随笔分类 - 数据结构与算法
摘要：题型概述和分析 滑动窗口问题通常会给出一长一短的两个字符串：s和t 核心目的是让你判断s中是否包含t 整体的思路如下： 初始化两个哈希表，need表示字符串t各个字符的个数，window表示当前窗口内各个所需字符的个数，用变量missingType表示当前窗口缺少的字符种类 用 left 和 rig
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摘要：题目描述 解题思路 我们可以将问题改写成： 现在有2n个位置，每个位置可以放 ( 或者 )，组成的所有括号组合中，哪些是合法的？ 解决这个问题只需要分2步： 暴力枚举所有可能的情况，共有2的2n次方 在做选择之前，进行“剪枝” 1、暴力枚举 只需要直接套用回溯算法的框架即可： 当path的长度为2n
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摘要：题目描述 解题思路 在写代码之前，思考以下3个问题： 如何判断是否已经满足结束条件？ 如何在选择列表中选择一个？ 如何撤销选择？ 对全排列这个问题进行具体分析，逐一击破： 1、如何判断是否已经满足结束条件？ 显然，每一种全排列的长度 与 题目给定的数组长度一致 因此，只需要比较路径的长度 与 题目给
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摘要：题目描述 实现思路 1、大致分析 依据题目，可以列举出几个显而易见的事实： 调用get方法， 返回该key对应的val 调用get或者put方法访问某个key，该key对应的freq加一 如果在容量满了以后进行插入，则需要将freq最小的key删除，如果最小的freq对应多个key，则删除其中最旧（
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摘要：LRU：最近最少使用 题目描述 算法设计 cache这个数据结构需要具备以下条件： 元素必须有时序，当容量满了以后要删除最久未使用的元素 get方法要求在O(1)的时间复杂度内，快速找到cache中是否存在某个key 每次调用get方法，需要将被访问元素变为最近使用的，即cache要支持在O(1)的
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摘要：入门版(2题) 题目描述 解题思路：迭代 + dummy node 在给定的链表中，数字所在的位数随着链表前进方向而变高 因此，在每一轮迭代中： 计算相同位置上的两数相加之和 res 根据res得出进位cin为0或1 res对10取余后，放进新节点中 令 上一个节点(prev)的next 指向当前的
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摘要：入门版(206题) 题目描述 解题思路：迭代 使用cur和pre两个指针，一前一后(一左一右)地指向两个相邻节点 在每一轮迭代中： 用临时指针保存pre的next 让pre的next(掉头)指向cur cur和pre都沿着链表原来的方向，向前(右)走一步 当pre为空时，迭代结束 此时cur就是新链
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摘要：入门版(83题) 题目描述 方案1、哈希表+快慢指针（空间复杂度较高） 解题思路 遍历链表，检查当前节点值是否存在于集合中 若存在，令慢指针的next指向快指针的next，快指针向前走，慢指针原地不动 若不存在，则将其加入集合中，快慢指针都向前走 代码实现(Javascript) var delet
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摘要：题目描述 解题思路：递归 前序遍历：根节点->左子节点->右子节点 中序遍历：左子节点->根节点->右子节点 针对前序和中序遍历的特点，我们不难得出以下思路 在每一轮递归中： 1、用preorder的头部值 初始化当前的root节点 2、在传入的2个数组的基础上，划分出当前root的左子树的前序/中
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摘要：常用符号 & 与：两个位都为1，结果才为1 | 或：两个位都为0，结果才为0 ^ 异或：两个位相同为0，不相同为1 ~ 取反 << 左移：左移若干位，高位丢弃，低位补0 右移：右移若干位，低位丢弃，高位补0或者符号位（取决于编译器） 常用的位运算操作 x&1 ：判断奇偶，若结果为1，则为奇数，否则为
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摘要：题目描述 解题思路 二叉搜索树的性质是：左子节点<根节点<右子节点 利用这个性质，我们可以通过中序遍历，将节点从小到大推入数组中 当数组长度大于k时，停止遍历，直接返回数组的尾部元素即可 代码实现(Javascript) /** * @param {TreeNode} root * @param {
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摘要：题目描述 实现思路（二分查找） 利用二分查找的思想，用 left、right和mid三个变量去逼近最终的结果 在每一轮循环中，令 mid = (left + right) / 2 若mid的平方大于目标，则缩小右边界 （right=mid) 若mid的平方小于目标，则增大左边界（left=mid）
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摘要：题目描述 对应LeetCode的第104题和第111题 BFS求最大深度 广度优先搜索是按照层级去遍历二叉树的 因此，我们可以在广度优先搜索的基础上 用一个变量depth去记录当前深度 每一轮外循环都对 depth+1 并嵌套内循环： -将处于当前层级的节点都出队 -并将这些节点的所有子节点都入队
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摘要：题目描述 实现思路 二叉树的层次遍历，是与广度优先搜索的特点相对应的 原来的广度优先搜索代码如下： var bfs=function(root){ var visited=new Array() if(root!==null){ var queue=new Array queue.push(root
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摘要：题目描述 实现思路 根据题目的描述，可以理解为： 在给定的数组中 找出 出现次数最多的一个元素（假定一定有一个这样的元素） 那么我们可以借助一个哈希表 来存储各个元素出现的次数 遍历完数组后，再找出哈希表中的value最大值 代码实现(Javascript) 首先遍历数组： 1、用map.get(k
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摘要：3种常见的遍历方式如下： 中序遍历：左子节点->根节点->右子节点 先序遍历：根节点->左子节点->右子节点 后序遍历：左子节点->右子节点->根节点 为方便记忆，可以理解为根节点的相对位置 中序：根节点出现在左右子树中间 先序：根节点出现在子树之前 后序：根节点出现在子树之后 树节点的定义 /**
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摘要：###题目描述 解题思路 这道题目的本质 可以理解为 判断2个字符串中 各字符出现的次数是否一致 方法一：数组 我们可以通过js提供的几个方法，将原字符串整理成 排好序的字符串 例如："array"整理成"aarry" 在这种情况下，只需比较2个字符串是否完全相同即可 1、split方法 用于将字符
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摘要：题目描述 解题思路 维护以下2个动态数组 1、双向队列temp 它用于保存原数组的下标，队首是当前窗口中的最大值 利用pop方法实现队尾出队，利用splice(0,1)实现队首出队 2、普通数组arr 在每一轮循环最后，将temp的队首推入arr 循环结束后，返回arr 其实我们可以弱化“窗口”这个
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摘要：题目描述 实现思路一：堆 一种比较经典的做法是：维护一个只有K个元素的最小堆 这样，当前数据流中的第K大元素一定位于堆的顶部（数组头部） 当有新的数据进入时，将其与堆顶元素比较 若堆顶元素更大，则无视新的数据 若堆顶元素更小，则将其移出堆，并将新元素放入堆，再重新整理堆 在C++标准库中，堆可以使用
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摘要：题目描述 实现思路 题目的实质 其实是检查给定的字符串中 是否含有指定顺序的 'a' 'b' 'c'序列 很容易想到用栈来实现 首先，检查给定字符串的长度，如果不是3的倍数，一定不是有效的 其次，遍历字符串 1、若当前栈长度大于等于3，则检查靠近栈顶的3个元素是否分别为 'c',' b', 'a'
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