1) return x;
        double d = helper(x * x, n / 2);
        // 如果 n 为奇数，需要额外乘以 x
        if (n % 2 != 0) d *= x;
        return d;
    }
}

17 打印从1到最大的n位数

分析：一个函数Math.pow(a , b)可以求a^b

class Solution {
    public int[] printNumbers(int n) {
        int max = (int)Math.pow(10, n) - 1;
        int[] res = new int[max];
        for (int i = 0; i < max; i++) {
            res[i] = i + 1;
        }
        return res;
    }
}

18 删除链表的节点

分析：把待删除节点的next赋给待删除节点上一个节点的next，直接看代码，没啥好说的，注意头节点可能为要删除节点

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * public class ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode next;
 *     ListNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
/**
 * Definition for singly-linked list.
 * public class ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode next;
 *     ListNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
class Solution {
    public ListNode deleteNode(ListNode head, int val) {
        // 如果要删除的节点是头节点，特殊处理
        if (head.val == val) return head.next;
        // 删除的节点不是头节点
        ListNode cur = head;
        while (cur != null) {
            if (cur.next.val == val) {
                // 直接用next.next就能得到下下个节点
                cur.next = cur.next.next;
                break;
            }
            cur = cur.next;
        }
        return head;
    }
}

19 正则表达式匹配

分析：用动态规划(Dynamic Programming，DP)
由于此题实在不会，找了一个好的题解放在这：

class Solution {
    public boolean isMatch(String s, String p) {
        int n = s.length();
        int m = p.length();
        boolean[][] dp = new boolean[n + 1][m + 1];
        for (int i = 0; i <= n; i++) {
            for (int j = 0; j <= m; j++) {
                // 空正则
                if (j == 0) dp[i][j] = (i == 0);
                // 非空正则
                else {
                    // 最后一个字符不等于 '*'
                    if (p.charAt(j - 1) != '*') {
                        if (i > 0 && (s.charAt(i - 1) == p.charAt(j - 1) || p.charAt(j - 1) == '.')) dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1];
                    } else {
                        // 下面的2种情况，都应该判断，而不是使用 else if 来连接
                        // 去除最后2个字符： '*' 和其前面的那个字符
                        if (j >= 2 && dp[i][j - 2]) dp[i][j] = dp[i][j - 2];
                        // 不去除最后2个字符：s 的最后一个字符等于 p 的最后一个 '*' 前面的字符
                        if (i >= 1 && j >= 2 && (s.charAt(i - 1) == p.charAt(j - 2) || p.charAt(j - 2) == '.') && dp[i - 1][j]) dp[i][j] = dp[i - 1][j];
                    }
                }
            }
        }
        return dp[n][m];
    }
}

20 表示数值的字符串

分析：设置3个标志: numFlag，dotFlag，eFlag，然后遍历字符串的每个字符

• +(-)符号只能出现在首位或者e(E)后面，且+(-)后面必须紧跟数字
• 数字出现，则设置numFlag = true
• ‘.’ 只能出现一次，同时不能出现在e(E)后面，满足则设置dotFlag = true
• e(E)只能出现一次，且前面必须有数字，满足则设置eFlag = true
• 出现e(E)后，必须重新赋值numFlag = false，否则当出现"1e"这种情况，无法正确判定
• 其他字符的出现，直接return false
• 最后字符串能否表示数值，可以由numFlag来决定

class Solution {
        public boolean isNumber(String s) {
            // 去除前后的空格
            s = s.trim();
            boolean existNum = false;
            boolean existDot = false;
            boolean existE = false;
            for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
                char c = s.charAt(i);
                // +(-)符号只能出现在首位或者e(E)后面，且+(-)如果位于e(E)后面的话，必须紧跟数字
                if ((c == '+' || c == '-') && (i == 0 || s.charAt(i - 1) == 'e' || s.charAt(i - 1) == 'E')) {
                    // +(-)如果位于e(E)后面，必须紧跟数字，因此需要重新赋值 existNum = false
                    // existNum = false; 
                    /*上面这条数据可以省略，当出现+(-)的时候，只有2种可能
                    1. i==0，就是符号出现在首位，这个时候+(-)后面可以跟 . 或者数字，所以此时 existNum 为 ture 或者 false 都没有影响
                    2. 符号前面是e(E)，这个时候，+(-)后面必须紧跟数字，但是因为此时符号的前一个字符是e(E)的原因，在条件e(E)的else if语句里面
                    已经重新赋值了 existNum = false，因此不用再次赋值
                    */
                }
                // .只能出现一次，同时不能出现在e(E)后面
                else if (c == '.' && !existDot && !existE) existDot = true;
                else if (c >= '0' && c <= '9') existNum = true; // 数字
                // e(E)只能出现一次，且前面必须有数字出现
                else if ((c == 'e' || c == 'E') && !existE && existNum) {
                    existE = true;
                    // 出现e(E)后，必须重新赋值numFlag = false，否则当出现"1e"这种情况，无法正确判定
                    existNum = false;
                } else return false; // 其他字符的出现，直接return false
            }
            // 最后的结果，可以由numFlag来决定
            return existNum;
        }
    }

21 调整数组顺序使奇数位于偶数前面

分析：遍历数组，将数组中的奇数依次按序全部放到前面，设置一个index = 0，如果此时的nums[i]为奇数，则与nums[index]的值交换位置，同时index++，即向后移动一位；如果此时nums[i]为偶数，则继续向后遍历，直到找到下一个奇数，然后和nums[index]交换位置，index++。
按位与运算，见上面15题：
一个数 &1 结果为0，则该数为偶数，否则为奇数。因为偶数的二进制最右边那位一定是0，而奇数的二进制最右边那位一定是1

class Solution {
    public int[] exchange(int[] nums) {
        // 方法1
        int index = 0;
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            // 如果为奇数，跟 index 交换位置
            if ((nums[i] & 1) != 0) {
                int temp = nums[i];
                nums[i] = nums[index];
                nums[index] = temp;
                index++;
            }
        }
        return nums;

        // 方法2：使用额外的数组：奇数从前面开始放，偶素从最后面开始放，此方法效率较低
        // if (nums.length == 0) return new int[0];
        // int[] arr = new int[nums.length];
        // int left = 0;
        // int right = nums.length - 1;
        // for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
        //     if (nums[i] % 2 == 0) arr[right--] = nums[i];
        //     else arr[left++] = nums[i];
        // }
        // return arr;
    }
}

22 链表中倒数第k个节点

分析：首先，据提意，1应该理解为第1个节点而不是第0个节点。设置快慢双指针，首先让快指针指向第k + 1个指针，再让快慢2个指针同时移动，直到快指针为null，即指向最后一个指针的next时，慢指针此时则指向倒数第k个指针

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * public class ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode next;
 *     ListNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
/**
 * Definition for singly-linked list.
 * public class ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode next;
 *     ListNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
class Solution {
    public ListNode getKthFromEnd(ListNode head, int k) {
        // 使用双指针
        ListNode pre = head;
        ListNode cur = head;
        while (k-- > 0) {
            cur = cur.next;
        }
        while (cur != null) {
            pre = pre.next;
            cur = cur.next;
        }
        return pre;
    }
}

