LeetCode面试必备：数组与链表算法难题解析

资源摘要信息: "LeetCode 正方体堆叠 - DSA 重要问题集合" 本资源集包含一系列针对数据结构与算法（DSA）的练习题，这些问题通常出现在面试中，特别是对于系统开源相关岗位的应聘者而言。内容覆盖了数组、链表、散列、数学等多个领域，涉及数组操作、链表处理、堆叠、排序和搜索等多种基础算法和数据结构的应用。 第一天：数组基础操作 - 查找重复项：在长度为 N+1 的整数数组中找出重复的数字。这要求使用额外的空间复杂度为 O(1) 的算法。 - 不使用额外空间排序 0、1、2：对一个包含 0、1、2 的数组进行排序，要求在不使用额外空间的条件下完成。 - 缺失和重复数字：找出数组中的重复数字以及缺失的数字，这要求能够对数组进行遍历和分析。 - 合并两个已排序的数组：使用 O(1) 额外空间合并两个已排序数组为一个有序数组。 - 最大和连续子阵列（Kadane 算法）：寻找给定数组中的最大和连续子数组，这是一个经典的动态规划问题。 - 合并重叠子区间：对给定的多个重叠子区间进行合并，这同样需要运用排序和区间处理技巧。 第二天：数组进阶 - 设置矩阵零：将一个矩阵中的某行或某列所有元素设置为零，需要考虑空间复杂度。 - 帕斯卡三角：生成帕斯卡三角形的前 N 行，涉及到动态规划和数组操作。 - 下一个排列：按照字典序给出比当前排列下一个的排列，这需要理解数字排列的性质。 - 数组的反转（使用归并排序）：对数组进行反转操作，归并排序提供了一种高效方法。 第三天：数组与数学应用 - 在二维矩阵中搜索：在二维数组中搜索一个元素，涉及基本的遍历和判断。 - 在日志中找到 n^x 的多数元素（>N/2 次）：在一个日志中找出出现次数超过一半的元素，常使用摩尔投票法。 - 多数元素（>N/3 次）：找出出现次数超过 N/3 次的元素，可能需要多次遍历或者使用哈希表。 - 网格唯一路径：在网格中计算到达特定位置的唯一路径数，可以使用动态规划解决。 - 反向对：统计数组中逆序对的数量，可以采用分治法的归并排序算法。 第四天：散列应用 - 求和问题：利用散列结构快速查找数组中是否存在两个数之和为特定值，例如 "2数之和" 和 "4数之和"。 - 最长连续序列：找出数组中最长连续递增序列，这需要对元素进行快速的访问。 - 总和为 0 的最长子数组：寻找数组中和为零的连续子数组，这同样可以用散列的方法来优化查找过程。 - 给定 XOR 计算子数组的数量：计算给定 XOR 值的子数组数量，该问题可以通过散列表解决。 - 无重复的最长子串：找到不含重复字符的最长子字符串，这通常用滑动窗口和散列表结合的方法解决。 第五天：链表操作 - 反转链表：改变链表中节点的指向，使其反转。 - 查找 LinkedList 的中间：找到链表的中点，有快慢指针的方法。 - 合并两个排序的链表：将两个已排序的链表合并成一个排序链表。 - 从 LinkedList 后面删除第 N 个节点：删除链表中从后向前数第 N 个节点，需要两次遍历。 - 给定节点时删除给定节点：在链表中删除特定的节点，需要处理边界条件。 这个资源集合是程序员准备技术面试，特别是涉及数据结构与算法的面试的重要参考资料。通过这些问题，应聘者可以检验和增强自己在编程、数据结构应用以及算法优化方面的能力。