记录一下 leetcode top100
该部分只记录 easy 难度，由于为 easy 难度，故基本直接放解答
1. two sum
两数和 - 找到无序数组中和为定值的两个数，返回下标
因为需要返回下标，因此先排序后用两个指针扫（前->后, 后->前）的方式（NlogN）不行。 故选用类似 hash 的形式解； key 为数组值， value 为下标
/**
* @param {number[]} nums
* @param {number} target
* @return {number[]}
*/
var twoSum = function(nums, target) {
const map = {};
nums.forEach((num, index) => map[num] = index);
const len = nums.length;
for(let i = 0; i < len; i++) {
const otherIndex = map[target - nums[i]];
if(otherIndex && otherIndex != i) {
return [Math.min(i, otherIndex), Math.max(i, otherIndex)]
}
}
};
复制代码20. Valid Parentheses
判断输入的字符串是不是只包含(, ), {, }, [ and ]
- 必须使用相同类型的括号关闭左括号。
- 必须以正确的顺序关闭左括号。
/**
* @param {string} s
* @return {boolean}
*/
var isValid = function(s) {
const stack = [];
const helpMap = {
'(': ')',
'[': ']',
'{': '}'
}
for(let i = 0; i < s.length; i++) {
const char = s[i];
if(char in helpMap) {
stack.push(helpMap[char]);
} else if(char !== stack.pop()){
return false;
}
}
return stack.length === 0;
};
复制代码21. Merge Two Sorted Lists
合并两个已排序的链表并将其作为新链表返回。新链表应该通过拼接前两个链表的节点来完成。
- 解法一：递归
/**
* Definition for singly-linked list.
* function ListNode(val) {
* this.val = val;
* this.next = null;
* }
*/
/**
* @param {ListNode} l1
* @param {ListNode} l2
* @return {ListNode}
*/
var mergeTwoLists = function (l1, l2) {
if (!l1) return l2;
if (!l2) return l1;
if (l1.val <= l2.val) {
l1.next = mergeTwoLists(l1.next, l2);
return l1;
} else {
l2.next = mergeTwoLists(l1, l2.next);
return l2;
}
};
复制代码- 解法二：循环
/**
* Definition for singly-linked list.
* function ListNode(val) {
* this.val = val;
* this.next = null;
* }
*/
/**
* @param {ListNode} l1
* @param {ListNode} l2
* @return {ListNode}
*/
var mergeTwoLists = function (l1, l2) {
if (!l1) return l2;
if (!l2) return l1;
const newList = new ListNode(null);
let newPointer = newList;
while (l1 && l2) {
if (l1.val < l2.val) {
newPointer.next = l1;
l1 = l1.next;
} else {
newPointer.next = l2;
l2 = l2.next;
}
newPointer = newPointer.next;
}
if (l1) newPointer.next = l1;
if (l2) newPointer.next = l2;
return newList.next;
};
复制代码35. Search Insert Position
给定排序数组和目标值，如果找到目标，则返回索引。如果没有，请返回索引按顺序插入的索引。
类似于二分查找的变种题
平时二分查找递归的写多了，这里来个不使用递归的版本
/**
* @param {number[]} nums
* @param {number} target
* @return {number}
*/
var searchInsert = function(nums, target) {
let start = 0, end = nums.length - 1;
let mid = Math.ceil((end + start) / 2);
while(nums[mid] !== target) {
if(end <= start) {
// 如果没有找到要看看插哪里
return nums[end] < target ? end + 1 : end;
}
if(nums[mid] > target) {
// 保护一下不要变成负的
end = Math.max(mid - 1, 0);
} else {
// 保护一下不要越界
start = Math.min(mid + 1, nums.length - 1);
}
mid = Math.floor((end + start) / 2);
}
return mid;
};
复制代码52. Maximum Subarray
经典题：找一个数组中最大子序列和
解法：从头到尾遍历每一个数组元素，如何前面元素的和为正，则加上本元素的值继续搜索；如何前面元素的和为负，则此元素开始新的和计数。以及整个过程中要注意更新和的最大值。
/**
* @param {number[]} nums
* @return {number}
*/
var maxSubArray = function(nums) {
let cache = 0;
let max = -Infinity;
nums.forEach(num => {
cache += num;
if(cache > max) max = cache;
if(cache < 0) cache = 0;
})
return max;
};
复制代码70. Climbing Stairs
跳台阶，经典DP
/**
* @param {number} n
* @return {number}
*/
var climbStairs = function(n) {
const dp = [0, 1, 2];
for(let i = 3; i <= n; i++) {
dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2];
}
return dp[n]
};
复制代码100. Same Tree
判断俩二叉树是不是完全相同 不好的写法：利用短路等特性把代码写在一行，注意做取值保护
/**
* Definition for a binary tree node.
