代码随想录笔记

选择一些重点进行记录，不要求多，但要求熟练，笔记上的内容全会。

数组

1.数组基础理论

数组是存放在连续内存空间上的相同类型数据的集合。

• 数组下标都是从0开始的。
• 数组内存空间的地址是连续的

正是因为数组的在内存空间的地址是连续的，所以我们在删除或者增添元素的时候，就难免要移动其他元素的地址。

数组中的元素不能删除，只能覆盖。

在C++中二维数组在地址空间上是连续的。像Java是没有指针的，同时也不对程序员暴露其元素的地址，寻址操作完全交给虚拟机。

2.二分查找

给定一个 n 个元素有序的（升序）整型数组 nums 和一个目标值 target ，写一个函数搜索 nums 中的 target，如果目标值存在返回下标，否则返回 -1。

class Solution:
    def search(self, nums: List[int], target: int) -> int:
        left, right = 0, len(nums) - 1  # 定义target在左闭右闭的区间里，[left, right]

        while left <= right:
            middle = left + (right - left) // 2
            
            if nums[middle] > target:
                right = middle - 1  # target在左区间，所以[left, middle - 1]
            elif nums[middle] < target:
                left = middle + 1  # target在右区间，所以[middle + 1, right]
            else:
                return middle  # 数组中找到目标值，直接返回下标
        return -1  # 未找到目标值

3.移除元素

给你一个数组 nums 和一个值 val，你需要 原地 移除所有数值等于 val 的元素，并返回移除后数组的新长度。

不要使用额外的数组空间，你必须仅使用 O(1) 额外空间并原地修改输入数组。

元素的顺序可以改变。你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。

示例 1: 给定 nums = [3,2,2,3], val = 3, 函数应该返回新的长度 2, 并且 nums 中的前两个元素均为 2。 你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。

示例 2: 给定 nums = [0,1,2,2,3,0,4,2], val = 2, 函数应该返回新的长度 5, 并且 nums 中的前五个元素为 0, 1, 3, 0, 4。

class Solution:
    def removeElement(self, nums: List[int], val: int) -> int:
        i,j=0,len(nums)
        while i<j:
            if nums[i]==val:
                for a in range (i,j-1):
                    nums[a]=nums[a+1]
                i-=1
                j-=1
            i+=1
        return j
通过两个循环遍历

class Solution:
    def removeElement(self, nums: List[int], val: int) -> int:
        size=len(nums)
        index=0
        for i in range (size):
            if nums[i]==val:
                pass
            else:
                nums[index]=nums[i]
                index+=1
        return index
让两个下表去寻找，找到了就赋值给另外一个下标，找不到就继续寻找。

4.有序数组的平方

给你一个按 非递减顺序 排序的整数数组 nums，返回 每个数字的平方 组成的新数组，要求也按 非递减顺序 排序。

示例 1：

• 输入：nums = [-4,-1,0,3,10]
• 输出：[0,1,9,16,100]
• 解释：平方后，数组变为 [16,1,0,9,100]，排序后，数组变为 [0,1,9,16,100]

class Solution:
    def sortedSquares(self, nums: List[int]) -> List[int]:
        left,right=0,len(nums)-1
        nums2_size=len(nums)-1
        nums2=[0]*len(nums)
        while left<=right:
            if(abs(nums[left])<abs(nums[right])):
                nums2[nums2_size]=nums[right]**2
                right-=1
                nums2_size-=1
            else:
                nums2[nums2_size]=nums[left]**2
                left+=1
                nums2_size-=1
        return nums2

5.长度最小的子数组

给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 s ，找出该数组中满足其和 ≥ s 的长度最小的 连续 子数组，并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组，返回 0。

