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前言

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1. 两数之和

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题解 请点击

掌握hash中containsKey的方法

2. 两数相加

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题解详解

用链表演示数字相加的过程

3.无重复字符的最长子串

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题解详解

hashMap中的方法

4. 寻找两个正序数组的中位数

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class Solution {public double findMedianSortedArrays(int[] nums1, int[] nums2) {int total = nums1.length + nums2.length ;if(total % 2 == 0){int left = f(nums1, 0 ,nums2 ,0 , total / 2 );int right = f(nums1, 0 ,nums2 ,0 , total / 2 + 1 );return (left + right) / 2.0 ;}else{return f(nums1 , 0 , nums2 , 0 , total / 2 + 1);}}public int f(int[] nums1 , int i , int[] nums2 , int j , int k){//默认长度 第一个小if(nums1.length - i > nums2.length - j) return f(nums2 ,j ,nums1,i ,k);// 处理边界问题 如果第一个数组用完if(nums1.length == i) return nums2[j + k -1];if(k == 1) return Math.min(nums1[i] , nums2[j]);int si = Math.min(nums1.length,i + k /2) ;//int si = i + k / 2 ;//si如果不取最小的话  就会出现出界的问题  因为si可能为0 本身就短int sj = j + k - k /2 ;//也就是第1种情况  去掉第一个的前半段if(nums1[si-1] < nums2 [sj-1]) return f(nums1,si,nums2,j,k - (si - i));else return f(nums1,i,nums2,sj,k -(sj-j));}
}

题解详解

5. 最长回文子串

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l 和r 是左右边界 进行操作时候从i 向两边扩展 如果是奇数的话 所以这个时候 l-- r++ 然后当两个字符串字母相等的时候 还会进行一次l-- r++ 所以这时候长度就为 l -1 和 r+1 之间 所以长度为l - r - 1 ;
题解详解

10. 正则表达式匹配

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二刷：
把a*当作一个整体 也就是abcc abc* 这里面的c*是一个整体
当p[j] == ‘#' 时候 按照*可以表示几个字符来 区分 * 表示l零个字符 那就是f[i][j-2]

题解详解

class Solution {public boolean isMatch(String s, String p) {int n = s.length() ;int m = p.length() ;s = " "+ s ;p = " " + p ;boolean[][] f = new boolean[n+10][m+10] ;f[0][0] = true ;for(int i = 0 ; i <= n ;i++){for(int j = 1 ; j <= m ;j++){//f[1][0]肯定是不行的 所以要从1开始//a*是一个整体  * 不能单独用 if(j + 1 <= m && p.charAt(j+1) == '*')continue ;if(p.charAt(j) != '*'){boolean flag = s.charAt(i)== p.charAt(j) || p.charAt(j) == '.';f[i][j] = (i != 0)&& f[i-1][j-1] && flag ;}else{boolean flag = s.charAt(i)== p.charAt(j-1) || p.charAt(j-1) == '.';f[i][j] = f[i][j-2] || (i != 0)&& f[i-1][j] && flag ;}}}return f[n][m];}
}

11. 盛最多水的容器

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题解详解

贪心加双指针
题解中给出了双指针为什么正确

15. 三数之和

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题解详解

这里面的是数组转换成列表的函数方法ans.add(Arrays.asList(nums[i],nums[j],nums[k]));
同时是试探的下一个数 所以用到的是k-1

class Solution {public List<List<Integer>> threeSum(int[] nums) {List<List<Integer>> ans = new ArrayList<List<Integer>>();Arrays.sort(nums);for(int i = 0 ; i < nums.length ; i++){if(i > 0 && nums[i] ==nums[i-1] ) continue ;for(int j = i+1 , k = nums.length -1 ; j< k ; j++){if( j > i + 1 && nums[j] == nums[j - 1])continue ;while(j < k - 1 && nums[j] + nums[j] + nums[k-1] >= 0){k--;}if(nums[i]+nums[j]+nums[k] == 0){ans.add(Arrays.asList(nums[i],nums[j],nums[k]));}}}return ans  ;}
}

17. 电话号码的字母组合

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递归和迭代知道一种写法就好了 就是hashmap要提前写好 然后简单的dfs
题解详解

19. 删除链表的倒数第 N 个结点

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题解详解

20. 有效的括号

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巧妙的运用配对的符号 ASCII码数值相差不到2

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21. 合并两个有序链表

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22. 括号生成

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23. 合并K个升序链表

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31. 下一个排列

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如： 23541 -> 24531-> 换完序之后顺序排列变成 24135
找到非降序的那个数 然后再右边找到第一个比当前这个数大的数

题解详解

32. 最长有效括号

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栈中存放的是括号元素的下标
栈的用法 如果( 和空就加入栈 否则pop() 并且ans = i - s.peek()
题解详解

