题目1 ID112

给定一个二叉树和一个目标和,判断该树中是否存在根节点到叶子节点的路径,这条路径上所有节点值相加等于目标和。

说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。

示例:

给定如下二叉树,以及目标和 sum = 22,

5

/ \

4   8

/   / \

11  13  4

/  \      \

7    2      1

返回 true, 因为存在目标和为 22 的根节点到叶子节点的路径 5->4->11->2。

我的解答:

最开始的版本是这样的:

/**
* Definition for a binary tree node.
* struct TreeNode {
* int val;
* struct TreeNode *left;
* struct TreeNode *right;
* };
*/ bool hasPathSum(struct TreeNode* root, int sum){
if(root==NULL&&sum!=0){
return false;
}
if(root==NULL&&sum==0){
return true;
}
return hasPathSum(root->left,sum-root->val)||hasPathSum(root->right,sum-root->val);
}

  

使用递归和或运算,判断根节点到叶子结点中,是否有一条路径的和为sum对sum做减法,若某一个叶子结点处sum等于0,说明存在和为sum的路径,返回true。但是对于特殊输入值如:root为空树,sum=0的时候,本应该返回false,在上面的判断中却返回true,而这种情况又跟叶子结点判true是相同的,导致了错误。当输入案例为示例时,实际上代码是递归到2的左子树根节点时,才返回的true,因为2是叶子结点,所以其左子树根节点为NULL,从而导致跟特殊输入案例相同,将代码修改为在叶子结点时进行判断即可,修改后的代码如下:

/**
* Definition for a binary tree node.
* struct TreeNode {
* int val;
* struct TreeNode *left;
* struct TreeNode *right;
* };
*/ bool hasPathSum(struct TreeNode* root, int sum){
if(root==NULL){
return false;
}
if(root->left==NULL&&root->right==NULL){
return sum-root->val==0;
}
return hasPathSum(root->left,sum-root->val)||hasPathSum(root->right,sum-root->val);
}

  

题目2 ID637

给定一个非空二叉树, 返回一个由每层节点平均值组成的数组.

示例 1:

输入:

3

/ \

9  20

/  \

15   7

输出: [3, 14.5, 11]

解释:

第0层的平均值是 3,  第1层是 14.5, 第2层是 11. 因此返回 [3, 14.5, 11].

注意:

节点值的范围在32位有符号整数范围内。

我的解答:

层序遍历,使用列表queue是否为空判断结束,每一层的非空节点值存在temp列表里面,当前层的值存在list1列表中,每往下一层,将temp赋给queue,当temp为空的时候,则证明没有新的为空的结点了,结束while循环。

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.left = None
# self.right = None class Solution: def averageOfLevels(self, root: TreeNode) -> List[float]:
result=[]
if not root:
return result
queue=[root]
while len(queue)!=0:
list1=[]
temp=[]
for i in queue:
list1.append(i.val)
if i.left:
temp.append(i.left)
if i.right:
temp.append(i.right)
result.append(float(sum(list1))/len(list1))
queue=temp
return result

题目3 ID1305

给你 root1 和 root2 这两棵二叉搜索树。

请你返回一个列表,其中包含 两棵树 中的所有整数并按 升序 排序。.

示例 1:

输入:root1 = [2,1,4], root2 = [1,0,3]

输出:[0,1,1,2,3,4]

示例 2:

输入:root1 = [0,-10,10], root2 = [5,1,7,0,2]

输出:[-10,0,0,1,2,5,7,10]

示例 3:

输入:root1 = [], root2 = [5,1,7,0,2]

输出:[0,1,2,5,7]

示例 4:

输入:root1 = [0,-10,10], root2 = []

输出:[-10,0,10]

示例 5:

输入:root1 = [1,null,8], root2 = [8,1]

输出:[1,1,8,8]

提示:

每棵树最多有 5000 个节点。

每个节点的值在 [-10^5, 10^5] 之间。

我的解答:

我们已知二叉搜索树中序遍历之后的结果是一个升序序列,使用sortin函数对二叉树进行中序遍历,并将结果赋值给列表,两棵二叉树得到的列表都是升序序列,我们使用sort函数对其进行归并排序,返回最后的结果即两棵二叉树中所有整数的升序排列。