示例：

• 输入：s = 7, nums = [2,3,1,2,4,3]
• 输出：2
• 解释：子数组 [4,3] 是该条件下的长度最小的子数组。

class Solution:
    def minSubArrayLen(self, s: int, nums: List[int]) -> int:
        l = len(nums)
        min_len = float('inf')
        
        for i in range(l):
            cur_sum = 0
            for j in range(i, l):
                cur_sum += nums[j]
                if cur_sum >= s:
                    min_len = min(min_len, j - i + 1)
                    break
        
        return min_len if min_len != float('inf') else 0

#滑动窗口
class Solution:
    def minSubArrayLen(self, s: int, nums: List[int]) -> int:
        left=right=0
        length=len(nums)
        min_len=float('inf')
        count=0
        for i in range(length):
            count+=nums[i]
            while count>=s:
                min_len=min(min_len,i-left+1)
                count-=nums[left]
                left+=1
        return min_len if min_len !=float('inf') else 0

6.螺旋矩阵II

给定一个正整数 n，生成一个包含 1 到 n^2 所有元素，且元素按顺时针顺序螺旋排列的正方形矩阵。

示例:

输入: 3 输出: [ [ 1, 2, 3 ], [ 8, 9, 4 ], [ 7, 6, 5 ] ]

#模拟，思路要清晰
class Solution:
    def generateMatrix(self, n: int) -> List[List[int]]:
        nums = [[0] * n for _ in range(n)]
        startx, starty = 0, 0               # 起始点
        loop, mid = n // 2, n // 2          # 迭代次数、n为奇数时，矩阵的中心点
        count = 1                           # 计数

        for offset in range(1, loop + 1) :      # 每循环一层偏移量加1，偏移量从1开始
            for i in range(starty, n - offset) :    # 从左至右，左闭右开
                nums[startx][i] = count
                count += 1
            for i in range(startx, n - offset) :    # 从上至下
                nums[i][n - offset] = count
                count += 1
            for i in range(n - offset, starty, -1) : # 从右至左
                nums[n - offset][i] = count
                count += 1
            for i in range(n - offset, startx, -1) : # 从下至上
                nums[i][starty] = count
                count += 1                
            startx += 1         # 更新起始点
            starty += 1

        if n % 2 != 0 :			# n为奇数时，填充中心点
            nums[mid][mid] = count 
        return nums

链表

双链表：每一个节点有两个指针域，一个指向下一个节点，一个指向上一个节点。双链表 既可以向前查询也可以向后查询。

循环链表，顾名思义，就是链表首尾相连。循环链表可以用来解决约瑟夫环问题。首尾相连的单链表。

链表中的节点在内存中不是连续分布的 ，而是散乱分布在内存中的某地址上，分配机制取决于操作系统的内存管理。

1.移除链表元素

题意：删除链表中等于给定值 val 的所有节点。

示例 1： 输入：head = [1,2,6,3,4,5,6], val = 6 输出：[1,2,3,4,5]

示例 2： 输入：head = [], val = 1 输出：[]

示例 3： 输入：head = [7,7,7,7], val = 7 输出：[]

# Definition for singly-linked list.
# class ListNode:
#     def __init__(self, val=0, next=None):
#         self.val = val
#         self.next = next
class Solution:
    def removeElements(self, head: Optional[ListNode], val: int) -> Optional[ListNode]:
        while head is not None and head.val==val:
            head=head.next
        current=head
        while current is not None and current.next is not None:
            if current.next.val==val:
                current.next=current.next.next
            else:
                current=current.next
        return head

# Definition for singly-linked list.
# class ListNode:
#     def __init__(self, val=0, next=None):
#         self.val = val
#         self.next = next
#虚拟头节点
class Solution:
    def removeElements(self, head: Optional[ListNode], val: int) -> Optional[ListNode]:
        new_node=ListNode(next=head)
        current=new_node
        while current.next is not None :
            if current.next.val==val:
                current.next=current.next.next
            else:
                current=current.next
        return new_node.next

