Python解决LeetCode精选问题:附带注解与解题思路
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更新于2024-12-22
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资源摘要信息:"本资源名为'leetcode-top-problems:我在Python中解决的顶级leetcode解决方案,并附有注释',包含了多种通过Python语言实现的LeetCode顶级问题的解决方案,每个问题都配有详细的解释和注释。LeetCode是一个在线编程平台,广泛用于程序员的技能测试和提升,特别受到参加技术面试的工程师的欢迎。本资源中涉及的问题类别繁多,包括但不限于数组处理、数学问题、字符串操作、动态规划和二进制计算等。下面将详细介绍资源中包含的关键知识点和对应问题。
1. 数组处理
- 两个和(Two Sum): 解决数组中两数之和等于特定值的问题,常见的哈希表解法。
- 买卖股票的最佳时间(Best Time to Buy and Sell Stock): 通过遍历数组记录到当前为止的最低价格,计算最大利润。
- 包含重复(Contains Duplicate): 利用集合数据结构快速判断数组中是否有重复元素。
- 数组除自身以外的产品(Product of Array Except Self): 在O(n)时间内计算数组中每个元素的除自身外所有元素的乘积。
- 最大子数组(Maximum Subarray): 寻找一个具有最大和的连续子数组,经典的动态规划问题。
- 最大产品子数组(Maximum Product Subarray): 求解一个含有正数和负数的数组中乘积最大的连续子数组。
- 在旋转数组中查找最小值(Find Minimum in Rotated Sorted Array): 使用二分查找解决在一个旋转过的有序数组中找到最小值的问题。
- 3Sum: 在给定数组中找到所有和为0的不重复三元组。
2. 字符串处理
- 盛满水的容器(Container With Most Water): 使用双指针方法解决找出两线段组成容器,能盛最多水的问题。
- 1位数量(Number of 1 Bits): 计算一个整数的二进制表示中有多少个1。
- 计数位数(Counting Bits): 计算从0到n的整数每个数的二进制表示中有多少个1。
- 缺少数字(Missing Number): 找出从0到n的所有数字中缺失的那个数字。
- 反转字符串(Reverse String): 反转一个给定的字符串。
3. 动态规划
- 爬楼梯(Climbing Stairs): 计算有多少种不同的方法可以从楼梯的底部爬到顶部。
- 找零(Coin Change): 给定不同面额的硬币和一个总金额,求凑出总金额所需的最少硬币个数。
- 最长递增子序列(Longest Increasing Subsequence): 找出数组中最长的递增子序列的长度。
- 最长公共子序列(Longest Common Subsequence): 求两个字符串序列最长公共子序列的长度。
- 编辑距离(Edit Distance): 计算将一个字符串转换成另一个字符串所需的最少编辑操作数。
- 斐波那契数列(Fibonacci Number): 计算斐波那契数列中的一个数,使用记忆化搜索或动态规划。
- 组合总和(Combination Sum): 找出数组中能够组成给定目标数的所有整数的组合。
以上是本资源中所包含的编程问题的概览。每个问题不仅包含了Python代码实现,还包括了详细的算法分析和问题思路,是准备面试和提升编程能力的宝贵资料。"
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2021-07-06 上传
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