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如何查看LeetCode提交记录 - LeetCode刷题指南

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简介：
本文将详细介绍如何在LeetCode平台上查看个人提交记录的方法与技巧，帮助你在刷题过程中更好地追踪进度和学习效果。适合所有阶段的学习者参考使用。 在LeetCode平台上查看提交记录的方法是：首先进行代码的git add操作；接着执行git commit命令并添加相应的注释语句；然后使用git pull origin master来获取最新的远程改动，最后通过git push origin master将本地更改推送到远程仓库。 题目一为摆动排序II。问题描述如下：给定一个无序数组nums，要求将其重新排列成nums[0]nums[2]

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  • 如何查看LeetCode提交记录 - LeetCode刷题指南
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    本文将详细介绍如何在LeetCode平台上查看个人提交记录的方法与技巧，帮助你在刷题过程中更好地追踪进度和学习效果。适合所有阶段的学习者参考使用。 在LeetCode平台上查看提交记录的方法是：首先进行代码的git add操作；接着执行git commit命令并添加相应的注释语句；然后使用git pull origin master来获取最新的远程改动，最后通过git push origin master将本地更改推送到远程仓库。 题目一为摆动排序II。问题描述如下：给定一个无序数组nums，要求将其重新排列成nums[0]nums[2]  
  • LeetCode提交记录丢失 - LeetCode-Java:我的LeetCode解题方案
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    本项目包含了我使用Java语言在LeetCode上解决的各种算法问题代码。由于LeetCode提交记录丢失，这里保存了我所有的解题思路和代码实现。 leetcode提交记录消失解决leetcode问题日志模板： -id: 13 类型：字符串 难度：简单 首次提交成功：是 日期：2018-05-31 -id: 172 类型：数学 难度：简单 首次提交成功：否 日期：2018-05-16 -id: 70 类型：动态规划 难度：简单
     
  • LeetCode：刷题练习-LeetCode
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    本资源提供LeetCode刷题练习，涵盖各类算法和数据结构题目，适合编程爱好者和技术面试准备者，助你提升编程能力和解题技巧。 LeetCode 是一个在线编程挑战平台，它提供了丰富的算法和数据结构题目，旨在帮助开发者提升编程技能，并为技术面试做好准备。在本压缩包“LeetCode刷题”中，你将找到一系列针对 LeetCode 问题的中文和英文翻译及用 Python 实现的解决方案。 1. **算法与数据结构基础** - 排序算法：包括快速排序、归并排序、冒泡排序、选择排序、插入排序等。这些是解决问题的基础；了解它们的工作原理和时间复杂度对于解决 LeetCode 中许多问题至关重要。 - 二分查找：在有序数组中查找特定元素，利用了分治思想，通常比线性搜索更高效。 - 动态规划：用于求解最优化问题，例如背包问题、最长公共子序列等。通过构建状态转移方程来解决问题。 - 图论：如深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)、最小生成树(MST)等，适用于网络流和路径查找等问题。 - 回溯法：用于在多分支问题中寻找所有可能的解，例如八皇后问题和数独。 - 堆：一种实现优先队列的方式，在解决最大值或最小值的问题时非常有用。 2. **Python编程技巧** - 列表推导式：简洁地创建列表的方法，可以提高代码的可读性和效率。 - 生成器：用于处理大规模数据且节约内存的迭代器工具。 - 装饰器：一种高级工具，可以在不修改原有函数代码的情况下添加新功能。 - 元组和字典：元组是不可变的数据结构，常用于表示不变的对象；而字典则提供快速查找键值对的功能，适用于映射关系。 - 面向对象编程：使用类、对象和继承的概念来组织和复用代码。 3. **LeetCode刷题策略** - 按难度进阶：从简单题目开始逐步挑战更难的问题，以提升编程能力和算法水平。 - 分类练习：可以按数据结构或算法类型进行分类练习，集中攻克某一领域。 - 理解问题要求：确保完全理解题目需求，避免因误解而导致错误。 - 代码调试与重构：编写完程序后通过测试用例检查正确性，并优化代码使其更简洁高效。 4. **Python实现的解题技巧** - 使用内置函数：如`sorted()`、`filter()`和`map()`等，可以简化编程工作量。 - 利用列表解析式和生成器表达式快速创建新列表或生成器，在处理集合操作时非常有用。 - 处理异常情况：使用 try-except 语句增强程序的健壮性。 - 导入模块：如`math`、`itertools`等，为编程提供额外的功能支持。 5. **实战经验与面试准备** - 模拟面试：通过模拟真实场景练习口头表达解题思路，提高实际面试表现。 - 问题归纳总结：整理常见类型的问题和相应的解决方案以加快解题速度并提升准确性。 - 复用代码：将通用的解决方案封装成函数，在不同题目中调用这些函数来简化编程工作。 - 学习他人代码：阅读其他解答有助于开阔视野，学习不同的编程思路。 通过上述“LeetCode刷题”资源的学习和实践，你能够深入理解 Python 编程语言、掌握各种算法和数据结构，并学会如何在 LeetCode 平台上高效地解决问题。持续的练习与学习将显著提高你的编程技巧及问题解决能力。
     