2.设计链表

在链表类中实现这些功能：

• get(index)：获取链表中第 index 个节点的值。如果索引无效，则返回-1。
• addAtHead(val)：在链表的第一个元素之前添加一个值为 val 的节点。插入后，新节点将成为链表的第一个节点。
• addAtTail(val)：将值为 val 的节点追加到链表的最后一个元素。
• addAtIndex(index,val)：在链表中的第 index 个节点之前添加值为 val 的节点。如果 index 等于链表的长度，则该节点将附加到链表的末尾。如果 index 大于链表长度，则不会插入节点。如果index小于0，则在头部插入节点。
• deleteAtIndex(index)：如果索引 index 有效，则删除链表中的第 index 个节点。

class ListNode:
    def __init__(self, val=0, next=None):
        self.val = val
        self.next = next
        
class MyLinkedList:
    def __init__(self):
        self.dummy_head = ListNode()
        self.size = 0

    def get(self, index: int) -> int:
        if index < 0 or index >= self.size:
            return -1
        
        current = self.dummy_head.next
        for i in range(index):
            current = current.next
            
        return current.val

    def addAtHead(self, val: int) -> None:
        self.dummy_head.next = ListNode(val, self.dummy_head.next)
        self.size += 1

    def addAtTail(self, val: int) -> None:
        current = self.dummy_head
        while current.next:
            current = current.next
        current.next = ListNode(val)
        self.size += 1

    def addAtIndex(self, index: int, val: int) -> None:
        if index < 0 or index > self.size:
            return
        
        current = self.dummy_head
        for i in range(index):
            current = current.next
        current.next = ListNode(val, current.next)
        self.size += 1

    def deleteAtIndex(self, index: int) -> None:
        if index < 0 or index >= self.size:
            return
        
        current = self.dummy_head
        for i in range(index):
            current = current.next
        current.next = current.next.next
        self.size -= 1

3.反转列表

题意：反转一个单链表。

示例: 输入: 1->2->3->4->5->NULL 输出: 5->4->3->2->1->NULL

#改变指针的指向

# Definition for singly-linked list.
# class ListNode:
#     def __init__(self, val=0, next=None):
#         self.val = val
#         self.next = next
class Solution:
    def reverseList(self, head: Optional[ListNode]) -> Optional[ListNode]:
        cur=head
        pre=None
        while cur:
            temp=cur.next
            cur.next=pre
            pre=cur
            cur=temp
        return pre

#使用虚拟头节点解决链表反转
class ListNode:
    def __init__(self, val=0, next=None):
        self.val = val
        self.next = next


def reverseList1(head):
    # 创建虚头结点
    dumpyHead = ListNode(-1)
    dumpyHead.next = None
    # 遍历所有节点
    cur = head
    while cur is not None:
        temp = cur.next
        # 头插法
        cur.next = dumpyHead.next
        dumpyHead.next = cur
        cur = temp
    return dumpyHead.next

# Definition for singly-linked list.
# class ListNode:
#     def __init__(self, val=0, next=None):
#         self.val = val
#         self.next = next
class Solution:
    def reverseList(self, head: Optional[ListNode]) -> Optional[ListNode]:
        # 如果链表为空，则返回空
        if head is None:
            return None
        # 如果链表中只有只有一个元素，则直接返回
        if head.next is None:
            return head
        # 创建栈 每一个结点都入栈
        stack = []
        cur = head
        while cur is not None:
            stack.append(cur)
            cur = cur.next
        # 创建一个虚拟头结点
        pHead = ListNode(0)
        cur = pHead
        while stack:
            node = stack.pop()
            cur.next = node
            cur = cur.next
        # 最后一个元素的next要赋值为空
        cur.next = None
        return pHead.next
            
#使用栈来进行反转

4.两两交换链表中的节点

给定一个链表，两两交换其中相邻的节点，并返回交换后的链表。

你不能只是单纯的改变节点内部的值，而是需要实际的进行节点交换。

class Solution:
    def swapPairs(self, head: Optional[ListNode]) -> Optional[ListNode]:
        if head is None or head.next is None:
            return head

        # 待翻转的两个node分别是pre和cur
        pre = head
        cur = head.next
        next = head.next.next
        
        cur.next = pre  # 交换
        pre.next = self.swapPairs(next) # 将以next为head的后续链表两两交换
         
        return cur
        
#递归

class Solution:
    def swapPairs(self, head: ListNode) -> ListNode:
        dummy_head = ListNode(next=head)
        current = dummy_head
        