24 反转链表

分析：设置一个新的链表用于存放反转后的链表，将正序链表里面的节点顺序遍历，依次把每一个节点倒序插入到新链表里面

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * public class ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode next;
 *     ListNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
/**
 * Definition for singly-linked list.
 * public class ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode next;
 *     ListNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
class Solution {
    public ListNode reverseList(ListNode head) { 
        if (head == null) return head;
        ListNode rHead = new ListNode(head.val);
        rHead.next = null;
        while (head.next != null) {
            ListNode node = new ListNode(head.next.val);
            node.next = rHead;
            head = head.next;
            rHead = node;
        }
        return rHead;
    }
}

25 合并两个排序的链表

分析：将链表L1，L2的节点依次比较后插入新建链表后面

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * public class ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode next;
 *     ListNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
/**
 * Definition for singly-linked list.
 * public class ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode next;
 *     ListNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
class Solution {
    public ListNode mergeTwoLists(ListNode l1, ListNode l2) {
        // 合并链表节点
        ListNode mNode = new ListNode(-1);
        // 指向合并链表的当前节点
        ListNode cur = mNode;
        while (l1 != null && l2 != null) {
            // 把 l1 和 l2 中较小的节点插到合并链表后面
            if (l1.val < l2.val) {
                cur.next = l1;
                // 向后移动
                l1 = l1.next;
            } else {
                cur.next = l2;
                l2 = l2.next;
            }
            // 向后移动合并链表
            cur = cur.next;
       }
       // 将 l1 或者 l2 后还有的节点全部直接插入到合并链表后面
       cur.next = (l1 == null ? l2 : l1);
       return mNode.next;
    }   
}

26 树的子结构

分析：运用递归，将树结构简化为root，left，right三个部分；比较B是否是A的子结构，如果不是，则比较B是否是A.left的子结构，如果也不是，则比较B是否是A.right的子结构

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
class Solution {
    public boolean isSubStructure(TreeNode A, TreeNode B) {
        // 总体思路：先序遍历 A 的每一个节点，然后比较 B 是否是该节点所在子树的子结构
        // 根据题意，空树不是任意一个树的子结构，同时当 A == null 的时候，也是遍历结束的时候
        if (A == null || B == null) return false;
        // 先序遍历：根节点
        // 比较根节点值是否相等
        if (A.val == B.val) {
            // 调用方法比较 B 是否是 A 的子结构
            if (helper(A, B)) return true;
        }
        // 先序遍历：左节点和右节点
        // isSubStructure(A.left, B) 比较B是否是A.left的子结构
        // isSubStructure(A.right, B) 比较B是否是A.right的子结构
        return isSubStructure(A.left, B) || isSubStructure(A.right, B);
    }
    public boolean helper(TreeNode A, TreeNode B) {
        // 递归结束条件：如果 B = null，说明此时 B 已经比对完成，B 是 A 的子结构
        if (B == null) return true;
        // 递归结束条件：如果 A = null，说明此时 A 已经遍历完，但是 B 还存在节点未进行比对，B 不是 A 的子结构
        if (A == null) return false;
        if (A.val == B.val) {
            // 如果 A，B 当前节点的值相等，则继续比对 A，B 左右节点是否相等
            return helper(A.left, B.left) && helper(A.right, B.right);
        }
        return false;
    }
}

27 二叉树的镜像

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
class Solution {
    public TreeNode mirrorTree(TreeNode root) {
        // 先序遍历，找到底部节点，然后交换左后子树位置
        if (root == null) return root;
        helper(root);
        return root;
    }
    public void helper(TreeNode root) {
        if (root == null) return;
        helper(root.left);
        helper(root.right);
        // 交换左右子树位置
        TreeNode temp = root.left;
        root.left = root.right;
        root.right = temp;
    }
}

28 对称的二叉树

分析：利用递归，DFS从最底层的节点开始比较；此题不需要先求二叉树的镜像，再比较二叉树是否和镜像相同。可以直接利用二叉树本身实现

root.left == root.right;
root.right == root.left;

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
class Solution {
    public boolean isSymmetric(TreeNode root) {
        if (root == null) return true;
        return compare(root.left, root.right);
    }
    public boolean compare(TreeNode nodeL, TreeNode nodeR) {
        if (nodeL == null || nodeR == null) {
            // 2个节点相同都为null，返回true，否则返回false
            return nodeL == nodeR ? true : false;
        }
        // 如果2个节点值不同就返回 false
        if (nodeL.val != nodeR.val) return false;
        // 递归
        return compare(nodeL.left, nodeR.right) && compare(nodeL.right, nodeR.left);
    }
}

29 顺时针打印矩阵

分析：将矩阵按顺时针移动：→ ↓ ← ↑

class Solution {
    public int[] spiralOrder(int[][] matrix) {
        // 确定上下左右4个边界
        if (matrix.length == 0) return new int[0];
        // 左边界：列左边界
        int left = 0;
        // 右边界：列右边界
        int right = matrix[0].length - 1;
        // 上边界：行上边界
        int top = 0;
        // 下边界：行下边界
        int bottom = matrix.length - 1;
        int[] res = new int[matrix.length * matrix[0].length];
        int index = 0;
        while (true) {
            // 向右移动
            for (int i = left; i <= right; i++) res[index++] = matrix[top][i];
            // 右移完成后：top++，上边界向下移动
            if (++top > bottom) break;
            // 向下移动
            for (int j = top; j <= bottom; j++) res[index++] = matrix[j][right];
            // 下移完成后，right--，右边界向左移动
            if (left > --right) break;
            // 向左移动
            for (int m = right; m >= left; m--) res[index++] = matrix[bottom][m];
            // 左移完成后，bottom--，下边界向上移动
            if (top > --bottom) break;
            // 向上移动
            for (int n = bottom; n >= top; n--) res[index++] = matrix[n][left];
            // 上移完成后，left++，左边界向右移动
            if (++left > right) break;
        }
        return res;
    }
}

30 包含min函数的栈

分析：需要引入2个Stack，来进行操作

class MinStack {
    // 使用辅助栈来保存最小值
    private Stack<Integer> stack;
    private Stack<Integer> stackMin;
    /** initialize your data structure here. */
    public MinStack() {
        stack = new Stack<>();
        stackMin = new Stack<>();
    }
    
    public void push(int x) {
        stack.push(x);
        // 如果 stackMin 不为空，且 x <= stackMin 栈顶的值，则压入 stackMin 中
        if (stackMin.empty() || x <= stackMin.peek()) stackMin.push(x);
    }
    
    public void pop() {
        int m = stack.pop();
        // 如果出栈的值 m == stackMin 栈顶的值，则弹出
        if (!stackMin.empty() && (m == stackMin.peek())) stackMin.pop();
    }
    
    public int top() {
        return stack.peek();
    }
    
    public int min() {
        return stackMin.peek();
    }
}

/**
 * Your MinStack object will be instantiated and called as such:
 * MinStack obj = new MinStack();
 * obj.push(x);
 * obj.pop();
 * int param_3 = obj.top();
 * int param_4 = obj.min();
 */

