将近两年前的学习笔记,由于一直放在草稿箱中,今天将他释放了~~
该学习计划链接如下:
招商银行信用卡的学习计划
以下为我的学习笔记以及汇总,也为了方便其他人更加快速的浏览
这里大部分的题目都是刷过的,本着尽职的态度再次模拟,多刷多刷(#.#)
个别题目太常见或者顺手就来,博主就不放详细题目,只放链接了
class Solution {
public ListNode mergeTwoLists(ListNode list1, ListNode list2) {
ListNode prehead=new ListNode(0);
ListNode pre=prehead;
while(list1!=null&&list2!=null){
if(list1.val>=list2.val){
pre.next=list2;
list2=list2.next;
}else {
pre.next=list1;
list1=list1.next;
}
pre=pre.next;
}
pre.next=list1==null?list2:list1;
return prehead.next;//可以直接用这个节点的next返回,不用再创建多一个节点保存了
}
}
class Solution {
public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
Set<Character> set=new HashSet<>();
int rk=-1,sum=0;
for(int i=0;i<s.length();i++){
if(i!=0){
set.remove(s.charAt(i-1));
}
while(rk+1<s.length() && !set.contains(s.charAt(rk+1))){
set.add(s.charAt(rk+1));
rk++;
}
sum=Math.max(sum,rk-i+1);
}
return sum;
}
}
class Solution {
public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
Map<Integer,Integer>map=new HashMap<>();
for(int i=0;i<nums.length;i++){
if(map.containsKey(target-nums[i])){
return new int[]{map.get(target-nums[i]),i};
}
map.put(nums[i],i);
}
return new int[0];
}
}
class Solution {
public List<Integer> rightSideView(TreeNode root) {
List<Integer>list=new ArrayList<>();
if(root==null) return list;
Queue<TreeNode> que=new LinkedList<>();
que.offer(root);
while(!que.isEmpty()){
int n=que.size();
for(int i=0;i<n;i++){
TreeNode node=que.poll();
if(i==n-1)list.add(node.val);
if(node.left!=null)que.offer(node.left);
if(node.right!=null)que.offer(node.right);
}
}
return list;
}
}
要记住返回的值,所以使用后序递归是最合适的了
class Solution {
int max=Integer.MIN_VALUE;
public int maxPathSum(TreeNode root) {
dfs(root);
return max;
}
public int dfs(TreeNode root){
if(root ==null)return 0;
/*
int left=dfs(root.left);
int right=dfs(root.right);
*/
/*
之所以不用上面那个操作主要是,为了保证每一步都是大于0,如果小于0,直接返回0即可
*/
int left=Math.max(dfs(root.left),0);
int right=Math.max(dfs(root.right),0);
//计算左右边界的值,本身已经默认大于0了,所以max比较最大值,在主函数中,返回max比较即可。
//这和递归的条件不影响,递归只是返回单边最大的值而已,条件不能弄混
int sum=left+right+root.val;
max=Math.max(max,sum);
//确定递归回去的条件,只能返回单边值
return root.val+Math.max(left,right);
}
}
class Solution {
public int rob(int[] nums) {
//因为创建了dp数组,前面两个数组的个数要做一个判断比较
//为空或者长度为0,都返回为0
if (nums == null || nums.length == 0) {
return 0;
}
int n=nums.length;
//如果数组长为1,则返回第一个
if (n == 1) {
return nums[0];
}
int []dp=new int [n];
dp[0]=nums[0];
//返回最大的那个,初始条件如果只有两个房屋,返回最大的那个
dp[1]=Math.max(nums[0],nums[1]);
//通过动态规划的公式,相邻两间屋的最大值
for(int i=2;i<n;i++){
dp[i]=Math.max(dp[i-2]+nums[i],dp[i-1]);
}
//输出动态规划数组的最后一个值,即可为最大
return dp[n-1];
}
}
class Solution {
public List<List<Integer>> threeSum(int[] nums) {
List<List<Integer>> list =new ArrayList<List<Integer>>();
