leetcode题目难度以及考频
leetcode 简单题目
leetcode 简单题目1. Two Sum (两数之和)- 题目描述：给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target，请你在该数组中找出和为目标值的那两个整数，并返回它们的数组下标。
- 难度级别：简单- 解题思路：使用哈希表存储数组元素和其索引的映射关系，遍历数组时，判断目标值与当前元素的差值是否存在于哈希表中。
2. Reverse Integer (整数反转)- 题目描述：给出一个 32 位的有符号整数，你需要将这个整数中每位上的数字进行反转。
- 难度级别：简单- 解题思路：通过对输入整数进行数学运算，将每一位的数字反转到新的整数中。
注意考虑边界情况，例如反转结果溢出时返回 0。
3. Palindrome Number (回文数)- 题目描述：判断一个整数是否是回文数。
回文数是指正序（从左向右）和倒序（从右向左）读都是一样的整数。
- 难度级别：简单- 解题思路：将整数转换为字符串，并判断字符串是否与其反转后的字符串相同。
4. Roman to Integer (罗马数字转整数)- 题目描述：罗马数字包含以下七种字符: I， V， X， L，C，D 和 M。
编写一个程序将罗马数字转换为整数。
- 难度级别：简单- 解题思路：根据罗马数字的规则进行数学运算，对字符串从左到右进行遍历，判断当前字符与其后一位字符的关系，累加或减去对应的数值。
5. Longest Common Prefix (最长公共前缀)- 题目描述：编写一个函数来查找字符串数组中的最长公共前缀。
- 难度级别：简单- 解题思路：取第一个字符串作为参照字符串，依次对后面的字符串与参照字符串进行比较，直到找到最长公共前缀为止。
如果某个字符串与参照字符串不匹配，则截取参照字符串的子串进行下一轮比较，直至遍历完所有字符串或找到最长公共前缀。
这里只列举了一些简单题目，还有很多其他简单题目可以进一步解答。
leetcode 中等难度 题目
leetcode 中等难度题目
摘要：
1.题目概述
2.题目分析
3.题目解答
4.总结
正文：
一、题目概述
本题是一道来自LeetCode 的中等难度题目，具体题目内容未提供。
在解答这道题目时，我们需要分析题目要求，设计合适的算法，并实现代码。
本文将分为四个部分，分别为题目概述、题目分析、题目解答和总结。
二、题目分析
由于题目内容未提供，我们暂时无法得知具体的题目要求。
但在分析题目时，我们通常需要关注以下几个方面：
1.题目背景：了解题目的背景和出处，有时会有助于理解题目要求。
2.题目要求：明确题目要求的输入和输出，以便设计合适的算法。
3.数据范围：分析题目给定的数据范围，以便在实现算法时考虑边界情况。
4.题目提示：关注题目中的提示信息，有时能给出解题思路。
三、题目解答
由于题目内容未提供，我们暂时无法提供具体的解答。
但在解答题目时，
我们通常需要完成以下几个步骤：
1.设计算法：根据题目要求和分析，设计合适的算法。
2.编写代码：根据设计好的算法，实现代码。
3.测试代码：使用测试用例检验代码的正确性。
4.优化代码：在确保代码正确的前提下，优化代码以提高性能。
四、总结
在解答完题目后，我们需要对整个解题过程进行总结。
总结的内容包括：
1.题目背景和要求：回顾题目的背景和要求，确认解题思路是否正确。
2.算法和代码：总结使用的算法和代码实现，以便之后查阅。
3.解题心得：总结在解题过程中的收获和经验教训。
以上就是一道LeetCode 中等难度题目的解答过程。
leetcode 中等难度 题目
题目：深度探索leetcode中等难度题目，提升编程能力1. 引言在软件开发领域，编程能力一直是衡量程序员水平的重要标准。
而在编程能力的提升过程中，刷leetcode中等难度题目是一个有效的方法。
通过深度探索leetcode中等难度题目，我们可以不断提升自己的编程能力，培养解决问题的思维方式，加深对数据结构和算法的理解。
2. 初探leetcode中等难度题目在面对leetcode中等难度题目时，我们首先要明确题目的要求和限制条件。
这些题目往往涉及到数组、链表、树、字符串等数据结构，以及排序、搜索、动态规划等算法。
通过对题目的分析和理解，我们可以选择合适的解题方法，比如暴力求解、双指针法、递归等。
3. 深入解析题目要点在解答leetcode中等难度题目时，我们需要深入解析题目的要点。
比如对于动态规划题目，我们需要找到最优子结构，并设计合适的状态转移方程；对于搜索题目，我们需要选择合适的搜索策略，如深度优先搜索或广度优先搜索。
通过深入解析题目要点，我们可以更好地理解题目的本质，找到解题的思路。
4. 举例分析题目解答方法为了更好地理解leetcode中等难度题目，我们可以通过举例分析题目的解答方法。
比如对于数组相关的题目，我们可以通过具体的例子来演示解题过程，比如找到数组中的最大子数组和、两数之和等。
通过举例分析，我们可以加深对解题方法的理解，掌握解题的技巧。
5. 总结与回顾通过深度探索leetcode中等难度题目，我们可以不断提升自己的编程能力，培养解决问题的思维方式。
在解答题目的过程中，我们要坚持从简到繁、由浅入深地探究题目，多次提及题目要点，加深对主题的理解。
只有这样，我们才能更全面、深刻和灵活地理解题目，提升编程能力。
6. 个人观点与理解作为一名软件开发者，我深知leetcode中等难度题目对于提升编程能力的重要性。
在解答题目的过程中，我体会到了深度探索题目的重要性，只有深入探究题目的本质，才能更好地掌握解题方法，提升编程能力。
leetcode最简单的困难题
文章标题：探究LeetCode上最简单的困难题：挑战与机遇在LeetCode上，困难题被大家认为是最具挑战性的题目之一。
然而，我们不妨以不同的角度来看待这个问题。
在接下来的文章中，我将深入探讨LeetCode上最简单的困难题，并探讨其中蕴含的挑战与机遇。
1. 了解LeetCodeLeetCode作为一个技术面试准备和编程练习评台，拥有大量的算法题目，覆盖了各种难度和类型的问题。
困难题在LeetCode中被定义为相对复杂和难以解决的问题，需要灵活运用多种算法和数据结构。
其中，最简单的困难题也许是大家心目中难以逾越的一道门槛。
2. 深入解析LeetCode上最简单的困难题在这里，我们选取了LeetCode上被广泛认为最简单的困难题，并一步步进行分析和解答。
通过对这些题目的深入研究，我们可以发现其中的规律和技巧，从而提高解题的效率和准确性。
3. 挑战与机遇困难题之所以被称之为困难，是因为其解题过程可能需要掌握较为复杂的算法和技巧。
然而，正是这种挑战性，给我们提供了学习和成长的机会。
通过攻克LeetCode上最简单的困难题，我们不仅可以提升自己在算法和数据结构方面的能力，还可以拓展自己的编程思维和解决问题的能力。
4. 个人观点和理解作为一个LeetCode的爱好者，我深刻体会到了挑战LeetCode上困难题的乐趣和价值。
尽管这些题目看似困难，但通过不断地学习和实践，我逐渐领悟到其中的规律和技巧，并从中受益匪浅。
在攻克困难题的过程中，我不仅提高了自己的编程能力，还培养了耐心和毅力，为将来的面试和工作打下了坚实的基础。
在总结回顾LeetCode上最简单的困难题的挑战与机遇之后，不难发现，这些题目所蕴含的价值远不止于磨练技能。
通过挑战和突破困难题，我们不断提升自己的能力，成为更加优秀的程序员和问题解决者。
通过本文的探讨，我相信读者们也能够更加全面、深刻和灵活地理解LeetCode上最简单的困难题的价值和意义。