31 栈的压入、弹出序列

详解

class Solution {
	// 使用一个辅助栈
    private Stack<Integer> stack = new Stack<>();
    public boolean validateStackSequences(int[] pushed, int[] popped) {
        int index = 0;
        for (int i = 0; i < pushed.length; i++) {
            // 入栈
            stack.push(pushed[i]);
            // 循环验证栈顶元素是否需要被弹出
            while (!stack.empty() && popped[index] == stack.peek()) {
                stack.pop();
                index++;
            }
        }
        return stack.empty();
    }
}

32 - I 从上到下打印二叉树

分析：使用队列来存储树每一层的节点，然后取出遍历

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
class Solution {
    public int[] levelOrder(TreeNode root) {
        // 题目要求的二叉树的 从上至下 打印（即按层打印），又称为二叉树的 广度优先搜索（BFS）
        // BFS 通常借助 队列 的先入先出特性来实现
        if (root == null) return new int[0];
        // 这里定义集合来存取数据，因为此时不知道root有多少个节点，无法指定数组长度
        List<Integer> list = new ArrayList<>();
        Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<>();
        queue.offer(root);
        while (!queue.isEmpty()) {
            TreeNode node = queue.poll();
            // 如果不为 null，将该节点的值放入 list 集合，同时把此节点的左右子节点存入队列里面
            if (node != null) {
                list.add(node.val);
                queue.offer(node.left);
                queue.offer(node.right);
            }
        }
        int[] res = new int[list.size()];
        for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
            res[i] = list.get(i);
        }
        return res;
    }
}

32 - II 从上到下打印二叉树 II

分析：I 的基础上，将树每1层的数据存入list中

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
class Solution {
    public List<List<Integer>> levelOrder(TreeNode root) {
        if (root == null) return new ArrayList<List<Integer>>();
        List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
        Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<>();
        queue.offer(root);
        while (!queue.isEmpty()) {
            int length = queue.size();
            // 初始化一个集合来存取当前层的数据
            List<Integer> list = new ArrayList<>();
            while (length-- > 0) {
                TreeNode node = queue.poll();
                if (node != null) {
                    list.add(node.val);
                    queue.offer(node.left);
                    queue.offer(node.right);
                }
            }
            res.add(list);
        }
        // 最后一个位置保存的是空集合，需要手动去掉
        res.remove(res.size() - 1);
        return res;
    }
}

32 - III 从上到下打印二叉树 III

方法1：反转list

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
class Solution {
    public List<List<Integer>> levelOrder(TreeNode root) {
        if(root == null) return new ArrayList<>();
        Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<>();
        // 使用双层List存储结果
        List<List<Integer>> result = new ArrayList<>();
        queue.add(root);
        // 是否反转list标志
        boolean flag = false;
        while(!queue.isEmpty()) {
            int length = queue.size();
            // 初始化一个集合来存取当前层的数
            List<Integer> list = new ArrayList<>();
            while(length-- > 0) {
                TreeNode node = queue.poll();
                if(node == null) continue;
                list.add(node.val);
                queue.add(node.left);
                queue.add(node.right);
            }
            // 反转列表
            if(flag) Collections.reverse(list);
            flag = !flag;
            // 每一个while循环结束，就是遍历完一层树
            result.add(list);
        }
        // 由于树的最后一层的节点的左右子节点还会被保存在队列中，进行遍历，因此还会产生一个空集合在最后，需要手动删除
        result.remove(result.size() - 1);
        return result;
    }
}

方法2：使用 LinkedList 来反向插入数据

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
class Solution {
    public List<List<Integer>> levelOrder(TreeNode root) {
        List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
        if (root == null) return res;
        Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<>();
        queue.offer(root);
        while (!queue.isEmpty()) {
            int length = queue.size();
            // 使用 LinkedList，便于反向插入数据
            LinkedList<Integer> list = new LinkedList<>();
            while (length-- > 0) {
                TreeNode node = queue.poll();
                if (node != null) {
                    // 奇数层逆向插入，偶数层正向插入
                    if ((res.size() & 1) == 1) list.addFirst(node.val);
                    else list.add(node.val);
                    queue.offer(node.left);
                    queue.offer(node.right);
                }
            } 
            res.add(list);
        }
        res.remove(res.size() - 1);
        return res;
    }
}

33 二叉搜索树的后序遍历序列

分析：二叉搜索树，则该树的左子树的所有节点值均小于根节点的值，而右子树的所有节点值均大于根节点的值
详解

class Solution {
    public boolean verifyPostorder(int[] postorder) {
        // 递归分治
        if (postorder == null) return false;
        return helper(postorder, 0, postorder.length - 1);
    }
    public boolean helper(int[] postorder, int left, int right) {
        // 当 left >= right ，说明此子树节点数量 <= 1，无需判别正确性，因此直接返回 true
        if (left >= right) return true;
        int m = left;
        while (postorder[m] < postorder[right]) m++;
        int n = m;
        while (postorder[n] > postorder[right]) n++;
        return n == right && helper(postorder, left, m - 1) && helper(postorder, m, n - 1);
    }
}

34 二叉树中和为某一值的路径

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode() {}
 *     TreeNode(int val) { this.val = val; }
 *     TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {
 *         this.val = val;
 *         this.left = left;
 *         this.right = right;
 *     }
 * }
 */
class Solution {
    // 回溯法
    private List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
    // 使用 LinkedList，删除效率更高
    private LinkedList<Integer> path = new LinkedList<>();
    public List<List<Integer>> pathSum(TreeNode root, int target) {
        if (root == null) return res;
        helper(root, target);
        return res;
    }
    public void helper(TreeNode root, int target) {
        if (root == null) return;
        path.add(root.val);
        target -= root.val;
        // 注意必须到叶子节点
        // 应该使用 new LinkedList(path) 复制一个列表，否则 path 最后会为空集合
        if (target == 0 && root.left == null && root.right == null) res.add(new LinkedList(path));
        helper(root.left, target);
        helper(root.right, target);
        // 回溯
        path.removeLast();
    }
}

35 复杂链表的复制

/*
// Definition for a Node.
class Node {
    int val;
    Node next;
    Node random;

    public Node(int val) {
        this.val = val;
        this.next = null;
        this.random = null;
    }
}
*/
class Solution {
    /*  这个题在原有链表基础上复制一个完全相同的链表出来，放在原有链表节点后面，最后进行拆分
        当然，你可以直接return head，不过无法通过测试，因为会告诉你：不允许返回引用结果
        "Node with label 7 was not copied but a reference to the original one."
        百度翻译：未复制标签为7的节点，而是对原始节点的引用。
    */
    public Node copyRandomList(Node head) {
        // 方法1：使用 Hash 表：更易理解，但是空间效率较低
        // if (head == null) return null;
        // Map<Node, Node> map = new HashMap<>();
        // // 建立旧节点-新节点之间的对应关系
        // Node cur = head;
        // while (cur != null) {
        //     map.put(cur, new Node(cur.val));
        //     cur = cur.next;
        // }
        // cur = head;
        // while (cur != null) {
        //     map.get(cur).next = map.get(cur.next);
        //     map.get(cur).random = map.get(cur.random);
        //     cur = cur.next;
        // }
        // return map.get(head);


