LeetCode解题技巧：从起点到终点的路径探索

资源摘要信息:"LeetCode走方格起点到终点"问题属于计算机科学与编程领域中的动态规划和图搜索算法的应用，通常在解决从一个点到另一个点的路径问题中遇到。从描述中可以提炼出关键知识点，包括动态规划（Dynamic Programming）、图论中的路径搜索算法、数据结构中的链表操作、字典（Hash Table）使用、数组操作以及一些特定的算法概念，如寻找两个有序数组的中位数等。 首先，LeetCode是一个在线编程平台，其中包含了大量的算法题目，用于测试和提高编程者的算法和数据结构能力。走方格起点到终点这类问题，通常要求编写一个算法，找到从给定起点到终点的一条路径。这类问题通常可以使用深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）、回溯法或动态规划等方法解决。 描述中提到的"write_more_code"暗示着这类问题需要编写较多代码，提示算法实现可能较为复杂。而"two sum"是LeetCode中的一个经典问题，它要求找出数组中两个数的和等于一个特定值的所有数对。"vector"和"vector<int>"是指向量容器，C++ STL（Standard Template Library）中的重要组件，用于存储动态大小的序列。 在描述中，"注意key和value"，"注意放入dict的时机"可能是指在使用哈希表（dict）存储数据时，需要关注键（key）和值（value）的对应关系，以及它们被添加到字典中的时间点。哈希表是一种基于键值对的存储结构，它能够提供快速的查找、插入和删除操作。 "add two numbers"可能是指LeetCode中的另一问题，涉及到链表的相加操作，其中涉及到链表节点的创建和链表指针的操作。"pre->next = new ListNode(1);"是C++中链表节点赋值的代码，表示前一个节点的next指针指向一个新创建的值为1的ListNode对象。"use existingListNode"可能意味着在某些算法中复用已经存在的链表节点，以节省空间或优化性能。 "左右指针维护"和"重写"暗示了需要使用双指针技术来维护数组或链表中的左右边界，这类技术在解决数组或链表操作问题中非常常见。 "寻找两个有序数组的中位数"是一个经典的算法问题，要求找到两个排序数组合并后位于中间位置的元素。描述中提到的"奇数中位数，分界线左边有n/2个值，取右边，偶数中位数，分界线左边有n/2个值，取两边的平均"，是对寻找中位数问题的描述。此外，"二分分界线"暗示了使用二分搜索技术来优化查找过程。在描述中提到的"不二分左边"是因为二分搜索的边界处理，如果二分左边则可能出现数组越界问题。在寻找两个有序数组的中位数问题中，通常需要确保不会越界，同时还要考虑到算法的时间复杂度。 总结以上内容，我们可以得出这些知识点： 1. 动态规划：在解决走方格起点到终点问题时，可以通过将问题分解为子问题，并使用动态规划的方法来求解。 2. 图论：走方格问题可以转换为图论中的路径搜索问题，如广度优先搜索（BFS）或深度优先搜索（DFS）。 3. 链表操作：处理链表相关问题时，需要对链表节点的操作有深入理解，包括节点的创建、链接和指针的移动。 4. 字典（Hash Table）：哈希表的使用是解决诸如two sum这类问题的关键，需要掌握键值对的操作和哈希冲突的处理。 5. 数组操作：数组是编程中常用的数据结构，需要熟悉数组的初始化、访问和更新操作。 6. 双指针技术：在处理有序数组或链表时，使用双指针可以有效地维护边界，并提高算法的效率。 7. 二分搜索技术：在寻找两个有序数组的中位数问题中，使用二分搜索可以提高算法的效率。 8. 算法边界处理：在算法设计中，正确处理边界条件是保证程序正确性和性能的关键。 以上知识点是根据描述中提及的内容所提炼出的，这些知识点在解决LeetCode及其他编程平台上的算法问题时都非常有用。