力扣中度算法-概述说明以及解释
力扣中度算法-概述说明以及解释1. 引言1.1 概述力扣中度算法是指在力扣（LeetCode）平台上属于中等难度的算法题目。
力扣作为一个在线编程练习平台，旨在帮助开发人员提升他们的算法和数据结构技能。
力扣中度算法是力扣题库中一类较为复杂但仍适合有一定算法基础的开发人员进行挑战的问题。
力扣中度算法具有一些特点。
首先，这类算法问题相对于简单难度的算法问题要求更高的思维复杂度和编码难度。
其次，力扣中度算法通常涉及多种数据结构和算法知识，需要灵活应用各种算法思想解决问题。
最后，力扣中度算法问题的解题思路可能不唯一，需要开发人员具备灵活的思维和创新的能力。
在本篇文章中，我们将详细介绍力扣中度算法的一些要点和解题思路。
我们将分别探讨三个不同的中度算法问题，并逐步深入解析每个问题的难点和解决方法。
每个问题都将以算法的基本原理为基础，并提供示例代码以帮助读者更好地理解和掌握解题方法。
通过本篇文章的阅读，读者将能够更全面地了解力扣中度算法的特点和要求，掌握解题的一般思路和技巧，并提升自己在解决中等难度算法问题上的能力。
同时，我们也将对未来中度算法的发展进行展望，帮助读者更好地规划自己的学习和练习计划。
在接下来的章节中，我们将先进行算法一的介绍，然后分析其各个要点。
接着，我们将介绍算法二和算法三，并依次深入探讨每个算法的要点和解决方法。
最后，我们将总结本文的内容，并对未来中度算法的发展进行展望。
相信通过本文的学习，读者将能够进一步提升自己在力扣中度算法方面的能力，并在实际工作中灵活应用所学知识解决问题。
1.2 文章结构本文将分为三个主要部分，即引言、正文和结论。
- 引言部分将对本文进行概述，介绍力扣中度算法的背景和意义，以及本文的目的和结构安排。
- 正文部分将详细介绍三个不同的力扣中度算法，分别是算法一、算法二和算法三。
每个算法将会分为多个子部分，从不同的要点进行解析和讨论。
在每个算法的子部分中，会介绍该算法的核心思想、实现方式以及优势和局限性。
leetcode热门100题解析
leetcode热门100题解析摘要：I.引言- 介绍LeetCode- 阐述LeetCode 热门100 题的背景和意义II.LeetCode 热门100 题概述- 题目的分类和难度- 题目的特点和解答技巧III.题目解析- 对热门100 题进行分类解析1.两数之和2.三数之和3.字母异位词分组4.合并区间5.最长连续序列6.排序链表7.找到所有数组中消失的数字8.两数相加9.合并两个有序链表10.括号生成11.合并K 个升序链表12.组合总和13.全排列14.字符串全排列15.求子集IV.解题技巧与策略- 分析题目特点，选择合适的数据结构和算法- 利用LeetCode 提供的自带答案和讨论区进行学习和优化V.总结- 回顾LeetCode 热门100 题的重要性- 强调定期练习和总结经验的重要性正文：作为程序员，刷题是提升编程能力的重要途径。
在众多题库中，LeetCode 以其丰富的题目资源和高质量的解答而受到广大程序员的喜爱。
本文将针对LeetCode 热门100 题进行解析，帮助大家更好地理解和掌握这些经典题目。
首先，我们来了解一下LeetCode。
LeetCode 是一个在线的编程题库，提供了大量的编程题目供程序员们学习和练习。
这些题目覆盖了各种数据结构和算法，从简单到困难，从易到难，旨在帮助程序员们提高自己的编程能力和算法水平。
LeetCode 热门100 题是LeetCode 中的一个重要部分，它涵盖了各种题型和难度，是程序员们提升编程能力的重要资源。
这些题目包括了各种数据结构和算法的题目，如两数之和、三数之和、字母异位词分组、合并区间、最长连续序列、排序链表、找到所有数组中消失的数字等。
接下来，我们来解析一下这些热门题目。
首先是两数之和，这道题要求我们找出一个数组中两个数之和等于目标值的所有元素。
这道题可以用哈希表来解决，时间复杂度为O(n)。
其次是三数之和，这道题要求我们找出一个数组中三个数之和等于目标值的所有元素。
leetcode高频题总结
leetcode高频题总结随着科技企业的快速发展，LeetCode已经成为程序员面试准备的重要平台。
为了帮助大家更好地备战面试，本文将对LeetCode的高频题目进行总结，并为大家提供一些实用的刷题技巧。
首先，我们要了解LeetCode高频题目的总体情况。
在这些题目中，包括了各种不同的题型，如算法、数据结构、数学、逻辑等。
为了方便大家学习，我们可以将这些题目按照部门、岗位和题型进行分类。
接下来，我们来看看字节跳动的高频题目。
根据不完全统计，字节跳动的高频题目包括：1.题目：无重复字符的最长子串，出现次数：872.题目：K个一组翻转链表，出现次数：713.题目：反转链表，出现次数：704.题目：数组中的第K个最大元素，出现次数：685.题目：二叉树的锯齿形层次遍历，出现次数：53此外，还有三数之和、相交链表、LRU缓存机制、买卖股票的最佳时机等热门题目。
在刷题过程中，我们可以参考牛客面经涉及的LeetCode算法题。
这些题目具有较高的出现频率，且涵盖了各种题型。
以下是一些牛客面经中的高频题目：1.题目：合并两个有序链表，出现次数：322.题目：接雨水，出现次数：313.题目：搜索旋转排序数组，出现次数：284.题目：环形链表，出现次数：285.题目：螺旋矩阵，出现次数：28为了高效地刷题和准备面试，建议大家按照以下策略进行：1.分类刷题：将题目按照类别（如算法、数据结构、数学等）进行分组，有针对性地练习。
2.重点突破：针对高频题目进行重点练习，掌握其中的解题思路和技巧。
3.及时总结：在刷题过程中，要及时总结自己的解题思路和经验，以便在面试中迅速调动知识。
4.模拟面试：与他人组成练习小组，模拟面试场景，提高自己的应变能力。
最后，我们还可以关注LeetCode其他的高频题目，如：1.题目：有效的括号，出现次数：0.4122.题目：从前序与中序遍历序列构造二叉树，出现次数：253.题目：岛屿数量，出现次数：254.题目：全排列，出现次数：235.题目：用栈实现队列，出现次数：21通过以上总结，相信大家对LeetCode高频题目有了更深入的了解。
leetcode 题目整理
一、概述LeetCode作为一个上线的编程练习评台，拥有大量的编程题目，涵盖多种难度和类型的题目，深受程序员和计算机相关专业学生的欢迎。
对于大多数人来说，LeetCode是一个提高编程能力和准备面试的良好评台。
LeetCode的题目整理对于学习和提高编程技能具有重要意义。
二、LeetCode题目类型LeetCode评台的题目种类繁多，涉及多个编程语言，主要包括以下几种类型：1. 数据结构：包括数组、链表、栈、队列、树等；2. 算法：包括递归、动态规划、贪心算法、搜索算法等；3. 字符串操作：包括字符串查找、替换、反转等；4. 数学计算：包括整数操作、浮点数计算、位运算等；5. 经典算法：包括排序、查找、最短路径等。
三、LeetCode题目难度LeetCode题目按照难度分为简单、中等和困难三个等级。
对于不同水平的编程人员来说，可以根据自己的情况选择不同难度的题目，以提高编程能力。
四、LeetCode题目整理的重要性LeetCode评台上的题目数量众多，但有时会出现重复、重叠或不明确的情况。
对LeetCode题目进行整理，可以帮助编程人员更好地理清题目的类型和难度，减少重复训练，提高学习效率。
