Java实现LeetCode经典题解：181个算法实例

这份名为《LeetCode题解 - Java语言实现-181页》的PDF文档包含了丰富的Java编程解决方案，适用于LeetCode上的一系列经典算法问题。以下是部分内容的详细解读： 1. **旋转数组（RotateArray in Java）**：这个问题涉及数组的旋转操作，你需要找到一个元素在旋转后的新位置。这需要对数组的操作和索引计算有深入理解。 2. **逆波兰表达式求值（Evaluate Reverse Polish Notation）**：涉及解析并计算逆波兰表示法（Postfix Notation）的数学表达式，考验了栈数据结构的运用。 3. **最长回文子串（Longest Palindromic Substring in Java）**：解决字符串中的回文子串问题，需要考虑动态规划或中心扩展的方法来寻找最长的回文序列。 4. **单词分割（Word Break）**：题目要求找出一个给定字符串如何通过空格拆分成有意义的单词。可以使用动态规划或者深度优先搜索（DFS）等策略。 5. **单词分割II（Word Break II）**：与上题类似，但增加了限制条件，如词典只允许在一定长度范围内查询。 6. **单词转换阶梯（Word Ladder）**：从一个单词转换成另一个单词，每次改变一个字符，挑战在于找到最短的转换路径。 7. **两个有序数组的中位数（Median of Two Sorted Arrays Java）**：涉及合并两个已排序数组来找到中间值，需要高效地处理大量数据。 8. **正则表达式匹配（RegularExpression Matching in Java）**：考察正则表达式的语法理解和应用，包括匹配、替换等功能的实现。 9. **合并区间（Merge Intervals）**：给定一系列无重叠的区间，合并成最少数量的区间，体现了区间树或贪心算法的运用。 10. **插入区间（Insert Interval）**：在给定的有序区间列表中插入一个新的区间，保持列表有序且无重叠。 11. **两数之和（Two Sum）**：经典的数组查找问题，通常使用哈希表来提高查找效率。 12. **两数之和 II（Sorted Array）**：与前一个问题相似，但输入数组已经排序，可以采用二分查找简化问题。 13. **两数之和 II（Design Data Structure）**：除了查找功能，还要求设计一种数据结构来支持高效的插入和查询操作。 14. **三数之和（3Sum）**：数组中找到三个数使其和为零，利用哈希表进行快速查找。 15. **四数之和（4Sum）**：扩展版本的三数之和问题，查找四个数的组合使其和为零。 16. **三数之和最接近（3Sum Closest）**：在一组数中找到和最接近某个目标值的三个数，可能需要用到二分查找和动态规划技巧。 17. **字符串转整数（String to Integer）**：将一个字符串转换为整数，需要注意边界条件和进制转换。 18. **合并排序数组（Merge Sorted Array）**：将两个已排序数组合并成一个新的排序数组，常见的数组操作问题。 19. **验证括号（Valid Parentheses）**：检查一个字符串括号是否有效，涉及到栈的应用和括号匹配规则的理解。 20. **字符串匹配（Implement strStr()）**：查找子字符串在主字符串中的位置，可以使用KMP算法或Rabin-Karp搜索算法。 这些题目涵盖了数组、字符串处理、数据结构（如栈、队列、哈希表）、排序算法、递归、动态规划以及搜索算法等多个核心IT知识点，是提升Java编程能力和算法理解的好资源。通过解决这些题目，可以锻炼编程思维和实际解决问题的能力。