        // 方法2：拼接 + 拆分
        if (head == null) return null;
        // 拼接
        Node cur = head;
        while (cur != null) {
            Node node = new Node(cur.val);
            node.next = cur.next;
            cur.next = node;
            cur = node.next;
        }
        cur = head;
        // next 和 random 指向
        while (cur != null) {
            if (cur.random != null) cur.next.random = cur.random.next;
            cur = cur.next.next;
        }
        // 拆分
        cur = head;
        Node cloneNode = cur.next;
        while (cur.next != null) {
           Node node = cur.next;
           cur.next = node.next;
           cur = node;
        }
        return cloneNode;
    }
}

36 二叉搜索树与双向链表

详解

/*
// Definition for a Node.
class Node {
    public int val;
    public Node left;
    public Node right;

    public Node() {}

    public Node(int _val) {
        val = _val;
    }

    public Node(int _val,Node _left,Node _right) {
        val = _val;
        left = _left;
        right = _right;
    }
};
*/
class Solution {
    private Node head;
    private Node pre;
    public Node treeToDoublyList(Node root) {
        if (root == null) return root;
        helper(root);
        head.left = pre;
        pre.right = head;
        return head;
    }
    public void helper(Node cur) {
        if (cur == null) return;
        // 遍历左子树
        helper(cur.left);
        // 如果前一个节点不为空，则将 pre 右节点指向当前节点
        if (pre != null) pre.right = cur;
        else head = cur;
        // 让当前节点的左节点指向前一个节点
        cur.left = pre;
        // 更新pre节点为当前节点，即后移一个节点
        pre = cur;
        // 遍历右子树
        helper(cur.right);
    }
}

37 序列化二叉树

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
public class Codec {
    // 层序遍历(BFS)
    // Encodes a tree to a single string.
    public String serialize(TreeNode root) {
        if (root == null) return "[]";
        StringBuilder builder = new StringBuilder();
        Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<>();
        queue.offer(root);
        builder.append("[");
        while (!queue.isEmpty()) {
            TreeNode node = queue.poll();
            if (node != null) {
                builder.append(node.val + ",");
                queue.offer(node.left);
                queue.offer(node.right);
            } else builder.append("null,");
        }
        // 删除最后位置的 ","
        builder.deleteCharAt(builder.length() - 1);
        builder.append("]");
        return builder.toString();
    }


    // Decodes your encoded data to tree.
    public TreeNode deserialize(String data) {
        if(data.equals("[]")) return null;
        String[] arr = data.substring(1, data.length() - 1).split(",");
        Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<>();
        TreeNode root = new TreeNode(Integer.parseInt(arr[0]));
        queue.offer(root);
        int index = 1;
        // 将非空节点加入队列中，同时遍历字符数组
        while (!queue.isEmpty()) {
            TreeNode node = queue.poll();
            if (!arr[index].equals("null")) {
                node.left = new TreeNode(Integer.parseInt(arr[index]));
                queue.offer(node.left);
            }
            index++;
            if (!arr[index].equals("null")) {
                node.right = new TreeNode(Integer.parseInt(arr[index]));
                queue.offer(node.right);
            }
            index++;
        }
        return root;
    }
}

// Your Codec object will be instantiated and called as such:
// Codec codec = new Codec();
// codec.deserialize(codec.serialize(root));

38 字符串的排列

class Solution {
    // 递归 + 回溯
    private List<String> list = new ArrayList<>();
    public String[] permutation(String s) {
        // 把字符串转化为字符数组
       char[] chars = s.toCharArray();
       // 从小到大排序：这样可以让相同的字符挨在一起，对后序代码去重有用
       Arrays.sort(chars);
       // 标志字符数组是否已经被访问过
       boolean[] visited = new boolean[s.length()];
       // 递归
       helper(chars, visited, "");
       return list.toArray(new String[list.size()]);
    }
    public void helper(char[] chars, boolean[] visited, String str) {
        // 如果chars长度 == 当前拼接的字符串长度，说明已经是某种顺序的字符串，list添加
        if (str.length() == chars.length) {
            list.add(str);
            return;
        }
        // 遍历chars的每一个字符
        for (int i = 0; i < chars.length; i++) {
            if (visited[i]) continue;
            // 如果此时不是第一个字符，并且和前一个字符相同，同时前一个字符还未被访问，或者说不包括在当前拼接好的字符串中
            // 说明这种顺序的字符是重复的，直接跳过
            if (i > 0 && chars[i] == chars[i - 1] && !visited[i - 1]) continue;
            visited[i] = true;
            // 拼接，同时在此基础上，继续向下拼接
            helper(chars, visited, str + chars[i]);
            // 回溯
            visited[i] = false;
        }
    }
}

39 数组中出现次数超过一半的数字

class Solution {
    public int majorityElement(int[] nums) {
        // 摩尔投票
        int res = 0;
        int vote = 0;
        for (int num : nums) {
            if (vote == 0) res = num;
            vote += (res == num ? 1 : -1);
        }
        return res;
    }
}

40 最小的k个数

class Solution {
    public int[] getLeastNumbers(int[] arr, int k) {
        // 快速排序：哨兵划分 + 递归
        quickSort(arr, 0, arr.length - 1);
        return Arrays.copyOf(arr, k);
    }
    public void quickSort(int[] arr, int left, int right) {
        if (left >= right) return;
        int i = left;
        int j = right;
        // 哨兵划分
        while (i < j) {
            while (i < j && arr[j] >= arr[left]) j--;
            while (i < j && arr[i] <= arr[left]) i++;
            swap(arr, i, j);
        }
        swap(arr, i, left);
        // 递归
        quickSort(arr, left, i - 1);
        quickSort(arr, i + 1, right);
    }
    public void swap(int[] arr, int i, int j) {
        int temp = arr[i];
        arr[i] = arr[j];
        arr[j] = temp;
    }
}

41 数据流中的中位数

class MedianFinder {
    private PriorityQueue<Integer> maxQueue;
    private PriorityQueue<Integer> minQueue;
    /** initialize your data structure here. */
    public MedianFinder() {
        // 大顶堆：从大 -> 小
        maxQueue = new PriorityQueue(Collections.reverseOrder());
        // 小顶堆：从小 -> 大
        minQueue = new PriorityQueue();
    }
    
    public void addNum(int num) {
       maxQueue.offer(num);
       // 把大顶堆里面最大的值弹出，放入小顶堆里面
       minQueue.offer(maxQueue.poll());
       // 如果小顶堆元素总数较大，则把小顶堆里面最小的值弹出，放入大顶堆里面
       if (minQueue.size() > maxQueue.size()) maxQueue.offer(minQueue.poll());
    }
    
    public double findMedian() {
        return maxQueue.size() == minQueue.size() ? (minQueue.peek() + maxQueue.peek()) / 2.0 : maxQueue.peek() / 1.0;
    }
}



/**
 * Your MedianFinder object will be instantiated and called as such:
 * MedianFinder obj = new MedianFinder();
 * obj.addNum(num);
 * double param_2 = obj.findMedian();
 */

