今天我们接着讲简单题

1.leetcode#136. Single Number

1.1题目描述

iven an array of integers, every element appears twice except for one. Find that single one.
Note:
Your algorithm should have a linear runtime complexity. Could you implement it without using extra memory?

1.2思路

简单的想法就是直接建一个hash表，然后记录下见过的词，如果是新词，就求和，如果是见过的，那么就减掉。

public int singleNumber(int[] nums) {HashSet<Integer> hashMap=new HashSet<>();int sum=0;for(int i=0;i<nums.length;i++){if(hashMap.contains(nums[i])){sum-=nums[i];}else{hashMap.add(nums[i]);sum+=nums[i];}}return sum;}

1.3更进一步

但是事实上，人家只允许使用额外空间为O（1），因此上述方法行不通了，这时候，我们就要巧用位或运算符的性质，即一个数和0异或还是自己，一个数和自己异或是0。

1.4代码

public int singleNumber2(int[] nums) {int a = 0 ;for(int i : nums){a ^= i;}return a;}

2.leetcode#141. Linked List Cycle

2.1问题描述

Given a linked list, determine if it has a cycle in it.
Follow up:
Can you solve it without using extra space?

2.2思路

这道题考察的是新的一个思路，即快慢指针的使用。这样可以发现如果出现环了，那么快指针一定会追上慢指针。

2.3代码

 public boolean hasCycle(ListNode head) {if(head==null||head.next==null) return false;ListNode step1=head;ListNode step2=head;while(step1!=null&&step2!=null){//慢指针step1=step1.next;if(step2.next!=null){//快指针step2=step2.next.next;}else{return false;}if(step1.equals(step2)){return true;}}return false;}

3.leetcode#155. Min Stack

3.1问题描述

Design a stack that supports push, pop, top, and retrieving the minimum element in constant time.
push(x) – Push element x onto stack.
pop() – Removes the element on top of the stack.
top() – Get the top element.
getMin() – Retrieve the minimum element in the stack.

Example:

MinStack minStack = new MinStack();
minStack.push(-2);
minStack.push(0);
minStack.push(-3);
minStack.getMin(); –> Returns -3.
minStack.pop();
minStack.top(); –> Returns 0.
minStack.getMin(); –> Returns -2.

3.2思路

这道题是比较清楚的，即让你设计一个最小的栈，它和普通的栈的唯一区别就是，它可以一直找到那个最小的。非常巧妙的一个方法就是只记录当前数与当前最小数的差值即可。

3.3代码

class MinStack {long min;Stack<Long> stack;public MinStack(){stack=new Stack<>();}//压人public void push(int x) {//如果是空的，就压入0if (stack.isEmpty()){stack.push(0L);//设置最小值为X；min=x;}//如果不是空的else{//就需要压入差值stack.push(x-min);//如果是小于最小值的话if (x<min) min=x;}}//弹出public void pop() {//如果是空的，就返回为空if (stack.isEmpty()) return;long pop=stack.pop();//如果pop小于0，那么min就需要加上那么多if (pop<0)  min=min-pop;}//顶层public int top() {long top=stack.peek();//如果顶层是大于0的，说明不是最小值if (top>0){return (int)(top+min);}else{return (int)(min);}}//获取到最小值public int getMin() {return (int)min;}
}

4.leetcode#160. Intersection of Two Linked Lists

4.1问题描述

Write a program to find the node at which the intersection of two singly linked lists begins.

Example

For example, the following two linked lists:
A: a1 → a2
↘
c1 → c2 → c3
↗
B: b1 → b2 → b3
begin to intersect at node c1.

Notes:

If the two linked lists have no intersection at all, return null.
The linked lists must retain their original structure after the function returns.
You may assume there are no cycles anywhere in the entire linked structure.
Your code should preferably run in O(n) time and use only O(1) memory.

4.2思路

这道题最朴素的想法就是，我先遍历一遍，然后看谁长，谁长的话，我先遍历谁，然后到达两个一样长后，同时遍历。

4.3 代码

public ListNode getIntersectionNode(ListNode headA, ListNode headB) {if(headA==null||headB==null){return null;}int countA=0;int countB=0;ListNode a = headA;ListNode b = headB;//统计个数while(a!=null){countA++;a=a.next;}while(b!=null){countB++;b=b.next;}//长的先走a=headA;b=headB;while(countA>countB){a=a.next;countA--;}while(countB>countA){b=b.next;countB--;}//判断相同的第一个while(a!=b){a=a.next;b=b.next;}return a;}

4.4更进一步

但是，其实还有更加巧妙的方法，这个方法不一定非常快，但是写代码一定非常快。那就是让指针A和指针B分别指向a和b链表，当指到头的时候，再换另一个链表头开始指，那么他们一定可以同时到达相同的节点，要么这个节点存在，要么同时到达NULL。
证明：假设a长度为a+c,假设b长度为b+c,那么如果有重叠的就是a+c+b=b+c+a，如果没重叠，则是a+c+b+d=b+d+a+c；

4.5代码

public ListNode getIntersectionNode(ListNode headA, ListNode headB) {if(headA==null||headB==null){return null;}ListNode a = headA;ListNode b = headB;while( a != b){//如果A到头了，那么就移动到B上面a = a == null? headB : a.next;//如果B到头了，那么就移动到A上面b = b == null? headA : b.next;    }//要么a为相同的，要么a为nullreturn a;}

5.小结

这一次，我们学习了几个小技巧，第一个是使用异或运算，第二个是使用快慢指针，第三个是使用存储差值，第四个是使用两个链表链接，都是非常神奇的操作。

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