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力扣题目分类

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简介：
力扣题目分类提供LeetCode平台上编程题目的详细分类与解析，帮助程序员和学习者高效提升算法技能与解题能力。 这份文档包含了leetcode大约134题的分类及难度指示，是刷leetcode的必备资料。虽然目前leetcode题目总数已达到150道，但此文档依然非常有用。po主在刷题时参考了该文档中的难度分级从易到难逐一完成所有题目。尽管每个人对题目的难度感知可能有所不同，这份文档仍具有一定的指导意义。找到这样的资源并不容易，因此决定以一分的价格分享给更多人使用。

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  • 力扣题目分类
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    力扣题目分类提供LeetCode平台上编程题目的详细分类与解析，帮助程序员和学习者高效提升算法技能与解题能力。 这份文档包含了leetcode大约134题的分类及难度指示，是刷leetcode的必备资料。虽然目前leetcode题目总数已达到150道，但此文档依然非常有用。po主在刷题时参考了该文档中的难度分级从易到难逐一完成所有题目。尽管每个人对题目的难度感知可能有所不同，这份文档仍具有一定的指导意义。找到这样的资源并不容易，因此决定以一分的价格分享给更多人使用。
     
  • 力扣题目集-力扣：https://leetcode-cn.com/
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    力扣题目集提供丰富的编程挑战题库，涵盖各种难度和类型的问题，旨在帮助程序员提高算法设计与代码实现能力。 leetcode题库生成文件工具使用方法： Usage: python tool.py -p[name][options] Options: - h, --h 查看帮助 -p name leetcode题目编号，必须 -a 题目类型为算法 -d 题目类型为数据库 -s 题目类型为Shell -c 编程语言为C++ -j 编程语言为Java -t 统计目前录入的题目数量 Examples: python tool.py -p 26 -a -c 运行结果如下： algorithm/0026/README.md 创建成功。2018-07-15 algorithm/0026/res.cpp 创建成功。2018-07-15 finish! 文件路径： algorithm/0026/res.cpp
     
  • 力扣中国-LeetCode: 力扣题库合集
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    力扣中国（LeetCode）提供丰富的编程练习题和竞赛，助力开发者提升算法能力和面试技巧。 leetcode中国力扣合集： 数组与动态数组： - 73. 设置矩阵零 - 48. 旋转图像 - 344. 反转字符串 - 414. 第三个最大数 - 448. 找出所有消失的数字 - 66. 加一 - 238. 数组除自身乘积 - 697. 数组的度数 - 849. 距离最近的人的最大距离 - 189. 旋转数组（皮棉三步闪光法） - 54. 螺旋矩阵 字符串： - 784. 字母大小写排列 排序与查找算法： - 31. 下一个排列 - 50. pow(x, n) - 34. 查找有序数组中元素的首尾位置 - 35. 搜索插入位置 - 658. 找出 K 个最近的元素 - 33. 在旋转排序数组中搜索 - 81. 在旋转排序数组中搜索 II - 153. 在旋转排序数组中求最小值 - 154. 在旋转排序数组中求最小值 II - 702. 在未知大小的有序数组中搜索这题分析！ - 74. 搜索二维矩阵 - 240. 搜索二维矩阵 II - 162. 找出峰值元素 数学问题： - 69. 平方根(x) - 586. 平方根(x) II - 4. 两个有序数组的中位数
     
  • 力扣题库大全
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    力扣题库大全提供丰富的编程挑战题目和解决方案，涵盖各种难度和技术栈，旨在帮助程序员提高算法能力和面试技巧。 LeetCode 刷题是面试的必备技能。
     