  • LeetCode：刷题练习-LeetCode
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    本资源为LeetCode刷题练习专区，涵盖各类编程挑战与面试题目，旨在帮助程序员提升算法和数据结构能力。 LeetCode 是一个在线编程挑战平台，它提供了丰富的算法和数据结构题目，旨在帮助开发者提升编程技能，并准备技术面试。在本压缩包“LeetCode刷题”中，你将找到一系列针对 LeetCode 问题的中文和英文翻译以及用 Python 实现的解决方案。 1. **算法与数据结构基础** - **排序算法**：包括快速排序、归并排序、冒泡排序、选择排序和插入排序等。这些是解决问题的基础，了解它们的工作原理和时间复杂度对于解决 LeetCode 中的许多问题至关重要。 - **二分查找**：在有序数组中查找特定元素，利用了分治思想，通常比线性搜索更高效。 - **动态规划**：用于求解最优化问题，例如背包问题、最长公共子序列等，通过构建状态转移方程来解决问题。 - **图论**：如深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)和最小生成树(MST)，适用于网络流和路径查找等问题。 - **回溯法**：用于在多分支问题中寻找所有可能的解，例如八皇后问题和数独等。 - **堆**：优先队列的一种实现，常用于解决最大值或最小值的问题，如最大堆和最小堆。 2. **Python 编程技巧** - **列表推导式**：简洁地创建列表的方法，在 Python 中可以提高代码的可读性和效率。 - **生成器**：节约内存的迭代器，适用于处理大规模数据。 - **装饰器**：用于修改函数行为的高级工具，可以在不改变原有函数代码的情况下添加新功能。 - **元组和字典**：元组是不可变的数据结构，常用于表示不可变对象；字典则提供键值对的快速查找，适用于映射关系。 - **面向对象编程**：类、对象和继承的概念可以帮助组织和复用代码。 3. **LeetCode 刷题策略** - **按难度进阶**：从简单题目开始，逐步挑战更难的问题，以提升编程与算法能力。 - **分类刷题**：可以按照数据结构或算法类型进行练习，集中攻克某一领域。 - **理解题意**：确保完全理解问题的要求，避免因误解而导致错误。 - **代码调试**：编写完代码后通过测试用例检查程序的正确性，并修复错误。 - **代码重构**：优化代码使其更简洁、高效并易于维护。 4. **Python 实现的解题技巧** - **内置函数使用**：善用 Python 的内置函数，如 `sorted()` 、`filter()` 和 `map()` ，可以简化代码编写过程。 - **列表解析式和生成器表达式**：它们可用于快速创建新列表或生成器，在处理集合操作时非常有用。 - **异常处理**：使用 try-except 结构来处理可能出现的错误，增强程序健壮性。 - **模块导入**：合理利用如 `math` 和 `itertools` 等模块提供的功能可以节省开发时间。 5. **实战经验与面试准备** - **模拟面试**：通过模拟真实场景练习口头表述解题思路，以提升实际面试表现。 - **问题归纳总结**：整理常见问题类型并总结解决方案，提高解题速度和准确性。 - **代码复用**：将通用的解决方案封装成函数，在不同题目中调用这些函数来简化编码过程。 - **阅读他人代码**：学习其他优秀解答可以开阔视野，并吸收不同的编程思路。 通过这个“LeetCode刷题”资源，你将有机会深入理解 Python 编程语言、掌握各种算法和数据结构以及如何在 LeetCode 平台上高效地解决问题。持续实践与不断学习会让你的编程技能及问题解决能力得到显著提升。
     
