1.买卖股票的最佳时机

121. 买卖股票的最佳时机 - 力扣（LeetCode）

class Solution {
    public int maxProfit(int[] prices) {
        int minprice=Integer.MAX_VALUE;
        int maxprofit=0;
        for(int i=0;i<prices.length;i++){
            if(prices[i]<minprice){
                minprice=prices[i];
            }else if(prices[i]-minprice>maxprofit){
                maxprofit=prices[i]-minprice;
            }
        }
        return maxprofit;
    }
}

 2.买卖股票的最佳时机2

122. 买卖股票的最佳时机 II - 力扣（LeetCode）

给你一个整数数组 prices ，其中 prices[i] 表示某支股票第 i 天的价格。

在每一天，你可以决定是否购买和/或出售股票。你在任何时候 最多 只能持有 一股 股票。你也可以先购买，然后在 同一天 出售。

返回 你能获得的 最大 利润 。

方法一：动态规划

class Solution {
    public int maxProfit(int[] prices) {
        int n = prices.length;
        int dp0 = 0, dp1 = -prices[0];
        for (int i = 1; i < n; ++i) {
            int newDp0 = Math.max(dp0, dp1 + prices[i]);
            int newDp1 = Math.max(dp1, dp0 - prices[i]);
            dp0 = newDp0;
            dp1 = newDp1;
        }
        return dp0;
    }
}

方法二：贪心 

class Solution {
    public int maxProfit(int[] prices) {
        int ans = 0;
        int n = prices.length;
        for (int i = 1; i < n; ++i) {
            ans += Math.max(0, prices[i] - prices[i - 1]);
        }
        return ans;
    }
}

3.验证回文串

125. 验证回文串 - 力扣（LeetCode）

方法一：在原字符串上直接判断

class Solution {
    public boolean isPalindrome(String s) {
        int n = s.length();
        int left = 0, right = n - 1;
        while (left < right) {
            while (left < right && !Character.isLetterOrDigit(s.charAt(left))) {
                ++left;
            }
            while (left < right && !Character.isLetterOrDigit(s.charAt(right))) {
                --right;
            }
            if (left < right) {
                if (Character.toLowerCase(s.charAt(left)) != Character.toLowerCase(s.charAt(right))) {
                    return false;
                }
                ++left;
                --right;
            }
        }
        return true;
    }
}

4.最长连续序列

给定一个未排序的整数数组 nums ，找出数字连续的最长序列（不要求序列元素在原数组中连续）的长度。

请你设计并实现时间复杂度为 O(n) 的算法解决此问题。

方法一：哈希表 

class Solution {
    public int longestConsecutive(int[] nums) {
        Set<Integer> num_set = new HashSet<Integer>();
        for (int num : nums) {
            num_set.add(num);
        }

        int longestStreak = 0;

        for (int num : num_set) {
            if (!num_set.contains(num - 1)) {
                int currentNum = num;
                int currentStreak = 1;

                while (num_set.contains(currentNum + 1)) {
                    currentNum += 1;
                    currentStreak += 1;
                }

                longestStreak = Math.max(longestStreak, currentStreak);
            }
        }

        return longestStreak;
    }
}

 5.求根节点到叶节点数字之和

129. 求根节点到叶节点数字之和 - 力扣（LeetCode）

方法一：深度优先搜索

思路与算法

深度优先搜索是很直观的做法。从根节点开始，遍历每个节点，如果遇到叶子节点，则将叶子节点对应的数字加到数字之和。如果当前节点不是叶子节点，则计算其子节点对应的数字，然后对子节点递归遍历。

class Solution {
    public int sumNumbers(TreeNode root) {
        return dfs(root, 0);
    }

    public int dfs(TreeNode root, int prevSum) {
        if (root == null) {
            return 0;
        }
        int sum = prevSum * 10 + root.val;
        if (root.left == null && root.right == null) {
            return sum;
        } else {
            return dfs(root.left, sum) + dfs(root.right, sum);
        }
    }
}

方法二：广度优先搜索

class Solution {
    public int sumNumbers(TreeNode root) {
        if (root == null) {
            return 0;
        }
        int sum = 0;
        Queue<TreeNode> nodeQueue = new LinkedList<TreeNode>();
        Queue<Integer> numQueue = new LinkedList<Integer>();
        nodeQueue.offer(root);
        numQueue.offer(root.val);
        while (!nodeQueue.isEmpty()) {
            TreeNode node = nodeQueue.poll();
            int num = numQueue.poll();
            TreeNode left = node.left, right = node.right;
            if (left == null && right == null) {
                sum += num;
            } else {
                if (left != null) {
                    nodeQueue.offer(left);
                    numQueue.offer(num * 10 + left.val);
                }
                if (right != null) {
                    nodeQueue.offer(right);
                    numQueue.offer(num * 10 + right.val);
                }
            }
        }
        return sum;
    }
}