* function TreeNode(val) {
* this.val = val;
* this.left = this.right = null;
* }
*/
/**
* @param {TreeNode} p
* @param {TreeNode} q
* @return {boolean}
*/
var isSameTree = function(p, q) {
return (p || q) ? (p || {}).val === (q || {}).val && isSameTree((p || {}).left, (q || {}).left) && isSameTree((p || {}).right, (q || {}).right) : true
};
复制代码101. Symmetric Tree
判断一颗二叉树是不是镜像 解法一：继续一行写完
/**
* Definition for a binary tree node.
* function TreeNode(val) {
* this.val = val;
* this.left = this.right = null;
* }
*/
/**
* @param {TreeNode} root
* @return {boolean}
*/
var isSymmetric = function(root) {
return childIsSymmetric((root || {}).left, (root || {}).right);
};
function childIsSymmetric (left, right) {
return (left || right) ? (left || {}).val === (right || {}).val && childIsSymmetric((left || {}).left, (right || {}).right) && childIsSymmetric((left || {}).right, (right || {}).left) : true;
}
复制代码解法二：
/**
* Definition for a binary tree node.
* function TreeNode(val) {
* this.val = val;
* this.left = this.right = null;
* }
*/
/**
* @param {TreeNode} root
* @return {boolean}
*/
var isSymmetric = function(root) {
if(!root) return true;
function areMirror(left, right) {
if(!left && !right) return true;
if((left && !right) || (right && !left)) return false;
if(left.val != right.val) return false;
return areMirror(left.left, right.right) && areMirror(left.right, right.left);
}
return areMirror(root.left, root.right);
};
复制代码104. Maximum Depth of Binary Tree
找二叉树深度
/**
* Definition for a binary tree node.
* function TreeNode(val) {
* this.val = val;
* this.left = this.right = null;
* }
*/
/**
* @param {TreeNode} root
* @return {number}
*/
var maxDepth = function(root, deep = 0) {
if(!root) return deep;
return Math.max(maxDepth(root.left) + 1, maxDepth(root.right) + 1);
};
复制代码121. Best Time to Buy and Sell Stock
给一个数组，其中第i个元素是第i天给定股票的价格。只能进行一次买进和卖出，求最大利润
首先设定最大利润和最低价格：
- 如果当前这一天的股票价格比最低价格还小，那就把最低价格设置为这一天的股票价格。
- 如果最大利润比当天价格减掉最低价格还要低，那就把最大利润设置成当天价格减去最低的价格。
/**
* @param {number[]} prices
* @return {number}
*/
var maxProfit = function(prices) {
if(!prices.length) return 0;
let minPrice = Infinity, maxProfit = -Infinity;
prices.forEach(price => {
if(price < minPrice) {
minPrice = price;
}
if(maxProfit < (price - minPrice)) {
maxProfit = (price - minPrice);
}
});
return maxProfit;
};
复制代码136. Single Number
经典题，一行代码异或解决
/**
* @param {number[]} nums
* @return {number}
*/
var singleNumber = function(nums){
return nums.reduce((a,b) => { return a ^ b})；
}
复制代码141. Linked List Cycle
判断链表是否有环，不能使用额外空间 解法：用两个指针，快指针每次走两步，慢指针每次走一步。这样每走一次快指针比慢指针多一步，如果有环最终能够相遇。
/**
* Definition for singly-linked list.