  • LeetCode力扣刷题记录（178）：分数排名
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    本文为LeetCode刷题系列文章之一，主要介绍了如何解决“分数排名”问题，通过示例代码和解题思路帮助读者理解和掌握该算法。 题目要求编写一个SQL查询来实现分数排名，并且如果两个分数相同，则这两个分数的排名也应相同。此外，在有多个相同的名次之后，下一个不同的名次应该是连续整数值。 例如，根据给定的Scores表，查询结果应该按照从高到低的顺序显示如下： 分析步骤： 1. 选择Score列为结果集。 2. 将上述查询的结果命名为a。 3. 在命名后的数据上进行排序操作。 4. 最终查询语句为：`select a.Score as Score from Scores as a order by a.Score DESC;` 这里需要对原SQL进一步修改以确保相同的分数拥有相同的排名，并且下一个不同的名次是连续的。
     
  • 如何在LeetCode中提交C语言代码 - LeetCode: Java、C++ 和 Python 解决方案
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    本文将指导读者如何在LeetCode平台上使用C语言提交代码，并提供Java、C++和Python等其他编程语言解决方案的相关信息。 LeetCode提交C语言解决方案（以及其他编程语言如C++、Java和Python）的步骤如下： 该项目旨在提升我们的数据结构与算法能力，并增强我们在未来求职中的竞争力。 具体要求是每天解决一道题目，特殊情况除外。您需要以Markdown (.md) 格式加上源代码文件 (例如 .cpp, .py) 提交解决方案。您可以参考已经合并到master分支的内容来了解具体的格式。 贡献流程如下： 1. Fork这个仓库至您的GitHub。 2. 使用命令（git clone + repository url）将该仓库从你的GitHub克隆到本地机器。 3. 首先创建一个以问题命名的文件夹，然后在该文件夹中创建两个文件：一个是描述题目内容和要求的 .md 文件；另一个是您关于题目的解决方案源代码 (.py, .cpp 或其他) 的文件。 4. 在完成更改后使用命令（git add, git commit -m commit message）将您的修改提交到本地仓库。 5. 使用 (git push) 将更改推送到远程存储库。
     
  • LeetCode分类：中等难度题目刷题指南
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    本指南专为LeetCode用户提供中等难度编程题目的解题策略与技巧，帮助程序员提升算法理解和问题解决能力。 《LeetCode刷题指南：中等难度篇》 在编程领域里，LeetCode是一个非常知名的在线平台，它提供了丰富的算法题目来帮助开发者提升编程技能、理解和解决实际问题。本篇文章将聚焦于LeetCode中的中等难度题目，通过深入探讨这些题目，我们可以深化对数据结构和算法的理解，并为面试准备或是日常开发工作打下坚实基础。 一、数据结构篇 在LeetCode的中等难度题目中，数据结构的应用是核心部分。常见的数组、链表、栈、队列、哈希表以及二叉树等都有所涉及。例如，在解决Two Sum（两数之和）问题时，可以通过使用哈希表高效地找到数组中的两个元素使得它们的和等于目标值；而在Merge Intervals（合并区间）中，则需要用到排序与区间合并的技术。 二、算法篇 1. 回溯法：在LeetCode的中等难度题目里，回溯法是一种常见的解决方案。例如，在Combination Sum（组合总和）及N-Queens（皇后问题）这类问题上通过使用回溯可以找到所有可能的答案。 2. 动态规划：House Robber系列的问题展现了动态规划在求解最优值时的应用。利用状态转移方程，我们可以计算出最大收益。 3. 分治法：Median of Two Sorted Arrays（两个已排序数组的中位数）展示了分治策略的经典应用方式，通过划分数组并解决子问题后合并结果来得出最终答案。 4. 贪心算法：在Activity Scheduler（活动选择问题）中运用了贪心策略。每次做出当前最优决策虽然不能保证全局最优化，但可以在特定情况下获得有效解。 5. 图论与最短路径：Shortest Path in Binary Matrix（二进制矩阵中的最短路径）涉及到了Dijkstra算法或BFS（广度优先搜索），用于寻找从起点到终点的最短距离。 三、字符串处理 LeetCode上的中等难度题目也包括了大量关于字符串处理的问题，例如Reverse Words in a String（翻转句子内的单词顺序）、Valid Palindrome（验证回文串）。这些问题通常涉及到对字符串进行遍历、分割和比较以及特殊字符的处理。 四、位操作 在LeetCode的一些中等难度题目里还涉及到了一些有关于位运算的知识点，如Number of 1 Bits（计算一个整数二进制表示中的1的数量）、Power of Two（判断是否为2的幂）。理解这些概念有助于提高程序运行效率。 五、递归与迭代 在解决LeetCode上的问题时还会遇到很多关于使用递归和迭代技术的问题，比如Binary Tree Preorder Traversal（二叉树前序遍历）以及Fibonacci Number（斐波那契数列）。虽然递归可以简洁明了地解决问题但可能带来大量重复计算；而采用迭代的方式则更加注重效率，尽管实现起来可能会稍微复杂一些。 六、设计模式 在解决LeetCode的问题时也会遇到不少关于应用设计模式的情况，例如Design HashMap（设计哈希映射）和Implement Stack using Queues（通过队列来实现栈）。掌握这些知识能够帮助我们更好地组织代码结构并提高其可读性和重用性。 总结来说，《LeetCode》的中等难度题目涵盖了广泛的数据结构、算法技巧以及编程技术，包括但不限于字符串处理、位操作及设计模式。通过深入学习和实践，我们可以不断提升自己的编程能力，在面对面试或实际工作中的问题时也能更加从容应对。因此，持续刷题并不断挑战自己是每个程序员成长过程中必不可少的一部分。
     
