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给定一个二叉树，它的每个结点都存放一个 0-9 的数字，每条从根到叶子节点的路径都代表一个数字。
例如，从根到叶子节点路径 \(1->2->3\) 代表数字 \(123\)。
计算从根到叶子节点生成的所有数字之和。
说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。
示例 1:
输入: \([1,2,3]\)
1
/ \
2 3
输出: 25
解释:
从根到叶子节点路径 \(1->2\) 代表数字 \(12\).
从根到叶子节点路径 \(1->3\) 代表数字 \(13\).
因此，数字总和 = \(12 + 13 = 25\).
示例 2:
输入:\([4,9,0,5,1]\)
4
/ \
9 0
/ \
5 1
输出: \(1026\)
解释:
从根到叶子节点路径 \(4->9->5\) 代表数字 \(495\).
从根到叶子节点路径 \(4->9->1\) 代表数字 \(491\).
从根到叶子节点路径 \(4->0\) 代表数字 \(40\).
因此，数字总和 = \(495 + 491 + 40 = 1026\).
整体难度不大，使用深度优先搜索算法递归即可
/**
* Definition for a binary tree node.
* public class TreeNode {
* int val;
* TreeNode left;
* TreeNode right;
* TreeNode(int x) { val = x; }
* }
*/
class Solution {
private int result = 0;
public int sumNumbers(TreeNode root) {
dfs(root,0);
return result;
}
private void dfs(TreeNode root, int curr) {
if (root == null) {
return;
}
//需要注意的是这里要乘10再加。
curr = curr *10 + root.val;
if(root.left ==null && root.right == null) {
result += curr;
return;
}
//递归左子树
bfs(root.left, curr);
//递归右子树
bfs(root.right,curr);
}
}
翻转一棵二叉树。
示例：
输入：
4
/ \
2 7
/ \ / \
1 3 6 9
输出：
4
/ \
7 2
/ \ / \
9 6 3 1
很简单的递归调用即可。
/**
* Definition for a binary tree node.
* public class TreeNode {
* int val;
* TreeNode left;
* TreeNode right;
* TreeNode(int x) { val = x; }
* }
*/
class Solution {
public TreeNode invertTree(TreeNode root) {
if (root ==null) {
return root;
}
invert(root);
return root;
}
private void invert(TreeNode root) {
if (root ==null) {
return;
}
TreeNode temp = root.left;
root.left = root.right;
root.right = temp;
invert(root.left);
invert(root.right);
}
}
这道题是HomeBrew的作者 Max Howell 的一条推特中的题。
给定一个二叉树，返回它的中序 遍历。
示例:
输入: \([1,null,2,3]\)
1
\
2
/
3
输出: \([1,3,2]\)
进阶: 递归算法很简单，你可以通过迭代算法完成吗？
经典的算法题，没什么可说的。
/**
* Definition for a binary tree node.
* public class TreeNode {
* int val;
* TreeNode left;
* TreeNode right;
* TreeNode(int x) { val = x; }
* }
*/
class Solution {
public List<Integer> inorderTraversal(TreeNode root) {
List<Integer> result = new LinkedList<>();
mid(root, result);
return result;
}
private void mid(TreeNode root, List<Integer> result) {
if (root ==null) {
return;
}
//先递归左子树
mid(root.left,result);
//递归完成后加入本节点
result.add(root.val);
//再递归右子树
mid(root.right, result);
}
}
构建一个栈，只要有左子树就一直压栈，直到左子树为空，出栈后将结果加入到result，然后将当前指针指向当前节点的右子树，进行下一轮压栈处理。
/**
* Definition for a binary tree node.