* function ListNode(val) {
* this.val = val;
* this.next = null;
* }
*/
/**
* @param {ListNode} head
* @return {boolean}
*/
var hasCycle = function (head) {
let slow = head;
let fast = head;
while (fast) {
slow = slow.next;
fast = fast.next && fast.next.next;
if (slow === fast && fast !== null) {
return true;
}
}
return false;
};
复制代码155. Min Stack
设计一个支持push，pop，top和在恒定时间内检索最小元素的堆栈。
- push(x) -- 将元素x推入堆栈
- pop() -- 删除堆栈顶部的元素
- top() -- 获取顶部元素
- getMin() -- 检索堆栈中的最小元素
最优解 - O(1)：
该题要求的是实现一个栈，栈的修改元素的操作只有 pop() 和 push(x)，因此我们可以在 push 的时候维护一个作用类似于 缓存 的，记录这个时候最小元素是什么的栈 minStack。在每次 push 的时候，更新一下我们的缓存，这个时候只需要对比一下当前入栈元素和 minStack 栈顶元素，然后取小的推入 minStack 即可，代表着这个时候最小值应该是 之前栈中最小的 和 新来的 中最小的一个元素。
/**
* initialize your data structure here.
*/
var MinStack = function() {
this.stack = [];
this.minStack = [];
};
/**
* @param {number} x
* @return {void}
*/
MinStack.prototype.push = function(x) {
this.stack.push(x);
const minStackTop = this.minStack[this.minStack.length - 1];
this.minStack.push(Math.min(x, minStackTop === undefined ? Infinity : minStackTop));
};
/**
* @return {void}
*/
MinStack.prototype.pop = function() {
this.stack.pop();
this.minStack.pop();
};
/**
* @return {number}
*/
MinStack.prototype.top = function() {
return this.stack[this.stack.length - 1];
};
/**
* @return {number}
*/
MinStack.prototype.getMin = function() {
return this.minStack[this.minStack.length - 1];
};
/**
* Your MinStack object will be instantiated and called as such:
* var obj = Object.create(MinStack).createNew()
* obj.push(x)
* obj.pop()
* var param_3 = obj.top()
* var param_4 = obj.getMin()
*/
复制代码160. Intersection of Two Linked Lists
找到两个单链表公共开头的节点。
- 果两个链接列表根本没有交集，则返回
null。 - 函数返回后，链接列表必须保留其原始结构。
- 可以假设整个链接结构中没有任何循环。
- 代码在O(n)时间内运行，并且只使用O(1)内存。
同时我们还要处理两个链表没有公共节点的情况：
如上图，从 A 出发的指针在走了 a + b 个节点后，从 B 出发的指针也走了 b + a 个节点，因此他们此时再走一步以后就都是 undefined， 也就是说两个链表没有公共节点的话，只要判断两个指针都是 undefined 就可以知道了。
/**
* Definition for singly-linked list.
* function ListNode(val) {
* this.val = val;
* this.next = null;
* }
*/
/**
* @param {ListNode} headA
* @param {ListNode} headB
* @return {ListNode}
*/
var getIntersectionNode = function(headA, headB) {
let nodeA = headA, nodeB = headB;
while(nodeA !== nodeB) {
nodeA = nodeA ? nodeA.next : headB;
nodeB = nodeB ? nodeB.next : headA;
}
return nodeA || null;
};
复制代码169. Majority Element
找出数组中出现次数超过 `⌊ n/2 ⌋ 的数 这个题比较有意思一点，给出如下几种方案：
- 由于多于一半，因此可以直接排序后看中间位置上的数
- Moore voting algorithm：`每次都找出一对不同的元素，从数组中删掉，直到数组为空或只有一种元素
- Boyer-Moore Algorithm（多数投票算法）：记录一个当前过半数变量
A及其个数numA，在遍历过程中，如果当前元素和记录元素A相等，则numA加 1；如果不相等，则numA减 1。如果numA为零，则更新A和重置numA。本质是：在遍历数组时，如果numA为0，表示当前并没有候选元素，也就是说之前的遍历过程中并没有找到超过半数的元素。那么，如果超过半数的元素A存在，那么A在剩下的子数组中，出现次数也一定超过半数。因此我们可以将原始问题转化为它的子问题。这里有一个可视化的流程
/**
* @param {number[]} nums
* @return {number}
*/
var majorityElement = function(nums) {
let result, count = 0
nums.forEach(num => {
if(result !== num) {
if(count === 0) {
count = 1;
result = num;
} else {
count--;
}
} else {
count++
}
});
return result;
};
复制代码198. House Robber
你是一名专业强盗，计划沿着一条街打家劫舍。每间房屋都储存有一定数量的金钱，唯一能阻止你打劫的约束条件是：由于房屋之间有安全系统相连，如果同一个晚上有两间相邻的房屋被闯入，它们就会自动联络警察，因此不可以打劫相邻的房屋。给定一列非负整数，代表每间房屋的金钱数，计算出在不惊动警察的前提下一晚上最多可以打劫到的金钱数。
DP：对于第i个房间我们的选择是偷和不偷
- 如果决定是偷，则第 i-1 个房间必须不偷，那么这一步的就是
dp[i] = nums[i-1] + dp[i -2], 假设dp[i]表示打劫到第 i 间房屋时累计取得的金钱最大值 - 如果是不偷， 那么上一步就无所谓是不是已经偷过，
dp[i] = dp[i -1] - 因此
dp[i] = max(dp[i - 2] + nums[i - 1], dp[i - 1] )
/**
* @param {number[]} nums
* @return {number}
*/
var rob = function(nums) {
if(!nums.length) return 0;
const dp = [nums[0]];
for(let i = 1; i < nums.length; i++){
dp[i] = Math.max(dp[i - 1], (dp[i - 2] || 0) + nums[i]);
}
return dp[nums.length - 1];
};
复制代码206. Reverse Linked List
反转链表
可以老老实实的循环/递归：
/**
* Definition for singly-linked list.
