Leetcode338题解：Python编程刷题实战记录

资源摘要信息:"力扣刷题记录 - Python编程实践" 本文档记录了使用Python语言进行力扣(LeetCode)平台上的算法和数据结构题目的练习情况，具体涵盖了数组、动态规划、数学、字符串、树、哈希表、深度优先搜索、二分搜索、两个指针、广度优先搜索、贪婪算法以及堆栈等不同的算法类别。对于每道题，记录了题号、类别、难度等级和交流率等信息。 一、算法类别与题号分布 1. 数组类别（Array） - 题目编号有832, 122, 914, 665, 950, 565, 33, 15, 768, 45等。 - 数组是最常见的数据结构之一，通常用于存储相同类型元素的集合。 2. 动态规划（Dynamic Programming） - 题目编号有121, 198, 338, 646, 95, 523, 960, 546, 902, 887等。 - 动态规划是解决具有重叠子问题和最优子结构特性的问题的方法。 3. 数学（Math） - 题目编号有942, 453, 949, 754, 537, 592, 478, 866, 753, 805等。 - 数学问题在算法竞赛中占有重要地位，往往涉及数论、组合数学等知识。 4. 字符串（String） - 题目编号有937, 541, 680, 859, 890, 583, 848, 165, 632, 564等。 - 字符串处理是程序设计中不可或缺的一部分，包括但不限于字符串匹配、编辑距离等问题。 5. 树（Tree） - 题目编号有965, 653, 235, 687, 654, 655, 105, 98, 145, 685等。 - 树是一种常用的数据结构，用于表示具有层次关系的数据。 6. 哈希表（Hash Table） - 题目编号有961, 690, 219, 204, 739, 692, 525, 274, 895, 76等。 - 哈希表是一种通过哈希函数快速查找键值对应元素的数据结构。 7. 深度优先搜索（Depth First Search, DFS） - 题目编号有897, 743, 959, 947, 473, 130, 778, 749, 839, 124等。 - 深度优先搜索是一种用于遍历或搜索树或图的算法。 8. 二分搜索（Binary Search） - 题目编号有783, 776, 220, 732, 715等。 - 二分搜索是一种在有序数组中查找特定元素的高效算法。 9. 两个指针（Two Pointers） - 题目编号有283, 141, 287, 142, 632等。 - 两个指针技术通常用于数组或链表上进行双遍历。 10. 广度优先搜索（Breadth First Search, BFS） - 题目编号有690, 199, 909, 773, 913等。 - 广度优先搜索是用于图的遍历，它从根节点开始，逐层向外扩散。 11. 贪婪算法（Greedy Algorithm） - 题目编号有690, 763, 199, 955, 675等。 - 贪婪算法在解决优化问题时，总是做出在当前看来最好的选择。 12. 堆栈（Stack） - 题目编号有844, 856, 853, 975, 59等。 - 堆栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，适用于解决递归和回溯问题。 二、难度等级与交流率 每道题目按照难度分为易、中、硬三个等级，并给出了相应的交流率。这些信息反映了不同难度题目的解题难度和社区关注度。 三、系统开源 标签"系统开源"暗示了这些练习和记录可能是在开源环境下完成的，使用者可能对这些代码进行了分享或者可以获取到其他人的帮助。 四、压缩包子文件的文件名称列表 文件名称"Python_Programing-master"表明了这是一个Python编程项目，文件名中的"master"通常意味着这是一个主分支（在版本控制系统中），可能包含了完成这些练习题目的源代码。 通过这份文档，可以看出作者在提升算法和编程能力上的投入和努力，通过解决各种难度的问题，不仅加深了对算法理论的理解，还提高了编程实践能力。这份记录对于准备参加算法竞赛或者想要提升算法和数据结构知识的程序员来说，具有一定的参考价值。