随笔分类 - 数据结构
摘要：给定一个只包括 '('，')'，'{'，'}'，'['，']' 的字符串 s ，判断字符串是否有效。 有效字符串需满足： 左括号必须用相同类型的右括号闭合。 左括号必须以正确的顺序闭合。 示例1： 输入：s = "()[]{}" 输出：true 示例2： 输入：s = "([)]" 输出：false
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摘要：设计一个支持 push ，pop ，top 操作，并能在常数时间内检索到最小元素的栈。 实现 MinStack 类: MinStack() 初始化堆栈对象。 void push(int val) 将元素val推入堆栈。 void pop() 删除堆栈顶部的元素。 int top() 获取堆栈顶部的元
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摘要：请你仅使用两个栈实现先入先出队列。队列应当支持一般队列支持的所有操作（push、pop、peek、empty）： 实现 MyQueue 类： void push(int x) 将元素 x 推到队列的末尾 int pop() 从队列的开头移除并返回元素 int peek() 返回队列开头的元素 boo
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摘要：给你一个由数字和运算符组成的字符串 expression ，按不同优先级组合数字和运算符，计算并返回所有可能组合的结果。你可以 按任意顺序 返回答案。 示例： 输入：expression = "23-45" 输出：[-34,-14,-10,-10,10] 解释： (2*(3-(45))) = -34
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摘要：给你一个字符串 s 、一个字符串 t 。返回 s 中涵盖 t 所有字符的最小子串。如果 s 中不存在涵盖 t 所有字符的子串，则返回空字符串 "" 。 注意： 对于 t 中重复字符，我们寻找的子字符串中该字符数量必须不少于 t 中该字符数量。 如果 s 中存在这样的子串，我们保证它是唯一的答案。 示
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摘要：给定一个链表的头节点 head ，返回链表开始入环的第一个节点。 如果链表无环，则返回 null。 如果链表中有某个节点，可以通过连续跟踪 next 指针再次到达，则链表中存在环。 为了表示给定链表中的环，评测系统内部使用整数 pos 来表示链表尾连接到链表中的位置（索引从 0 开始）。如果 pos
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摘要：给你两个按 非递减顺序 排列的整数数组 nums1 和 nums2，另有两个整数 m 和 n ，分别表示 nums1 和 nums2 中的元素数目。 请你 合并 nums2 到 nums1 中，使合并后的数组同样按 非递减顺序 排列。 注意：最终，合并后数组不应由函数返回，而是存储在数组 nums1
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摘要：给你一个下标从 1 开始的整数数组 numbers ，该数组已按非递减顺序排列 ，请你从数组中找出满足相加之和等于目标数 target 的两个数。如果设这两个数分别是 numbers[index1] 和 numbers[index2] ，则 1 <= index1 < index2 <= numbe
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摘要：给定一个长度为 n 的整数数组 arr ，它表示在 [0, n - 1] 范围内的整数的排列。 我们将 arr 分割成若干 块 (即分区)，并对每个块单独排序。将它们连接起来后，使得连接的结果和按升序排序后的原数组相同。 返回数组能分成的最多块数量。 示例; 输入: arr = [1,0,2,3,4
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摘要：编写一个高效的算法来搜索 m x n 矩阵 matrix 中的一个目标值 target 。该矩阵具有以下特性： 每行的元素从左到右升序排列。 每列的元素从上到下升序排列。 示例： 输入：matrix = [[1,4,7,11,15],[2,5,8,12,19],[3,6,9,16,22],[10,1
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摘要：给定一个 n × n 的二维矩阵 matrix 表示一个图像。请你将图像顺时针旋转 90 度。 你必须在 原地 旋转图像，这意味着你需要直接修改输入的二维矩阵。请不要使用另一个矩阵来旋转图像。 示例： 输入：matrix = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] 输出：[[7,4,1]
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摘要：给你一个大小为 m x n 的矩阵 board 表示甲板，其中，每个单元格可以是一艘战舰 'X' 或者是一个空位 '.' ，返回在甲板 board 上放置的 战舰 的数量。 战舰只能水平或者垂直放置在 board 上。换句话说，战舰只能按 1 x k（1 行，k 列）或 k x 1（k 行，1 列）
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摘要：给你一个 m x n 的矩阵 M ，初始化时所有的 0 和一个操作数组 op ，其中 ops[i] = [ai, bi] 意味着当所有的 0 ⇐ x < ai 和 0 ⇐ y < bi 时， M[x][y] 应该加 1。 在 执行完所有操作后 ，计算并返回 矩阵中最大整数的个数 。 示例： 输入:
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摘要：图像平滑器 是大小为 3 x 3 的过滤器，用于对图像的每个单元格平滑处理，平滑处理后单元格的值为该单元格的平均灰度。 每个单元格的 平均灰度 定义为：该单元格自身及其周围的 8 个单元格的平均值，结果需向下取整。（即，需要计算蓝色平滑器中 9 个单元格的平均值）。 如果一个单元格周围存在单元格缺失
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摘要：给定一个非负索引 rowIndex，返回「杨辉三角」的第 rowIndex 行。 在「杨辉三角」中，每个数是它左上方和右上方的数的和。 示例：输入: rowIndex = 0 输出: [1] 法1： 按照新建一个二维数组 res[i][j] ，数组的每一行 res[i] 代表了杨辉三角的第 i 行的
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摘要：给定一个非负整数 numRows，生成「杨辉三角」的前 numRows 行。 在「杨辉三角」中，每个数是它左上方和右上方的数的和。 示例： 输入: numRows = 5 输出: [[1],[1,1],[1,2,1],[1,3,3,1],[1,4,6,4,1]]\ 取巧： 观察一下规律，发现当前一行
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摘要：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。 示例1： 输入: nums = [0,1,0,3,12] 输出: [1,3,12,0,0] 示例2： 输入: nums = [0] 输出: [0]
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摘要：给你一个长度为 n 的整数数组 nums ，请你判断在最多改变 1 个元素的情况下，该数组能否变成一个非递减数列。 我们是这样定义一个非递减数列的： 对于数组中任意的 i (0 ⇐ i ⇐ n-2)，总满足 nums[i] ⇐ nums[i + 1]。 示例1： 输入: nums = [4,2,3]
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摘要：给你一个长度为 n 的整数数组，每次操作将会使 n - 1 个元素增加 1 。返回让数组所有元素相等的最小操作次数。 示例1： 输入：nums = [1,2,3] 输出：3 解释： 只需要3次操作（注意每次操作会增加两个元素的值）： [1,2,3] ⇒ [2,3,3] ⇒ [3,4,3] ⇒ [4,
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摘要：给你一个整数数组 citations ，其中 citations[i] 表示研究者的第 i 篇论文被引用的次数。计算并返回该研究者的 h 指数。 根据维基百科上 h 指数的定义：h 代表“高引用次数”，一名科研人员的 h指数是指他（她）的 （n 篇论文中）总共有 h 篇论文分别被引用了至少 h 次。
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