* function ListNode(val) {
* this.val = val;
* this.next = null;
* }
*/
/**
* @param {ListNode} head
* @return {ListNode}
*/
var reverseList = function (head) {
if (!head) return head;
let start = head;
let end = head
while (end.next) {
const node = end.next;
end.next = node.next;
node.next = start;
start = node;
}
return start;
}
复制代码也可以骚操作一下：
/**
* Definition for singly-linked list.
* function ListNode(val) {
* this.val = val;
* this.next = null;
* }
*/
/**
* @param {ListNode} head
* @return {ListNode}
*/
var reverseList = function (head, pre) {
if(!head) return head
const next = head.next;
head.next = pre || null
return next ? reverseList(next, head) : head;
};
复制代码226. Invert Binary Tree
反转二叉树
/**
* Definition for a binary tree node.
* function TreeNode(val) {
* this.val = val;
* this.left = this.right = null;
* }
*/
/**
* @param {TreeNode} root
* @return {TreeNode}
*/
var invertTree = function(root) {
if(!root) return [];
[root.left, root.right] = [root.right, root.left];
invertTree(root.left);
invertTree(root.right);
return root
};
复制代码234. Palindrome Linked List
判断一个链表是不是回文，要求 O(n) 时间， O(1) 空间
本题暴力解法就是遍历完链表后转为字符串，然后看是不是回文，符合时间复杂度要求，但是不符合空间复杂度要求
要求 O(1) 的空间，那就只能从链表本身动手了。首先判断回文无非就是从两边到中间或者从中间到两边。由于我们可以对链表本身动手，那就考虑让链表能够倒着访问（因为要求O(1)空间，所以不能直接改造为双向链表）。由于我们只能让链表顺着一个方向走，所以可以想到选择从中间到两边的方式，左边的向前(pre)，右边的向后(next)。
那么我们如何找到中间的节点呢 - 中间节点即为链表的一半，那我们使用一个快指针一次走两步，一个慢指针一次走一步，那么快指针走到尾时，慢指针应该走到链表中间。同时要注意区分链表长度是奇数还是偶数：如果是奇数的话，正中间的节点不需要做判断，应该用它前后两个节点开始比较。
最后的代码如下：
/**
* Definition for singly-linked list.
* function ListNode(val) {
* this.val = val;
* this.next = null;
* }
*/
/**
* @param {ListNode} head
* @return {boolean}
*/
var isPalindrome = function(head) {
if(!head) return true;
if(!head.next) return true;
let fast = head.next, slow = head;
let pair = null;
while(fast != null && fast.next != null) {
slow.next.pre = slow;
slow = slow.next;
fast = fast.next.next;
}
if(!fast || fast.next) {
// 奇数
pair = slow.next;
slow = slow.pre;
} else {
// 偶数
pair = slow.next;
}
while(pair) {
if(pair.val !== slow.val) return false;
pair = pair.next;
slow = slow.pre;
}
return true;
};
复制代码283. Move Zeroes
给定一个数组nums，写一个函数将所有0移动到它的末尾，同时保持非零元素的相对顺序。 额外要求：
- 您必须在不制作数组副本的情况下就地执行此操作
- 最小化操作总数。 思路：
- 最小化操作：遍历一遍的过程中操作完，且不需要额外移动操作
- 记 zero 的个数为
zeroesNums，然后将每一个非零的数向前移动zeroesNums，最后在数组末尾填上 zero
/**
* @param {number[]} nums
* @return {void} Do not return anything, modify nums in-place instead.
