10-week-algorithm-excercise-master/Week_01/README.md

学习笔记

#	Title	Solutions
70	climbing-stairs	递推(Go,Py)
11	container-with-most-water	双指针(Go,Py)
283	move-zeroes	统计0的个数(Go,Py), 快慢指针(Go)
1	two-sum	先排序后双指针夹逼(Go), 字典缓存差值的索引(Go,Py)
15	3sum	先排序后双指针夹逼(Go,Py), 字典缓存差值的索引(Go)
206	reverse-linked-list	迭代(Go,Py), 递归(Go,Py)
24	swap-nodes-in-pairs	迭代(Go,Py), 递归(Go,Py)
21	merge-two-sorted-lists	迭代(Go, Py), 递归(Go,Py)
141	linked-list-cycle	哈希(Go, Py), 快慢指针(Go,Py), 翻转链表(Go)
142	linked-list-cycle-ii	快慢指针(Go, Py)
25	reverse-nodes-in-k-group	快慢指针(Go, Py)
20	valid-parentheses	栈(Go, Py)
155	min-stack	双栈(Go, Py)
84	largest-rectangle-in-histogram	暴力法(Go),暴力法优化(Go),单调栈(Go, Py)
239	sliding-window-maximum	单调递减队列(Go, Py)
641	design-circular-deque	双指针(Go),双指针优化(Go,Py)
42	trapping-rain-water	单调栈(Go,Py)
26	remove-duplicates-from-sorted-array	快慢指针(Go,Py)
189	rotate-array	暴力法(Go), 三次翻转(Go,Py)
88	merge-sorted-array	暴力法(Go), 双指针从后向前(Go,Py)

题解

11. Container With Most Water

1. 暴力法：两层for循环
2. 双指针：缩减搜索空间 对于i,j(i < j),如果h[i] <= h[j],那么任意的j1(i < j1 < j),必定会有h[i] * (j1 -i) < h[i] * (j-i)

283. move-zeroes

1. 统计0的个数，遇到非0时 nums[i-count] = nums[i]
2. 慢指针指向非0元素

1. two-sum

计算差值是否在字典里，如果是则已找到，否则将当前值存入字典

15. 3sum

先排序，然后快慢指指针夹逼，另外要注意去重

206. reverse linked list

1. 迭代法：使用一个指正指向最新的head
2. 递归法：比较难以理解，head.next.next = head; head.next = None

24. swap-nodes-in-pairs

1. 迭代法：构造一个dummy node 当前置节点
2. 递归法

21. merge-two-sorted-lists

1. 迭代法: 构造一个dummy node 当前置节点
2. 递归法

141. linked-list-cycle

1. 哈希表法: 用哈希表记录是否访问过
2. 双指针法: 慢指针一次走一步，快指针一次走两步，如果没环，快指针会先指向nil
3. 翻转链表法: 每走一步，将Next之前前置节点，如果有环，会重新回到head节点

142. linked-list-cycle-ii

快慢指针法：

• 假设环入口长度为a,环长度为b;则走a+ n * b步时在环入口处
• 第一次相遇时慢指针走的不步数s=nb(f == 2 * s == s + nb);
• 慢指指针再走a步即可到达环入口，让快指针按步长为1从head和slow同步移动，则再次相遇时即走了a步

25. reverse-nodes-in-k-group

快慢指针法：

• 快指针先试探能否走k步
• 若能依次翻转
• 从快指针的next继续下一轮

20. valid-parentheses

哈希表存映射，栈存左括号

155. min stack

双栈法：给最小值也建个栈

84. largest-rectangle-in-histogram

1. 暴力法: 以每个bar为高度基准，找到左右边界
2. 暴力法优化: 左边界在height[i] <= height[i-1]时 bounder[i] = bounder[i-1],右边界同理
3. 单调栈: 栈存每个bar的索引，如果新的bar height < heights[stack[-1]]时需要出栈

239. sliding-window-maximum

队列法：

• 移除旧窗口的元素
• 移除当前窗口比新元素小的
• 新元素入队
• 更新最大窗口集

641. design-circular-dequeue

1. 双指针：建立大小为k的数据，头尾指针都指向当前插入数据的位置，并用len记录当前长度以判断是否空或满
2. 双指针优化: 为了避免头尾指针在空队列时候的耦合，让头指针指向头元素

42. trapping rain water

单调栈: 栈存每个bar的索引，如果新的bar height > heights[stack[-1]]时需要出栈

26. remove-duplicates-from-sorted-array

快慢指针: 快指针遍历，慢指针记录当前最新不重复的数的位置，关键是如何写的优雅

189. rotate-array

1. 暴力法: 每次移动最后一个元素到队首，移动k次
2. 三次翻转法: 先全部翻转，再翻转[0,k-1], [k, len(nums)-1]

88. merge-sorted-array

1. 暴力法: 逐个加入nums2, 插入时整体copy nums1后移
2. 双指针法:从后向前比较num1和nums2