五、LeetCode题目整理方法1. 对LeetCode评台上的题目进行分类整理，包括数据结构、算法、字符串操作、数学计算和经典算法等；2. 对不同难度的题目进行分类整理，包括简单、中等和困难等；3. 对每个分类下的题目进行详细的描述和总结，包括题目的具体要求、解题思路和实现方法等。
六、LeetCode题目整理的意义LeetCode题目整理的意义在于提高编程人员对题目的理解和掌握，帮助编程人员更好地准备面试或提高编程技能。
LeetCode题目整理也可以为其他编程人员提供学习和交流的评台，促进编程技术的交流和共享。
七、结语LeetCode题目整理对于编程人员学习和提高编程能力具有重要意义，通过对LeetCode题目进行分类整理和总结，有助于编程人员更好地掌握各种类型和难度的题目，提高编程能力和应对面试的能力。
leetcode 二分查找 题目
leetcode 二分查找题目
Leetcode二分查找题目包括多种难度级别，其中较为简单的题目主要涉及查找有序数组中的目标元素等问题，而较为复杂的题目则需要考虑到多种情况，如查找旋转有序数组中的目标元素或查找峰值等。
在进行二分查找时，需要注意数组的有序性和边界问题。
通常情况下，二分查找的时间复杂度为 O(logn)，因此在面对大规模数据时具有较高的效率和优势。
同时，二分查找也是算法面试中经常被考察的内容，因此掌握二分查找算法的基本思想和实现方法对于程序员来说是非常重要的。
以下是一些常见的 Leetcode 二分查找题目：
1. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置
2. 寻找旋转排序数组中的最小值
3. 寻找峰值
4. 寻找旋转排序数组中的目标元素
5. 在有重复元素的排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置
以上题目难度不一，但都需要掌握二分查找的基本思想和技巧。
通过刷 Leetcode 二分查找题目，可以有效提升程序员的算法能力和编程实战经验。
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leetcode 88题
leetcode 88题题目88是“合并两个有序数组”。
这道题的要求是给定两个有序整数数组nums1和nums2，将nums2合并到nums1中，使得nums1成为一个有序数组。
假设nums1有足够的空间（大于或等于m + n）来容纳nums2中的元素，其中m和n分别是nums1和nums2的元素数量。
这道题可以通过多种方法来解决。
一种解决方法是先将nums2合并到nums1中，然后对nums1进行排序。
这种方法的时间复杂度为O((m+n)log(m+n))，其中m和n分别是nums1和nums2的元素数量。
具体实现时，可以使用Python中的sort()方法来对nums1进行排序。
另一种解决方法是利用双指针从后向前遍历nums1和nums2，将较大的元素依次放入nums1的末尾。
这种方法的时间复杂度为O(m+n)，空间复杂度为O(1)。
具体实现时，可以先计算出合并后的数组的长度，然后使用两个指针分别指向nums1和nums2的末尾，比较两个指针指向的元素大小，将较大的元素放入合并后的数组的末尾，并移动指针。
最后再将剩余的nums2中的元素复制到nums1的前面。
除了上述两种方法外，还可以使用额外的数组来存储合并后的结果，然后再将结果复制回nums1。
这种方法的时间复杂度为O(m+n)，空间复杂度为O(m+n)。
综上所述，针对题目88“合并两个有序数组”，我们可以通过多种方法来解决，其中双指针法是比较高效的解决方法，可以在O(m+n)的时间复杂度内完成合并操作。
希望这些信息能帮助你更好地理解和解决这道题目。
leetcode题集
leetcode题集LeetCode是一个非常受欢迎的在线编程平台，提供了大量的算法和数据结构题目，被广泛用于程序员的面试准备和算法练习。
下面我将从多个角度来回答关于LeetCode题集的问题。
1. LeetCode题集的特点，LeetCode题集包含了各种难度级别的算法和数据结构题目，涵盖了广泛的编程语言和主题。
题目以算法题为主，涉及排序、查找、字符串处理、动态规划、图论等多个领域，可以帮助程序员提高编程能力和解决实际问题。
2. 题目的难度分级，LeetCode题目按照难度分为Easy、Medium和Hard三个级别。
Easy级别的题目通常是一些基础的算法问题，Medium级别的题目相对复杂，需要较强的编程能力和思维能力，Hard级别的题目则是较为困难的问题，需要深入理解算法和数据结构的原理。
3. 解题思路和技巧，在解题过程中，可以采用多种解题思路和技巧。
常用的方法包括暴力法、贪心法、动态规划、分治法、回溯法、双指针法等。
对于每个题目，可以先理解问题的要求和限制条件，然后根据题目特点选择合适的解题方法。
4. 解题步骤和注意事项，解题的一般步骤包括理解问题、设计算法、编写代码、调试测试和优化等。
在解题过程中，需要注意边界条件、特殊情况和时间复杂度等因素。
同时，LeetCode还提供了测试用例和讨论区，可以帮助程序员进行代码测试和交流讨论。
5. 提高解题效率的方法，为了提高解题效率，可以多做练习、学习优秀的解题思路和算法模板，积累常见的编程技巧和经验。
此外，可以参考其他程序员的解题思路和代码，学习他们的思考方式和优化技巧。
总结起来，LeetCode题集是一个非常有价值的资源，可以帮助程序员提高算法和编程能力。
通过多角度的学习和练习，可以更好地理解和掌握各种算法和数据结构，提高解题效率和质量。
希望以上回答能够满足你的需求，如有其他问题，请继续提问。
【leetcode】题解合集
1. 介绍Leetcode1.1 Leetcode是什么1.2 Leetcode的意义和作用2. 如何更高效地刷Leetcode2.1 刷题的技巧和方法2.2 如何在工作和学习之余刷Leetcode3. Leetcode题目分类和难度3.1 Leetcode题目的分类3.2 Leetcode题目的难度分级4. Leetcode题解范例4.1 题目一：两数之和4.1.1 题目描述4.1.2 解题思路4.1.3 代码实现4.1.4 复杂度分析4.1.5 题解总结4.2 题目二：反转链表4.2.1 题目描述4.2.2 解题思路4.2.3 代码实现4.2.4 复杂度分析4.2.5 题解总结5. 结语【leetcode】题解合集1. 介绍Leetcode1.1 Leetcode是什么Leetcode是一个专注于编程题目练习的上线评台，提供了大量的算法题和编程题供程序员练习。
这些题目涵盖了各种不同的难度和类型，包括但不限于数组、字符串、链表、树、排序、动态规划等，可以帮助程序员不断提升自己的编程能力。
1.2 Leetcode的意义和作用在如今竞争日益激烈的编程领域，良好的编程能力对于程序员来说至关重要。
Leetcode提供了大量的编程题目，通过不断练习可以帮助程序员提升自己的编程技能，掌握各种算法和数据结构，并培养解决问题的能力。
刷Leetcode也是面试准备的重要一环，许多科技公司在面试时会出一些Leetcode上的题目，因此刷Leetcode也是提高面试通过率的有效手段。
2. 如何更高效地刷Leetcode2.1 刷题的技巧和方法要更高效地刷Leetcode，需要具备一定的方法和技巧。
根据自己的实际情况制定合理的刷题计划，包括每天刷题的数量、时间安排等。
要注重题目的分类和难度，可以根据自己的情况选择适合的题目进行练习。
另外，要注重总结和复习，及时总结每道题的解题思路和关键点，并在之后进行复习，帮助巩固知识。
leetcode 孤岛原型题