*/
var moveZeroes = function(nums) {
let zeroesNums = 0;
nums.forEach((num, index) => {
if(num === 0) {
zeroesNums++;
} else {
nums[index - zeroesNums] = num;
}
});
for(let i = nums.length - 1; zeroesNums > 0; i--) {
nums[i] = 0;
zeroesNums--;
}
};
复制代码437. Path Sum III
给一颗每个节点都是整数（可正可负）的二叉树，求有多少条路径加起来等于一个给定值。注意，路径不需要在根或叶子处开始或结束，但必须向下（即仅从父节点行进到子节点）。
解法一： 暴力解，使用 BFS 和递归来搜索符合条件的路径。需要注意的是这种方法没有利用任何缓存，即计算每条路径和的时候都重新遍历了所有路径节点。时间复杂度为 O(n²)
/**
* Definition for a binary tree node.
* function TreeNode(val) {
* this.val = val;
* this.left = this.right = null;
* }
*/
/**
* @param {TreeNode} root
* @param {number} sum
* @return {number}
*/
var pathSum = function(root, sum) {
if(!root) return 0;
let result = 0;
const queue = [root];
while(stack.length) {
const node = queue.shift();
result += reslove(node, sum);
node.left && queue.push(node.left);
node.right && queue.push(node.right);
}
return result
};
function reslove(root, sum) {
if(!root) return 0;
let result = 0;
if(sum === root.val) result++;
return result + reslove(root.left, sum - root.val) + reslove(root.right, sum - root.val);
}
复制代码解法二： 如果不想用 queue，那也可以直接用递归来做搜索
/**
* Definition for a binary tree node.
* function TreeNode(val) {
* this.val = val;
* this.left = this.right = null;
* }
*/
/**
* @param {TreeNode} root
* @param {number} sum
* @return {number}
*/
var pathSum = function(root, sum) {
if(!root) return 0;
return reslove(root, sum) + pathSum(root.left, sum) + pathSum(root.right, sum);
};
function reslove(root, sum) {
if(!root) return 0;
return ((sum === root.val) ? 1 : 0) + reslove(root.left, sum - root.val) + reslove(root.right, sum - root.val);
}
复制代码解法三（O(n)）: 在前两种解法中，我们自顶而下重复遍历了每层节点（第一层被遍历一次，第二层被遍历两次，……）。这个时候我们就该想办法利用缓存来减少遍历次数。
因此便有了如下 O(n) 复杂度的解法（思路写在了注释中了）
/**
* Definition for a binary tree node.
* function TreeNode(val) {
* this.val = val;
* this.left = this.right = null;
* }
*/
/**
* @param {TreeNode} root
* @param {number} sum
* @return {number}
*/
var pathSum = function(root, sum) {
// 缓存
const hashMap = {};
let currentSum = 0;
return pathSumRecursive(root, currentSum, hashMap, sum);
};
function pathSumRecursive(node, currentSum, hashMap, target) {
if (!node) {
return 0;
}
const newCurrentSum = currentSum + node.val;
// 看一看能不能利用之前的缓存，巧妙的在一次遍历中算出了所有线段
// 当前路径和 - 目标值 —— 本质是看 中间有没有一段路径和 等于 目标值
// 比如 2 - 5 - 3 的路径， 目标为 8，那么在 3 这个节点时，路径和为 10 ， 减去目标值8 后为 2， 之前路径上有1条路线和为 2，因此中间有一段和为目标值 8
let totalPaths = hashMap[newCurrentSum - target] || 0;
if (newCurrentSum === target) {
totalPaths++;
}
// 更新一下缓存
if (hashMap[newCurrentSum]) {
hashMap[newCurrentSum]++;
} else {
hashMap[newCurrentSum] = 1;
}
totalPaths += pathSumRecursive(node.left, newCurrentSum, hashMap, target);
totalPaths += pathSumRecursive(node.right, newCurrentSum, hashMap, target);
// 由于是共用一个缓存，因此遍历完后续节点后，要在退回上一层的时候把自身从缓存中删掉，来保证缓存数据的正确性（只应该有之前路径的）
