LeetCode刷题笔记

目的

最起码知道leetcode是啥。督促自己不停刷题。

方法

举例子。
善用已有的方法。比如递归、动态规划、分治法等。

• Two Sum
  数组。
  要将复杂度控制在O(n)。
  数a已知，则target-a的复杂度要是O(1)，则只能考虑hashmap。

• L2 Add Two Numbers
  链表。
  链表1和2不一定等长。此时将代码兼容成一段。
  考虑最高位进位问题。

• L3 Longest Substring Without Repeating CharactersLongest Substring Without Repeating Characters
  字符串。
  滑动窗口，可以理解为左右指针。比如abcb，当右指针第2次遇到b时，此时左指针滑动到第一次b（因此需要hashmap记录上一次字符出现的位置）的后一个位置。
  因此逻辑为：右指针字符在hashmap中么？若不在，直接加入窗口。若在，分情况1，在窗口内，则左指针滑到hashmap后一个位置。情况2，不在窗口内，直接加入窗口。

• L91 Decode Ways
  动态规划。
  以1212举例子可以发现，1212可以看作是121 和 2，12和12方法之和。
  即dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]。
  考虑边界条件。若为1220，则是另一种规律。

• L92 Reverse Linked List II
  链表。
  自己手画一下流程。标准答案不太容易看懂。
  思路就是把左右边界中间的链表按常规逆置。然后处理边界节点的指向问题。

• L94 Binary Tree Inorder Traversal
  二叉树中序遍历。
  知道二叉树存在 前序中序后序层序遍历，每种又分为递归/非递归(栈)/Morris实现。

• L95 Unique Binary Search Trees II
  递归。
  标准答案中的i代表i作为根节点。

• L96 Unique Binary Search Trees
  动态规划。
  若共i个节点，假设左子树有j个节点，则右子树有i-j-1个节点，则dp[i] += dp[j] * dp[i-j-1]。即此时可能性总数为左子树可能性 乘以 右子树可能性。

• L98 Validate Binary Search Tree
  利用左<跟节点<右节点的特性。

• L100 Same Tree
  考虑全面边界条件。比如左右树不等长