一、题目简介Leetcode上有一类题目被称为“孤岛原型题”，通常是关于矩阵中孤立岛屿的数量和面积的问题。
这类题目的解法通常涉及到深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）等算法。
二、孤岛原型题的难点1. 理解题意：孤岛原型题通常要求判断给定矩阵中孤立岛屿的数量和面积，对题目要求的理解是解题的第一步。
2. 选择合适的算法：针对孤岛原型题，需要选择合适的算法，常见的是DFS和BFS算法。
在解题过程中，需要理清算法的思路和实现方法。
3. 处理边界情况：在矩阵边界和岛屿相邻处需要特殊处理，避免出现异常结果。
三、解题思路及步骤解决孤岛原型题的具体步骤如下：1. 深度优先搜索（DFS）算法解法：使用递归或栈的方式实现DFS算法，以找到所有与当前岛屿相连的区域。
2. 广度优先搜索（BFS）算法解法：使用队列的方式实现BFS算法，逐层遍历并找到所有与当前岛屿相连的区域。
3. 判断孤岛数量：对整个矩阵进行遍历，遇到未标记过的岛屿时，使用DFS或BFS算法标记并计数。
4. 计算孤岛面积：对每个孤岛进行面积计算，即岛屿的格子数量。
四、具体案例分析以Leetcode中的题目"Number of Islands"为例，该题目要求给定一个由 '1'（陆地）和 '0'（水）组成的二维网格，计算出岛屿的数量。
岛屿被水包围，是由水平方向或垂直方向相邻的陆地连接而成的。
网格中的格子与其四个相邻格子（上、下、左、右）相连。
解题思路：1. 使用深度优先搜索（DFS）算法，从左上角开始，对网格中的每个位置进行遍历，遇到 '1'（陆地）时，通过递归方式找出与该陆地相连的所有陆地，并将其标记为已访问。
2. 在遍历过程中，记录孤岛的数量，即遇到未标记过的陆地时，孤岛数量加一。
3. 最终得到孤岛的数量，并输出结果。
五、总结通过本文的介绍，读者可以了解到Leetcode上孤岛原型题的难点和解题思路，包括对算法的选择和实现步骤的详细介绍。
leetcode高频算法题
leetcode高频算法题LeetCode是一个非常受欢迎的在线编程平台，提供了各种算法和数据结构的练习题。
下面我将从多个角度介绍一些LeetCode的高频算法题。
首先，LeetCode上的高频算法题包括但不限于以下几个方面：1. 数组和字符串，这是LeetCode上最常见的题型之一。
例如，最长连续递增序列、两数之和、反转字符串等。
这些问题需要熟练掌握数组和字符串的基本操作，如遍历、查找、排序等。
2. 链表，链表是LeetCode上另一个常见的题型。
例如，反转链表、合并两个有序链表、删除链表中的节点等。
解决链表问题需要熟悉链表的基本操作，如节点的插入、删除、遍历等。
3. 树和图，树和图是LeetCode上较为复杂的题型。
例如，二叉树的遍历、判断二叉搜索树、图的遍历等。
解决树和图问题需要熟悉树和图的基本概念和算法，如深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）等。
4. 动态规划，动态规划是LeetCode上常见的算法思想之一。
例如，爬楼梯、最长递增子序列、背包问题等。
解决动态规划问题需要熟悉状态转移方程的推导和动态规划的基本思想。
5. 排序和搜索，排序和搜索是LeetCode上常见的算法题型。
例如，快速排序、归并排序、二分查找等。
解决排序和搜索问题需要熟悉各种排序算法和搜索算法的原理和实现。
以上只是LeetCode上高频算法题的一部分，还有很多其他类型的题目，如回溯法、贪心算法、位运算等。
在解决LeetCode上的算法题时，需要灵活运用各种算法思想和数据结构，同时也需要注重代码的效率和优化。
为了更好地解决LeetCode上的高频算法题，以下是一些建议：1. 熟悉常见的数据结构和算法，掌握数组、字符串、链表、树、图等数据结构的基本操作，熟悉常见的算法思想和算法模板。
2. 多做练习题，LeetCode上有大量的算法练习题，多做题可以帮助提高解题能力和熟练度。
可以按照题目的难度逐步刷题，同时注意总结和复习已经做过的题目。
leetcode 力扣 1457 工作计划的最低难度 题解 算法题
题目:工作计划的最低难度你需要制定一份d天的工作计划表。
工作之间存在依赖，要想执行第i项工作，你必须完成全部j项工作（0 <= j < i）。
你每天至少需要完成一项任务。
工作计划的总难度是这d天每一天的难度之和，而一天的工作难度是当天应该完成工作的最大难度。
给你一个整数数组jobDifficulty和一个整数d，分别代表工作难度和需要计划的天数。
第i项工作的难度是jobDifficulty[i]。
返回整个工作计划的最小难度。
如果无法制定工作计划，则返回-1 。
示例 1：输入：jobDifficulty = [6,5,4,3,2,1], d = 2输出：7解释：第一天，您可以完成前 5 项工作，总难度 = 6.第二天，您可以完成最后一项工作，总难度 = 1.计划表的难度 = 6 + 1 = 7示例 2：输入：jobDifficulty = [9,9,9], d = 4输出：-1解释：就算你每天完成一项工作，仍然有一天是空闲的，你无法制定一份能够满足既定工作时间的计划表。
示例 3：输入：jobDifficulty = [1,1,1], d = 3输出：3解释：工作计划为每天一项工作，总难度为 3 。
示例 4：输入：jobDifficulty = [7,1,7,1,7,1], d = 3输出：15示例 5：输入：jobDifficulty = [11,111,22,222,33,333,44,444], d = 6输出：843提示：• 1 <= jobDifficulty.length <= 300•0 <= jobDifficulty[i] <= 1000• 1 <= d <= 10语言:cppclass Solution {public:int minDifficulty(vector<int>& jobDifficulty, int days) {int MAX = 0x1f1f1f1f;int n = jobDifficulty.size();int d[n+1][days+1];memset(d, MAX, sizeof(d));int maxVal[n+1][n+1];memset(maxVal, 0, sizeof(maxVal));// 注意：这里预留了一个0位置，所以是从1，开始，但是jobDifficulty的索引得减一for (int i = 1; i <= n; ++i){for (int j = i; j <= n; ++j){if (i != j){maxVal[i][j] = max(maxVal[i][j-1], jobDifficulty[j-1]);}else{maxVal[i][j] = jobDifficulty[i-1];}}}// 初始化一天的结果:即开头1到现在位置for (int i = 1; i <= n; ++i){d[i][1] = maxVal[1][i];}for (int j = 2; j <= days; ++j){for (int i = 1; i <= n; ++i){// 遍历比当前i更小范围去找到最小的难度for (int k = 1; k < i; ++k){d[i][j] = min(d[i][j], d[k][j-1] + maxVal[k+1][i]);}}}// 如果不可达需要返回-1return d[n][days] == MAX ? -1 : d[n][days];}};语言:python3class Solution(object):def minDifficulty(self, nums, D):### dp[i][d] := MIN(dp[i-k-1][d-1] + max(nums[i-k], ..... , nums [i-1], nums[i]))dp = [[float('inf') for _ in range(len(nums)+1)] for _ in range (D+1)]dp[0][0] = 0for d in range(1, D+1):for i in range(1, len(nums)+1):for k in range(i):dp[d][i] = min(dp[d][i], dp[d-1][i-k-1] + max(nums [i-k-1:i]))return dp[-1][-1] if dp[-1][-1]!