hashMap[newCurrentSum]--;
return totalPaths;
}
复制代码438. Find All Anagrams in a String
在字符串中寻找同构体：给定一个字符串s和一个非空字符串p，找到s中p的同构体的所有起始索引。什么是同构体：两个字符串字母一样，字母在字符串中的顺序可能不一样，比如 ab 和 ba 是同构的
解法一：
对于这个首先想到的是利用缓存来提高效率，这里我们先才用 Map 的形式做映射。同时使用滑动窗口 - 两个指针（下标）来指向当前子串。然后从前往后扫，来通过 Map 看是不是匹配。如果
- 当前字符在我们的 Map 中有，但是已经被匹配完了，则需要把指向开头的指针向后扫，直到遇见同样的字符。
- 当前字符在我们的 Map 中根本没有，则意味着到这个字符为止都不会有符合条件的字串，因此需要将 Map 恢复后，从当前字符的下一个开始重新寻找
/**
* @param {string} s
* @param {string} p
* @return {number[]}
*/
var findAnagrams = function(s, p) {
const targetMap = {};
// 构建map
for(let char of p) {
if(targetMap[char]) {
targetMap[char]++;
} else {
targetMap[char] = 1;
}
}
let start = 0;
let cacheLen = p.length;
const result = [];
for(let i = 0; i < s.length; i++) {
const char = s[i];
// 如果 char 还有
if(targetMap[char]) {
targetMap[char]--;
cacheLen--;
// 如果都匹配上了
if(cacheLen === 0) {
result.push(start); // 推进去
// 所有的向前移动一位
targetMap[s[start]]++;
start++;
cacheLen++;
}
} else if(targetMap[char] === 0) {
// char 有，但是超过个数了，就要向前走把char去掉一个
while(s[start] !== char) {
targetMap[s[start]]++;
start++;
cacheLen++;
}
start++;
} else {
// char 根本没有，就跳过之前这段
while(start < i) {
targetMap[s[start]]++;
start++;
}
start++;
cacheLen = p.length;
}
}
return result;
};
复制代码解法二： 上图中用 Obj 做 Mapping，我们也可以用数组结合字符下标来做 Mapping
/**
* @param {string} s
* @param {string} p
* @return {number[]}
*/
var findAnagrams = function (s2, s1) {
const map = Array(128).fill(0);
let start = 0,
end = 0,
counter = s1.length;
const res = [];
for (let i = 0; i < s1.length; ++i) {
map[s1.charCodeAt(i)]++;
}
while (end < s2.length) {
if (map[s2.charCodeAt(end)] > 0) {
counter--;
}
map[s2.charCodeAt(end)]--;
end++;
while (counter == 0) {
if (end - start == s1.length) {
res.push(start);
}
if (map[s2.charCodeAt(start)] == 0) {
counter++;
}
map[s2.charCodeAt(start)]++;
start++;
}
}
return res;
};
复制代码448. Find All Numbers Disappeared in an Array
常规解法：因为题目上给出条件说数组里的数字都在 [1, n]，且要求不适用额外空间，因此可以想到该题为套路题：对原位置上的数字移动/加减/位运算等解法。 此题常规可以选用反转对应位置上数字的方法：把出现的数字的对应位上的数字变为负数，然后遍历找出那些正数，其下标+1则为没有出现过的数字
/**
* @param {number[]} nums
* @return {number[]}
*/
var findDisappearedNumbers = function(nums) {
nums.forEach(num => {
num = Math.abs(num);
if(nums[num - 1] > 0) {
nums[num - 1] = -nums[num - 1]
}
});
const result = [];
nums.forEach((num, index) => {
if(num > 0) {
result.push(index + 1);
}
});
return result;
};
复制代码位运算骚操作版： 首先需要简单理解几个位运算是干什么的：
- JavaScript 中位运算将其操作数（operands）当作32位的比特序列，有符号数最左比特位为1
- 1 << 31：变成 10000000000000000000000000000000
- 1 << 31 - 1 则变成 01111111111111111111111111111111
- 与1 << 31 进行
|运算，则会把一个数（无论正负）变成负数（只修改符号位） - 与1 << 31 - 1 进行
&运算，则会把一个数（无论正负）变成正数（只修改符号位） 该解法用以上方式避开对符号的判断
/**
* @param {number[]} nums
* @return {number[]}
*/
var findDisappearedNumbers = function(nums) {
for (var i = 0; i < nums.length; i++) {
