Leetcode Freq 3

Leetcode freq 3

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Frequency 3题解

20141218

Combination - N00t

• 标准的recursion DFS模版. 牢记于心.
• 而且有topdown和buttomup2个写法. 其中BU更简练.
• 还有iteration的写法.

Letter Combinations of a Phone Number

• 然后再来看这道题, 可以用Simple&Stupid的做法, 和N00t的Combination差不多.
• 或者N00t的iteration解法.

Combination Sum I/II

• N00t和Ganker结合. 注意2个的区别: I是可以reuse自己. 即可以用2(0), 2(0). 这里的2(0)表示在位置0的2. eg: {2, 2, 3, 7} 求sum=7. 而II是不能reuse自己. 所以答案是2(0), 2(1).

Maximum Subarray I/II

• N00t的I是用的简单的一次过. 里面的sum初始化的条件是sum<0. 但是看了Ganker的方法才知道原来这道题目是典型的DP.
• 其实LC的要求是不用DP做来达到O(n). 而是用Divide and Conquer来做. 看水中的鱼(C++). 或者一天一学(Java): 链接
• 其实II并不能用N00t的做法. 因为有可能出现有多个subarray的值都一样! 可以看LintCode的解法: 链接

Jump Game

• Ganker在Maximum Subarray里面提到了DP里面常用的一个方法: 称为”局部最优和全局最优解法”. 在Jump game里面也用到了.

20141217

Trapping Rain Water

• Ganker CSDN大神的DP解法
• 当然还是N00t的解法作为入口开始理解.

Largest Rectangle in Histogram

• N00t: 双Stack, 一个stack
• CSDN/abcbc: 双Stack
• GeekForGeek: sliding window, segment tree. 这2个做法很重要!要认真理解.

Search a 2D Matrix

• 简单题: 用2次binary search. 或者当作1个sorted array只要一次binary search就行了.

Partition List

• 参考的Ganker的答案, 但是有点混乱了. Java里面不是copy的handle吗? 那walk, runner一直改变, 不是也同时改变了helper吗?
• ANS: NONONONONO. 双指针大法: walker/runner只是copy了pointer. 而每次walker = walker.next. 就assign了walker到下一个pointer. 这和C/C++一样.

Number of Islands

• 简单题. ProgramCreek使用的recursion解法.

20141208

Populating Next Right Pointers in Each Node

Divide Two Integers

Search in Rotated Sorted Array I/II

Deep Iterator : LinkedIn老题目

• C++的解法: fgdsd的解法 以及Iterator pattern
• Rosetta算法大全里面也有解法 这只是print Flatten, 不是iterator: Java解法link
• 还是包子铺好, 有Java的解法(是iteration, 使用Stack来替代recursion, 上面讲recursion简单些): iteration解法
• 其实这是一个常见的模式: Iterator and Composite Pattern. 见Head First Design Pattern. 这是最好的解法. 设计+代码

20141206

Search In Sorted Array

• 同类题目: Search Insert Position
• 同类题目: Search for a range

Multiply Strings

• 初看之下, 就是一道简单题目啊, str2num然后乘起来不就行了? 其实不行, 因为会太大(??)
• 第一种解法初看之下也是平淡无奇, 但其实分析的时候发现居然把array和charAt的顺序搞混了. 45->num1 = [4,5]. 这里的num1[0] = 4! 所以45*123的res要做成5位, 并将第一位留为0. 因为最终可能进位.

N-Queens I/II

• Matrix67/N00t用的是位运算解决问题.
• Ganker用的是传统的循环递归解决这种NP问题.
• 又听了段公子的DP+Recursion讲座. 讲了用遍历+backtracking这种都是NP, 即是NP问题. 里面也提到了像Word Break这种可以Top-Down(memorize)和Button-Up(DP)的区别. 以及求CSP的个数和所有解空间的区别.
• Quora上面讲了top-down跟button-up的DP都不一定需要用recursion.

20141205

Restore IP Addresses

• 太好了, 又深入的理解了recursion. 这里虽然只有一次显式的recursion, 但他是位于loop里面, 后面还有个results.add(). 以及共用(?和谁)一个results. 所以这种是一个今天学到的recursion: loop内的recursion用于循环遍历一层.
• N00t果然是recursion很厉害. 佩服. 这里是DFS还是BFS? 是不是子解树? 之前看的那个CSDN 链接在哪?

