随笔分类 - LeetCode
刷过的题记录一下，思路仅供参考，并非最优解。
摘要：方法一：广搜，迭代 class Solution(object): # 相当于广度优先搜索，使用队列实现。 # 队列初始化，将根节点压入队列。 # 当队列不为空，进行如下操作： # 弹出一个节点，访问，若左子节点或右子节点不为空，将其压入队列。 def levelOrder(self, root):
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摘要：class TreeNode(object): def __init__(self, x): self.val = x self.left = None self.right = None class Solution(object): def isValidBST(self, root): """
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摘要：方法一：迭代 class Solution(object): # 迭代 def inorderTraversal(self, root): """ :type root: TreeNode :rtype: List[int] """ if not root: return [] mid_stack
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摘要：方法一：二分查找。 class Solution(object): # 二分法 def missingNumber(self, nums): """ :type nums: List[int] :rtype: int """ i, j = 0, len(nums) - 1 while i <= j:
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摘要：class Solution(object): def isBalanced(self, root): """ :type root: TreeNode :rtype: bool """ if not root: return True # 左、右子树深度 heightLeft = self.tre
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摘要：思路：递归。 终止条件是两个节点都为空,return True； 或者两个节点中有一个为空,return False； 或者两个节点的值不相等,return False； class Solution(object): def isSymmetric(self, root): """ :type r
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摘要：class Solution(object): def isSameTree(self, p, q): """ :type p: TreeNode :type q: TreeNode :rtype: bool """ # 根节点值不同，树不同 if p.val != q.val: return Fa
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摘要：方法一：二分查找。 class Solution(object): # 二分法 def countNegatives(self, grid): """ :type grid: List[List[int]] :rtype: int """ ans = 0 for nums in grid: if n
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摘要：class Solution(object): def kWeakestRows(self, mat, k): """ :type mat: List[List[int]] :type k: int :rtype: List[int] """ power = [sum(line) for line
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摘要：class Solution(object): def maxDepthAfterSplit(self, seq): """ :type seq: str :rtype: List[int] """ res = [] if not seq: return res depth, max_depth =
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摘要：思路：二分法。 class Solution(object): def nextGreatestLetter(self, letters, target): letters = list(set(letters)) letters.sort() if target in letters: index
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摘要：class Solution(object): def findRadius(self, houses, heaters): """ :type houses: List[int] :type heaters: List[int] :rtype: int """ ans = [] heaters.s
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摘要：class Solution(object): def arrangeCoins(self, n): """ :type n: int :rtype: int """ return int(2 ** 0.5 * (n + 1 / 8) ** 0.5 - 1 / 2) if __name__ == '
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摘要：class Solution(object): def isSubsequence(self, s, t): """ :type s: str :type t: str :rtype: bool """ if len(s) > len(t): return False elif len(s) ==
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摘要：方法一：二分查找。 class Solution(object): # 二分查找 def kthSmallest(self, matrix, k): """ :type matrix: List[List[int]] :type k: int :rtype: int """ n = len(matr
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摘要：class Solution(object): def searchRange(self, nums, target): """ :type nums: List[int] :type target: int :rtype: List[int] """ # 处理target不在nums中的情况 if
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摘要：思路： eg：11÷3 ∵11>3 ∴res>=1 又∵11>3+3=6 ∴res>=2 (1+1) 又∵11<6+6=12 ∴res<4 (2+2) 即2<=res<4 递归部分： 又11-6=5>3 ∴restemp >= 1 又∵5<6 (3+3) ∴restemp<2 (1+1) 即1<=r
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摘要：一：二分法算法过程 二分查找也称折半查找（Binary Search）。 折半查找要求线性表必须采用顺序存储结构，而且表中元素按关键字有序排列。 所以排序数组中的查找、搜索问题，首先想到用 二分法 解决。 二分查找的过程： 假设线性表中元素是按升序排列，将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较，如果
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摘要：方法一思路：用栈 将nums2顺序入栈stack[]，当栈不空时，取待入栈元素num和栈顶元素top比较，若num top且top在nums1中，则num即是所找的数。 python class Solution(object): def nextGreaterElement(self, nums1
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摘要：思路： 用两个栈：stackIn[] 和 stackOut[]分别模拟入队和出队； 注意： 出队时，只有当stackOut为空时才能将stackIn的元素入栈stackOut，且必须将stackIn的元素一次性全部转移到stackOut中，再出队。 进队时：只有当待入队元素全部进入stackIn后才
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