LeetCode算法挑战：lru缓存与二叉树问题解析

'利特码问题'可能是对'LeetCode'的一个音译，表明该存储库的使用场景。描述部分提到存储库包含多种算法和数据结构的Python实现，强调了时间复杂度和空间复杂度的有效性，并且所有解决方案都被测试为100%正确。列表中还涵盖了各种数据结构的实现，如最大堆、最小堆、树等，以及与二叉树相关的一系列算法问题和解决方案。" 知识点： 1. LRU缓存机制： - LRU（Least Recently Used）是缓存淘汰算法之一，用于管理有限的缓存空间。 - 当缓存空间已满时，它会移除最长时间未被访问的数据项。 - LRU缓存通常结合哈希表和双向链表实现，以优化查找和更新操作的时间复杂度。 2. 数据结构实现： - 最大堆（Max Heap）和最小堆（Min Heap）：一种特殊的完全二叉树，最大堆的父节点总是大于或等于子节点，最小堆相反。 - 树（Tree）：一种重要的数据结构，用于表示具有层次关系的数据。 - 二叉树（Binary Tree）：每个节点最多有两个子节点的树结构。 3. 二叉树算法问题： - K距离的所有节点：在二叉树中找出所有距离给定节点K步之内的节点。 - BST迭代器：实现一个二叉搜索树的迭代器，按中序遍历顺序访问每个节点。 - 二叉树的边界：获取二叉树的边界节点，包括边界上的叶子节点。 - 二叉树中两个节点之间的距离：计算二叉树中两个指定节点之间的最短路径长度。 - 二叉树的中序后继前驱：在二叉树中找到节点的中序后继和前驱节点。 - 反转树：将二叉树的每个节点的左右子节点互换。 - 二叉树中最大的BST：找出二叉树中最大的二叉搜索子树。 - 恢复二叉树：将一个错误的二叉搜索树通过调整节点指针修正为正确的二叉搜索树。 - 二叉树的螺旋顺序：按螺旋方式遍历二叉树的节点。 - 检查是否为BST：判断给定的二叉树是否为二叉搜索树。 - 层序二叉树：按层遍历二叉树的节点。 - 有序二叉树：在二叉树的节点值中找到一个节点，使得节点值大于它左侧所有节点的值，同时小于右侧所有节点的值。 - 预购二叉树：使用预定的方法遍历二叉树。 - 后序二叉树：后序遍历二叉树的节点。 - LCA二叉树：查找二叉树中两个节点的最低公共祖先节点。 - LCA二叉搜索树：查找二叉搜索树中两个节点的最低公共祖先节点。 - 节点和祖先之间的最大差异：在二叉树中找出节点与其祖先之间的最大差值。 - 离叶子距离为k的节点：找出所有距离叶子节点k步之内的节点。 - 在完美二叉树中填充下一个右指针：为完美二叉树中的每个节点的下一个右指针位置填充指向同一行的下一个节点的指针。 - 填充不平衡二叉树中的下一个右指针：在不平衡的二叉树中实现下一个右指针的填充。 - 二叉树的右视图：获取二叉树每一层最右边的节点。 4. 算法和编码挑战： - 这些问题涉及到对算法和数据结构的深入理解，是IT专业人员在面试或技能提升中常见的练习题。 - 解决这些问题有助于提升编码能力，理解复杂数据结构的使用场景，以及优化算法的时间和空间效率。 5. 开源项目： - GitHub是全球最大的开源社区，提供了大量的开源项目和代码库供开发者学习、贡献和协作。 - 开源项目如本例中的'lrucacheleetcode-lc'，有助于社区共享知识，提升代码质量，以及促进技术交流。 6. 编程语言Python： - Python因其简洁和易读的语法，广泛应用于算法学习和开发。 - 在数据结构和算法问题中，Python通常被作为实现语言，尤其适合快速原型开发和算法验证。