力扣笔记

这不就是先根遍历吗？ 设left为当前结点左括号的数量，right为右括号的数量 处理叶子结点 如果当前结点left == right，将当前结点加入结果数组，并return。 向左递归 如果当前结点

思路：快慢指针，同步移动。 我们的目标是找到倒数第n个结点的前一个结点。 1 -> 2 -> 3 -> 4 -> 5 假设要删除倒数第3个结点，如果快指针位于5号位置，那么慢指针是不是应该位于2号位，

回溯 回溯要靠多做，多悟，画图也没用。下面就一步步来构建回溯(dfs)的框架 首先做好准备工作： 用数组代替哈希表提高效率，准备好各种数组，健壮性判断。。。 接着开始构建dfs 先写好递归出口，我们使

算法思路 三指针i, j, k，在每一轮遍历中，固定i，j和k向中间移动寻找和为0。 所以问题的关键是如何移动这三个指针，避免重复的数组。 对于i，j, k，我们需要与它们上一位已经遍历过的数比较 i

又是一道有点脑筋急转弯的意思 为什么不要从左上角和右下角开始搜索？ 先来看一下右上角为什么可以： 对于行来说，从右往左递减，如果target 小于右上角，往左寻找 对于列来说，从上到下递增，如果tar

动态规划 有点脑筋急转弯的味道了 要求[....3....]中除了3以外其他数的乘积，我们需要知道3左边所有数的乘积，以及3右边所有数的乘积，两者相乘即可。 我们可以使用两个数组 L[i]表示nums

先根遍历 算法思路 其实所有情况可以分为两类： 第一种情况：p和q中的一个，是另一个的根节点之一，比如下面第三张图中，5是4的根节点。或者第一张图中，7和它的子树无数层下的某个节点。 第二种情况：谁也

堆排序感觉要比快排好理解一点，但是有些边界条件还是要注意 比如，在建完大根堆后，需要依次删除堆顶元素。 i > nums.length - k：寻找倒数第k个元素，只需要删除k - 1次堆顶元素，然后

动态规划 算法思路 看下图，如果一个以(i, j)为右下角，4 * 4的正方形可以成立，那么以(i, j - 1), (i - 1, j - 1), (i + 1, j)为右下角的，3 * 3的三个正

我试过用算法导论的写法做215数组中最大的第K个元素，但是最后一个用例死活过不去，所以以后的快排都用官方的写法。 忽略target

魔改快速排序 首先来看两种写法 先来看官方的 接着是熟悉的快排传统写法 其中，官方的快排只需要4ms（使用了随机pivot），而传统的写法需要上千毫秒，而两者仅仅是while(i < j)中的写法不同

我的建议是直接看图 非常巧妙的一道题，使用含26个树节点的数组保存字母，当然不是直接保存字母，而是将char转换为int，使用数组下标保存 在insert操作中，每次完整地输入一个单词后，都将末尾节点

方法一 深度优先遍历 第一步，使用邻接表构建有向图 第二步，使用flags数组对图节点进行标记，0表示未遍历过该节点，1表示当前dfs已经遍历过该节点，-1表示过去的dfs已经遍历过该节点 第三步，构

深度优先遍历 算法思路 别想太多，只要是1就认为是岛屿，num_isLands++ 从grid[i][j] == 1开始dfs，把这个岛变成海，完了

又是抽象的dp 一开始误以为是跳着偷，隔一间偷一间，被自己蠢到了 动态转移方程为： dp[i] = Math.max(dp[i - 2] + nums[i], dp[i - 1]) dp[i - 2]

单个栈实现 算法思路\ 在进行push操作时，如果val比min还小，则先插入min，再插入val 在进行pop操作时，如果栈顶元素是min，则同时删除上一代最小值，并更新min为上一代最小值

动态规划 算法思路 背就完事了。。。。。。。。。。。。。。。 res不能设置为1 res不能设置为0

归并排序 注意题目要求是O(nlogn) 时间复杂度和常数级空间复杂度下，对链表进行排序，所以只能对链表进行原地归并排序 算法思路 1、拆分。使用快慢指针，递归地把链表分成两半 2、合并。一边比较大小

纯编程能力的题，只有编程没有算法，考验是否够细心 哈希表的作用是O(1)时间内检查链表中是否存在某节点 感觉我在put操作比官解更严谨一点？

数学题 由图可以看出，(n - 1)(y + z) 就是求fast和slow指针第一次相遇，因为他们相遇时，fast指针已经跑了(n - 1)圈 当fast和slow相遇后，z就等于x，可以把fast