分类目录归档:算法

232.implement-queue-using-stacks


232. 用栈实现队列

使用栈实现队列的下列操作:

  • push(x) -- 将一个元素放入队列的尾部。
  • pop() -- 从队列首部移除元素。
  • peek() -- 返回队列首部的元素。
  • empty() -- 返回队列是否为空。  

示例:

MyQueue queue = new MyQueue();

queue.push(1);
queue.push(2);  
queue.peek();  // 返回 1
queue.pop();   // 返回 1
queue.empty(); // 返回 false

说明:

你只能使用标准的栈操作 -- 也就是只有 push to toppeek

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388.longest-absolute-file-path


388. 文件的最长绝对路径

题目地址

假设我们以下述方式将我们的文件系统抽象成一个字符串:

字符串 "dir\n\tsubdir1\n\tsubdir2\n\t\tfile.ext" 表示:

dir
    subdir1
    subdir2
        file.ext

目录 dir 包含一个空的子目录 subdir1 和一个包含一个文件 file.ext 的子目录 subdir2

字符串 "dir\n\tsubdir1\n\t\tfile1.ext\n\t\tsubsubdir1\n\tsubdir2\n\t\tsubsubdir2\n\t\t\tfile2.ext" 表示:

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102.binary-tree-level-order-traversal


102. 二叉树的层次遍历

给定一个二叉树,返回其按层次遍历的节点值。 (即逐层地,从左到右访问所有节点)。

例如:

给定二叉树: [3,9,20,null,null,15,7],

    3
   / \
  9  20
    /  \
   15   7

返回其层次遍历结果:

[
  [3],
  [9,20],
  [15,7]
]

解法一

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, x):
#         self.val = x
#         self.l

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300.longest-increasing-subsequence


300. 最长上升子序列

给定一个无序的整数数组, 找到其中最长上升子序列的长度。

示例:

输入: [10,9,2,5,3,7,101,18]
输出: 4 
解释: 最长的上升子序列是 [2,3,7,101], 它的长度是 4。

说明:

可能会有多种最长上升子序列的组合, 你只需要输出对应的长度即可。 你算法的时间复杂度应该为 O(n2) 。 进阶: 你能将算法的时间复杂度降低到 O(n log n) 吗?

思路

  1. 暴力 O(2^n)
  2. DP 复杂度 O(n^2)
  • a. DP[i] 从第一个元素开始, 到 第 i 个元素(包含第 i 个)的最长上升子序列
    结果为 max(d

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122.best-time-to-buy-and-sell-stock-ii


122. 买卖股票的最佳时机 II

给定一个数组,它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。

设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易(多次买卖一支股票)。

注意:你不能同时参与多笔交易(你必须在再次购买前出售掉之前的股票)。

 

示例 1:

输入: [7,1,5,3,6,4]
输出: 7
解释: 在第 2 天(股票价格 = 1)的时候买入,在第 3 天(股票价格 = 5)的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。
     随后,在第 4 天(股票价格 = 3)的时候买入,在第 5 天(股票价格 = 6)的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 

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208.implement-trie-prefix-tree


208. 实现 Trie (前缀树)

实现一个 Trie (前缀树),包含 insertsearch, 和 startsWith 这三个操作。

示例:

Trie trie = new Trie();

trie.insert("apple");
trie.search("apple");   // 返回 true
trie.search("app");     // 返回 false
trie.startsWith("app"); // 返回 true
trie.insert("app");   
trie.search("app");     // 返回 true

说明:

你可以假设所有

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53.maximum-subarray


53. 最大子序和

题目地址

给定一个整数数组 nums ,找到一个具有最大和的连续子数组(子数组最少包含一个元素),返回其最大和。

示例:

输入: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4],
输出: 6
解释: 连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大,为 6。

进阶:

如果你已经实现复杂度为 O(n) 的解法,尝试使用更为精妙的分治法求解。

思路

  1. 暴力: n^2
  2. DP:
    a. 分治(子问题): max_sum(i) = Max(max_sum(i-1),0) + a[i] b. 状态数组定义: f[i] c. DP方程: f[i] = max(f[i-1],0) + a[i]

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79.word-search


79. 单词搜索

给定一个二维网格和一个单词,找出该单词是否存在于网格中。

单词必须按照字母顺序,通过相邻的单元格内的字母构成,其中“相邻”单元格是那些水平相邻或垂直相邻的单元格。同一个单元格内的字母不允许被重复使用。

示例:

board =
[
  ['A','B','C','E'],
  ['S','F','C','S'],
  ['A','D','E','E']
]

给定 word = "ABCCED", 返回 true
给定 word = "SEE", 返回 true
给定 word = "ABCB", 返回 false

提示:

boardword 中只包含大写和小写英文字母。

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212.word-search-ii


212. 单词搜索 II

题目地址

给定一个二维网格 board 和一个字典中的单词列表 words,找出所有同时在二维网格和字典中出现的单词。

单词必须按照字母顺序,通过相邻的单元格内的字母构成,其中“相邻”单元格是那些水平相邻或垂直相邻的单元格。同一个单元格内的字母在一个单词中不允许被重复使用。

示例:

输入: 
words = ["oath","pea","eat","rain"] and board =
[
  ['o','a','a','n'],
  ['e','t','a','e'],
  ['i','h','k','r'],
  ['i','f','l','v']
]

输出: 

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124.binary-tree-maximum-path-sum


124. 二叉树中的最大路径和

给定一个非空二叉树,返回其最大路径和。

本题中,路径被定义为一条从树中任意节点出发,达到任意节点的序列。该路径至少包含一个节点,且不一定经过根节点。

示例 1:

输入: [1,2,3]

       1
      / \
     2   3

输出: 6

示例 2:

输入: [-10,9,20,null,null,15,7]

   -10
   / \
  9  20
    /  \
   15   7

输出: 42

解法一

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeN

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