nums[(nums[i] & ((1 << 31) - 1)) - 1] |= (1 << 31);
// 统一正负数运算 变成负数
}
ans = [];
for (var i = 0; i < nums.length; i++) {
// 如果不是负数，就推进去
if ((nums[i] & (1 << 31)) != (1 << 31))
ans.push(i+1);
}
return ans;
};
复制代码461. Hamming Distance
Hamming Distance 表示两个等长字符串在对应位置上不同字符的数目，也度量了通过替换字符的方式将字符串x变成y所需要的最小的替换次数。
1.常规解法：转成二进制以后一位一位的算，需要手动补位或手动判断 undefined
/**
* @param {number} x
* @param {number} y
* @return {number}
*/
var hammingDistance = function (x, y) {
let binaryX = x.toString(2);
let binaryY = y.toString(2);
const len = Math.max(binaryX.length, binaryY.length);
if (binaryX.length < len) {
binaryX = binaryX.padStart(len, '0')
} else {
binaryY = binaryY.padStart(len, '0')
};
let result = 0;
for (let i = len - 1; i >= 0; i--) {
if (binaryX[i] !== (binaryY[i])) {
result++
}
}
return result;
};
复制代码2.位运算：按位异或，不需要考虑补长度，更简洁
/**
* @param {number} x
* @param {number} y
* @return {number}
*/
var hammingDistance = function (x, y) {
var res = x ^ y;
var count = 0;
while (res != 0) {
if (res % 2 == 1) count++;
res = Math.floor(res / 2); // res = res >> 1;
}
return count;
};
复制代码538. Convert BST to Greater Tree
二叉搜索树上的每一个节点要加上所有大于他的节点的值：原始BST的每个 key 都更改为原始 key 加上大于BST中原始 key 的所有 key 的总和。
解法一：
- BST的性质如下
- 若它的左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值；
- 若它的右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值；
- 它的左、右子树也分别为二叉排序树。
- 使用 右->中->左的顺序从大到小遍历，并利用
cacheVal来缓存比当前节点大的值来达到 O(n) 的时间复杂度 - 在递归中进行
cacheVal的传递而不是在外层保存该值（麻烦一点，因为需要处理右子树最左节点：代码29行） - 因为右子树最左节点的只是除了当前节点以外最小的，所以右子树最左节点的值为最大的（所有比当前节点大的节点加起来的值）。因此当前节点只需要加上右子树最左节点的值即可
/**
* Definition for a binary tree node.
* function TreeNode(val) {
* this.val = val;
* this.left = this.right = null;
* }
*/
/**
* @param {TreeNode} root
* @return {TreeNode}
*/
var convertBST = function(root) {
if(root) {
converVal(root);
return root;
} else {
return [];
}
};
function converVal(root, cacheVal = 0) {
if(root.right) {
cacheVal = converVal(root.right, cacheVal);
}
root.val += cacheVal;
cacheVal = root.val;
if(root.left) {
// 处理右子树最左节点，返回给上一层递归来使用（此时右子树最左节点为上一层节点需要加的值）
return converVal(root.left, cacheVal);
}
return root.val;
}
复制代码解法二：把解法一中的 cacheVal 提出来放在外围搞一个闭包，然后就不用每次递归传进去了，这样只需要从大到小遍历即可，简单易懂。
/**
* Definition for a binary tree node.
* function TreeNode(val) {
* this.val = val;
* this.left = this.right = null;
* }
*/
/**
* @param {TreeNode} root
* @return {TreeNode}
*/
var convertBST = function(root) {
let sum = 0;
return function inner(root) {
if (root == null) return null;
inner(root.right);
root.val += sum;
sum = root.val;
inner(root.left);
return root;
}(root);
};
复制代码543. Diameter of Binary Tree
给定二叉树，计算树的直径长度 - 二叉树的直径是树中任意两个节点之间最长路径的长度。此路径可能会也可能不会通过根节点。
递归，因为是寻找一条最长的路径，因此分成两个情况考虑：
- 寻找当前子树左子树和右子树单侧最长路径，并返回给上一层使用
- 返回当前子树最长路径（左子树最长路径 + 当前根节点(1） + 右子树最长路径给上一层使用
最后找出这两者更大的一个即可
/**
* Definition for a binary tree node.
