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

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简介：
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。

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  • 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：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。
     
  • 力扣题目集-力扣：https://leetcode-cn.com/
    优质
    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
     
  • LeetCode中国：《LeetCode101》例题与练习题
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    《LeetCode101》是专为中国编程学习者设计的一本习题集，包含经典算法和数据结构题目，旨在帮助读者通过实践掌握解题技巧。 LeetCode中国：与你一起轻松刷题 第2章 最易懂的贪心算法例题： - 455 分发饼干 - 135 分发糖果 - 435 无重叠区间 练习题： - 605 种花问题 - 452 使用最少的数量引爆气球 - 763 划分字母区间 总结：分配问题、区间问题 第3章 玩转双指针例题： - 167 两数之和 - 88 合并两个有序数组 - 142 环形链表 练习题： - 276 最小覆盖子串 - 633 平方数之和 总结：TwoSum、归并两个有序数组、快慢指针、滑动窗口 第4章 居合斩！二分查找例题： - 69 x 的平方根 - 34 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 练习题： - 81 搜索旋转排序数组 总结：求开方（牛顿迭代法）、查找区间、旋转数组查找数字 第5章 千奇百怪的排序算法例题： - 215 数组中的第K个最大元素 - 347 前K个高频元素
     
  • LeetCode题库：按专题分类的LeetCode练习集合
    优质
    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中国 - LeetCode题解（Python）
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    本专栏专注于分享LeetCode平台上编程挑战的Python解决方案，旨在帮助程序员提高算法和编码技能。 LeetCode题解：数组与矩阵中的“将数组中的0移到末尾”问题的解决思路如下： 方法一： 首先可以考虑使用冒泡排序的思想，即每次遇到值为0的元素就将其向后移动，并在每一轮遍历中检查是否进行了交换操作。如果没有进行任何交换，则可以直接退出循环。这种方法的时间复杂度是O(n^2)。 ```python class Solution(object): def moveZeroes(self, nums): n = len(nums) for i in range(n - 1): swap = False for j in range(n-i-1): if nums[j] == 0: nums[j], nums[j+1] = nums[j+1], nums[j] swap = True if not swap: break return nums ``` 方法二： 可以使用指针，将所有非零元素向前移动，并把剩余的位置全部赋值为0。这种方法的时间复杂度接近O(n)。 ```python class Solution(object): def moveZeroes(self, nums): i = 0 for num in nums: if num != 0: # 实现代码会在此处，将非零元素移到前面的位置。 ``` 注意：上述方法二的实现细节未完全给出。
     
  • VSCode-Debug-LeetCode：专为LeetCode设计的VSCode调试插件，兼容VSCode-LeetCode...
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    VSCode-Debug-LeetCode是一款专为LeetCode打造的Visual Studio Code插件。它与VSCode-LeetCode插件兼容，支持直接在编辑器中调试代码，极大地提升了编码和调试效率。 调试LeetCode问题并享受VS Code中的调试功能需要遵循以下步骤： 对于Python3： 1. 安装适用于Visual Studio Code的插件。 2. 在您的系统上安装受支持的Python3版本（注意：不支持在macOS上的系统安装），然后将python命令添加到您的环境中。 对于C++，使用gdb调试器需要如下操作： 1. 安装Visual Studio Code中的相关扩展。 2. 配置环境以确保能够正确运行gdb进行调试。 当前debug-leetcode插件仅支持Python3、JavaScript和cpp语言的调试功能。未来计划将增加对更多符合VSCode调试协议的语言的支持，包括C和Java等。 请注意，并非所有LeetCode问题都适用于此扩展（大多数自由题受支持），只有那些被标记为支持的问题才会提供相应的调试选项。如需详细了解如何使用该插件，请查阅相关文档或直接在平台上提问以获取帮助信息。