=float('inf') else -1语言:python3class Solution:def minDifficulty(self, jobDifficulty: List[int], d: int) -> int:INF = 10 ** 9n = len(jobDifficulty)if n < d:return -1zonemax = [[0 for _ in range(n + 1)] for _ in range(n + 1)] #30 0*300//2 = 45000次for L in range(n):for R in range(L, n):zonemax[L+1][R+1] = max(zonemax[L+1][R], jobDifficulty [R])dp = [[INF for _ in range(n + 1)] for _ in range(d + 1)]for work in range(1, n + 1):dp[1][work] = zonemax[1][work]for day in range(2, d + 1):for work in range(day, n + 1):for w0 in range(day, work + 1):dp[day][work] = min(dp[day][work], dp[day-1][w0-1] + zonemax[w0][work])return dp[d][n]语言:jsconst minDifficulty = (jobDifficulty, d) => {const LEN = jobDifficulty.length;if (LEN < d) return-1;const cache =new Map();return helper(0, d);function helper(idx, count) {const key = idx *100+ count;if (!cache.has(key)) {if (count ===1) {let max =0;for (let i = idx; i < LEN;++i) {jobDifficulty[i] > max && (max = jobDifficulty[i]);}return max;}let min =10000;let curMax =0;for (let i = idx; i <= LEN - count;++i) {if (jobDifficulty[i] > curMax) curMax = jobDifficulty[i];min = Math.min(min, curMax +helper(i +1, count -1));}cache.set(key, min);}return cache.get(key);}};语言:jsdp[i][j] = Math.min(dp[i +1][j -1] +max(i, i),dp[i +2][j -1] +max(i, i +1),...dp[n - j +1][j -1] +max(i, n - j));语言:jsconst minDifficulty = (jobDifficulty, d) => {const LEN = jobDifficulty.length;if (LEN < d) return-1;const dp = Array.from({ length: LEN }, () =>new Uint16Array(d +1).fill(10000)); for (let i = LEN -1, curMax =0; i >=0;--i) {jobDifficulty[i] > curMax && (curMax = jobDifficulty[i]);dp[i][1] = curMax;}for (let i =2; i <= d;++i) {for (let j =0; j <= LEN - i;++j) {let max =0;for (let k = j; k <= LEN - i;++k) {jobDifficulty[k] > max && (max = jobDifficulty[k]);dp[j][i] = Math.min(dp[j][i], dp[k +1][i -1] + max);}}}return dp[0][d];};语言:golangfunc minDifficulty(job []int, d int) int {jobLen := len(job)if len(job) < d {return -1}dp := make([][]int, jobLen+1) // dp[nJob][nDay]表示前nJob个任务分配到nDay天的困难度dp[0] = make([]int, d+1)for i := 0; i < d+1; i++ {dp[0][i] = math.MaxInt32 / 2}dp[0][0] = 0 //关键for nJob := 1; nJob <= jobLen; nJob++ {dp[nJob] = make([]int, d+1)dp[nJob][0] = math.MaxInt32 / 2//因为每天至少要有一个任务，所以nJob个任务不可能分配到nJob+1以上的天中for nDay := 1; nDay <= nJob && nDay < d+1; nDay++ {md := 0dp[nJob][nDay] = math.MaxInt32 / 2//这里从后往前，就可以快速获取中当前天的最大值for j := nJob - 1; j >= nDay-1; j-- {if job[j] > md {md = job[j]}//比较前j个任务分配到nDay-1天的困难程度加上剩余任务（分配到了nday天）的最大困难程度if dp[j][nDay-1]+md < dp[nJob][nDay] {dp[nJob][nDay] = dp[j][nDay-1] + md}}}}// fmt.Println(dp)return dp[jobLen][d]}语言:java// 题目的意思是将一个数组分为 d 堆，并取出每堆中最大值，求和，并返回这些和的最小值public int minDifficulty(int[] jobDifficulty, int d) {int len = jobDifficulty.length;if( len < d) return -1;int[][] dp = new int[len][len];int[][] ans = new int[d][len];for(int i = 0; i < d; i++ ) Arrays.fill(ans[i],Integer.MAX_VALUE);// 每种可能堆的最大值// dp[i][j] 为 Max(jobDifficulty[k]) = Max(dp[i][j-1], jobDifficulty[j]) 其中 i <= k <= jfor( int i = 0; i < len; i++ ){for(int j = i ; j < len ; j++ ){if(i == j ) dp[i][j] = jobDifficulty[j];else dp[i][j] = Math.max(dp[i][j-1], jobDifficulty[j]);}}// 初始化分堆数组for(int i = 0 ; i <= len - d ; i++ ){ans[0][i] = dp[0][i];}// 这里 i 从 0 开始// 第i堆分到第j个值时，前i堆的最小值// ans[i][j] 表示第 i 天分配到第 j 个工作的总困难度的最小值for(int i = 1 ; i < d ; i++ ){for(int j = i ; j <= len - ( d - i ) ; j++ ){for( int k = i-1 ; k <= j-1; k++ ){// <第 i-1 天分配到 k 的最小值> 加上 <第 k+1 到 j 的工作最大值>, 与 <当前最小 ans[i][j]> 相比ans[i][j] = Math.min( ans[i-1][k] + dp[k+1][j],ans[i][j]);}}}return ans[d-1][len-1]; }。
Leetcode题解-部分中等难度算法题解（56、957、825、781、1324、816）
Leetcode题解-部分中等难度算法题解（56、957、825、781、1324、816）957. N 天后的牢房思路：模拟变换，当N天结合后返回 => 当N⾮常⼤的时候，超时 => ⼀般N很⼤的时候，这种题⽬必然存在循环，所以记录找过的状态，⼀旦出现已经访问过的状态可⽴即跳出循环。
class Solution:def prisonAfterNDays(self, cells, N: int):vis = []while 1:if not N:return cellsif cells in vis:ind = vis.index(cells)breaktcell = cells.copy()for i in range(len(cells)):if i == 0 or i == len(cells)-1:tcell[i] = 0continueif cells[i-1] == cells[i+1]:tcell[i] = 1else:tcell[i] = 0vis.append(cells)cells = tcellN -= 1vis = vis[ind:]return vis[N % len(vis)]825. 适龄的朋友思路：最直观的就是两层循环暴⼒，意料之中的超时了。
那么就改以⼈为单位交友，变为以组（年龄相同的为⼀组）为单位交友。
还需要注意的⼀点就是15岁以下的没朋友，不符合第⼀个条件！from collections import Counterclass Solution:def numFriendRequests(self, ages) -> int:ages, res = sorted(Counter(ages).items(), key=lambda x: x[0]), 0for i in range(len(ages)):if ages[i][0] < 15:continueres += (ages[i][1] - 1) * ages[i][1]for j in range(i):if ages[j][0] <= (ages[i][0] * 0.5 + 7):continueelse:res += ages[i][1] * ages[j][1]return res781. 森林中的兔⼦思路：颜⾊相同的兔⼦如果说⾃⼰有i个伙伴，那么所有伙伴都出现，该颜⾊对应的数字最多出现 i+1次 => 通过频率来判断，那些是同样颜⾊的。
leetcode刷500道题，笔试面试到底稳不稳
leetcode刷500道题，笔试面试到底稳不稳作者 | 帅地责编 | 阿秃想要学习算法、应付笔试或者应付面试手撕算法题，相信大部分人都会去刷 Leetcode，有读者问？如果我在 leetcode 坚持刷它个 500 道题，以后笔试/面试稳吗？这里我说下我的个人看法，我认为不稳。
下面说说为啥不稳以及算法题应该如何刷、如何学才比较好。
一、先说说笔试题在刷 leetcode 的时候，你会发现，每道题的题意都很短，你只需要花十几秒的时间，就知道这道题是要你干嘛了，并且每道题所用道的算法思想都很明确，动态规划、递归、二分查找等，你可能很快就知道该用哪种方法，只是你不懂如何把代码写出来而已。
而在笔试中是完全不一样的，在笔试中，大部分题目都是情景题，可能读懂个题目都需要花不少时间，偶尔还会遇到不大知道题目要我们干嘛，而且有时间限制，估计每道题给你分配的时间是 30 分钟。
这里我随便扔一道题给大家看看（Shopee去年的真题）。
并且你可能不容易看出来，这些道题该用什么方法好，有可能是多种方法的结合（当然，不是指这道题哈）。
也就是说，在 leetcode 中，hard 级别的题做的出来，而在笔试中 medium 级别的，由于时间、心态等因素的影响。
你可能还做不出来，当然，大佬除外。
下面说一说题型的一些题型以及如何学习算法会好应付点。
在笔试中，我认为主要有如下几种题型：1、基本数据结构的考察：这类题我觉得是比较简单的，主要考场基本数据结构的操作，例如二叉树的层序遍历，链表的逆序等，当然，它不会直接告诉你，让你来逆序或者遍历。
例如：2、某种算法思想的掌握：这类题你掌握了某种算法思想，就会比较容易，如果不懂，那就凉凉了。
例如动态规划、回溯、枚举、深度/广度、贪心、二分等。
其中，我觉得动态规划考的挺多，还要就是回溯+深度/广度。
例如：所以，常见算法思想，一定要掌握。
3、边界条件的考察：这类型的题，估计你一看就有思路，知道该怎么做，但是，它的边界条件特别多，需要分很多种情况来讨论，特别容易出错，有时候会让人陷进去，越做越复杂，这类题主要考场你的思维严谨程度。
leetcode-算法真题
题目：顶端迭代器难度：中等通过率：53.1%内容：给定一个迭代器类的接口，接口包含两个方法：`next()` 和`hasNext()` 。
设计并实现一个支持 `peek()` 操作的顶端迭代器 \-\- 其本质就是把原本应由 `next()` 方法返回的元素`peek()` 出来。
示例:假设迭代器被初始化为列表 `[1,2,3]`。
调用 `next()`返回 1，得到列表中的第一个元素。
现在调用 `peek()` 返回 2，下一个元素。
在此之后调用 `next()` 仍然返回 2。
最后一次调用 `next()` 返回 3，末尾元素。
在此之后调用 `hasNext()` 应该返回 false。
进阶：你将如何拓展你的设计？使之变得通用化，从而适应所有的类型，而不只是整数型？Python 解题代码题目：最长和谐子序列难度：简单通过率：34.5%内容：和谐数组是指一个数组里元素的最大值和最小值之间的差别正好是1。
现在，给定一个整数数组，你需要在所有可能的子序列中找到最长的和谐子序列的长度。
