【CodeTop】TOP 100 刷题 11-20

文章目录

11. 二叉树的层序遍历
- 题目描述
- 代码与解题思路
12. 搜索旋转排序数组
- 题目描述
- 代码与解题思路
13. 买卖股票的最佳时机
- 题目描述
- 代码和解题思路
14. 岛屿数量
- 题目描述
- 代码与解题思路
15. 环形链表
- 题目描述
- 代码与解题思路
16. 有效的括号
- 题目描述
- 代码与解题思路
17. 合并两个有序数组
- 题目描述
- 代码与解题思路
18. 全排列
- 题目描述
- 代码与解题思路
19. 二叉树的最近公共祖先
- 题目描述
- 代码与解题思路
20. 二叉树的锯齿形层序遍历
- 题目描述
- 代码与解题思路

11. 二叉树的层序遍历

题目链接：102. 二叉树的层序遍历

题目描述

代码与解题思路

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * type TreeNode struct {
 *     Val int
 *     Left *TreeNode
 *     Right *TreeNode
 * }
 */
func levelOrder(root *TreeNode) (ans [][]int) {
    if root == nil {
        return
    }
    curQueue := []*TreeNode{root}
    for len(curQueue) > 0 {
        nextQueue := curQueue
        curQueue = nil
        tmp := []int{}
        for _, v := range nextQueue {
            tmp = append(tmp, v.Val)
            if v.Left != nil {
                curQueue = append(curQueue, v.Left)
            }
            if v.Right != nil {
                curQueue = append(curQueue, v.Right)
            }
        }
        ans = append(ans, tmp)
    }
    return ans
}

多练习就行，把层序遍历的模板背下来

12. 搜索旋转排序数组

题目链接：33. 搜索旋转排序数组

题目描述

代码与解题思路

func search(nums []int, target int) int {
    left, right := 0, len(nums)-1
    for left <= right {
        mid := left+(right-left)/2
        if nums[mid] == target {
            return mid
        }
        if nums[mid] >= nums[left] { // mid 在左区间
            if target >= nums[left] && target < nums[mid] { // target 在 mid 左边
                right = mid-1 
            } else { // target 在 mid 右边
                left = mid+1
            }
        } else { // mid 在右区间
            if target <= nums[right] && target > nums[mid] { // target 在 mid 右边
                left = mid+1
            } else { // target 在 mid 左边
                right = mid-1
            }
        }
    }
    return -1
}

二分还是得靠多练多思考，这里的情况很多，如果再遇到类似的情况，冷静分析，一点点的用 if else 就行，不用畏手畏脚的。

13. 买卖股票的最佳时机

题目链接：121. 买卖股票的最佳时机

题目描述

代码和解题思路

func maxProfit(prices []int) int {
    minPrice, profit := 10000, 0
    for _, v := range prices {
        minPrice = min(minPrice, v)
        profit = max(profit, v-minPrice)
    }
    return profit
}

核心思路：minPrice 记录历史最低价格，profit 记录往后的每次最高价格卖出赚到的钱，这样遍历完一次就能得到最大的利润了。

14. 岛屿数量

题目链接：200. 岛屿数量

题目描述

代码与解题思路

func numIslands(grid [][]byte) (cnt int) {
    for i := 0; i < len(grid); i++ {
        for j := 0; j < len(grid[0]); j++ {
            if grid[i][j] == '1' {
                dfs(grid, i, j)
                cnt++
            }
        }
    }
    return cnt
}

func dfs(grid [][]byte, i, j int) {
    if i < 0 || j < 0 || i >= len(grid) || j >= len(grid[0]) || grid[i][j] == '0' {
        return
    }
    grid[i][j] = '0'
    dfs(grid, i+1, j)
    dfs(grid, i-1, j)
    dfs(grid, i, j+1)
    dfs(grid, i, j-1)
}

这是一道基础的 dfs 题目，代码的核心点有三个部分：

遍历整个二维数组进行 dfs
只搜索：上下左右
将搜索过的位置置为 ‘0’

其实就是基础的 dfs 需要注意的点，然后注意一下边界条件就行。

15. 环形链表

题目链接：141. 环形链表

题目描述

代码与解题思路

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * type ListNode struct {
 *     Val int
 *     Next *ListNode
 * }
 */
func hasCycle(head *ListNode) bool {
    if head == nil || head.Next == nil {
        return false
    }
    pre, cur := head, head
    for cur.Next != nil && cur.Next.Next != nil {
        pre = pre.Next
        cur = cur.Next.Next
        if pre == cur {
            return true
        }
    }
    return false
}

这道题目实际上是可以用哈希来做的，我们遍历放进哈希表，当遇到相同节点的时候就证明链表有环了，如果没遇到就证明没有，就用 head != nil 来做结束条件，有尾就结束了，有环就会再进一次哈希。

不过我这段代码用的是更优的方法，用的是追击算法，慢指针一次一步，快指针一次两步，最后一定能够追上。面试的时候可以把上面的思路讲一讲，然后实现下面这种解法。

16. 有效的括号

题目链接：20. 有效的括号

题目描述

代码与解题思路

func isValid(s string) bool {
    hash := map[byte]byte{')':'(', '}':'{', ']':'['}
    stack := []byte{}
    for i := 0; i < len(s); i++ {
        if s[i] == '(' || s[i] == '[' || s[i] == '{' {
            stack = append(stack, s[i])
        } else if len(stack) > 0 && stack[len(stack)-1] == hash[s[i]] {
            stack = stack[:len(stack)-1]
        } else {
            return false
        }
    }
    return len(stack) == 0
}