33. 搜索旋转排序数组

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二分其实是找不满足单调性的临界点 出来

题解详解

class Solution {public int search(int[] nums, int target) {int l = 0 ;int r = nums.length - 1;while(l < r){int mid = l + r + 1 >> 1 ;if(nums[mid] >= nums[0]) l = mid ;else r = mid - 1 ;}//先二分出7的那个点if(target >= nums[0] ) l = 0;//赋值前l和r相等  都在最右边的else {l = r + 1 ;r = nums.length - 1;}while(l < r){int mid = l + r >> 1 ;if(nums[mid] >= target) r = mid ;else l = mid+1 ;}if(nums[r] == target) return r ;else return -1 ;}
}

34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置

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题解详解

39. 组合总和

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dfs的模板 但是恢复现场的时候 是枚举了多少次 就恢复了多少次 因为每个元素使用的不止一次
题解详解

42. 接雨水

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题解详解

46. 全排列

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题解详解

48. 旋转图像

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旋转90°的意思就是沿对角线翻转 在左右翻转
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49. 字母异位词分组

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题解详解

53. 最大子数组和

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55. 跳跃游戏

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题解详解

56. 合并区间

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注意点有点小多 看题解的时候别忘记
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62. 不同路径

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题解详解

64. 最小路径和

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70. 爬楼梯

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题解详解

72. 编辑距离

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题解详解

75. 颜色分类

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76. 最小覆盖子串

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字符串哈希 视频详解
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78. 子集

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分为选和不选两部分
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79. 单词搜索

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84. 柱状图中最大的矩形

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单调栈模板
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85. 最大矩形

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94. 二叉树的中序遍历

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96. 不同的二叉搜索树

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98. 验证二叉搜索树

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101. 对称二叉树

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102. 二叉树的层序遍历

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104. 二叉树的最大深度

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105. 从前序与中序遍历序列构造二叉树

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114. 二叉树展开为链表

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121. 买卖股票的最佳时机

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124. 二叉树中的最大路径和

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128. 最长连续序列

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给定一个未排序的整数数组 nums ，找出数字连续的最长序列（不要求序列元素在原数组中连续）的长度。

请你设计并实现时间复杂度为 O(n) 的算法解决此问题。

输入：nums = [100,4,200,1,3,2]
输出：4
解释：最长数字连续序列是 [1, 2, 3, 4]。它的长度为 4。

题解详解
思路（hashset）：

将所有数字放入hashset，遍历hashset中的元素

向后枚举相邻的数字（即不断加一），判断后面一个数字是否在哈希表中

由于要求时间复杂度为O(n)，因此要对上述过程进行优化：

为了避免重复枚举序列，因此只对序列的起始数字向后枚举，因此需要判断一下当前数是否是序列的起始数

如何判断当前数x是不是某一个序列的起点呢？
只需要判断x-1是否存在即可，若x-1存在，那么说明这个数前面还有连续的数，即这个数不是起点。

class Solution {public int longestConsecutive(int[] nums) {Set<Integer> s = new HashSet<>();for(int a : nums)s.add(a);int res = 0 ;for(int i = 0 ; i < nums.length ; i++ ){int x = nums[i] ;if(!s.contains(x -1 )){int y = x;while(s.contains(y+1)) y++ ;res = Math.max(res , y - x + 1);}}return res;}
}

136. 只出现一次的数字

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给你一个 非空 整数数组 nums ，除了某个元素只出现一次以外，其余每个元素均出现两次。找出那个只出现了一次的元素。

你必须设计并实现线性时间复杂度的算法来解决此问题，且该算法只使用常量额外空间。
题解详解

class Solution {public int singleNumber(int[] nums) {int res = 0 ;for(int a : nums) res ^= a ;return res ;}
}

139. 单词拆分

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题解详解

141. 环形链表

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给你一个链表的头节点 head ，判断链表中是否有环。

如果链表中有某个节点，可以通过连续跟踪 next 指针再次到达，则链表中存在环。 为了表示给定链表中的环，评测系统内部使用整数 pos 来表示链表尾连接到链表中的位置（索引从 0 开始）。注意：pos 不作为参数进行传递 。仅仅是为了标识链表的实际情况。

如果链表中存在环 ，则返回 true 。 否则，返回 false 。

输入：head = [3,2,0,-4], pos = 1
输出：true
解释：链表中有一个环，其尾部连接到第二个节点。

题解详解

142. 环形链表 II

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题解详解

146. LRU 缓存

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请你设计并实现一个满足 LRU (最近最少使用) 缓存 约束的数据结构。
实现 LRUCache 类：
LRUCache(int capacity) 以 正整数 作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存
int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。
void put(int key, int value) 如果关键字 key 已经存在，则变更其数据值 value ；如果不存在，则向缓存中插入该组 key-value 。如果插入操作导致关键字数量超过 capacity ，则应该 逐出 最久未使用的关键字。
函数 get 和 put 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行。

输入
[“LRUCache”, “put”, “put”, “get”, “put”, “get”, “put”, “get”, “get”, “get”]
[[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
输出
[null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]
解释
LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
lRUCache.get(1); // 返回 1
lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
lRUCache.get(2); // 返回 -1 (未找到)
lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
lRUCache.get(1); // 返回 -1 (未找到)
lRUCache.get(3); // 返回 3
lRUCache.get(4); // 返回 4