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.left = None
# self.right = None class Solution:
def sortin(self,root:TreeNode,sortlist:List):
if not root:
return None
self.sortin(root.left,sortlist)
sortlist.append(root.val)
self.sortin(root.right,sortlist)
def sort(self,sortlist1,sortlist2):
sortlist=[]
i,j=0,0
while True:
if i==len(sortlist1) or j==len(sortlist2):
break
if sortlist1[i]<sortlist2[j]:
sortlist.append(sortlist1[i])
i+=1
else:
sortlist.append(sortlist2[j])
j+=1
if i==len(sortlist1):
sortlist+=sortlist2[j:]
if j==len(sortlist2):
sortlist+=sortlist1[i:]
return sortlist
def getAllElements(self, root1: TreeNode, root2: TreeNode) -> List[int]:
if not root1 and not root2:
return []
sortlist1=[]
sortlist2=[]
self.sortin(root1,sortlist1)
self.sortin(root2,sortlist2)
return self.sort(sortlist1,sortlist2)

题目4 ID94

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?

我的解答:

递归版本:

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.left = None
# self.right = None class Solution:
def __init__(self):
self.sortlist=[]
def inorderTraversal(self, root: TreeNode) -> List[int]:
if not root:
return []
self.inorderTraversal(root.left)
self.sortlist.append(root.val)
self.inorderTraversal(root.right)
return self.sortlist

  

非递归版本:

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.left = None
# self.right = None class Solution:
def inorderTraversal(self, root: TreeNode) -> List[int]:
stack,res=[],[]
temp=root
while stack or temp:
if temp:
stack.append(temp)
temp=temp.left
else:
temp=stack.pop()
res.append(temp.val)
temp=temp.right
return res

  

递归版本不再赘述,非递归版本:使用栈来辅助存储根节点,当左子树非空的时候,将左子树根节点入栈,并继续向下重复这一步骤,左子树为空的时候,按照中序遍历的顺序应该输出当前树根节点,此时的根节点在栈顶,弹出根节点并存储在res列表中,判断右子树是否为空,为空则继续弹出栈顶元素,非空则将右子树上的子树结点继续入栈。当栈为空同时结点也为空的时候,代表根节点们全部出栈完毕,同时没有结点入栈,则结束循环。

题目5 ID653

给定一个二叉搜索树和一个目标结果,如果 BST 中存在两个元素且它们的和等于给定的目标结果,则返回 true。

案例 1:

输入:

5

/ \

3   6

/ \   \

2   4   7

Target = 9

输出: True

案例 2:

输入:

5

/ \

3   6

/ \   \

2   4   7

Target = 28

输出: False

我的解答:

中序遍历二叉搜索树后,得到递增列表,使用双指针法判断是否存在两个元素的和等于给定目标值,left指向列表头,right指向列表尾,当left和right指向的值的和等于目标值时,找到这样的两个元素,返回true,当left和right指向的值的和大于目标值时,令right--,缩小两个元素的和,当left和right指向的值的和小于目标值时,令left++,扩大两个元素的和。若left>=right时,证明没有找到这样的两个元素,退出循环,返回false。

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.left = None
# self.right = None class Solution:
def inorder(self,root:TreeNode):
if not root:
return []
self.inorder(root.left)
self.inlist.append(root.val)
self.inorder(root.right)
def findTarget(self, root: TreeNode, k: int) -> bool:
self.inlist=[]
self.inorder(root)
left,right=0,len(self.inlist)-1
while left<right:
if self.inlist[left]+self.inlist[right]==k:
return True
if self.inlist[left]+self.inlist[right]<k:
left+=1
if self.inlist[left]+self.inlist[right]>k:
right-=1
return False

  

题目6 ID69

实现 int sqrt(int x) 函数。

计算并返回 x 的平方根,其中 x 是非负整数。

由于返回类型是整数,结果只保留整数的部分,小数部分将被舍去。

示例 1:

输入: 4

输出: 2

示例 2:

输入: 8

输出: 2

说明: 8 的平方根是 2.82842...,

由于返回类型是整数,小数部分将被舍去。

我的解答:

