LeetCode 常见编程题解概览

"该资源是关于LeetCode常见面试题目的集合，主要涵盖了数组、链表、堆栈、双指针、区间、子数组、旋转类题目、比较K个数以及数组排序等多个算法知识点。" 在LeetCode的面试题中，这些题目是常出现的挑战，对准备面试和提升编程能力具有很大帮助。以下是对每个知识点的详细解释： 1. **两数之和哈希表 (TwoSum)**：给定一个整数数组和一个目标值，找到数组中两个数，使得它们的和为目标值。使用哈希表可以将问题的时间复杂度降低到O(n)。 2. **两数之和有序返回index (TwoSumII-Inputarrayissorted)**：与TwoSum类似，但数组已排序，可以使用双指针法解决，时间复杂度同样为O(n)。 3. **子集中所有最小数求和 (SumofSubarrayMinimums)**：可能涉及到堆栈，用于找出所有子集中的最小值并求和，需要掌握堆栈数据结构及其操作。 4. **列表相加求和链表 (AddTwoNumbers)**：将两个表示整数的链表相加，需要理解链表的基本操作和转换。 5. **最大子序和 (MaximumSubarray)**：寻找数组中的最大子序列和，可以使用Kadane's algorithm实现，时间复杂度为O(n)。 6. **和为sum的最小子序的长度 (MinimumSizeSubarraySum)**：找出和为给定值的最小子序列的长度，可以采用双指针法，时间复杂度为O(n)。 7. **合并重叠区间 (MergeIntervals)**：将重叠的区间合并成非重叠区间，需要对区间进行排序和比较。 8. **连续范围总结 (SummaryRanges)**：将连续的数字范围合并成简洁的表示，可以使用list和map数据结构。 9. **所有的子集 (Subsets)**：找出数组的所有子集，可以使用深度优先搜索（DFS）方法。 10. **最大子序乘积 (MaximumProductSubarray)**：找到数组中最大的子序乘积，可能需要中间变量来辅助计算。 11. **表格里查找前K小个数 (KthSmallestNumberinMultiplicationTable)**：在乘法表中找到第K小的数，通常使用二分查找。 12. **数组中第K大个数 (KthLargestElementinanArray)**：可以使用快速排序的partition思想、最小堆或选择排序来找到第K大的元素。 13. **前K个连续元素 (TopKFrequentElements)**：找出出现频率最高的K个元素，可以使用most_common函数。 14. **连续旋转数组搜索 (SearchinRotatedSortedArray)**：在旋转后的有序数组中查找特定元素，可以应用二分查找策略。 15. **移动零元素 (MoveZeroes)**：将数组中的所有零移动到末尾，保持非零元素的相对顺序，使用额外的指针即可。 16. **扭动子序列 (WiggleSubsequence)**：找出数组的最长扭动子序列，即交替上升和下降的子序列，可以使用双指针法。 17. **扭转排序 (WiggleSortII)**：对数组进行特殊的排序，先排序后按照特定规则插入元素。 18. **旋转数组 (RotateArray/RotateImage)**：包括数组旋转和图像旋转，可能涉及到赋值操作或矩阵转置。 这些题目覆盖了数据结构、排序算法、搜索算法、动态规划等多种算法知识，对于提升编程技能和准备面试非常有帮助。通过深入理解和实践这些题目，可以有效地增强解决问题的能力。