题解

哈希表 + 双向链表

最近最少使用：表示在特定的几个点中，新进来的点会替代这几个点最前使用过的点

1、Node结构体代表的是双向链表的结点，有 key，val 值，以及方向值 left，right
2、用哈希表存在 key 和 val 的映射和什么时候使用过，即哈希表存的是 key 和 Node 的映射值
3、规定双向链表的越靠头的部分表示越最近使用，越靠尾的部分表示越早使用，若需要替换都拿尾部分进行替换
4、get(key) 函数：查询哈希表中是否存在 key 值，若不存在则返回 -1 ，否则返回该值，并且维护双向链表，将 key 对应的 Node 放在双向链表头部分，即进行删除当前结构体 并 在队头加入结构体的操作
5、put(key,value) 函数：

• 1、若哈希表中存在 key 值，则对 key 的映射值进行修改，并把 key 对应的 Node 放在双向链表头部分，即进行删除当前结构体 并 在队头加入结构体的操作
• 2、若哈希表中不存在 key 值，若双向链表存的个数已经达到n（给定的个数），则将最尾部的 Node 删除，在队头添加新的结构体，若双向链表存的个数已经达不到n（给定的个数），则在队头添加新的结构体

class LRUCache {static Node head, tail;static HashMap<Integer, Node> map = new HashMap<Integer,Node>();static int n;static void remove(Node p){p.right.left = p.left ;p.left.right = p.right;}static void insert(Node p){p.right = head.right ;head.right.left = p ;p.left = head ;head.right = p ;}public LRUCache(int capacity) {n = capacity ;head = new Node(-1 , -1 );tail = new Node(-1 , -1 );head.right = tail ;tail.left = head ;map.clear() ;}public int get(int key) {if(!map.containsKey(key))return -1 ;Node p = map.get(key);remove(p);insert(p);return p.val;}public void put(int key, int value) {if(map.containsKey(key)){Node p = map.get(key);p.val = value ;remove(p);insert(p);}else{if(map.size() == n){Node p = tail.left ;remove(p);map.remove(p.key);}Node t = new Node(key , value);insert(t);map.put(key , t);}}}
class Node{int key , val ;Node left , right ;Node(int key , int val){this.key = key ;this.val = val ;}
}/*** Your LRUCache object will be instantiated and called as such:* LRUCache obj = new LRUCache(capacity);* int param_1 = obj.get(key);* obj.put(key,value);*/

148. 排序链表

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152. 乘积最大子数组

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200. 岛屿数量

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206. 反转链表

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647. 回文子串

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给你一个字符串 s ，请你统计并返回这个字符串中 回文子串 的数目。

回文字符串 是正着读和倒过来读一样的字符串。

子字符串 是字符串中的由连续字符组成的一个序列。

具有不同开始位置或结束位置的子串，即使是由相同的字符组成，也会被视作不同的子串。

输入：s = “abc”
输出：3
解释：三个回文子串: “a”, “b”, “c”

题解详解

当s[i]与s[j]不相等，那没啥好说的了，dp[i][j]一定是false。

当s[i]与s[j]相等时，这就复杂一些了，有如下三种情况

• 情况一：下标i 与 j相同，同一个字符例如a，当然是回文子串
• 情况二：下标i 与 j相差为1，例如aa，也是回文子串
• 情况三：下标：i 与 j相差大于1的时候，例如cabac，此时s[i]与s[j]已经相同了，我们看i到j区间是不是回文子串就看aba是不是回文就可以了，那么aba的区间就是 i+1 与 j-1区间，这个区间是不是回文就看dp[i + 1][j - 1]是否为true。

class Solution {public int countSubstrings(String s) {int n = s.length();int res = 0 ;boolean[][] f = new boolean[n+1][n+1];for(int i = n-1 ; i >= 0 ; i--){for(int j = i ; j < n ; j++){if(s.charAt(i) == s.charAt(j)){if(j - i <= 1){f[i][j] =true;res++;}else if(f[i+1][j-1]){res++;f[i][j] = true;}}}}return res;}
}

739. 每日温度

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给定一个整数数组 temperatures ，表示每天的温度，返回一个数组 answer ，其中 answer[i] 是指对于第 i 天，下一个更高温度出现在几天后。如果气温在这之后都不会升高，请在该位置用 0 来代替。

输入: temperatures = [73,74,75,71,69,72,76,73]
输出: [1,1,4,2,1,1,0,0]

题解详解

class Solution {public int[] dailyTemperatures(int[] t ) {//板子题  单调栈的应用：求左边第一个比它小的数int n = t.length;int[] res = new int[n];Stack<Integer> s  = new Stack<>();for(int i = n - 1; i >= 0  ; i --){while(!s.isEmpty() && t[s.peek()] <= t[i])s.pop();if(!s.isEmpty()) res[i] = s.peek() - i ;//几天后s.push(i);}return res;}
}

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