最简单的方式,直接循环进行判断,时间复杂度为O(n):

int mySqrt(int x){
long int i;
if(x==1){
return 1;
}
for(i=1;i<=x/2;i++){
if(i*i<=x&&(i+1)*(i+1)>x){
return i;
}
}
return 0;
}

  

使用二分查找法:

int mySqrt(int x){
long int i;
if(x==1){
return 1;
}
int low=1,high=x/2+1;
long int mid,val;
while(low<=high){
mid=(low+high)/2;
val=mid*mid;
if(val==x){
return mid;
}else if(val>x){
high=mid-1;
}else{
low=mid+1;
}
}
if(val>x){
return mid-1;
}
return mid;
}

  

题目7 ID559

给定一个 n 个元素有序的(升序)整型数组 nums 和一个目标值 target  ,写一个函数搜索 nums 中的 target,如果目标值存在返回下标,否则返回 -1。

示例 1:

输入: nums = [-1,0,3,5,9,12], target = 9

输出: 4

解释: 9 出现在 nums 中并且下标为 4

示例 2:

输入: nums = [-1,0,3,5,9,12], target = 2

输出: -1

解释: 2 不存在 nums 中因此返回 -1

提示:

你可以假设 nums 中的所有元素是不重复的。

n 将在 [1, 10000]之间。

nums 的每个元素都将在 [-9999, 9999]之间。

我的解答:

关键点在于临界条件的判断,多加练习

int search(int* nums, int numsSize, int target){
int low=0,high=numsSize-1;
while(low<=high){
int mid=(low+high)/2;
if(nums[mid]==target){
return mid;
}else if(nums[mid]>target){
high=mid-1;
}else{
low=mid+1;
}
}
return -1;
}

  

题目8 ID744

给你一个排序后的字符列表 letters ,列表中只包含小写英文字母。另给出一个目标字母 target,请你寻找在这一有序列表里比目标字母大的最小字母。

在比较时,字母是依序循环出现的。举个例子:

如果目标字母 target = 'z' 并且字符列表为 letters = ['a', 'b'],则答案返回 'a'

示例:

输入:

letters = ["c", "f", "j"]

target = "a"

输出: "c"

输入:

letters = ["c", "f", "j"]

target = "c"

输出: "f"

输入:

letters = ["c", "f", "j"]

target = "d"

输出: "f"

输入:

letters = ["c", "f", "j"]

target = "g"

输出: "j"

输入:

letters = ["c", "f", "j"]

target = "j"

输出: "c"

输入:

letters = ["c", "f", "j"]

target = "k"

输出: "c"

提示:

letters长度范围在[2, 10000]区间内。

letters 仅由小写字母组成,最少包含两个不同的字母。

目标字母target 是一个小写字母。

我的解答:

经过测试当数组中不不存在这样的字符时,返回数组的第一个字母,顺序遍历代码:

char nextGreatestLetter(char* letters, int lettersSize, char target){
int i;
for(i=0;i<lettersSize;i++){
if(letters[i]>target){
return letters[i];
}
}
return letters[0];
}

二分法查找代码,注意临界判断

char nextGreatestLetter(char* letters, int lettersSize, char target){
int low=0,high=lettersSize-1;
int mid;
while(low<high){
mid=(low+high)/2;
if(target>=letters[mid]){
low=mid+1;
}else{
high=mid;
}
}
if(letters[low]<=target){
return letters[0];
}else{
return letters[low];
}
}

  

题目9 ID35

给定一个排序数组和一个目标值,在数组中找到目标值,并返回其索引。如果目标值不存在于数组中,返回它将会被按顺序插入的位置。

你可以假设数组中无重复元素。

示例 1:

输入: [1,3,5,6], 5

输出: 2

示例 2:

输入: [1,3,5,6], 2

输出: 1

示例 3:

输入: [1,3,5,6], 7

输出: 4

示例 4:

输入: [1,3,5,6], 0

输出: 0

我的解答:

使用二分法,为了避免边界条件出错,可以用二分法的模板,特殊情况时再进行特殊考虑。

模板一:

int searchInsert(int* nums, int numsSize, int target){
int low=0,high=numsSize-1;
int mid;
while(low<=high){
mid=(low+high)/2;
if(nums[mid]==target){
return mid;
}else if(nums[mid]>target){
high=mid-1;
}else{
low=mid+1;
}
}
return low;
}

  

模板二:

int searchInsert(int* nums, int numsSize, int target){
int low=0,high=numsSize;
int mid;
while(low<high){
mid=(low+high)/2;
if(nums[mid]==target){
return mid;
}else if(nums[mid]>target){
high=mid;
}else{
low=mid+1;
}
}
return low;
}

  

题目10 ID136

给定一个非空整数数组,除了某个元素只出现一次以外,其余每个元素均出现两次。找出那个只出现了一次的元素。

说明:

你的算法应该具有线性时间复杂度。 你可以不使用额外空间来实现吗?

示例 1:

输入: [2,2,1]

输出: 1

示例 2:

输入: [4,1,2,1,2]

输出: 4

我的解答:

这里用到了一个技巧:异或

异或具有以下几个性质:

1,   交换律 a^b^c等价于a^c^b

2,   任何数与0异或为原数 a^0=a

3,   相同的数异或等于0 a^a=0

所以我们只需要将数组中所有的数异或,就能够得到单独的那个数字

int singleNumber(int* nums, int numsSize){
int i;
int flag=0;
for(i=0;i<numsSize;i++){
flag=flag^nums[i];
}
return flag;
}

  

题目11 ID面试题53-II

一个长度为n-1的递增排序数组中的所有数字都是唯一的,并且每个数字都在范围0~n-1之内。在范围0~n-1内的n个数字中有且只有一个数字不在该数组中,请找出这个数字。

示例 1:

输入: [0,1,3]

输出: 2

示例 2:

输入: [0,1,2,3,4,5,6,7,9]

输出: 8

限制:

1 <= 数组长度 <= 10000

我的解答:

 

方法一:

因为是递增排序数组数字是0到n-1,只需要将0到n-1的数字相加,再将数组中的数字求和,两者之差则为缺少的那个数字,如果差值为0.证明缺少的数字是n,如输入[0,1],这样的案例,缺少的数字是2。

int missingNumber(int* nums, int numsSize){
int i;
if(nums[0]!=0){
return 0;
}
int sum1=0,sum2=0;
for(i=0;i<numsSize;i++){
sum1+=nums[i];
}
for(i=0;i<nums[numsSize-1]+1;i++){
sum2+=i;
}
if(sum2-sum1==0){
return numsSize;
}else{
return sum2-sum1;
}
}

  

方法二:

排序数组的搜索问题,应当第一时间想到二分法解决。经过观察可得,如果缺少的数字在数组中值的右边,则num[mid]==mid,令low=mid+1,若缺少的数字在数组中值的左边,则num[mid]!=mid,以此二分判断查找缺少数字的索引并返回。

int missingNumber(int* nums, int numsSize){
int low=0,high=numsSize-1;
while(low<=high){
int mid=(low+high)/2;
if(nums[mid]==mid){
low=mid+1;
}else{
high=mid-1;
}
}
return low;
}

  

Leetcode学习笔记(6)的更多相关文章

  1. Leetcode学习笔记(4)

    题目1 ID121 给定一个数组,它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格. 如果你最多只允许完成一笔交易(即买入和卖出一支股票),设计一个算法来计算你所能获取的最大利润. 注意你不能在买入股 ...

  2. Leetcode学习笔记(2)

    题目1 ID面试题 01.04 给定一个字符串,编写一个函数判定其是否为某个回文串的排列之一. 回文串是指正反两个方向都一样的单词或短语.排列是指字母的重新排列. 回文串不一定是字典当中的单词. 示例 ...

  3. Leetcode学习笔记(1)

    scrapy爬虫的学习告一段落,又因为现在在学习数据结构,做题平台是lettcode:https://leetcode-cn.com/ 每周都要交一次做题的笔记,所以把相关代码和思路同时放在博客上记录 ...