Triangle Path Sum

• 很好的DP问题. 简单, 也分为top-down, 和button-up的2种思维方式.
• 初始化List

Surrounded Regions

• 极度经典的图形学算法题目: flood fill. 同时关于DFS/BFS的取舍. 以及Queue的API: offer/poll. (这和stack的push/pull对应)
• 参考Ganker/N00t的解法.
• Palindrome Partitioning I/II
• N00t大神的DP+DP/DP+, 还有美丽的partitionHelper()

private static void recur(String s, int left, List<List<String>> result) {
    if (left == s.length()) {
      result.add(new ArrayList<String>());
    }
    for (int i = left; i < s.length(); ++i) {
      List<List<String>> temp = new ArrayList<List<String>>();
      recur(s, i + 1, temp);
      for (List<String> partitions : temp) {
        partitions.add(0, s.substring(left, i + 1));
      }
      result.addAll(temp);  // add()和addAll()的区别.
    }
  }

• 想到了word segment, word spell out, Matrix Chain multiplication
  
  • 也是一道经典recursion题目. 而且还看到了在for each里面的recursion call. 怎么展开呢? 太美了的recursion!
  • word spell out 链接
  • Matrix Chain Multiplication链接
  • Word Split: SOF链接
  • 20150423: subsequence+matching的题目首先想到的应该是DP: 见sophieJ的解法

Word Segment I/II

• Naive做法是N00t的好
• DP做法有2D和1D, 可以是aray或者arrayList, N00t的做法和ProgramCreek的不同.
• Word Break II的主要参照programCreek的做法. 很完美经典的DFS+DP解法. 漂亮!!! ProgramCreek还赔了图, 其中的words即dp[].显而可见index为什么是s.length()+1了.

20141129

Find the k-th Smallest Element in the Union of Two Sorted Arrays

• 先理解这道题再做median of two array.
• 这里关键的问题可以转化为: 找B[j-1]

Median of Two Sorted Arrays

• 这题有很多思考, 值得说道说道. 这题是源自于CLRS. 而且里面还简化了: m=n. 而LC这道题是generic的.
• 要做这题先要理解这道题: Find the k-th Smallest Element in the Union of Two Sorted Arrays. 见上.
+

Regular Expression Matching

• 如何保证考虑详细?
• N00t的解法很好
  
  • 不知道怎样才能像他那样那么有逻辑. 不会有错漏. 这个if/else设计的太美了
  • redundant分析我觉得不对. 因为到了2nd iteration中. “b” vs “a*a*b”是不会有3个substructure的. 因为不match.
  • backtracking做法中, 一个用substring, 一个就是用2个指针i,j. 避免了substring()来copy浪费空间. 不过之所以这里可以用”char array”是因为这里只是比对. 而不需要修改. 所以直接reference即可. 但是像之前的partitionHelper里面可以用吗??? 或者是更之前的:

Wildcard Matching

+    

20141118

Construct Binary Tree from Inorder and Postorder traversal

• 首先通过pre, post, in加深了对recursion的理解.
• 还是老话, 思考问题的方式. 先是找规律. 发现pre order的头的root, 然后可以在In order里面找到左右子树的大小, 再回到pre order里面找到左右子树的root. 如此recursion.

construct binary tree from preorder and inorder traversal

• 举一反三. 找规律看到了post-order反着读的话就正好是pre order的mirror. 所以这次从post order的尾巴开始读. 发现尾巴就是root, 然后回到inorder里面找左右子树的大小. 从而回到post-order里面找左右子树的root. 要注意的是不能点到mid < end和mid > start! 一开始就这样, 发现有错误, 进行到一半就停了.
• Flatten Binary Tree to Linked List
• 太好了, 终于完全理解复杂recursion了

Path Sum

• root-to-leaf Path sum: ProgramCreek的解法
• Binary Tree Maximum Path Sum
• Find ALL Path Sum

Reverse Integer

• 要注意overflow, 跟负号

Unique Paths I/II

• 经典的DP问题
• 也是path问题, 可以找规律, 变成排列组合题.
• 如果有obstacle呢?
• 觉得还是N00t的解法比较好. 相对于1337的2D opt, 这个只要1D. 而且可以解出来.

