Advertisement

LeetCodeOJ与LeetCode-OJOnline：在线OJ平台，仿照牛客、LeetCode等刷题网站

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
LeetCodeOJ与LeetCode-OJOnline是一款在线编程练习平台，借鉴了牛客网和LeetCode的设计理念，为程序员提供丰富的算法题目及竞赛环境。 项目目标是仿照Leetcode实现一个简单的刷题平台。用户可以在浏览器访问题目列表页面，并点击进入详情页，在这里编写代码、编译并运行代码，系统会返回结果到浏览器页面。 项目功能包括： 1. 显示所有题目列表。 2. 点击题目后可以查看详细信息和代码编辑框以及提交按钮。 3. 提交的代码会被自动编译执行，并使用设定的测试用例进行验证，最终反馈测试结果。 技术栈如下： - 开发环境：Windows 10操作系统 - 编程工具：IntelliJ IDEA - 包管理与打包工具：Maven（用于生成war包） - 部署平台：Linux系统 核心技术包括： - Servlet API实现服务器端逻辑。 - 使用Gson库在Java对象和JSON数据之间进行转换。 - 前端页面技术，展示页面并与后段API交互 - Java多进程管理JDK子进程 - JDBC接口用于数据库操作。 项目成果包含以下界面： 1. 首页 2. 题目列表页 3. 详情页

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • LeetCodeOJ与LeetCode-OJOnline：在线OJ平台，仿照牛客、LeetCode等刷题网站
    优质
    LeetCodeOJ与LeetCode-OJOnline是一款在线编程练习平台，借鉴了牛客网和LeetCode的设计理念，为程序员提供丰富的算法题目及竞赛环境。 项目目标是仿照Leetcode实现一个简单的刷题平台。用户可以在浏览器访问题目列表页面，并点击进入详情页，在这里编写代码、编译并运行代码，系统会返回结果到浏览器页面。 项目功能包括： 1. 显示所有题目列表。 2. 点击题目后可以查看详细信息和代码编辑框以及提交按钮。 3. 提交的代码会被自动编译执行，并使用设定的测试用例进行验证，最终反馈测试结果。 技术栈如下： - 开发环境：Windows 10操作系统 - 编程工具：IntelliJ IDEA - 包管理与打包工具：Maven（用于生成war包） - 部署平台：Linux系统 核心技术包括： - Servlet API实现服务器端逻辑。 - 使用Gson库在Java对象和JSON数据之间进行转换。 - 前端页面技术，展示页面并与后段API交互 - Java多进程管理JDK子进程 - JDBC接口用于数据库操作。 项目成果包含以下界面： 1. 首页 2. 题目列表页 3. 详情页
     
  • LeetCode：刷题练习-LeetCode
    优质
    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
    优质
    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下载推荐：CodingOnline——类似LeetCode的在线编程平台
    优质
    简介：CodingOnline是一款类似于LeetCode的在线编程练习平台，它提供了丰富的题目和项目实践机会，帮助程序员提高算法能力和面试技巧。 LeetCode提供了CodingOnline这一在线编程判题系统。该项目使用原生JSP和JDBC技术开发，并未采用任何框架支持。其核心功能在于自动将用户提交的代码（包括Java、C以及C++）写入文件并进行编译运行，同时能够向程序输入数据，并获取程序输出结果。 项目中数据库配置位于src->sql->MySQLLink.java文件内，默认URL为localhost，默认使用的数据库名为code_online，默认端口设定为3306，默认账号密码均为root，请根据实际情况调整设置。请确保创建了同名的MySQL数据库并导入相应的数据（代码在code_online.sql文件中）。 此外，需要检查JDK环境配置情况，并确认JAVA_HOME环境变量已正确设置，例如格式应类似于：C:\ProgramFiles\Java\jdk1.8.0_171。安装ApacheTomcat9后，在IDEA环境中导入项目并运行即可。
     
