Leetcode习题解析：掌握数据结构与算法

资源摘要信息: 本文档是关于LeetCode在线编程题目和解决方案的知识整理，包含了不同类别的数据结构和算法问题，以及它们的难度等级和解题状态（是否有人解答）。文档中列出了具体的问题编号、问题名称、难度等级，并对部分问题给出了是否已解决的标记。所涉及的数据结构包括哈希表、树（包括二叉树和N元树）、链表、堆、队列、动态规划（DP）以及位操作。文档标题中提到的“力码”可能是对应于LeetCode的谐音，而“系统开源”则暗示了该资源可能与开源软件或开发相关。 详细知识点： 1. 哈希表 哈希表是一种通过散列函数将键映射到表中的位置来存储键值对的数据结构。它的关键特点是能够快速插入和检索数据，平均时间复杂度为O(1)。在LeetCode中，与哈希表相关的问题可能涉及查找、插入和删除操作，以及解决冲突的方法等。 2. 树 树是由节点（或称为顶点）以及连接它们的边组成的图形数据结构。它用于表示具有层次关系的数据。在本资源中，树的问题包括二叉树操作（如合并两个二叉树、在二叉搜索树中搜索等），以及N元树的遍历问题（N-ary树的前序和后序遍历）。二叉树的问题还涉及范围求和、最小深度、最大深度、路径和等。 3. 链表 链表是一种线性数据结构，其中每个元素是一个独立的节点，包含数据部分和指向下一个节点的指针。在本资源中，链表的问题是找到链表的中间节点。 4. 堆 堆是一种特殊的完全二叉树，分为最大堆和最小堆。在最大堆中，任何父节点的值都大于或等于其子节点的值；在最小堆中，任何父节点的值都小于或等于其子节点的值。本资源中的堆相关问题涉及最小堆栈的实现，以及退格字符串比较。 5. 队列 队列是遵循先进先出（FIFO）原则的数据结构。在本资源中，队列问题包括设计命中计数器和记录器速率限制器。 6. 动态规划（DP） 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。它通常将问题分解为相互依赖的子问题，并存储这些子问题的解，以避免重复计算。资源中的动态规划问题涉及三角形的最小路径和。 7. 两个指针 两个指针是指在同一个数据结构中同时使用两个指针进行操作的技巧。它可以用于有序数组或链表中进行搜索、插入或删除等操作。本资源中提到的两个指针问题包括反转字符串和移零。 8. 位操作 位操作是指直接对数据的二进制位进行操作的算法，这通常用于计算机科学领域。位操作能够提供比传统算术操作更快的执行速度。在本资源中，位操作问题包括查找单个数字。 9. LeetCode平台 LeetCode是一个编程练习平台，它提供了大量编程题目，这些题目按照数据结构和算法主题分类，并且每个题目都标明了难度等级。LeetCode旨在帮助软件工程师准备技术面试，同时也为编程爱好者提供了一个挑战自我的平台。 10. 开源 开源意味着源代码可以被公众获得，并且通常可以自由地使用、修改和分发。在软件开发中，开源项目鼓励社区协作和共享改进，这通常有助于提高软件的质量和创新性。文档中的“系统开源”标签可能意味着某些资源或工具是基于开源技术构建的。