LeetCode的AC含义解析-练习LeetCode

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简介：
本文将详细解释在编程竞赛和算法学习社区中常见的术语“AC”，并提供关于如何有效利用LeetCode进行编程技能提升的一些建议。在LeetCode平台上，“ac”通常指的是“accepted”，即提交的代码通过了所有的测试用例。以TwoSum题目为例：该题要求给出一个整数数组以及目标值，找出两个不同的元素使得它们之和等于给定的目标值，并返回这两个元素的索引。一种直接的方法是使用双重循环来逐一检验每一对可能组合是否满足条件，时间复杂度为O(n^2)。然而这种方法效率较低，因此可以考虑采用哈希表（HashMap）进行优化：遍历数组的同时将每个数字及其对应的下标存入哈希表中，并检查目标值减去当前元素的差值是否已经存在于哈希表内。如果存在，则找到了满足条件的一对数；否则继续执行直到完成整个数组的扫描，时间复杂度降为O(n)。接下来是AddTwoNumbers题目以及LongestSubstringWithoutRepeatingCharacters（最长不含重复字符子串）的问题描述：后者要求从给定字符串中找出长度最长且不包含任何重复字符的连续字串。一种解法可以通过双重循环枚举所有可能的子序列，然后使用一个辅助函数检查每个候选子序列是否满足无重复字符条件。以上是关于LeetCode平台上TwoSum、AddTwoNumbers及LongestSubstringWithoutRepeatingCharacters三个问题的大致解析和解决思路介绍。

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LeetCode的AC含义解析-练习LeetCode

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本文将详细解释在编程竞赛和算法学习社区中常见的术语“AC”，并提供关于如何有效利用LeetCode进行编程技能提升的一些建议。在LeetCode平台上，“ac”通常指的是“accepted”，即提交的代码通过了所有的测试用例。以TwoSum题目为例：该题要求给出一个整数数组以及目标值，找出两个不同的元素使得它们之和等于给定的目标值，并返回这两个元素的索引。一种直接的方法是使用双重循环来逐一检验每一对可能组合是否满足条件，时间复杂度为O(n^2)。然而这种方法效率较低，因此可以考虑采用哈希表（HashMap）进行优化：遍历数组的同时将每个数字及其对应的下标存入哈希表中，并检查目标值减去当前元素的差值是否已经存在于哈希表内。如果存在，则找到了满足条件的一对数；否则继续执行直到完成整个数组的扫描，时间复杂度降为O(n)。接下来是AddTwoNumbers题目以及LongestSubstringWithoutRepeatingCharacters（最长不含重复字符子串）的问题描述：后者要求从给定字符串中找出长度最长且不包含任何重复字符的连续字串。一种解法可以通过双重循环枚举所有可能的子序列，然后使用一个辅助函数检查每个候选子序列是否满足无重复字符条件。以上是关于LeetCode平台上TwoSum、AddTwoNumbers及LongestSubstringWithoutRepeatingCharacters三个问题的大致解析和解决思路介绍。

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。

力扣题库-LeetCode: LeetCode题库练习

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LeetCode是一款在线编程学习平台，提供丰富的编码挑战和题目集，帮助程序员提高算法技能和面试准备。 LeetCode力扣题库练习中文网址：美版网址：（去掉链接后的表述略显不完整，建议提供实际的网站地址或描述如何访问相关页面）简化并符合要求后为： LeetCode力扣题库提供了中文和英文版本的题目练习平台。

LeetCode Editor：在IDE中练习LeetCode题目，兼容leetcode.com与leetcode-cn.com，...

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LeetCode Editor是一款在线编程环境，允许用户直接在其IDE中练习和解答来自LeetCode（包括国际版和中国版）的各种算法问题。 leetcode-editor 是一个在 IDE 中进行 LeetCode 练习的工具，支持 leetcode.com 和 leetcode-cn.com，满足基本练习需求。理论上它可以在 IntelliJ IDEA、PhpStorm、WebStorm、PyCharm、RubyMine、AppCode、CLion、GoLand、DataGrip、Rider 和 MPS 等 IDE 中使用。