        # 必须有cur的下一个和下下个才能交换，否则说明已经交换结束了
        while current.next and current.next.next:
            temp = current.next # 防止节点修改
            temp1 = current.next.next.next
            
            current.next = current.next.next
            current.next.next = temp
            temp.next = temp1
            current = current.next.next
        return dummy_head.next

5.删除链表倒数第N个节点

给你一个链表，删除链表的倒数第 n 个结点，并且返回链表的头结点。

进阶：你能尝试使用一趟扫描实现吗？

#超出时间限制
class Solution:
    def removeNthFromEnd(self, head: Optional[ListNode], n: int) -> Optional[ListNode]:
        length=0
        while head:
            length+=1
        if k<=0 or k>length:
            return
        index=length-n
        cur=head
        while index>1:
            cur=cur.next
            index-=1
        cur.next=cur.next.next
        return head

class Solution:
    def removeNthFromEnd(self, head: ListNode, n: int) -> ListNode:
        # 创建一个虚拟节点，并将其下一个指针设置为链表的头部
        dummy_head = ListNode(0, head)
        
        # 创建两个指针，慢指针和快指针，并将它们初始化为虚拟节点
        slow = fast = dummy_head
        
        # 快指针比慢指针快 n+1 步
        for i in range(n+1):
            fast = fast.next
        
        # 移动两个指针，直到快速指针到达链表的末尾
        while fast:
            slow = slow.next
            fast = fast.next
        
        # 通过更新第 (n-1) 个节点的 next 指针删除第 n 个节点
        slow.next = slow.next.next
        
        return dummy_head.next

6.链表相交

给你两个单链表的头节点 headA 和 headB ，请你找出并返回两个单链表相交的起始节点。如果两个链表没有交点，返回 null 。

图示两个链表在节点 c1 开始相交：

很差劲呀，这道题

class Solution:
    def getIntersectionNode(self, headA: ListNode, headB: ListNode) -> ListNode:
        lenA, lenB = 0, 0
        cur = headA
        while cur:         # 求链表A的长度
            cur = cur.next 
            lenA += 1
        cur = headB 
        while cur:         # 求链表B的长度
            cur = cur.next 
            lenB += 1
        curA, curB = headA, headB
        if lenA > lenB:     # 让curB为最长链表的头，lenB为其长度
            curA, curB = curB, curA
            lenA, lenB = lenB, lenA 
        for _ in range(lenB - lenA):  # 让curA和curB在同一起点上（末尾位置对齐）
            curB = curB.next 
        while curA:         #  遍历curA 和 curB，遇到相同则直接返回
            if curA == curB:
                return curA
            else:
                curA = curA.next 
                curB = curB.next
        return None 
        
        
 

#这段代码真的装逼
class Solution:
    def getIntersectionNode(self, headA: ListNode, headB: ListNode) -> ListNode:
        # 处理边缘情况
        if not headA or not headB:
            return None
        
        # 在每个链表的头部初始化两个指针
        pointerA = headA
        pointerB = headB
        
        # 遍历两个链表直到指针相交
        while pointerA != pointerB:
            # 将指针向前移动一个节点
            pointerA = pointerA.next if pointerA else headB
            pointerB = pointerB.next if pointerB else headA
        
        # 如果相交，指针将位于交点节点，如果没有交点，值为None
        return pointerA

7.环形链表II

题意： 给定一个链表，返回链表开始入环的第一个节点。 如果链表无环，则返回 null。

为了表示给定链表中的环，使用整数 pos 来表示链表尾连接到链表中的位置（索引从 0 开始）。 如果 pos 是 -1，则在该链表中没有环。

说明：不允许修改给定的链表。

# Definition for singly-linked list.
# class ListNode:
#     def __init__(self, x):
#         self.val = x
#         self.next = None

class Solution:
    def detectCycle(self, head: Optional[ListNode]) -> Optional[ListNode]:
        cur=head
        my_dict={}
        while cur:
            my_dict[cur] = my_dict.get(cur, 0) + 1
            for value in my_dict.values():
                if value==2:
                    return cur
            cur=cur.next

可以使用快慢指针法，分别定义 fast 和 slow 指针，从头结点出发，fast指针每次移动两个节点，slow指针每次移动一个节点，如果 fast 和 slow指针在途中相遇 ，说明这个链表有环。