Longest Consecutive Sequence

• 还是觉得N00t的方法. 还是一样, 学会抽象, 不要以为tree型就一定要用tree实现, 或者range就必须要知道左右和长度. 要有了整体把握才设计API. HashMap的关键在于key/value的设计.
• 还是N00t的”simple”(不觉得simple, 然而很多技巧在里面). 好聪明的做法. 果然是精通API和recursion的N00t.

20141115

Edit Distance

• 这个是个经典的DP问题. 是Stanford Algs 2 DP问题DNA Sequence Alignment的扩展, 因为不只是ACGT, 也不只是Gap, 而是有3种操作. 注意n00tc0d3r的DP的优化! (用的空间是O(min(l1, l2) 而不是通常的O(l1*l2)) 我觉得这个是一个通用的optimize方法. 是不是four Russian(不是)?

One Edit Distance

• 这个看起来就是直接用Edit Distance就行了. 其实会超时间! 注意是one distance. 所以直接1 pass.

Binary Tree Inorder Traversal

• 很喜欢N00tc03的post-order=pre-order的mirror.

Binary Tree ZigZag level order Traversal

• 这个属于BFS. 注意看题意: 输出是要按照parent来加上括号. 而不是只要按照顺序就行的. 所以有2中方法:
• 法1: 用flag
• 法2: SRAM的双buffer. 这里使我真正的理解了github_addtion.bellmanFord()! 原来reachableNode, 和nextreachableNodes就和queue, queueBuffer的关系一样. 都是用来update到下一个layer的.
• 注意要用2个loop, out-loop创建reslist来保存currLevel的值, 创建childLevel来保存下一层. in-loop用来填充res和childLevel

20141112

Convert Sorted list to BST (in-order, Button-up)

• 这个和array的区别是array可以O(1) search, LinkedList要O(n). 所以不行. 但是想到BST是in-order. 可以直接从leaf开始. 也就是Buttom-up recursive. 但是要注意的是recursion的写法. 真正理解: 位于recursive call之前和之后的code的意义是什么. 这在Algs4的BST讲过. 在Stanford的SCC的DFS_loop讲过.

Convert Sorted Array to BST

• 简单. 因为BST是按顺序的, 所以recursive拿middle并左右路.

Remove duplicates from sorted Array

• 这个可以看N00tc0d3r的解法. 先学会remove element from array
• 而且用Nth-to-end里面的双指针, 距离n+1个node!

Median of Two Sorted Arrays

• 比较难. 而且大部分答案都不对. 还是得看1337c0d3r的答案分析. 正统. 他让先看: Find the k-th Smallest Element in the Union of Two Sorted Arrays. 他说这个是这道题的基础.

Remove duplicates from sorted List

• 关键在于list的删除要给出这个node的前一个node, 然后用pre.next = pre.next.next.

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题目

#	Leetcode problem	freq
26	Remove Duplicates from Sorted Array	3
83	Remove Duplicates from Sorted List	3
112	Path Sum	3
7	Reverse Integer	3
19	Remove Nth Node From End of List	3
62	Unique Paths	3
108	Convert Sorted Array to Binary Search Tree	3
17	Letter Combinations of a Phone Number	3
39	Combination Sum	3
53	Maximum Subarray	3
63	Unique Paths II	3
64	Minimum Path Sum	3
74	Search a 2D Matrix	3
82	Remove Duplicates from Sorted List II	3
86	Partition List	3
93	Restore IP Addresses	3
105	Construct Binary Tree from Preorder and Inorder	3
106	Construct Binary Tree from Inorder and Postorder	3
114	Flatten Binary Tree to Linked List	3
116	~~Populating Next Right Pointers in Each Node	3
29	~~Divide Two Integers	3
33	~~Search in Rotated Sorted Array	3
34	Search for a Range	3
43	Multiply Strings	3
51	N-Queens	3
52	N-Queens II	3
72	Edit Distance	3
94	Binary Tree Inorder Traversal	3
103	Binary Tree Zigzag Level Order Traversal	3
109	Convert Sorted List to Binary Search Tree	3
128	Longest Consecutive Sequence	3
130	Surrounded Regions	3
132	Palindrome Partitioning II	3
4	Median of Two Sorted Arrays	3
10	Regular Expression Matching	3
44	Wildcard Matching	3
81	Search in Rotated Sorted Array II	3
end	念念不忘必有回响	3