* function TreeNode(val) {
* this.val = val;
* this.left = this.right = null;
* }
*/
/**
* @param {TreeNode} root
* @return {number}
*/
var diameterOfBinaryTree = function(root) {
if(!root) return 0;
// 返回一个最大的
return Math.max(...diameterOfSubtree(root)) - 1;
};
function diameterOfSubtree(root) {
if(!root.left && !root.right) return [1, 1];
let left = 0, leftBig = 0, right = 0, rightBig = 0;
if(root.left) [left, leftBig] = diameterOfSubtree(root.left);
if(root.right) [right, rightBig] = diameterOfSubtree(root.right);
// 当前子树最长路径
const cacheBig = Math.max(leftBig, rightBig, left + right + 1);
return [1 + Math.max(left, right), cacheBig];
}
复制代码572. Subtree of Another Tree
判断一棵树是不是另一颗树的子结构
解法一：直接递归看一下是不是子树，但这样有重复遍历
/**
* Definition for a binary tree node.
* function TreeNode(val) {
* this.val = val;
* this.left = this.right = null;
* }
*/
/**
* @param {TreeNode} s
* @param {TreeNode} t
* @return {boolean}
*/
var isSubtree = function (s, t) {
return !!(subtree(s, t) ||
(s.left && isSubtree(s.left, t)) ||
(s.right && isSubtree(s.right, t)));
};
function subtree(s, t) {
if (!s && !t) return true;
return ((s || {}).val === (t || {}).val) &&
subtree(s.left, t.left) &&
subtree(s.right, t.right);
}
复制代码解法二：前序遍历树，存成字符串，然后看看 source 里面是不是包含 target 即可
var isSubtree = function(s, t) {
let string1 = {str: ""};
let string2 = {str: ""};
treeString(s, string1);
treeString(t, string2);
return string1.str.includes(string2.str);
}
function treeString(root, string) {
if (!root) {
string.str += "X";
return;
}
string.str += `,${root.val},`
treeString(root.left, string);
treeString(root.right, string);
}
复制代码581. Shortest Unsorted Continuous Subarray
最短未排序连续子数组:给定一个整数数组，您需要找到一个最短的连续的子数组，要求是如果序对此子数组进行升序排序后，整个数组也将按升序排序。
第一种简单的方法是把数组进行排序，那么原数组和新数组不一样的个数即为界限，但是这种的复杂度为 O(nlgn) (排序后遍历)
或者我们可以用两个指针，一个从前向后，一个从后向前
- 从前向后的寻找最后一个不为最大值的索引
- 从后向前的寻找第一个不为最小值的索引
然后就能得出哪一段是没有按照升序排序的了
/**
* @param {number[]} nums
* @return {number}
*/
var findUnsortedSubarray = function(nums) {
let last = 0, first = -1, max = -Infinity, min = Infinity;
for(let i = 0, j = nums.length - 1; j >= 0; j--, i++){
max = Math.max(max, nums[i]);
if(nums[i] !== max) first = i;
min = Math.min(min, nums[j]);
if(nums[j] !== min) last = j;
}
return first - last + 1;
};
复制代码617. Merge Two Binary Trees
该题有疑似有恶性 bug - testcase:
Input: [] []
Expected: []
Output: null
复制代码递归：
/**
* Definition for a binary tree node.
* function TreeNode(val) {
* this.val = val;
* this.left = this.right = null;
* }
*/
/**
* @param {TreeNode} t1
* @param {TreeNode} t2
* @return {TreeNode}
*/
var mergeTrees = function(t1, t2) {
if (!t1) {
return t2;
}
if (!t2) {
return t1;
}
t1.val += t2.val;
t1.left = mergeTrees(t1.left, t2.left);
t1.right = mergeTrees(t1.right, t2.right);
return t1;
};
复制代码非递归：利用栈加树的层次遍历写法
var mergeTrees = function (t1, t2) {
if (t1 === null) {
return t2;
}
const stack = [];
stack.push([t1, t2]);
while (stack.length !== 0) {
const t = stack.pop();
if (t[0] === null || t[1] === null) {
continue;
}
t[0].val += t[1].val;
if (t[0].left === null) {
t[0].left = t[1].left;
} else {
stack.push([t[0].left, t[1].left]);
}
if (t[0].right === null) {
t[0].right = t[1].right;
} else {
stack.push([t[0].right, t[1].right]);
}
}
return t1;
};
复制代码