  • 最近的算法竞赛信息爬虫工具，适用于Codeforces、LeetCode、牛客网和洛谷等主流OJ平台.zip
    优质
    本压缩包包含最新开发的算法竞赛信息爬虫工具，支持Codeforces、LeetCode、牛客网及洛谷等多个主流在线评测网站，助你轻松获取赛事资讯与题目更新。 在IT领域，算法竞赛已成为培养编程技能的重要途径之一，而爬虫技术则是获取网络信息的有效手段。此压缩包文件“近期算法竞赛信息爬虫,支持CodeforcesLeetCode牛客网洛谷等常见OJ.zip”旨在提供一个专门用于抓取算法竞赛信息的程序，帮助参赛者及时了解各大在线判题平台（Online Judges，简称OJ）的比赛动态。 以“Codeforces”为例。这是一个国际知名的编程比赛网站，定期举办各种级别的算法竞赛，并吸引了全球程序员参与其中。利用爬虫获取Codeforces上的比赛信息可以帮助参赛者掌握即将举行的比赛时间、题目类型、难度等级及排名等重要数据。 再来看“LeetCode”。这是一款学习和实践算法的平台，提供了丰富的编程问题供用户提交代码进行实时测试与评分。在此场景下，使用爬虫可能旨在收集热门问题、更新挑战或特定主题比赛活动的信息。 另外，“牛客网”是一家中国本土在线教育及招聘网站，在其编程竞赛部分为用户提供实战演练的机会。通过爬虫获取该平台的比赛信息有助于国内参赛者了解最新动态。 “洛谷”（Luogu）同样是中国的一个算法练习与竞赛平台，因其丰富的题库和社区互动性受到程序员的喜爱。使用爬虫抓取该平台上发布的比赛预告、新题目及高分榜变化等信息，可以更好地追踪其更新内容。 名为“AlgContestInfo-master”的压缩包可能包含以下部分： 1. 爬虫源代码：采用Python、Java或JavaScript编写，实现自动抓取各平台的比赛信息。 2. 数据存储结构：CSV、JSON或数据库文件形式的竞赛数据保存方式。 3. 配置文件：包括各个OJ网站的URL地址、请求参数及登录信息等设置项，以确保爬虫能够正常运行。 4. 爬虫框架：可能使用了Scrapy、BeautifulSoup或Selenium技术栈来提供高效网页解析与请求处理能力。 5. 日志记录：用于追踪爬虫在执行过程中的错误和警告情况。 此项目对于开发者来说具有教学意义，它不仅展示了如何构建网络爬虫及管理HTTP请求等技能，还涉及到了应对网站反爬策略的方法。此外，该项目提供了跨平台信息整合的实例，在数据分析与信息集成方面有着实际应用价值。 总之，“近期算法竞赛信息爬虫,支持CodeforcesLeetCode牛客网洛谷等常见OJ.zip”提供的资源对希望参加算法竞赛的程序员来说非常有用，不仅帮助他们跟踪最新的比赛消息，还可以作为学习网络爬取技术和数据处理的实际案例。
     
  • Java新手leetcode刷题顺序-leetcode-solution:leetcode解题库
    优质
    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 Editor：在IDE中练习LeetCode题目，兼容leetcode.com与leetcode-cn.com，...
    优质
    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。
     
  • 算法学习：LeetCode好还是牛客网好？
    优质
    本文探讨了在进行算法学习时，两个主流在线平台——LeetCode和牛客网各自的优点与适用场景，帮助读者选择最适合自己的学习工具。 在学习算法的过程中遇到了一些实际例题，并记录了对应的题解，在部分题解中有备注内容。目前主要的学习平台有以下三个：更偏向面试的平台是LeetCode；另一个重要平台是牛客网，这里提供了丰富的练习题目和模拟面试环境；此外还有AcWing，本人在19年参加过ACM课程，并感觉这个平台挺不错，不过需要有一定的基础才能更好地学习。在这个项目中也上传了课件，仅供学习使用。 非常欢迎你的加入！或者提交一个Pull Request。遵循标准的Readme和行为规范来贡献内容。如果想要提交自己的题目，只需将它们放置在合适的目录下，并且在文件头部注明相关信息以及选择好适当的文件名即可！ 感谢所有贡献者chri3z的努力与支持。 使用许可：MIT:copyright:chri3z
     
  • leetcode刷题攻略.pdf
    优质
    《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。
     
  • LeetCode分类：中等难度题目刷题指南
    优质
    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。