示例 1:输入: [1,3,2,2,5,2,3,7]输出: 5原因: 最长的和谐数组是：[3,2,2,2,3].说明: 输入的数组长度最大不超过20,000.题目：添加与搜索单词 - 数据结构设计难度：中等通过率：38.3%内容：设计一个支持以下两种操作的数据结构：void addWord(word)bool search(word)search(word) 可以搜索文字或正则表达式字符串，字符串只包含字母`.` 或`a-z` 。
`.` 可以表示任何一个字母。
示例:addWord("bad")addWord("dad")addWord("mad")search("pad") -> falsesearch("bad") -> truesearch(".ad") -> truesearch("b..") -> true说明:你可以假设所有单词都是由小写字母 `a-z` 组成的。
leetcode easy算法题
leetcode easy算法题摘要：1.介绍LeetCode 平台2.列举一些典型的LeetCode Easy 难度算法题3.对每个题目进行简要解析4.总结LeetCode Easy 难度题目的特点和解题技巧正文：LeetCode 是一个专注于算法题解的在线平台，提供了丰富的题目和详细的解答。
在LeetCode 上，题目按照难度分为Easy、Medium、Hard 三个等级。
对于初学者来说，从Easy 难度的题目开始是一个不错的选择。
本文将介绍一些典型的LeetCode Easy 难度算法题，并对每个题目进行简要解析。
1.题目：合并两个有序链表描述：给定两个已经排序的单链表，编写一个函数将它们合并为一个有序的链表。
解析：这道题目主要考察对链表的操作，需要使用一个虚拟头节点来简化操作。
时间复杂度为O(m+n)，其中m 和n 分别为两个链表的长度。
2.题目：寻找最长公共子序列描述：给定两个字符串，找到它们之间最长的公共子序列。
解析：这道题目可以使用动态规划解决。
创建一个二维数组dp，用于存储两个字符串中每个位置的最长公共子序列长度。
通过遍历两个字符串，可以得到最长公共子序列的长度。
3.题目：求和描述：实现一个高效的求和函数，给定一个整数数组，返回数组元素的总和。
解析：这道题目可以使用数组和优化的前缀和算法求解。
创建一个变量sum，初始值为0，然后遍历数组，将每个元素累加到sum 中。
前缀和算法可以预先计算数组每个元素的前缀和，从而在遍历数组时，只需将当前元素与前缀和相减，即可得到该元素的总和。
4.题目：求解两个数的最大公约数描述：给定两个整数，找到它们的最大公约数。
解析：这道题目可以使用辗转相除法求解。
辗转相除法的基本思想是：两个整数的最大公约数等于其中较小的数和两数的差的最大公约数。
通过不断迭代，可以得到最大公约数。
5.题目：单词搜索描述：给定一个二维字符数组和一个单词，判断这个单词是否存在于字符数组中。
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ID题目难度完成1Two Sum2 2Add Two Numbers33Longest Substring Without Repeating Characters34Median of Two Sorted Arrays55Longest Palindromic Substring46ZigZag Conversion3完成7Reverse Integer2完成8String to Integer (atoi)2 9Palindrome Number210Regular Expression Matching511Container With Most Water3完成12Integer to Roman3完成13Roman to Integer2完成14Longest Common Prefix2 153Sum3163Sum Closest317Letter Combinations of a Phone Number3184Sum319Remove Nth Node From End of List220Valid Parentheses221Merge Two Sorted Lists222Generate Parentheses3 23Merge k Sorted Lists324Swap Nodes in Pairs2 25Reverse Nodes in k-Group426Remove Duplicates from Sorted Array1 27Remove Element1 28Implement strStr()429Divide Two Integers430Substring with Concatenation of All Words3 31Next Permutation5 32Longest Valid Parentheses4 33Search in Rotated Sorted Array4 34Search for a Range4 35Search Insert Position2 36Valid Sudoku237Sudoku Solver438Count and Say239Combination Sum340Combination Sum II441First Missing Positive542Trapping Rain Water443Multiply Strings444Wildcard Matching545Jump Game II446Permutations347Permutations II448Rotate Image449Anagrams3完成50Pow(x, n)351N-Queens452N-Queens II453Maximum Subarray354Spiral Matrix455Jump Game3 56Merge Intervals457Insert Interval458Length of Last Word1 59Spiral Matrix II3 60Permutation Sequence561Rotate List3 62Unique Paths2 63Unique Paths II3 64Minimum Path Sum3 65Valid Number2 66Plus One1 67Add Binary268Text Justification4 69Sqrt(x)4 70Climbing Stairs2 71Simplify Path3 72Edit Distance473Set Matrix Zeroes3 74Search a 2D Matrix3 75Sort Colors476Minimum Window Substring4 77Combinations3 78Subsets379Word Search3 80Remove Duplicates from Sorted Array II2 81Search in Rotated Sorted Array II5 82Remove Duplicates from Sorted List II383Remove Duplicates from Sorted List1 84Largest Rectangle in Histogram5 85Maximal Rectangle586Partition List3 87Scramble String588Merge Sorted Array289Gray Code4 90Subsets II491Decode Ways392Reverse Linked List II3 93Restore IP Addresses3 94Binary