LeetCode算法总结：数据结构与字符串常见题目详解

LeetCode解题总结涵盖了广泛的算法和数据结构题目，包括但不限于数组、单链表、字符串、栈、树和排序等多种核心数据结构与问题解决方法。以下是各部分的详细知识点： 1. **数组**： - **删除重复元素**：涉及到查找并去除数组中重复的元素，要求保持数组有序。 - **排序数组旋转后的查找**：在已旋转的有序数组中找到特定元素的位置，可能涉及二分查找或哈希策略。 - **寻找中位数**：两种情况，一种是两个已排序数组合并后的中位数，另一种是数组本身。 - **最长连续序列**：寻找数组中连续的不重复元素的最大长度。 - **累加和**：计算数组中满足特定条件的子数组和。 - **移除指定值**：在数组中删除给定的元素，并保持数组有序。 - **下一个排列**：给定一个排列，找到其下一个排列，通常用回溯法解决。 - **第n个全排列**：生成一个数组的所有可能排列。 - **数独验证**：检查给定数独是否符合规则。 - **容纳雨水的量**：模拟雨水收集问题，求解二维数组中能容纳雨水的最大容量。 - **旋转图像**：通过旋转数组或矩阵来处理图像的旋转问题。 - **数字加1**：通过逻辑操作改变数组中每个数字的值，使其变为下一个数。 - **爬楼梯**：经典问题，描述为从楼梯底部到达顶部的不同走法。 - **格雷码**：二进制编码方式，常用于电子学中，这里可能涉及转换或查找操作。 - **矩阵置零**：将矩阵中特定行和列的元素设为0。 - **加油站问题**：涉及优化路径，如在给定的加油站网络中寻找最经济的加油策略。 - **分糖果**：公平分配糖果问题，可能涉及到贪心算法。 - **只出现一次的数**：找出数组中只出现一次的元素。 2. **单链表**： - **链表相加**：两个已排序链表的和。 - **反转链表**：操作链表，将链表反转或在指定位置反转。 - **排序链表**：根据给定值对链表进行排序。 - **删除重复元素**：从链表中删除重复节点。 - **旋转链表**：类似数组旋转，但操作的是链表。 - **删除倒数第N个节点**：在链表中删除指定位置的节点。 - **交换链表元素**：对链表中的元素进行成对交换。 - **复制复杂链表**：创建链表的副本，可能涉及深拷贝和浅拷贝的区别。 - **链表环相关**：检测链表是否有环以及环的入口。 - **改变链表元素位置**：重新排列链表元素。 3. **字符串**： - **回文判断**：确定字符串是否为回文。 - **strStr()**：查找子串在字符串中的首次出现位置。 - **atoi()**：将字符串转换为整数。 - **二进制树相加**：可能涉及二叉树的合并操作。 - **最长回文子串**：寻找最长的回文子串。 - **正则表达式匹配**：高级题目，涉及模式匹配和正则语法。 - **正则匹配**：基本的字符串匹配，可能使用模式引擎。 - **最长公共前缀**：找到一组字符串的最长公共前缀。 - **数字验证**：判断字符串是否表示一个有效的数字。 - **罗马数字转换**：字符串之间的双向转换。 - **计数和说**：一种特殊的字符串生成规则。 - **变位词**：判断两个字符串是否可以通过重排得到对方。 - **简化系统路径**：清理路径中的冗余字符。 - **单词长度**：计算字符串中最后一个单词的长度。 - **反转单词顺序**：处理字符串中单词的反转问题。 - **编辑距离**：衡量两个字符串的相似度。 4. **栈**： - **括号验证**：检查括号是否有效配对。 - **最长正确括号表达式**：寻找给定字符串中最长的有效括号序列。 - **柱状图最大矩形面积**：涉及动态规划和滚动数组技巧。 - **逆波兰式计算**：将表达式转换为逆波兰形式，然后求值。 5. **树**： - **二叉树遍历**：前序、中序、后序和层序遍历。 - **恢复二叉树**：给定线索二叉树，重建原树。 - **树的比较和识别**：判断两棵树是否相同，以及是否为AVL树。 - **树与链表转换**：将二叉树转为链表或反之。 - **二叉树操作**：添加右指针、最小公共祖先等。 - **二叉查找树**：构建和验证，以及数组和链表的转换。 - **二叉树深度、路径和**：计算树的特性。 6. **排序**： - **合并有序数组**：将多个有序数组合并成一个有序数组。 - **链表排序**：链表的排序算法。 - **合并K个链表**：将多个链表合并为一个有序链表。 - **插入排序链表**：利用插入排序的思想对链表进行排序。 - **归并排序链表**：经典排序算法的应用。 - **缺失的正数**：在有序数组中查找第一个缺失的正整数。 - **排序颜色**：将不同颜色的元素按顺序排列。 7. **查找**： - **范围查找**：在排序数组中查找元素出现的范围。 - **插入位置**：在排序数组中找到插入给定值的正确位置。 - **二维数组查找**：扩展到二维数组的查找问题。 - **旋转数组查找**：针对旋转数组的查找策略。 8. **暴力枚举法**： - **子集**：生成集合的所有子集。 - **全排列**：生成排列列表，可能涉及递归和剪枝。 - **树的全排列**：在特定树结构上进行全排列。 9. **广度优先搜索**： - **单词变换路径**：寻找两个单词之间的最短变换路径。 - **包围区域**：二维空间中寻找包围特定区域的最小边界。 10. **深度优先搜索**： - **N皇后问题**：经典的回溯问题。 - **IP地址恢复**：解析IP地址的回溯问题。 - **集合元素之和**：涉及重复元素的集合和求和问题。 - **括号对**：验证括号是否正确配对。 - **数独解决方案**：使用DFS解决数独问题。 - **单词搜索**：在一个二维网格中查找单词。 11. **分治法**： - **pow(x, n)**：快速幂算法应用。 - **Sqrt(x)**：求平方根，可能用到牛顿迭代法。 12. **贪心算法**： - **跳台阶游戏**：典型的贪心决策问题。 - **买卖股票**：涉及最优策略的贪心问题，多种版本。 13. **动态规划**： - **最小路径和三角形**：经典动态规划问题。 - **最大连续子数组**：求解数组中的最大和子数组。 - **子回文字符串**：找到字符串的所有子回文。 - **编辑距离**：字符串的相似度度量，如Levenshtein距离。 - **不同路径和**：在有障碍的路径中求和问题。 - **最大矩形面积**：与动态规划相关的问题。 14. **图**： - **图的克隆**：复制图的结构和边的关系。 - **区间操作**：处理区间相关的增删和查询操作。 15. **细节实现题**： - **整数反转**：基础数据类型操作，涉及数值处理。 - **对称数**：判断整数是否是对称的。 - **区间操作**：如插入和合并区间。 这些知识点展示了LeetCode上的算法练习涵盖了各种数据结构和问题类型，是提高编程技能和准备技术面试的重要资源。熟练掌握这些问题可以帮助提升算法理解、逻辑思维和问题解决能力。