42 连续子数组的最大和

class Solution {
    public int maxSubArray(int[] nums) {
        // 动态规划，dp[i] 保存以 nums[i] 结尾的最大连续子数组和
        // 直接在 nums 数组上进行修改，降低空间复杂度
        int max = nums[0];
        for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
            nums[i] = nums[i - 1] > 0 ? nums[i] + nums[i - 1] : nums[i];
            max = nums[i] > max ? nums[i] : max;
        }
       return max;
    }
}

43 1~n整数中1出现的次数

class Solution {
    public int countDigitOne(int n) {
        // 递归
        // 递归结束条件
        if (n <= 0) return 0;
        // 得到 n 的最高位
        int high = String.valueOf(n).charAt(0) - '0';
        // 计算 n 的量级，1233的量级为1000
        int pow = (int)Math.pow(10, String.valueOf(n).length() - 1);
        // 计算 n 去掉最高位的值
        int last = n - high * pow;
        // 2种情况，1 种 high = 1，其他情况 high != 1
        if (high == 1) {
            /*
                n = 1233，high = 1，pow = 1000，last = 233，则1~n中出现1的次数分为3个部分：
                1.只管最高位，为1：1000 - 1233 共有last + 1个1
                2.只管非最高位，为1：0 - 999 共有countDigitOne(pow - 1)个1
                3.last包括多少1，countDigitOne(last)
            */
            return last + 1 + countDigitOne(pow - 1) + countDigitOne(last);
        } else {
            /*
                n = 2233，high = 2，pow = 1000，last = 233，则1~n中出现1的次数分为3个部分：
                1.只管最高位，为1：1000 - 1999 共有pow个1
                2.只管非最高位，为1：0 - 999 共有high * countDigitOne(pow - 1)个1
                3.last包括多少1，countDigitOne(last)
            */
            return pow + high * countDigitOne(pow - 1) + countDigitOne(last);
        }
    }
}

44 数字序列中某一位的数字

class Solution {
    public int findNthDigit(int n) {
        if (n < 10) return n;
        // 临时变量，保存当前 pow 以前的各段值和
        long temp = 10;
        // 每段的量级
        int pow = 2;
        // 各段值和
        long sum = 10;
        while (true) {
            sum += helper(pow);
            if (n < sum) {
                n -= temp;
                int x = (int)Math.pow(10, pow - 1) + n / pow;
                return String.valueOf(x).charAt(n % pow) - '0';
            }
            temp = sum;
            pow++;
        }
    }
    public long helper(int pow) {
        return (long)Math.pow(10, pow - 1) * 9 * pow;
    }
}

45 把数组排成最小的数

class Solution {
    // 方法1
    // public String minNumber(int[] nums) {
    //     String[] arr = new String[nums.length];
    //     for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
    //         arr[i] = String.valueOf(nums[i]);
    //     }
    //     // 使用内置函数排序
    //     Arrays.sort(arr, new Comparator<String>() {
    //         public int compare(String o1, String o2) {
    //             return (o1 + o2).compareTo(o2 + o1);
    //         }
    //     });
    //     StringBuilder builder = new StringBuilder();
    //     for (String str : arr) builder.append(str);
    //     return builder.toString();
    // }
    
    // 方法2：快排
    public String minNumber(int[] nums) {
        // 快速排序：比较 x y -> x + y > y + x (字符串)
        String[] arr = new String[nums.length];
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            arr[i] = String.valueOf(nums[i]);
        }
        quickSort(arr, 0, arr.length - 1);
        StringBuilder builder = new StringBuilder();
        for (String str : arr) builder.append(str);
        return builder.toString();
    }
    public void quickSort(String[] arr, int left, int right) {
        if (left >= right) return;
        int i = left;
        int j = right;
        String temp = null;
        while (i < j) {
            // 从右往左找出小于 left 位置的元素下标
            while (i < j && (arr[j] + arr[left]).compareTo(arr[left] + arr[j]) >= 0) j--;
            // 从左往右找出大于 left 位置的元素下标
            while (i < j &&  (arr[i] + arr[left]).compareTo(arr[left] + arr[i]) <= 0) i++;
            // 交换 i j 位置
            temp = arr[j];
            arr[j] = arr[i];
            arr[i] = temp;
        }
        // 交换 i left 位置
        arr[i] = arr[left];
        arr[left] = temp;
        // 递归排序左部分
        quickSort(arr, left, i - 1);
        // 递归排序右部分
        quickSort(arr, i + 1, right);
    }
}

46 把数字翻译成字符串

class Solution {
    public int translateNum(int num) {
        // dp[i] 表示 i 位数字共有多少种不同的翻译方法
        // 例如 123 共有下述3种情况
        // A.   bcd(1 2 3)
        // B.   md(12 3)
        // C.   bx(1 23)
        // 这3种情况其实可以归纳为2种：最后1位数字3，是否和前一位数字构成1个符合条件的2位数
        // E.   不和前一位数字构成2位数：A、B 2种情况；
        // F.   和前一位数字构成一个符合条件的2位数：C 1种情况
        // 所以有 dp[i] = dp[i - 2] + dp[i - 1]
        // dp[i - 1]可以视为第一种情况E；dp[i - 2]可以视为第二种情况F

        String str = String.valueOf(num);
        int length = str.length();
        int[] dp = new int[length + 1];
        dp[0] = 1;
        dp[1] = 1;
        for (int i = 2; i <= length; i++) {
            dp[i] = dp[i - 1];
            int m = (str.charAt(i - 2) - '0') * 10 + (str.charAt(i - 1) - '0');
            // 注意：判定范围应该是 10 - 25，例如：106中06无法构成一个新的字母
            if (m >=10 && m <= 25) dp[i] += dp[i - 2];
        }
        return dp[length];
    }
}

47 礼物的最大价值

class Solution {
    public int maxValue(int[][] grid) {
        // 动态规划：原地修改使用常数大小的额外空间
        // 第0行的礼物价值，向右递增即可
        for (int i = 1; i < grid[0].length; i++) grid[0][i] += grid[0][i - 1];
        // 第0列的礼物价值，向下递增即可
        for (int j = 1; j < grid.length; j++) grid[j][0] += grid[j - 1][0];
        // 然后直接从第1行1列位置开始计算最大礼物价值
        for (int i = 1; i < grid.length; i++) {
            for (int j = 1; j < grid[0].length; j++) {
                grid[i][j] += (int)Math.max(grid[i][j - 1], grid[i - 1][j]);
            }
        }
        return grid[grid.length - 1][grid[0].length - 1];
    }
}

48 最长不含重复字符的子字符串

class Solution {
    public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
        // 方法1：使用滑动窗口
        // if (s == null) return 0;
        // Set<Character> set = new HashSet<>();
        // int left = 0;
        // int right = 0;
        // int max = 0;
        // int length = s.length();
        // while (left < length && right < length) {
        //     if (set.contains(s.charAt(right))) {
        //         set.remove(s.charAt(left++));
        //     } else {
        //         set.add(s.charAt(right++));
        //         max = (int)Math.max(max, right - left);
        //     }
        // }
        // return max;