LeetCode题库：按专题分类的LeetCode练习集合

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本资源提供了一套按照不同技术专题分类整理的LeetCode题目集，方便编程学习者系统地进行算法和数据结构练习，提升解题能力。在进行Leetcode的训练之前，请确保掌握以下几点： 1. 掌握一种主流编程语言（如C++或Java）。如果你不熟悉这些语言，可能无法理解像sort、merge、bind这样的STL库函数以及vector或是queue等容器类的作用。 2. 熟悉数据结构与算法。如果不了解数据结构和算法，则在遇到二叉树、BST、AVL树等问题时会感到困难；更不用说图论中的DFS（深度优先搜索）、BFS（广度优先搜索）或动态规划等概念了。未掌握好以上两点就开始刷Leetcode，你可能会发现每道题都需要花费两三个小时才能完成。因此，在开始练习之前，请确保自己已经具备足够的编程语言和算法知识基础。做题技巧： - 分专题进行训练，并在GitHub上查找相关资料（持续更新）。 - 每个专题的题目套路需要熟悉，因为虽然可以不断刷题但每个类别的问题是可以掌握完的！ - 初次尝试时如果十分钟内没有解出则看答案；第二次再做该题时要独立完成。之后尽量缩短思考时间以便在面试中能够迅速解决问题。 - 每周参加Leetcode的比赛以保持手感和状态。希望这些建议对你有所帮助，祝你在刷题过程中取得好成绩！

LeetCode题库：实战练习

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《LeetCode题库：实战练习》是一本专为程序员设计的实践教程，通过精选算法和数据结构题目，帮助读者提升编程能力和解决实际问题的技术。 LeetCode 是一个专为程序员设计的在线平台，提供各种算法练习以提升编程技能和解决实际问题的能力。这个题库 - LeetCode: 实践很显然是与该平台相关的项目，可能是用户个人整理的代码存储库，用于记录在LeetCode上的解题过程和学习经验。 LeetCode 的主要特点是提供了丰富的算法题目，涵盖了数据结构、排序、搜索、图论等众多领域，这些题目来源于各大公司面试的真实问题。因此对于准备技术面试和提升编程能力非常有帮助。在这个题库中，每个文件名对应 LeetCode 上的一道题目，这使得用户能够方便地按照题目编号或名称查找和组织自己的解决方案。系统开源的标签表明这个题库可能是开放源代码的，这意味着其他人可以查看、学习甚至贡献自己的解题思路，促进共同进步。这样的资源对新手和经验丰富的开发者都有很大的价值。在 LeetCode 上解决题目通常涉及以下知识点： 1. **基础数据结构**：包括数组、链表、栈、队列、哈希表、堆、树（二叉树、平衡树等）、图等。理解并能熟练运用这些数据结构是解决问题的关键。 2. **算法**：涵盖排序（快速排序、归并排序、插入排序等）、搜索（二分查找、深度优先搜索、广度优先搜索等）、动态规划、贪心算法、回溯法和分治法等。 3. **编程语言特性**：如 C++ 的 STL，Python 的内置函数以及 Java 的集合框架。熟悉不同语言的特性可以帮助更高效地实现算法。 4. **复杂度分析**：学习如何分析时间复杂度和空间复杂度对于优化算法及避免超时至关重要。 5. **问题建模**：将实际问题转化为计算机科学中的抽象模型，如图或树结构等。 6. **设计模式**：在解决一些复杂问题时使用工厂模式、单例模式等可以使代码更加整洁且易于维护。 7. **编码规范**：良好的编程风格不仅使代码更易读也体现了专业素养。 8. **测试用例**：编写全面的测试用例验证算法正确性是确保解决方案无误的重要步骤。通过参与 LeetCode 的实战，不仅可以提升编程技巧还能锻炼逻辑思维和问题解决能力。这对于软件工程师的职业发展来说是不可或缺的一部分。这个开源题库则提供了一个共享与学习平台促进了编程社区互动及成长。

LeetCode：用Python练习面试题

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本专栏专注于使用Python解决LeetCode上的编程面试题目，旨在帮助读者提高算法和编码技能，为技术面试做好准备。 :wrench: Leetcode日记记录了我在技术面试中的学习与进步历程。目前我主要通过解决LeetCode上的问题来提升自己的能力，因为我认为这些问题对于实习非常实用。不过将来可能会有所改变！ :memo: 目的： 2021年1月18日 - 开始积极练习 2021年4月4日 - 开始接触LeetCode :one-thirty: 未来计划现在我主要使用Python来解决这些问题。接下来，我还想尝试以下两件事： - 使用C++解答面试问题。 - 阅读其他算法书籍以提升技能（非常棒！） - 在NUS中参加竞争性编程比赛。