Tree Inorder Traversal495Unique Binary Search Trees II496Unique Binary Search Trees3 97Interleaving String598Validate Binary Search Tree3 99Recover Binary Search Tree4 100Same Tree1 101Symmetric Tree1 102Binary Tree Level Order Traversal3 103Binary Tree Zigzag Level Order Traversal4104Maximum Depth of Binary Tree1 105Construct Binary Tree from Preorder and Inorder Tr3106Construct Binary Tree from Inorder and Postorder T3107Binary Tree Level Order Traversal II3 108Convert Sorted Array to Binary Search Tree2 109Convert Sorted List to Binary Search Tree4110Balanced Binary Tree1 111Minimum Depth of Binary Tree1 112Path Sum1 113Path Sum II2 114Flatten Binary Tree to Linked List3115Distinct Subsequences4 116Populating Next Right Pointers in Each Node3 117Populating Next Right Pointers in Each Node II4 118Pascal's Triangle2 119Pascal's Triangle II2 120Triangle3 121Best Time to Buy and Sell Stock2 122Best Time to Buy and Sell Stock II3 123Best Time to Buy and Sell Stock III4 124Binary Tree Maximum Path Sum4 125Valid Palindrome2 126Word Ladder II1 127Word Ladder3128Longest Consecutive Sequence4 129Sum Root to Leaf Numbers2 130Surrounded Regions4131Palindrome Partitioning3 132Palindrome Partitioning II4考频数据结构算法5array sortset Two Pointers4linked list Two PointersMath2string Two Pointershashtable3array Binary Search2string1string3Math5string Math2Math3string RecursionDP2array Two Pointers4Math4Math1string5array Two Pointers1array Two Pointers3string DFS2array3linked list Two Pointers5string Stack5linked list sortTwo Pointersmerge4string DFS4linked list sortheap Two Pointersmerge4linked list2linked list RecursionTwo Pointers 3array Two Pointers 4array Two Pointers 5string Two PointersKMProlling hash 3Binary SearchMath1string Two Pointers 2array permutation 1string DP3array Binary Search 3array Binary Search 2array2array2array DFS2string Two Pointers 3array combination 2array combination 2array sort2array Two PointersStack3string Two PointersMath3string RecursionDPgreedy2array4array permutation 2array permutation 2array4stringhashtable5Binary SearchMath3array DFS3array DFS3array DP2array5array sortlinked list mergered-black tree5array sortlinked list mergered-black tree1string2array1permutationMath2linked list Two Pointers 3array DP3array DP3array DP5string Math2array Math4string Two PointersMath2string4Binary Search 5DP1string Stack3string DP3array Binary Search 2array sortTwo Pointers 2string Two Pointers 4combination 4array Recursioncombination 4array DFS2array Two Pointers 3array Binary Search 3linked list RecursionTwo Pointers 3linked list2array Stack1array DPStack3linked list Two Pointers 2string RecursionDP5array Two Pointersmerge2combination 2array Recursioncombination 4string RecursionDP2linked list Two Pointers 3string DFS3tree Recursion hashtable morrisStack1tree DPDFS1tree DP2string RecursionDP5tree DFS2tree DFS1tree DFS2tree DFS4tree BFS3queue BFStree Stack1tree DFS3array DFStree3array DFStree1tree BFS3tree DFS3linked list RecursionTwo Pointers 2tree DFS1tree DFS3tree DFS2tree DFS3tree RecursionStack2string DP3tree DFS2tree DFS1array1array1array DP1array DP1array greedy1array DP2tree DFS5string Two Pointers 15graph BFSshortest path 3array4tree DFS3array BFSDFS4string DFS3string DP。