        // 方法2：效率更好，但是不太好理解，建议使用方法1
        // 用1个数组来保存字符出现位置的下一个下标，如果有重复的字符出现，则左边界跳转到重复值原来字符的下一个位置
        int length = s.length();
        int[] arr = new int[128];
        int max = 0;
        for (int left = 0, right = 0; right < length; right++) {
            // 更新左边界
            left = (int)Math.max(arr[s.charAt(right)], left);
            max = (int)Math.max(max, right - left + 1);
            arr[s.charAt(right)] = right + 1;
        }
        return max;
    }
}

49 丑数

详解

class Solution {
    public int nthUglyNumber(int n) {
        // 动态规划 
        int[] dp = new int[n];
        dp[0] = 1;
        int a = 0;
        int b = 0;
        int c = 0;
        for (int i = 1; i < n; i++) {
            dp[i] = Math.min(dp[a] * 2, Math.min(dp[b] * 3, dp[c] * 5));
            if (dp[a] * 2 == dp[i]) a++;
            if (dp[b] * 3 == dp[i]) b++;
            if (dp[c] * 5 == dp[i]) c++;
        }
        return dp[n - 1];
    }
}

50 第一个只出现一次的字符

class Solution {
    public char firstUniqChar(String s) {
        // 方法1：调用 String API 效率较低
        //     if(s.equals("")) return ' ';
        //     for(int i = 0; i < s.length(); i++) {
        //         int start = s.indexOf(s.charAt(i));
        //         int end = s.lastIndexOf(s.charAt(i));
        //         if(start == end) return s.charAt(i);
        //     }
        //     return ' ';
        // }

        // 方法2：使用一个数组来记录字符出现的次数
        int[] map = new int[128];
        int length = s.length();
        for (int i = 0; i < length; i++) {
            map[s.charAt(i)]++;
        }
        for (int j = 0; j < length; j++) {
            if (map[s.charAt(j)] == 1) return s.charAt(j);
        }
        return ' ';
    }
}

51 数组中的逆序对

详解

class Solution {
    private int[] nums;
    private int[] temps;

    public int reversePairs(int[] nums) {
        // 归并排序
        this.nums = nums;
        temps = new int[nums.length];
        return mergeSort(0, nums.length - 1);
    }
    
    public int mergeSort(int left, int right) {
        if (left >= right) return 0;
        int mid = (left + right) / 2;
        int res = mergeSort(left, mid) + mergeSort(mid + 1, right);
        // 使用i j 分别指向左右两部分数组的头部位置
        int i = left;
        int j = mid + 1;
        // 给临时数组赋值
        for (int k = left; k <= right; k++) {
            temps[k] = nums[k];
        }
        for (int m = left; m <= right; m++) {
            // 如果左半部分数组比对完，直接将右半部分剩余数组插入后面
            if (i == mid + 1) nums[m] = temps[j++];
            // 如果右半部分数组比对完，直接将左半部分剩余数组插入后面；或者左边的数小于等于右边的数，将左边小的数插入
            else if (j == right + 1 || temps[i] <= temps[j]) nums[m] = temps[i++];
            // 如果左边的数大于右边的数，则将右边小的数插入，同时计算逆序对
            else {
                nums[m] = temps[j++];
                res += (mid - i + 1);
            }
        }
        return res;
    }
}

52 两个链表的第一个公共节点

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * public class ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode next;
 *     ListNode(int x) {
 *         val = x;
 *         next = null;
 *     }
 * }
 */
public class Solution {
    // 两个链表长度分别为L1+C、L2+C， C为公共部分的长度
    // 第一个人走了L1+C步后，回到第二个人起点走L2步；第2个人走了L2+C步后，
    // 回到 第一个人起点走L1步。当两个人走的步数都为L1+L2+C时就到公共节点了
    // 示例1：为什么第一个公共节点不是1？
    // 因为对于包装类型 == 比较的是地址，在初始化headA和headB的时候，应该节点1的地址是不同的 
    public ListNode getIntersectionNode(ListNode headA, ListNode headB) {
        ListNode nodeA = headA;
        ListNode nodeB = headB;
        while (nodeA != null || nodeB != null) {
            if (nodeA == nodeB) return nodeA;
            nodeA = nodeA == null ? headB : nodeA.next;
            nodeB = nodeB == null ? headA : nodeB.next;
        }
        return null;
    }
}

53- I 在排序数组中查找数字

二分法找到该数字位置，然后分别向前后移动

class Solution {
    public int search(int[] nums, int target) {
        // 二分法
        int left = 0;
        int right = nums.length - 1;
        int mid = 0;
        while (left <= right) {
            mid = (left + right) / 2;
            if (nums[mid] > target) right = --mid;
            else if (nums[mid] < target) left = ++mid;
            else {
                left = mid;
                right = mid;
                // 向前遍历
                while (left >= 0 && nums[left] == target) left--;
                // 向后遍历
                while (right < nums.length && nums[right] == target) right++;
                return right - left - 1;
            }
        }
        return 0;
    }
}

53-II 0~n-1中缺失的数字

class Solution {
    public int missingNumber(int[] nums) {
        // 方法1：直接遍历，此种方法时间复杂度为：O(N)
        // for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
        //     if (i != nums[i]) return i;
        // }
        // return nums.length;

        // 方法2：二分法，时间复杂度为：O(log2N) 更快
        // int left = 0;
        // int right = nums.length - 1;
        // while (left <= right) {
        //     int mid = (left + right) / 2;
        //     if (nums[mid] > mid) right = --mid;
        //     else left = ++mid; 
        // }
        // return left;

        // 方法3：使用异或操作
        int res = 0;
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            res ^= (i ^ nums[i]);
        }
        return res ^ nums.length;
    }
}

54 二叉搜索树的第k大节点

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
class Solution {
    int res;
    int k;
    public int kthLargest(TreeNode root, int k) {
        this.k = k;
        // 中序遍历
        helper(root);
        return res;
    }
    public void helper(TreeNode root) {
        if (root == null) return;
        // 先放右节点，实现逆序
        helper(root.right);
        if (--k == 0) {
            res = root.val;
            return;
        }
        helper(root.left);
    }
}

55-I 二叉树的深度

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
class Solution {
    public int maxDepth(TreeNode root) {
        // 递归：效率更高
        // if (root == null) return 0;
        // return Math.max(maxDepth(root.left), maxDepth(root.right)) + 1;

        // 层序遍历
        Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<>();
        queue.offer(root);
        int depth = 0;
        while (!queue.isEmpty()) {
            int length = queue.size();
            while (length-- > 0) {
                TreeNode node = queue.poll();
                if (node != null) {
                    queue.offer(node.left);
                    queue.offer(node.right);
                }
            }
            depth++;
        }
        return --depth;
    }
}

55-II 平衡二叉树

子问题：每个节点的左右子树高度差不超过1

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
class Solution {
    public boolean isBalanced(TreeNode root) {
        // 后序遍历
        return helper(root) == -1 ? false : true;
    }
    public int helper(TreeNode root) {
        if (root == null) return 0;
        int left = helper(root.left);
        if (left == -1) return -1;
        int right = helper(root.right);
        if (right == -1) return -1;
        return Math.abs(left - right) < 2 ? Math.max(left, right) + 1 : -1;
    }
}