  • 力扣刷题指南
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    《力扣刷题指南》是一本专为程序员设计的实践手册，旨在通过精选编程挑战提升读者的技术技能和面试竞争力。 《LeetCode刷题手册》可能是一本指导如何有效刷题并提升算法编程能力的书籍。以下是该书中可能包含的主题： - LeetCode介绍：简要介绍LeetCode平台，涵盖网站功能、题目分类及评估系统。 - 算法基础：提供排序、搜索和递归等基本算法知识，帮助读者建立解决问题的基础框架。 - 数据结构：深入解释常见数据结构（如数组、链表、树和图），并指导如何在实际问题中应用这些数据结构。 - 刷题策略：分享有效刷题的技巧，包括按主题或难度分类进行练习以及制定每日学习计划等方法。 - 实战经验：提供解题技巧、调试步骤及优化思路的实际案例分析。 - 高频题目解析：详细剖析LeetCode上常见的高频问题，并给出具体的解答方案和代码实现示例。 - 面试准备：结合LeetCode刷题经验，为求职面试做针对性练习，包括可能遇到的问题类型及其应对策略。 - 社区交流：鼓励读者积极参与到LeetCode社区中去，通过分享与学习他人的经验和知识来提升自我。
     
  • 力扣算法题目解析及练习指导
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    本资源提供力扣平台上热门算法题目的详细解析与高效解题技巧，旨在帮助编程爱好者提升编码能力和逻辑思维。适合各阶段程序员学习参考。 力扣（LeetCode）是一个非常受欢迎的在线编程挑战平台，旨在帮助程序员提升技能、准备技术面试以及解决实际工作中的编程问题。在这个平台上，用户可以找到各种难度的算法题目，并涉及数据结构、算法设计模式等多个领域。刷题通常指的是通过反复练习这些题目来提高自己的编程能力。 在力扣上进行刷题的过程中，你可以接触到以下几个核心知识点： 1. **数据结构**： - 数组：用于存储固定大小的同类型元素集合。 - 链表：动态存储结构，每个节点包含元素和指向下一个节点的指针。 - 栈：后进先出（LIFO）的数据结构，主要用于处理递归和回溯问题。 - 队列：先进先出（FIFO）的数据结构，常用于模拟任务调度和事件处理。 - 树：包括二叉树、平衡树（如AVL树、红黑树）、堆等，广泛应用于排序和搜索问题。 - 图：表示节点和边的关系，适用于路径查找及最短路径等问题。 2. **算法**： - 排序：快速排序、归并排序、堆排序、冒泡排序、插入排序等。理解不同算法的时间复杂度及其适用场景。 - 搜索：深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）、二分查找及哈希查找等方法的应用。 - 动态规划：解决最优化问题，如斐波那契数列、背包问题和最长公共子序列等问题的求解策略。 - 贪心算法：通过局部最优选择来达到全局最优目标。例如活动选择问题以及霍夫曼编码等实例应用。 - 回溯法：尝试所有可能的解决方案以找到满足条件的结果，如八皇后问题、N皇后问题及各种子集生成等问题的应用。 - 分治策略：将大问题分解为小部分进行解决，适用于快速傅里叶变换和归并排序等算法。 3. **设计模式**： - 单例模式：保证一个类仅有一个实例，并提供全局访问点。 - 工厂模式：在创建对象时抽象出接口以减少代码耦合度。 - 适配器模式：将不兼容的接口转换为可兼容的形式，方便使用。 - 观察者模式：定义一对多依赖关系，在一个对象状态改变时通知所有相关联的对象更新其自身。 - 装饰器模式：在不影响其他类的情况下动态地给对象添加新功能。 4. **编程语言特性**： - Java：面向对象编程，具有垃圾回收机制、异常处理及多线程支持等优点。 - Python：以其简洁的语法和丰富的库而闻名。它是一种解释型语言且采用动态类型系统。 - C++：高效性、内存管理以及模板技术是其显著特点，并提供了强大的标准库（STL）支持。 - JavaScript：适用于前端开发，具有异步编程能力及事件驱动特性，在Node.js后端开发中也得到广泛应用。 通过刷题并实践这些知识，你可以编写代码并通过提交测试和查看运行结果来逐步提高自己的编程能力和问题解决技巧。掌握和应用好上述知识点对于参加如Google、Facebook等科技公司的面试或处理实际工作中遇到的问题都十分有帮助。此外，在力扣上进行题目练习还能让你了解到不同问题的多种解法，从而培养出灵活思考及优化代码的能力。因此，无论出于职业发展还是个人兴趣考虑，在力扣平台上投入时间刷题都是值得推荐的做法。
     
