LeetCode刷题之旅

最后一个单词的长度 给你一个字符串 s，由若干单词组成，单词前后用一些空格字符隔开。返回字符串中 最后一个 单词的长度。 单词 是指仅由字母组成、不包含任何空格字符的最大子字符串。   示例 1： 示

加一 给定一个由 整数 组成的 非空 数组所表示的非负整数，在该数的基础上加一。 最高位数字存放在数组的首位， 数组中每个元素只存储单个数字。 你可以假设除了整数 0 之外，这个整数不会以零开头。  

x 的平方根 给你一个非负整数 x ，计算并返回 x 的 算术平方根 。 由于返回类型是整数，结果只保留 整数部分 ，小数部分将被 舍去 。 注意： 不允许使用任何内置指数函数和算符，例如 pow(x

爬楼梯 假设你正在爬楼梯。需要 n 阶你才能到达楼顶。 每次你可以爬 1 或 2 个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢？   示例 1： 示例 2：   提示： 1 <= n <= 45 我的代

删除排序链表中的重复元素 给定一个已排序的链表的头 head ， 删除所有重复的元素，使每个元素只出现一次 。返回 已排序的链表 。   示例 1： 示例 2：   提示： 链表中节点数目在范围 [0

二叉树的中序遍历 给定一个二叉树的根节点 root ，返回 它的 中序 遍历 。   示例 1： 示例 2： 示例 3：   提示： 树中节点数目在范围 [0, 100] 内 -100 <= Node

对称二叉树 给你一个二叉树的根节点 root ， 检查它是否轴对称。   示例 1： 示例 2：   提示： 树中节点数目在范围 [1, 1000] 内 -100 <= Node.val <= 100

二叉树的最大深度 给定一个二叉树，找出其最大深度。 二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。 示例： 给定二叉树 [3,9,20,null,nu

将有序数组转换为二叉搜索树 给你一个整数数组 nums ，其中元素已经按 升序 排列，请你将其转换为一棵 高度平衡 二叉搜索树。 高度平衡 二叉树是一棵满足「每个节点的左右两个子树的高度差的绝对值不超

平衡二叉树 给定一个二叉树，判断它是否是高度平衡的二叉树。 本题中，一棵高度平衡二叉树定义为：   示例 1： 示例 2： 示例 3：   提示： 树中的节点数在范围 [0, 5000] 内 -104

二叉树的最小深度 给定一个二叉树，找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明： 叶子节点是指没有子节点的节点。   示例 1： 示例 2：   提示： 树中节点数

路径总和 给你二叉树的根节点 root 和一个表示目标和的整数 targetSum 。判断该树中是否存在 根节点到叶子节点 的路径，这条路径上所有节点值相加等于目标和 targetSum 。如果存在，

杨辉三角 给定一个非负整数 numRows， 生成「杨辉三角」的前 numRows 行。 在「杨辉三角」中，每个数是它左上方和右上方的数的和。   示例 1: 示例 2:   提示: 1 <= num

杨辉三角 II 给定一个非负索引 rowIndex，返回「杨辉三角」的第 rowIndex **行。 在「杨辉三角」中，每个数是它左上方和右上方的数的和。   示例 1: 示例 2: 示例 3:  

买卖股票的最佳时机 给定一个数组 prices ，它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。 你只能选择 某一天 买入这只股票，并选择在 未来的某一个不同的日子 卖出该

验证回文串 如果在将所有大写字符转换为小写字符、并移除所有非字母数字字符之后，短语正着读和反着读都一样。则可以认为该短语是一个 回文串 。 字母和数字都属于字母数字字符。 给你一个字符串 s，如果它是

只出现一次的数字 给定一个非空整数数组，除了某个元素只出现一次以外，其余每个元素均出现两次。找出那个只出现了一次的元素。 说明： 你的算法应该具有线性时间复杂度。 你可以不使用额外空间来实现吗？ 示例

环形链表 给你一个链表的头节点 head ，判断链表中是否有环。 如果链表中有某个节点，可以通过连续跟踪 next 指针再次到达，则链表中存在环。 为了表示给定链表中的环，评测系统内部使用整数 pos

二叉树的前序遍历 给你二叉树的根节点 root ，返回它节点值的 前序 遍历。   示例 1： 示例 2： 示例 3： 示例 4： 示例 5：   提示： 树中节点数目在范围 [0, 100] 内 -

二叉树的后序遍历 给你一棵二叉树的根节点 root ，返回其节点值的 后序遍历 。   示例 1： 示例 2： 示例 3：   提示： 树中节点的数目在范围 [0, 100] 内 -100 <= No