56-I 数组中数字出现的次数

详解
异或：相同为0，相异为1

class Solution {
    public int[] singleNumbers(int[] nums) {
        int[] res = new int[2];
        int m = 0;
        for (int num : nums) {
            m ^= num;
        }
        int n = 1;
        while ((m & n) == 0) {
            n <<= 1;
        }
        for (int num : nums) {
            if ((num & n) == 0) res[0] ^= num;
            else res[1] ^= num;
        }
        return res;
    }
}

56-II 数组中数字出现的次数 II

统计每一位上1出现的次数

class Solution {
    public int singleNumber(int[] nums) {
        // 遍历二进制位
        int[] count = new int[32];
        for (int num : nums) {
            // 将 32 位形式的 num 进行计数统计
            for (int i = 0; i < 32; i++) {
                count[i] += (num & 1);
                // 无符号右移，高位补 0
                num >>>= 1;
            }
        }
        int res = 0;
        for (int i = 31; i >= 0; i--) {
            // 左移 1 位
            res <<= 1;
            res |= (count[i] % 3);
        }
        return res;
    }
}

57 和为s的两个数字

class Solution {
    public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
        // 使用双指针分别从头尾向中间移动
        // 如果nums[left] + nums[right] > target，则尾部指针向前移动
        // 如果nums[left] + nums[right] < target，则头部指针向后移动
        // 如果相等了，直接返回
        int left = 0;
        int right = nums.length - 1;
        while (left < right) {
            if (nums[left] + nums[right] > target) right--;
            else if (nums[left] + nums[right] < target) left++;
            else return new int[]{nums[left], nums[right]};
        }
        return new int[0];
    }
}

57-II 和为s的连续正整数序列

滑动窗口详解

class Solution {
    public int[][] findContinuousSequence(int target) {
        List<int[]> res = new ArrayList<>();
        int m = (target + 1) / 2;
        int left = 1;
        int right = 1;
        int sum = 0;
        while (right <= m) {
            while (sum < target) sum += right++;
            while (sum > target) sum -= left++;
            if (sum == target) {
                int[] arr = new int[right - left];
                for (int i = left; i < right; i++) {
                    arr[i - left] = i;
                }
                res.add(arr);
                sum -= left++;
            }
        }
        return res.toArray(new int[0][]);
    }
}

58-I 翻转单词顺序

class Solution {
    public String reverseWords(String s) {
        // 倒序遍历字符串 s ，记录单词左右索引边界 i , j 
        // 每确定一个单词的边界，则将其添加至单词列表 res 
        // 最终，将单词列表拼接为字符串，并返回即可
        // 双指针
        s = s.trim();
        int left = s.length() - 1;
        int right = left;
        StringBuilder builder = new StringBuilder();
        while (left >= 0) {
            // 搜索不为空的字符串左边界
            while (left >= 0 && s.charAt(left) != ' ') left--;
            // 添加字符串
            builder.append(s.substring(left + 1, right + 1) + " ");
            // 跳过空格
            while (left >= 0 && s.charAt(left) == ' ') left--;
            right = left;
        }
        return builder.toString().trim();
    }
}

58-II 左旋转字符串

class Solution {
    public String reverseLeftWords(String s, int n) {
        // 截取对应位置然后拼接即可
        return s.substring(n) + s.substring(0, n);
    }
}

59-I 滑动窗口的最大值

详解

class Solution {
    public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {
        if (nums.length == 0) return new int[0];
        // 使用双端队列，队首保存最大值，同时新增一个元素，需要去除掉原队列里所有小于该新增元素的值，维护一个递减队列
        Deque<Integer> deque = new LinkedList<>();
        List<Integer> list = new ArrayList<>();
        // 未形成窗口
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            while (!deque.isEmpty() && nums[i] > deque.peekLast()) deque.pollLast();
            deque.offer(nums[i]);
        }
        list.add(deque.peek());
        // 形成窗口
        for (int j = k; j < nums.length; j++) {
            // 如果即将去掉的窗口左侧数等于队列的队首（即最大值），需要去除队列的队首
            if (nums[j - k] == deque.peek()) deque.poll();
            while (!deque.isEmpty() && nums[j] > deque.peekLast()) deque.pollLast();
            deque.offer(nums[j]);
            list.add(deque.peek());
        }
        int[] res = new int[list.size()];
        int length = list.size();
        for (int i = 0; i < length; i++) res[i] = list.get(i);
        return res;
    }
}

59-II 队列的最大值

class MaxQueue {
    private Queue<Integer> queue;
    // 使用双端队列，可以取出队尾的元素
    private Deque<Integer> deque;

    public MaxQueue() {
        queue = new LinkedList<>();
        deque = new LinkedList<>();    
    }
    
    public int max_value() {
        if (queue.isEmpty()) return -1;
        return deque.peek();
    }
    
    public void push_back(int value) {
        queue.offer(value);
        // 这道题思路核心是下面这行代码
        // 如果新添元素大于队列尾部元素，则移除所有小于新添元素的值
        while (!deque.isEmpty() && deque.peekLast() < value) deque.pollLast();
        deque.offer(value);
    }
    
    public int pop_front() {
        if (queue.isEmpty()) return -1;
        // 如果移除元素等于双端队列的头元素，则也需要同时移除
        if (queue.peek().equals(deque.peek())) deque.poll();
        return queue.poll();
    }
}

/**
 * Your MaxQueue object will be instantiated and called as such:
 * MaxQueue obj = new MaxQueue();
 * int param_1 = obj.max_value();
 * obj.push_back(value);
 * int param_3 = obj.pop_front();
 */

60 n个骰子的点数

详解

class Solution {
    public double[] dicesProbability(int n) {
        // 对于n个骰子，出现的点数范围是：n - 6n，所以共有 6n - n + 1 种点数可能
        double[] res = new double[5 * n + 1];
        // 二维数组：行为骰子个数，列为骰子个数对应出现的点数可能
        double[][] dp = new double[n + 1][6 * n + 1];
        // 骰子个数为1的时候，概率确定 1/6
        for(int r = 1; r <= 6; r++) {
            dp[1][r] = 1.0 / 6.0;
        }
        // 骰子的个数
        for (int i = 2; i <= n ;i++) {
            // 骰子个数为 i 时，对应的点数范围
            for (int j = i; j <= 6 * i; j++) {
                // 对于每一个点数的概率，取决于前 i - 1 个骰子和第 i 个骰子
                // 第 i 个骰子只有可能是 1 - 6 并且每个点数的概率都是 1/6
                for(int k = 1; k <= 6; k++) {
                    if(j - k <= 0) break;
                    dp[i][j] += dp[i - 1][j - k] / 6.0;
                }
            }
        }
        // 返回 n 个骰子出现的点数概率
        for(int m = 0; m <= 5 * n; m++) {
            res[m] = dp[n][n + m];
        }
        return res;