  • 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。
     
  • 力扣算法题-互联网公司常见面试题目
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    本专栏专注于解析互联网公司的经典算法面试题，涵盖力扣平台上的热门问题，旨在帮助求职者提升编程能力和解决问题技巧。 力扣（LeetCode）是一个非常受欢迎的在线编程挑战平台，专为准备算法面试而设计，在互联网行业中被广泛用作评估技术候选人的标准工具。它涵盖了各种数据结构和算法问题，帮助开发者提升解决实际问题的能力。 这个压缩包文件包含的是Java版本的力扣算法题目解决方案，意味着你可以通过阅读和理解这些代码来深入了解Java编程语言在处理算法问题时的应用。 1. **数据结构**：LeetCode中常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图以及哈希表等。Java提供了丰富的内置类支持，如ArrayList、LinkedList、Stack、Queue、HashSet和HashMap等，这些都是解题的基础。理解这些数据结构的特性和操作效率对于解决问题至关重要。 2. **排序与查找**：快速排序、归并排序及插入排序是面试中的常见主题；二分查找则需要自定义实现方法，这要求对各种算法有深入的理解。 3. **递归与动态规划**：许多问题可以通过递归或动态规划来解决。例如斐波那契数列和最长公共子序列等问题都属于此类。在Java中使用递归函数时需要注意避免栈溢出的问题；而设计状态转移方程是掌握动态规划的关键。 4. **字符串处理**：字符串操作在面试题中十分常见，如匹配、反转及查找特定模式等任务。虽然String类提供了多种方法来处理基本的字符串问题，但在面对复杂场景下可能需要自定义解决方案。 5. **图论与树**：深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）以及最小生成树算法是解决这类问题的基础工具；还可以使用邻接矩阵或邻接表表示图形和树结构。 6. **回溯与贪心策略**：回溯法适用于组合优化问题，例如八皇后及N皇后等挑战性题目；而贪心法则用于部分最优解的求解过程。理解何时应用这两种方法对于解决问题至关重要。 7. **位运算操作**：在解决高效计算任务时，使用按位运算符可以提供强大的功能支持，如快速判断一个数是否为2的幂次方或计算两个整数的最大公约数等。 8. **效率与时间复杂度分析**：优化算法执行速度是面试中的重要环节；理解时间和空间复杂度以及如何改进它们以提高性能是一项必备技能。 9. **设计模式的应用**：虽然LeetCode主要关注于算法问题，但某些题目可能涉及单例、工厂及装饰器等设计模式。掌握这些可以让你写出更优雅且具有扩展性的代码。 通过学习和实践力扣上的Java编程挑战题，不仅可以提高你的编码技巧，还能为即将到来的面试做好准备，并了解互联网公司对技术候选人的需求标准。不断自我提升并持续探索新的知识领域是保持在IT行业中竞争力的关键所在。
     
  • Python算法实现-力扣全排列题目源码
    优质
    本简介提供了一段用于解决力扣平台上全排列问题的Python代码实现。通过系统讲解和实例分析，帮助读者掌握相关算法知识与编程技巧。 给定一个不含重复数字的数组 nums ，返回其所有可能的全排列。你可以按任意顺序返回答案。 例如： - 输入：nums = [1,2,3] 输出：[[1,2,3],[1,3,2],[2,1,3],[2,3,1],[3,1,2],[3,2,1]] - 输入：nums = [0,1] 输出：[[0,1],[1,0]] - 输入：nums = [1] 输出：[[1]] 限制条件： - 数组长度范围为 1 到 6 - 数字范围在 -10 和 10 之间 - 数组中的所有整数互不相同