  • Java新手leetcode刷题顺序-leetcode-solution:leetcode解题库
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    本项目为Java初学者提供一份系统性的LeetCode刷题指南与题解库，旨在帮助编程新手循序渐进地掌握算法和数据结构知识。 对于Java编程新手来说，在LeetCode上刷题的顺序非常重要。按照题目类别结构化地进行练习不仅效率更高，而且可以在完成一类问题后及时总结经验。高水平的学习者可以遵循推荐的顺序在大约200小时内解决500多道题目；而对于初学者而言，按推荐顺序学习有助于更好地掌握数据结构与算法的基础知识。 以下是几个示例题目的分类： - 最大连续1的个数：数组 - 提莫攻击：数组 - 第三大的数：数组 通过这样的方式系统化地进行练习可以帮助新手更有效地提升编程技能。
     
  • leetcode刷题攻略.pdf
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    《LeetCode刷题攻略》是一本专为程序员设计的学习指南，通过解析经典算法题目，提供高效的解题技巧和策略，帮助读者提升编程能力和面试竞争力。 LeetCode刷题分组指南提供了一种有效的方法来组织和规划你的编程练习，帮助你系统地提高算法技能和解决问题的能力。通过将题目按照难度、类型或特定主题进行分类，你可以更有针对性地提升自己的技术栈，并为面试做好准备。这样的方法不仅能够让你更高效地利用时间，还能增强对不同解题技巧的理解与应用能力。
     
  • 谷歌高畅的LeetCode刷题笔记.pdf
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    这份PDF文档是谷歌工程师高畅整理的关于LeetCode刷题的心得和技巧，适合于程序员提升算法能力和准备面试时参考。 在IT行业中，LeetCode是软件工程师备战技术面试的重要平台之一。《LeetCode101：和你一起轻松刷题（C++）》这本书由高畅ChangGao编写，旨在帮助拥有一定C++基础但缺乏实际解题经验的读者。 书中涵盖了算法与数据结构两大板块，并细分为十五个章节，每个章节聚焦于特定的主题并深入讲解。这些主题包括但不限于贪心算法、双指针技术、二分查找法、排序和搜索方法以及动态规划等高级技巧。 作者在美国卡内基梅隆大学攻读硕士学位期间积累了大量刷题经验，特别是在准备实习秋招时整理了数百道LeetCode题目。因此，《LeetCode101》是基于这些经验和实践编写而成的。 书中精选了101个问题进行讲解，并在每章末尾推荐额外练习题以帮助读者巩固所学知识。除了具体解题技巧，作者还注重解析算法背后的原理和思想，例如“一切皆可搜索”的理念以及动态规划的基本原则等。 值得注意的是，《LeetCode101》不仅仅是一本刷题指南；它强调了除了解决问题的能力外，还需要掌握其他专业技能并关注最新技术趋势。高畅ChangGao认为这些建议对于希望成为优秀计算机科学家的读者来说至关重要。 最后，作者声明这本书将永久免费提供，并欢迎用于学术目的分享和传播。他特别感谢了一些开源项目和个人贡献者对本书创作的支持与帮助。《LeetCode101》不仅是一本学习编程语言和技术的好书，也反映了作者对于计算机科学领域的深刻理解及其职业发展的见解。对于准备技术面试的程序员来说，《LeetCode101》是一个提高编程技能和算法知识的重要资源。