随笔分类 - Leetcode
摘要：稍微有那么点意思了，用的DP。 修修改改，居然做出来了。 思路就是N的时候 分别以1,2,3,4...n为ROOT 左边分别有 n 1,n 2...0 0,1,2,3...n 1 DP[n]表示n有几种可能： 0表示null，就1种可能 1也只有1种可能。 所以就是dp左边 dp右边 Java pu
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摘要：二刷 2种做法，indegree outdegree是一种。 java public class Solution { public boolean isValidSerialization(String preorder) { if (preorder.length() == 0) return
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摘要：和105一样的。。这个是给IN 和 POST POST的最后一个是ROOT 所以就从后找，几乎一样的 二刷。 二刷做的我想打人了。 尝试不建新Array，迭代4个index，结果没找对关系，浪费了好多时间。 最后老老实实重新copyRangeOf了。 感觉直接用INDEX是可以实现的。
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摘要：树的题，要记住，树的题一般都有递归做法。。 对于preOrder来说，先遍历ROOT，然后往左，再往右，只能保证第一个是ROOT，其余不一定。 我们就先得到ROOT。 对于inOrder来说，如果找到了ROOT，那么遍历ROOT之前的所有Node都是左边的，之后都是右边的。 所以我们通过preOrd
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摘要：这个题我在Hedvig电面的时候是热身题。。iteration and recursion。 recursion的时候我用了个global指针。。对方说不需要的时候，我直接懵逼了，当时脑子一片空白。。 这次做又卡了一下，好奇怪，已经有心理阴影了，这他妈是EAZY难度的啊。。。。 其实可以参考 pos
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摘要：好像是 三刷 。 按preOrder的顺序改成一列。 当前指向preOrder的下一个就行了，但是既然是 pre Order, 当前改了之后会影响后边的go deeper 进程。。 所以不妨进入下一个之后，回过头改前面的，这样需要一global prev pointer来记录上一个是啥。。 然后注意
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摘要：一个树，从右边看是什么样。 想到的是BFS，把每层最后一个添加到res里。 一刷是用DFS做的，也是蛮惊人的。 有一个全局变量来记录已经添加到第几层了。当前层数如果比全局变量要低，就添加。然后全局 + + 为了保证从右边，所以遍历的时候先遍历right node再left node 第二种做法快一些
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摘要：和上一个一样，要在当前层建好下一层的next linked list，便于下次遍历。 用通式写的，感觉是背过答案了。。。
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摘要：二刷。 BFS，基本习惯上用Iterative的做法来做，就是QUEUE。 reverse一个LIST的函数是Collections.reverse(list)，不是list.reverse()。。那个是StringBuilder。 看一刷说还有Recursivley的做法。 然后试试发现还真行。。
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摘要：二刷。 利用Complete Tree的特性，前面N 1层是相等的，可以用POW直接算出来。 主要是最后有可能不完全的一层怎么数。 一刷的办法是每一层都看看，深度，左右相等说明这个点是完全的，用平方算就行，不完全就左+右递归。 Java public class Solution { public
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摘要：一刷。。 这个题虽然标记是H，但是写起来不难，不过中间逻辑一开始做得很乱。总体感觉不如刚二刷的333难。。 题里给定义的Path是左 中 右这种连线，有点含糊，其实是说白了就是随便画一条没有分叉的线。。 还是通过Post Order traversal来bottom up解决问题。 我们要传上去的信
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摘要：看答案做出来了，其实做的并不好，中间被各种cases虐。 思路其实并不难，in order traversal是肯定的，顺序是从小到大。 当前应该比前一个大，如果cur = root.val) { if (first == null) { first = prev; } if (first != n
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摘要：一刷。 这个题发现笔记里没有，只能从LC的存档里找到一刷的做法。 其中while loop是模拟从左志往回到root的过程，最后记录ROOT，就是sub tree的最大值，并且要保证当前subTree的ROOT要小于接下来右支的traversal的所有值。 说白了是用Stack模拟了per orde
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摘要：惭愧啊，虽然二刷和一刷思路运行时间都一样，但是二刷代码居然比一刷还繁琐。 二刷傻了，居然分情况讨论有1,2,3个的时候。。其实直接来就行。 三刷。 按divide&conquer里的divide分，最后和一起就行了。 递归，每次选中点M，left subtree (L~(m 1)) right su
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摘要：不要被题目迷惑，肯定是要O(N)的时间，在不改变数据结构的情况下。 就是in order traverse，因为是BST，所以遍历顺序是从小到大，遍历的第K个元素就是第K小的。 可以Iteratively，也开始recursively. 至于follow up，无非是如何提供信息，让每次左还是右能做
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摘要：递归很简单，不说了。 说说迭代。 逻辑上挺复杂的，看了代码才想出来，需要总结。 inorder traverse的要点在于，只要有left node，就往左走，没有的时候，才访问当前值，然后再以right node为新的开始，继续看是否有left node。 实现起来困难一点。 所有的LEFT NO
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摘要：这个题我的笔记里怎么没有记录。。。 至少是三刷了吧。 Recursively就不说了。。 Iteratively就是用Stack模拟recursion里的memory stack的顺序。 Time : O(n) Space : O(n)
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摘要：二刷。 先找了一下规律，对于一个点，无非2种情况： PQ在左右两边，那么这个点就是答案 PQ在一边，那么答案啊在另一边上，迭代 Recursively. 然后回头看一刷用迭代做的。 应该可以，就是一层一层的来，找到其中一个的时候看看另一个在不在以当前为ROOT的树上，不在的话倒着找，需要2个队列，一
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摘要：刷 July 17 2019 第一反应是每个String都sort一下，然后分类，事实上也是正确的。。 Time: O(n KlgK) Space: O(nk) k = length of word 上面其实没用Anagram的另一个特性， char出现的次数相等就行 ，所以sort的KlgK其实浪
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摘要：刷 July 14 2019 还是挺难的，又过了一遍KMP. 最直接的办法是楞做。 abcd = bcd abcd aacecaaa = a aacecaaa 说白了就是找到给定String里面longest palindrome prefix。 怎么找呢？ 最直观的做法就是左右同时往中间，扫到相遇
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