* public class TreeNode {
* int val;
* TreeNode left;
* TreeNode right;
* TreeNode(int x) { val = x; }
* }
*/
class Solution {
public List<Integer> inorderTraversal(TreeNode root) {
List<Integer> result = new LinkedList<>();
Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
while (root != null || !stack.empty()) {
//左子树一直压栈
while(root != null) {
stack.push(root);
root = root.left;
}
//出栈
root = stack.pop();
result.add(root.val);
//切换到右子树进行下一轮
root = root.right;
}
return result;
}
}
给定字符串 \(S\)，找出最长重复子串的长度。如果不存在重复子串就返回 \(0\)。
示例 1：
输入：\("abcd"\)
输出：\(0\)
**解释：**没有重复子串。
示例 2：
输入：\("abbaba"\)
输出：\(2\)
**解释：**最长的重复子串为 \("ab"\) 和 \("ba"\)，每个出现 \(2\) 次。
示例 3：
输入：\("aabcaabdaab"\)
输出：\(3\)
**解释：**最长的重复子串为 \("aab"\)，出现 \(3\) 次。
示例 4：
输入：\("aaaaa"\)
输出：\(4\)
**解释：**最长的重复子串为 \("aaaa"\)，出现 \(2\) 次。
提示：
\(O(n^3)\)的解决方案。三层循环，最里面一层判断是否为重复子串。
class Solution {
public int longestRepeatingSubstring(String str) {
int len = str.length();
int res = 0;
// 大循环
for (int i = 0; i < len; i++) {
// 控制相同字符串第二串的起始索引，注意是i+1的。
for (int j = i + 1; j < len; j++) {
// 本层循环里面的重复字符串长度
int currLen = 0;
for (int k = 0; j + k < len; k++) {
// 第三个变量向前推进，直到不相等为止
if (str.charAt(i + k) == str.charAt(j + k)) {
currLen++;
//判断长度与保存的长度大小
res = Math.max(res, currLen);
} else {
//不符合直接跳出该层循环
break;
}
}
}
}
return res;
}
}
设\(f(i,j)\)为\(S[i:i+k]与S[j:j+k]\)重复字符串的长度，并且\(S[i] == S[j]\)，那么会有
\(f(i,j) = f(i - 1, j - 1) + 1\)。
换句话说就是，如果\(S[i]==S[j]\)，那么\(i-1\)与\(j-1\)原有的重复字符串长度需要\(+1\)。
这一考虑的空间复杂度为\(O(N)\)，时间复杂度为\(O(N^2)\)
class Solution {
public int longestRepeatingSubstring(String str) {
int len = str.length();
char[] chars = str.toCharArray();
int res = 0;
//第一层没什么特殊的，直接循环即可，需要注意的一点是跳出条件为len-res，因为当i超过len-res时，已经绝对不可能再出现大于res的结果了。直接跳出即可。
for (int i = 0; i < len - res; i++) {
int curr = 0;
//注意这里j要从i+1开始计算，因为重复字符串肯定不能从相同起始索引比较起
for (int j = i + 1, k = 0; j < len - res + curr; j++, k++) {
// 注意这里比较的是k与j,
if (chars[k] == chars[j]) {
curr++;
res = Math.max(res, curr);
} else {
curr = 0;
}
}
}
return res;
}
}
请你来实现一个 \(atoi\) 函数，使其能将字符串转换成整数。
首先，该函数会根据需要丢弃无用的开头空格字符，直到寻找到第一个非空格的字符为止。
当我们寻找到的第一个非空字符为正或者负号时，则将该符号与之后面尽可能多的连续数字组合起来，作为该整数的正负号；假如第一个非空字符是数字，则直接将其与之后连续的数字字符组合起来，形成整数。
该字符串除了有效的整数部分之后也可能会存在多余的字符，这些字符可以被忽略，它们对于函数不应该造成影响。
注意：假如该字符串中的第一个非空格字符不是一个有效整数字符、字符串为空或字符串仅包含空白字符时，则你的函数不需要进行转换。
在任何情况下，若函数不能进行有效的转换时，请返回 0。
说明：
假设我们的环境只能存储 32 位大小的有符号整数，那么其数值范围为 \([−2^{31}, 2^{31} − 1]\)。如果数值超过这个范围，qing返回 INT_MAX (\(2^{31} − 1\)) 或 INT_MIN (\(−2^{31}\)) 。
注意看说明，首先我们可以排除一些特殊情况，字符串为空或者长度为0，直接返回0即可。
接下来注意到需要丢弃掉开头的空格字符串。那么可以先用一个while循环，来处理应该跳过的字符数量，在接下来的循环中作为初始索引进行循环。这里还需要注意的一点是可能字符串全是空格，这也是个跳出点。不要进入后面的循环了。
接下来，判断初始索引的第一个字符是什么，如果是'+'（没错，用例中真有+1这种奇葩字符，要当成正数1来处理）或'-'，还需要一个特殊处理，设置一个boolean值，代表正负号，并且索引值前进1，如果不是数字，那么需要跳出循环处理。
接下来拼接数字，拼接比较简单，假设\(num\)为当前索引指代的数字,无非就是\(result = result * 10 + num\)。但是，有可能溢出，所以需要考虑如何处理溢出，我们知道Integer.MAX_VALUE = \(2^{31}-1\) 即\(2147483647\)， 那么如何才会溢出呢？必然是result > MAX_VALUE/10或者 result == MAX_VALUE && num>7时才会溢出，那么溢出后，判断返回值的正负，直接返回对应的值就可以了。
跳出循环后直接返回result即为结果。
class Solution {
public int myAtoi(String str) {
//处理特殊情况
if (str == null || str.length() == 0) {
return 0;
}
int i = 0;
// 排除前面空格
while(i < str.length() && str.charAt(i) == ' ') {