  4. leetcode学习笔记--开篇

    1 LeetCode是什么? LeetCode是一个在线的编程测试平台,国内也有类似的Online Judge平台.程序开发人员可以通过在线刷题,提高对于算法和数据结构的理解能力,夯实自己的编程基础. ...

  5. Leetcode学习笔记(5)

    之前断了一段时间没做Leetcode,深感愧疚,重新续上 题目1 ID104 给定一个二叉树,找出其最大深度. 二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数. 说明: 叶子节点是指没有子节点 ...

  6. Leetcode学习笔记(3)

    题目1 ID88 给你两个有序整数数组 nums1 和 nums2,请你将 nums2 合并到 nums1 中,使 num1 成为一个有序数组. 说明: 初始化 nums1 和 nums2 的元素数量 ...

  7. Manacher算法学习笔记 | LeetCode#5

    Manacher算法学习笔记 DECLARATION 引用来源:https://www.cnblogs.com/grandyang/p/4475985.html CONTENT 用途:寻找一个字符串的 ...

  8. [Java] LinkedList / Queue - 源代码学习笔记

    简单地画了下 LinkedList 的继承关系,如下图.只是画了关注的部分,并不是完整的关系图.本博文涉及的是 Queue, Deque, LinkedList 的源代码阅读笔记.关于 List 接口 ...

  9. 学习笔记之机器学习(Machine Learning)

    机器学习 - 维基百科,自由的百科全书 https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0 机器学习是人工智能的一个分 ...

随机推荐

  1. 鸿蒙系统应用开发之JS实现一个简单的List

    在之前的文章鸿蒙应用开发之怎么更好的远程连接手表模拟器做调试里我运行了一个穿戴设备的应用,利用JS UI实现了一个最简单的HelloWorld. 今天我打算在智慧屏设备上利用豆瓣音乐的接口数据实现一个 ...

  2. 内网渗透 day13-漏洞复现

    漏洞复现 目录 1. 永恒之蓝(445端口) 2. 手动微笑漏洞(21端口 vsftpd2.3.4版本) 3. ingres数据库DBMS后门(1524端口) 4. distcc漏洞(3632) 5. ...

  3. 谈谈synchronized

    为什么要用synchronized关键字: synchronized是java的一种内部锁,是一种排他锁,通常也被称为悲观锁,它能够保障原子性,可见性,有序性. 当多个线程去调用同一个方法的时候,如果 ...

  4. 解决无法访问 Github

    可以正常使用Google,但无法打开Github. 查阅了一些资料,发现需要在hosts文件中添加映射. 在hosts文件中加入两行 140.82.113.4 github.com 140.82.11 ...

  5. C#调用pyd

    python打包成pyd在本篇博客不多叙述,请读者自行百度,本篇博客主要讲解在C#中如何调用pyd以及遇到的一些问题如何解决. 1.安装pythonnet pythonnet是一个强大的工具包,用于C ...

  6. HTTP 抓包 ---复习一下

    1.connection 字段 2.accept 字段 3.user-agent 字段 4.host字段 等字段需要注意: HTTP事务的延时主要有以下:1).解析时延   DNS解析与DNS缓存 客 ...

  7. nginx&http 第三章 ngx 事件event epoll 处理

    1. epoll模块命令集 ngx_epoll_commands  epoll模块上下文 ngx_epoll_module_ctx  epoll模块配置 ngx_epoll_module static ...

  8. wireguard使用

    1.编译与安装 sudo apt-get install libmnl-dev libelf-dev linux-headers-$(uname -r) build-essential pkg-con ...

  9. Windows10系统下使用Docker搭建ClickHouse开发环境

    前提 随着现在业务开展,几个业务系统的数据量开始急剧膨胀.之前使用了关系型数据库MySQL进行了一次数据仓库的建模,发现了数据量上来后,大量的JOIN操作在提高了云MySQL的配置后依然有点吃不消,加 ...

  10. 字符串匹配—KMP算法

    KMP算法是一种改进的字符串匹配算法,由D.E.Knuth,J.H.Morris和V.R.Pratt提出的,因此人们称它为克努特-莫里斯-普拉特操作(简称KMP算法).KMP算法的核心是利用匹配失败后 ...