int n=nums.length;
Arrays.sort(nums);
for(int i=0;i<n-2;i++){// < nums.length - 2是为了保证后面还能存在两个数字
if(nums[i]>0)break;//大于0,则后面的数字也是大于零(排序后是递增的)
if(i!=0 && nums[i] == nums[i-1])continue;// 代表第一个值重复了,去重
int left=i+1;
int right=n-1;
while(left<right){
int sum=nums[left]+nums[right]+nums[i];
if(sum==0){
//创建一个空的列表
/*
List<Integer>sonlist=new ArrayList<>();
sonlist.add(nums[i]);
sonlist.add(nums[left]);
sonlist.add(nums[right]);
list.add(sonlist);
*/
// 将其数组转换为列表,二者选择其一,跟上面的代码
list.add(new ArrayList<>(Arrays.asList(nums[i],nums[left],nums[right])));
while(left<right && nums[left]==nums[++left]);//左指针前进并去重
while(left<right && nums[right] == nums[--right]);//右指针前进并去重
}else if(sum<0){
while(left<right && nums[left]==nums[++left]);//左指针前进并去重
}else if(sum>0){
while(left<right && nums[right] == nums[--right]);//右指针前进并去重
}
}
}
return list;
}
}
class Solution {
public int maxSubArray(int[] nums) {
int n=nums.length;
int pre=0;
int max=Integer.MIN_VALUE;
// 或者使用 int max=nums[0];
for(int i=0;i<n;i++){
pre=Math.max(pre+nums[i],nums[i]);
max=Math.max(pre,max);
}
return max;
}
}
大致题目意思是:
给你一个 32 位的有符号整数 x ,返回将 x 中的数字部分反转后的结果。
如果反转后整数超过 32 位的有符号整数的范围 [?231, 231 ? 1] ,就返回 0。
假设环境不允许存储 64 位整数(有符号或无符号)。
核心代码主要是这一块:
// 弹出 x 的末尾数字 rev
rev = x % 10;
x /= 10;
// 将数字 rev 推入 res 末尾
res = res * 10 + rev;
最主要是数字会溢出,所以数字的判断条件比较关键:
class Solution {
public int reverse(int x) {
//返回最后的总数
int res=0;
while(x!=0){
//因为反转的时候res会慢慢开始越界,所以在此处进行判断 倒数第二个数
if(res>Integer.MAX_VALUE/10 || res<Integer.MIN_VALUE/10)return 0;
//求余判断条件
int rev=x%10;
//除数判断的条件
x=x/10;
res=res*10+rev;
}
return res;
}
}
class Solution {
public int search(int[] nums, int target) {
int n=nums.length;
int left=0,right=nums.length-1;
//等于号不要漏掉
while(left<=right){
int mid=left+(right-left)/2;
//不要少掉这个条件
if(nums[mid]==target)return mid;
//注意初值条件,左边界此处都是等于号,而且和nums【mid】作比较,target嵌入其中
if(nums[0]<=nums[mid]){
if(nums[0]<=target && target<nums[mid]){
right=mid-1;
}else {
left=mid+1;
}
}else {
//此处的等于号是在nums【n-1】作比较,
if(nums[mid]<target && target<=nums[n-1]){
left=mid+1;
}else {
right=mid-1;
}
}
}
//如果循环结束后条件不满足 则返回-1
return -1;
}
}
class Solution {
public int firstMissingPositive(int[] nums) {
int n=nums.length;
//将其小于等于0的数都变为n+1,因为之后用不到
for(int i=0;i<n;i++){
if(nums[i]<=0)nums[i]=n+1;
}
// 再一次遍历,类似哈希,将其元素标记在数组下标中
// 置为负值,为了不让负变正,每次都是取绝对值,在变负,解决上面的疑惑
for(int i=0;i<n;i++){
int num=Math.abs(nums[i]);
//此处判断的数字都是小于等于n的,也就是【1,n】
if(num<=n)nums[num-1]=-Math.abs(nums[num-1]);
}
//如果遇到正数,说明其下标还未被标记,所以是i+1
for(int i=0;i<n;i++){
if(nums[i]>0)return i+1;
}
//如果没有被标记到,则将其n+1
return n+1;
}
}
置换的做法:
class Solution {
public int firstMissingPositive(int[] nums) {
int n=nums.length;
//将其数组值对应放到数组下标中
for(int i=0;i<n;i++){
//无限在这里置换 只有不等的时候才需要操作置换