		// 优化代码
        // double[] dp = new double[6];
        // Arrays.fill(dp, 1 / 6.0);
        // for (int i = 2; i <= n; i++) {
        //     double[] temp = new double[5 * i + 1];
        //     for (int j = 0; j < dp.length; j++) {
        //         for (int m = 0; m < 6; m++) {
        //             temp[j + m] += dp[j] / 6.0;
        //         }
        //     }
        //     dp = temp;
        // }
        // return dp;
    }
}

61 扑克牌中的顺子

详解

class Solution {
    public boolean isStraight(int[] nums) {
        // 排序：从小到大
        Arrays.sort(nums);
        int count = 0;
        for (int i = 0; i < nums.length - 1; i++) {
            if (nums[i] == 0) count++;
            else if (nums[i] == nums[i + 1]) return false;
        }
        // 如果最大值 - 最小值 < 5（大小王除外），符合条件
        return nums[nums.length - 1] - nums[count] < 5;
    }
}

62 圆圈中最后剩下的数字

详解

class Solution {
    public int lastRemaining(int n, int m) {
        // 数学方法：最后所剩数字在上一轮中的下标 = (当前下标 + m) % 上一轮数字的个数
        int index = 0;
        for (int i = 2; i <= n; i++) {
            index = (index + m) % i;
        }
        // 下标即为最后一个数字
        return index;
    }
}

63 股票的最大利润

详解

class Solution {
    public int maxProfit(int[] prices) {
        // 动态规划，第 n 天最大利润 = Max(前 n-1 天的最大利润，当前股票价格 - 前 n - 1天股票价格的最小值)
        int profit = 0;
        int min = Integer.MAX_VALUE;
        for (int price : prices) {
            min = Math.min(price, min);
            profit = Math.max(price - min, profit);
        }
        return profit;
    }
}

64 求1+2+…+n

详解

class Solution {
    public int sumNums(int n) {
    	// 使用短路与来解决条件终止问题
        boolean x = n > 1 && (n += sumNums(n - 1)) > 0;
        return n;
    }
}

65 不用加减乘除做加法

详解

class Solution {
    public int add(int a, int b) {
        // 拆分成进位和 + 非进位和
        // 当进位和等于 0 的时候，非进位和即为两个整数之和
        while (a != 0) {
            int temp = a;
            // 进位和
            a = (a & b) << 1;
            // 非进位和
            b ^= temp;
        }
        return b;
    }
}

66 构建乘积数组

详解

class Solution {
    public int[] constructArr(int[] a) {
        int length = a.length;
        // 长度小于2，直接返回
        if (length < 2) return new int[0];
        int[] res = new int[length];
        int tmp = 1;
        res[0] = 1;
        // 正序循环遍历下三角
        for (int i = 1; i < length; i++) {
            res[i] = res[i - 1] * a[i - 1];
        }
        // 逆序循环遍历上三角
        for (int j = length - 2; j >= 0; j--) {
            tmp *= a[j + 1];
            res[j] *= tmp;
        }
        return res;
    }
}

67 把字符串转化成整数

详解

class Solution {
    public int strToInt(String str) {
        // 空间复杂度 O(N)：删除首尾空格后需建立新字符串，最差情况下占用 O(N) 额外空间。
        // str = str.trim();
        // 不使用 trim() 函数来降低空间复杂度
        int length = str.length();
        if (length == 0) return 0;
        int index = 0;
        while (str.charAt(index) == ' ') {
            if (++index == length) return 0;
        }
        int sign = 1;
        if (str.charAt(index) == '-') {
            sign = -1;
            index++;
        } else if (str.charAt(index) == '+') index++;
        int res = 0;
        int num = Integer.MAX_VALUE / 10;
        for (int i = index; i < length; i++) {
            if (str.charAt(i) < '0' || str.charAt(i) > '9') break;
            if (res > num || (res == num && str.charAt(i) > '7')) return sign == 1 ? Integer.MAX_VALUE : Integer.MIN_VALUE;
            res = res * 10 + (str.charAt(i) - '0');
        }
        return res * sign;
    }
}

68 - I 二叉搜索树的最近公共祖先

详解

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
class Solution {
    // public TreeNode lowestCommonAncestor(TreeNode root, TreeNode p, TreeNode q) {
    //     // 迭代法
    //     // 保证 p.val < q.val，减少 while 中的判断次数
    //     if (p.val > q.val) {
    //         TreeNode tmp = p;
    //         p = q;
    //         q = tmp;
    //     }
    //     while (root != null) {
    //         // p,q 都在右子树中
    //         if (root.val < p.val) root = root.right;
    //         // p,q 都在左子树中
    //         else if (root.val > q.val) root = root.left;
    //         // 都不满足，说明此时root就是最近公共祖先
    //         else break;
    //     }
    //     return root;
    // }

    public TreeNode lowestCommonAncestor(TreeNode root, TreeNode p, TreeNode q) {
        // 递归
        // 保证 p.val < q.val，减少判断次数
        if (p.val > q.val) {
            TreeNode tmp = p;
            p = q;
            q = tmp;
        }
        return helper(root, p ,q);
    }
    private TreeNode helper(TreeNode root, TreeNode p, TreeNode q) {
        if (root.val < p.val) return helper(root.right, p, q);
        else if (root.val > q.val) return helper(root.left, p, q);
        return root;
    }
}

68 - II 二叉搜索树的最近公共祖先

详解

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
class Solution {
    public TreeNode lowestCommonAncestor(TreeNode root, TreeNode p, TreeNode q) {
        // 递归先序遍历该二叉树
        if (root == null || root == p || root ==q) return root;
        TreeNode left = lowestCommonAncestor(root.left, p, q);
        TreeNode right = lowestCommonAncestor(root.right, p, q);
        if (left == null) return right;
        if (right == null) return left;
        return root;
    }
}

最后

以上就是落寞摩托为你收集整理的剑指 Offer（第 2 版）力扣 (LeetCode) Java刷题记录03 数组中重复的数字04 二维数组中的查找05 替换空格06 从尾到头打印链表07 重建二叉树09 用2个栈实现队列10-1 斐波拉契数列10-2 青蛙跳台阶问题11 旋转数组的最下数字12 矩阵中的路径13 机器人的运动范围14-1 剪绳子14-2 剪绳子215 二进制中1的个数16 数值的整数次方17 打印从1到最大的n位数18 删除链表的节点19 正则表达式匹配20 表示数值的字符串21 调整数组顺序使奇数位于偶数的全部内容，希望文章能够帮你解决剑指 Offer（第 2 版）力扣 (LeetCode) Java刷题记录03 数组中重复的数字04 二维数组中的查找05 替换空格06 从尾到头打印链表07 重建二叉树09 用2个栈实现队列10-1 斐波拉契数列10-2 青蛙跳台阶问题11 旋转数组的最下数字12 矩阵中的路径13 机器人的运动范围14-1 剪绳子14-2 剪绳子215 二进制中1的个数16 数值的整数次方17 打印从1到最大的n位数18 删除链表的节点19 正则表达式匹配20 表示数值的字符串21 调整数组顺序使奇数位于偶数所遇到的程序开发问题。

如果觉得靠谱客网站的内容还不错，欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。