这道题目最重要的就是分析好可能出现的情况：

第一种情况：已经遍历完了字符串，但是栈不为空，说明有相应的左括号没有右括号来匹配，所以 return false；

第二种情况：遍历字符串匹配的过程中，发现栈里没有要匹配的字符，所以return false；

第三种情况：遍历字符串匹配的过程中，栈已经为空了，没有匹配的字符了，说明右括号没有找到对应的左括号 return false；

字符串遍历完之后，栈是空的，就说明全都匹配了。

分析完之后，直接根据需求写代码就行了。

小技巧：通过 map 映射少写几个 if else 语句。

17. 合并两个有序数组

题目链接：88. 合并两个有序数组

题目描述

代码与解题思路

func merge(nums1 []int, m int, nums2 []int, n int)  {
    tmp := []int{}
    i, j := 0, 0
    for m > 0 && n > 0 {
        if nums1[i] < nums2[j] {
            tmp = append(tmp, nums1[i])
            i++
            m--
        } else {
            tmp = append(tmp, nums2[j])
            j++
            n--
        }
    }
    for m > 0 {
        tmp = append(tmp, nums1[i])
        i++
        m--
    }
    for n > 0 {
        tmp = append(tmp, nums2[j])
        j++
        n--
    }
    for i := 0; i < len(nums1); i++ {
        nums1[i] = tmp[i]
    }
}

首先是我的朴素解法，开一个 tmp 数组合并好了，然后再赋值给 nums1 数组，这样空间复杂度是 O(N)，但也是最容易想的一种方法

如果想要原地进行合并的话，就需要用到题目给我们准备的 nums[] 数组给出的后面补的 0 的空间，然后从后往前合并（主要得记住从后往前遍历而不会造成覆盖的思想）

func merge(nums1 []int, m int, nums2 []int, n int)  {
    p1, p2, p := m-1, n-1, m+n-1
    for p2 >= 0 { // 从后往前遍历
        if p1 >= 0 && nums1[p1] > nums2[p2] {
            nums1[p] = nums1[p1]
            p1--
        } else {
            nums1[p] = nums2[p2]
            p2--
        }
        p--
    }
}

18. 全排列

题目链接：46. 全排列

题目描述

代码与解题思路

func permute(nums []int) (ans [][]int) {
    n := len(nums)
    path := make([]int, n)
    onPath := make([]bool, n)
    var dfs func(i int)
    dfs = func(i int) {
        if i == n {
            // 这个方式创建了一个新的切片，保证了 path 切片和新切片不共享内存
            ans = append(ans, append([]int(nil), path...))
            return
        }
        for j, on := range onPath { // 每次进入都会枚举所有数，所有情况都会走一遍
            if on == false {
                path[i] = nums[j]
                onPath[j] = true
                dfs(i+1)
                onPath[j] = false
            }
        }
    }
    dfs(0)
    return ans
}

注释很明了了，注意 go 的二维数组追加切片的方式就行，dfs 的模板算法，忘了就多练，多练几次就记住了。

19. 二叉树的最近公共祖先

题目链接：236. 二叉树的最近公共祖先

题目描述

代码与解题思路

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * type TreeNode struct {
 *     Val int
 *     Left *TreeNode
 *     Right *TreeNode
 * }
 */
func lowestCommonAncestor(root, p, q *TreeNode) *TreeNode {
    // 走到空节点或者找到了, 就返回
    if root == nil || root == p || root == q {
        return root
    }
    // 左右找 p 和 q
    left := lowestCommonAncestor(root.Left, p, q)
    right := lowestCommonAncestor(root.Right, p, q)
    // 如果左右都找不到 p 和 q, 就就返回空
    if left == nil && right == nil {
        return nil
    }
    // 左子树找不到, 就返回右子树找的结果 
    if left == nil {
        return right
    }
    // 右子树找不到, 就返回左子树找的结果
    if right == nil {
        return left
    }
    // 左右子树都找到了 p 或 q, 那 root 就是他们最近的公共祖先
    return root
}

这道题不好想，多刷几遍，把这个思路背下来，然后一直用这一个思路来做题就行，这个思路还是非常的清晰的，刷熟了应该没有问题，注释非常的详细。需要注意的是：前三行代码已经把整个树搜索过一遍了，能走到后面的代码证明 left 和 right 的值已经出来了。

20. 二叉树的锯齿形层序遍历

题目链接：103. 二叉树的锯齿形层序遍历

题目描述

代码与解题思路

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * type TreeNode struct {
 *     Val int
 *     Left *TreeNode
 *     Right *TreeNode
 * }
 */
func zigzagLevelOrder(root *TreeNode) (ans [][]int) {
    if root == nil {
        return
    }
    q := []*TreeNode{root}
    n := 0
    for len(q) > 0 {
        nextq := []*TreeNode{}
        tmp := make([]int, len(q))
        for i, v := range q {
            if n%2 == 0 {
                tmp[i] = v.Val
            } else {
                tmp[len(q)-1-i] = v.Val
            }
            if v.Left != nil {
                nextq = append(nextq, v.Left)
            }
            if v.Right != nil {
                nextq = append(nextq, v.Right)
            }
        }
        n++
        q = nextq
        ans = append(ans, tmp)
    }
    return ans
}