while(nums[i]>0 && nums[i]<=n && nums[nums[i]-1]!=nums[i]){
int temp=nums[nums[i]-1];
nums[nums[i]-1]=nums[i];
nums[i]=temp;
}
}
//类似哈希的存储,如果不等于i+1的时候 就返回第一个正数
for(int i=0;i<n;i++){
if(nums[i]!=i+1)return i+1;
}
return n+1;
}
}
class Solution {
public boolean isValid(String s) {
//临界条件 奇数个数排除
if(s.length()%2!=0)return false;
int n=s.length();
Map<Character,Character>map=new HashMap<>(){
{
//注意此处为put而不是map.put函数
put(')','(');
put(']','[');
put('}','{');
}
};
Stack<Character>stack=new Stack<>();
for(int i=0;i<n;i++){
//此处的条件是如果包含了这个key,也就是可能栈中有左括号
if(map.containsKey(s.charAt(i))){
//判断栈如果为空或者是获取这个节点对应的value中不是等于peek值,说明为false
//之所以判断false条件是 因为如果不是可以直接返回结果
if(stack.isEmpty() || map.get(s.charAt(i))!=stack.peek()){
return false;
}
stack.pop();
}else{
//如果没有包含则进栈
stack.push(s.charAt(i));
}
}
//最后的返回条件是栈是否为空
return stack.isEmpty();
}
}
class Solution {
public List<List<Integer>> zigzagLevelOrder(TreeNode root) {
List<List<Integer>> list=new ArrayList<List<Integer>>();
if(root==null) return list;
Queue<TreeNode> que=new LinkedList<>();
que.offer(root);
int ans=0;
while(!que.isEmpty()){
int n=que.size();
List<Integer>sonlist=new ArrayList<>();
for(int i=0;i<n;i++){
TreeNode node=que.poll();
sonlist.add(node.val);
if(node.left!=null)que.offer(node.left);
if(node.right!=null)que.offer(node.right);
}
ans++;
if(ans%2==0)Collections.reverse(sonlist);
list.add(sonlist);
}
return list;
}
}
class Solution {
public String addStrings(String num1, String num2) {
int l1=num1.length()-1;
int l2=num2.length()-1;
int add=0;
StringBuilder sb=new StringBuilder();
while(l1>=0||l2>=0|add!=0){
//判断格式是这样的
int x=l1>=0?num1.charAt(l1)-'0':0;
int y=l2>=0?num2.charAt(l2)-'0':0;
int sum=x+y+add;
sb.append(sum%10);
add=sum/10;
l1--;
l2--;
}
sb.reverse();
return sb.toString();
}
}
class Solution {
public int minPathSum(int[][] grid) {
//初始值判断
if (grid == null || grid.length == 0||grid[0].length==0) {
return 0;
}
int m=grid.length;
int n=grid[0].length;
int [][]dp=new int [m][n];
//赋值一个值,主要用来求边界想加点
dp[0][0]=grid[0][0];
//边界处理
for(int i=1;i<m;i++){
dp[i][0]=dp[i-1][0]+grid[i][0];
}
for(int i=1;i<n;i++){
dp[0][i]=dp[0][i-1]+grid[0][i];
}
for(int i=1;i<m;i++){
for(int j=1;j<n;j++){
//需求最小的边界,而且是邻接边
dp[i][j]=Math.min(dp[i][j-1],dp[i-1][j])+grid[i][j];
}
}
return dp[m-1][n-1];
}
}
class Solution {
public void merge(int[] nums1, int m, int[] nums2, int n) {
//逆序存放主要是不会被覆盖
//a b都是有效数组下标开始
int a = m - 1, b = n - 1;
int tail = m + n - 1;
//有效数组的个数大于等于0开始
while(a>=0 ||b>=0) {
//如果数组下标等于-1,既越界,直接tail--存放b数组或者对应的a数组
if (a == -1) {
nums1[tail--] = nums2[b--];
} else if (b == -1) {
nums1[tail--] = nums1[a--];
} else if (nums1[a] > nums2[b]) {
nums1[tail--] = nums1[a--];
} else {
nums1[tail--] = nums2[b--];
}
}
}
}