LeetCode算法解题JAVA笔记与树结构应用

资源摘要信息:"leetcode蓄水池JAVA-iq-notes:智商笔记" **知识点一：LeetCode算法题目解答** 在本节中，介绍了在LeetCode平台上解决编程问题的方法。首先，提到了一种针对特定问题的算法思路，即给定数字列表和数字k，判断是否存在任意两个数字加和为k的情况。解答思路是将数组进行排序，然后使用双指针技术从数组的两端向中间遍历。如果左边的指针指向的数字与右边的指针指向的数字之和等于k，则找到了一个解。如果和小于k，则移动左指针；如果和大于k，则移动右指针。 **知识点二：二叉树节点遍历技巧** 接下来，讨论了二叉树的相关问题。提到了维护两个队列的方法，一个用于添加和删除节点，另一个用于保持树的层次遍历信息。这可能指的是层次遍历二叉树，通常使用队列来实现。 **知识点三：二叉树的序列化与反序列化** 文档中提到了二叉树的序列化与反序列化的概念，具体指出了`serialize(root)`和`deserialize(s)`两个函数的实现。这是树结构数据处理中的重要知识点，它允许我们将二叉树结构转换为字符串形式便于存储或传输，然后再从字符串恢复成原始的树结构。 **知识点四：特定二叉树算法的实现** 文档中还提到了LeetCode上关于二叉树的几个特定算法题目的实现，包括： - 二叉搜索树迭代器（Java）：实现一个迭代器，能够按照中序遍历的顺序访问二叉搜索树的节点。 - 二叉树右侧视图（Java）：获取二叉树每一层的最右侧节点的值。 - 平衡二叉树（Java）：判断一棵二叉树是否是平衡的，即任意节点的左右子树的高度差不超过1。 - 反转二叉树（Java）：将给定的二叉树中的每个节点的左右子节点互换。 **知识点五：蓄水池抽样算法（Reservoir Sampling）** 文档的后半部分描述了蓄水池抽样算法（Reservoir Sampling）的概念。这是一种从包含未知大小的数据流中随机选择k个样本的方法，而不必先读取整个数据流。具体过程如下： 1. 初始化一个容量为k的数组，前k个元素直接填充数组。 2. 对于第i（i>k）个元素，以1/k的概率替换数组中的某个元素，这个概率是固定的，但具体替换哪个元素是随机的。 3. 这样进行下去，直到遍历完所有的元素，最终数组中的k个元素即为所抽取的样本。 **知识点六：系统开源（开源项目标签）** 最后，提到了“系统开源”这个标签，暗示该文档所涉及的内容可能来自于某个开源项目。开源项目在IT行业中非常普遍，它们允许开发者共享代码，协作解决问题，并共同开发和改进软件。 **知识点七：文件名称列表** 文档末尾的文件名称“iq-notes-master”指向了一个开源项目的目录结构，这个项目可能包含了与上述知识点相关的代码示例、笔记和其他资源。在GitHub或其他代码托管平台上，通常可以通过类似的文件名称找到开源项目。