i++;
}
// 处理字符串全为空格的情况
if (i == str.length()) {
return 0;
}
// 当接下来的第一个字符为正负号或者在0~9之间时，进入循环
if (str.charAt(i) == '-' || str.charAt(i) == '+' || (str.charAt(i)>='0' && str.charAt(i) <= '9')) {
// 未溢出时的返回值
int result = 0;
// 正负的判断
boolean negative = str.charAt(i) == '-';
// 判断溢出的情况
int overflowCtl = Integer.MAX_VALUE / 10;
// 如果为正负号，索引需要前进一步
if (str.charAt(i) == '-' || str.charAt(i) == '+') i++;
//开始循环
while (i < str.length()) {
// 如果是数字
if (str.charAt(i) >= '0' && str.charAt(i) <= '9') {
//获得当前的数字
int num = str.charAt(i++) - '0';
// 如果溢出，那么返回最大最小值
if (result > overflowCtl || (result == overflowCtl && num>7)) {
if (negative) {
// 如果是负数，返回最小值
return Integer.MIN_VALUE;
} else {
// 否则返回最大值
return Integer.MAX_VALUE;
}
}
// 没溢出 直接累加
result = result * 10 + num;
} else {
// 非数字，直接跳出
break;
}
}
// 注意正负号就可以了
return negative? -result : result;
}
// 兜底策略
return 0;
}
}
给定一个二叉树，返回它的 前序 遍历。
示例:
输入: \([1,null,2,3]\)
1
\
2
/
3
输出: \([1,2,3]\)
进阶: 递归算法很简单，你可以通过迭代算法完成吗？
没什么可说的。直接上代码吧。
/**
* Definition for a binary tree node.
* public class TreeNode {
* int val;
* TreeNode left;
* TreeNode right;
* TreeNode(int x) { val = x; }
* }
*/
class Solution {
private List<Integer> result = new LinkedList<>();
public List<Integer> preorderTraversal(TreeNode root) {
if (root == null) {
return result;
}
preorder(root);
return result;
}
public void preorder(TreeNode root) {
if (root == null) {
return;
}
//先将root.val加入result
result.add(root.val);
//递归左子树
preorder(root.left);
//递归右子树
preorder(root.right);
}
}
/**
* Definition for a binary tree node.
* public class TreeNode {
* int val;
* TreeNode left;
* TreeNode right;
* TreeNode(int x) { val = x; }
* }
*/
class Solution {
private List<Integer> result = new LinkedList<>();
public List<Integer> preorderTraversal(TreeNode root) {
if (root == null) {
return result;
}
Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
stack.push(root);
while (!stack.isEmpty()) {
TreeNode node = stack.pop();
result.add(node.val);
//需要注意这里right要先压栈 其他的基本无压力。
if (node.right !=null) {
stack.push(node.right);
}
if (node.left !=null) {
stack.push(node.left);
}
}
return result;
}
}
数组 \(A\) 是 \([0, 1, ..., N - 1]\) 的一种排列，\(N\) 是数组 \(A\) 的长度。全局倒置指的是 \(i,j\) 满足 \(0 <= i < j < N\) 并且 \([i] > A[j]\) ，局部倒置指的是 \(i\) 满足 \(0 <= i < N\) 并且 \(A[i] > A[i+1]\) 。
当数组 \(A\) 中全局倒置的数量等于局部倒置的数量时，返回 \(true\) 。
示例 1:
输入: \(A = [1,0,2]\)
输出: \(true\)
解释: 有 1 个全局倒置，和 1 个局部倒置。
示例 2:
输入: \(A = [1,2,0]\)
输出: false
解释: 有 2 个全局倒置，和 1 个局部倒置。
注意:
一开始想法比较简单，既然是求逆序对的数量，那么双层for循环一个\(O(n^2)\)的解法就完了。但是第三项注意事项中说了时间限制已经减少，所以毫无意外的超时了。
此时考虑逆序对的性质，全局倒置一定是局部倒置。
对一个\([0,1,...,A.length - 1]\)的排序数组而言，索引\(i\)，如果满足\(abs(A[i]-i) <=1\),那么，说明\(i\)只是左移或者右移了一位（或者没变），全局倒置与局部倒置至少同时加一（或者保持不变），仍然满足条件；如果\(abs(A[i] - i) >= 2\),那么，说明\(A[i]\)至少左移或者右移了两位，意味着右边至少有两个比自己小的数（或者左边必然有来2个比自己大且不相邻的数，其中至少一个不相邻）局部（必然<）全局所以造成一定不等，此时不满足条件，直接返回false。
class Solution {
public boolean isIdealPermutation(int[] A) {
if (A.length <3) {
return true;
}
for (int i = 0; i < A.length; i++) {
if (Math.abs(A[i] - i) >= 2) {
return false;
}
}
return true;
}
}
给定两个数组，编写一个函数来计算它们的交集。
示例 1:
输入: nums1 = \([1,2,2,1]\), nums2 = \([2,2]\)
输出: \([2,2]\)
示例 2:
输入: nums1 = \([4,9,5]\), nums2 = \([9,4,9,8,4]\)
输出: [4,9]
说明：
进阶:
问题比较简单。可以遍历两个数组，获得数字出现的频次，然后对比两个频次即可。或者可以直接排序两个数组，然后使用两个指针分别遍历数组即可。
频次法
class Solution {
public int[] intersect(int[] nums1, int[] nums2) {
if(nums1.length > nums2.length) {
return intersect(nums2, nums1);
}
//这里使用hashmap，因为数字是不定长的。
Map<Integer, Integer> map1 = new HashMap<>(nums1.length);
for (Integer i: nums1) {
Integer count = map1.get(i);
if (count == null) {
map1.put(i, 1);
} else {
map1.put(i, count+1);
}
}
Map<Integer, Integer> map2 = new HashMap<>(nums2.length);
for (Integer i: nums2) {
Integer count = map2.get(i);
if (count == null) {
map2.put(i, 1);
} else {
map2.put(i, count+1);
}
}
Iterator iter = map1.entrySet().iterator();
List<Integer> result = new LinkedList();
//遍历两个频次map即可，这里使用小的那个map遍历。可以减少查询次数
while(iter.hasNext()) {
Map.Entry<Integer, Integer> entry = (Map.Entry) iter.next();
Integer key = entry.getKey();
Integer val1 = entry.getValue();
Integer val2 = map2.get(key);
if(val2 != null) {
int count = Math.min(val1, val2);
while (count-- > 0) {
result.add(key);
}
}
}
//最终生成结果，因为没有用从List到int[]的方便转换方法。
int[] res = new int[result.size()];
for(int m=0;m<res.length;m++)
{
res[m]=result.get(m);
}
return res;
}
}
排序遍历法
class Solution {
public int[] intersect(int[] nums1, int[] nums2) {
if(nums1.length > nums2.length) {
return intersect(nums2, nums1);
}
List<Integer> result = new LinkedList();
//排序两个数组
Arrays.sort(nums1);
Arrays.sort(nums2);
//遍历两个数组
for (int i = 0,j=0; i<nums1.length && j<nums2.length;) {
//相等则加入result
if (nums1[i] == nums2[j]) {
result.add(nums1[i]);
i++;
j++;
} else if (nums1[i] < nums2[j]){
// 这里注意只有其中一个往前推进。
i++;
} else {
j++;
}
}
int[] res = new int[result.size()];
for(int m=0;m<res.length;m++)
{
res[m]=result.get(m);
}
return res;
}
}
给定仅有小写字母组成的字符串数组 A，返回列表中的每个字符串中都显示的全部字符（包括重复字符）组成的列表。例如，如果一个字符在每个字符串中出现 3 次，但不是 4 次，则需要在最终答案中包含该字符 3 次。
你可以按任意顺序返回答案。
示例 1：
输入：\(["bella","label","roller"]\)
输出：\(["e","l","l"]\)
示例 2：
输入：\(["cool","lock","cook"]\)
输出：\(["c","o"]\)
提示：
首先需要将每一个字符串进行字母的数量统计。然后遍历数量数组，获取每个字符的最小出现次数，即为答案。
数量统计有多种做法，二维数组、hashmap。此题中使用了二维数组。
class Solution {
public List<String> commonChars(String[] A) {
//生成一个二维数组用于保存词频
int[][] array = new int[A.length][26];
//词频统计
for (int i = 0; i < A.length; i++) {
String s = A[i];
for (char c : s.toCharArray()) {
array[i][c - 97]++;
}
}
List<String> result = new LinkedList<>();
for (int i = 0; i < 26; i++) {
if(array[0][i]==0) {
continue;
}
//得到第一组词频
int count = array[0][i];
for (int j = 1; j < A.length; j++) {
if (array[j][i] == 0){
count = 0;
break;
}
count = Math.min(count, array[j][i]);
}
//如果词频大于0，那么加入结果中
if (count > 0) {
char c = (char) (97 + i);
String s = Character.toString(c);
while (count-- >0) {
result.add(s);
}
}
}
return result;
}
}
给定一个二进制数组， 计算其中最大连续1的个数。
示例 1:
输入: \([1,1,0,1,1,1]\)
输出: \(3\)
解释: 开头的两位和最后的三位都是连续\(1\)，所以最大连续\(1\)的个数是 \(3\).
注意：
此题比较简单，一次遍历即可完成。直接上代码。
class Solution {
public int findMaxConsecutiveOnes(int[] nums) {
int result = 0;
int curr = 0;
for(int i: nums) {
if (i == 0) {
curr = 0;
} else{
curr++;
result = Math.max(result, curr);
}
}
return result;
}
}
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