为什么fast 走两个节点，slow走一个节点，有环的话，一定会在环内相遇呢，而不是永远的错开呢？很显然，他们之间距离差在一步一步缩小。

# （版本一）快慢指针法
# Definition for singly-linked list.
# class ListNode:
#     def __init__(self, x):
#         self.val = x
#         self.next = None


class Solution:
    def detectCycle(self, head: ListNode) -> ListNode:
        slow = head
        fast = head
        
        while fast and fast.next:
            slow = slow.next
            fast = fast.next.next
            
            # If there is a cycle, the slow and fast pointers will eventually meet
            if slow == fast:
                # Move one of the pointers back to the start of the list
                slow = head
                while slow != fast:
                    slow = slow.next
                    fast = fast.next
                return slow
        # If there is no cycle, return None
        return None

# （版本二）集合法
# Definition for singly-linked list.
# class ListNode:
#     def __init__(self, x):
#         self.val = x
#         self.next = None


class Solution:
    def detectCycle(self, head: ListNode) -> ListNode:
        visited = set()
        
        while head:
            if head in visited:
                return head
            visited.add(head)
            head = head.next
        
        return None

哈希表

1.基础

1.哈希表

哈希表中关键码就是数组的索引下标，然后通过下标直接访问数组中的元素，如下图所示：

那么哈希表能解决什么问题呢，一般哈希表都是用来快速判断一个元素是否出现集合里。例如要查询一个名字是否在这所学校里。

2.哈希函数

要枚举的话时间复杂度是O(n)，但如果使用哈希表的话， 只需要O(1)就可以做到。我们只需要初始化把这所学校里学生的名字都存在哈希表里，在查询的时候通过索引直接就可以知道这位同学在不在这所学校里了。将学生姓名映射到哈希表上就涉及到了hash function ，也就是哈希函数

哈希函数，把学生的姓名直接映射为哈希表上的索引，然后就可以通过查询索引下标快速知道这位同学是否在这所学校里了。哈希函数如下图所示，通过hashCode把名字转化为数值，一般hashcode是通过特定编码方式，可以将其他数据格式转化为不同的数值，这样就把学生名字映射为哈希表上的索引数字了。

如果学生的数量大于哈希表的大小怎么办，此时就算哈希函数计算的再均匀，也避免不了会有几位学生的名字同时映射到哈希表 同一个索引下标的位置。

3.哈希碰撞

如图所示，小李和小王都映射到了索引下标 1 的位置，这一现象叫做哈希碰撞。

拉链法

刚刚小李和小王在索引1的位置发生了冲突，发生冲突的元素都被存储在链表中。 这样我们就可以通过索引找到小李和小王了

其实拉链法就是要选择适当的哈希表的大小，这样既不会因为数组空值而浪费大量内存，也不会因为链表太长而在查找上浪费太多时间。

线性探测法

使用线性探测法，一定要保证tableSize大于dataSize。 我们需要依靠哈希表中的空位来解决碰撞问题。

例如冲突的位置，放了小李，那么就向下找一个空位放置小王的信息。所以要求tableSize一定要大于dataSize ，要不然哈希表上就没有空置的位置来存放 冲突的数据了。如图所示：

4.常见3中哈希结构

当我们想使用哈希法来解决问题的时候，我们一般会选择如下三种数据结构。

• 数组
• set （集合）
• map(映射)

2.有效的字母异位词

给定两个字符串 s 和 t ，编写一个函数来判断 t 是否是 s 的字母异位词。

示例 1: 输入: s = “anagram”, t = “nagaram” 输出: true

示例 2: 输入: s = “rat”, t = “car” 输出: false

说明: 你可以假设字符串只包含小写字母。

使用了两个字典来存放字母
class Solution:
    def isAnagram(self, s: str, t: str) -> bool:
        my_s={}
        my_t={}
        for i in range(len(s)):
            my_s[s[i]] = 1 if s[i] not in my_s else my_s[s[i]] + 1
        for i in range(len(t)):
            my_t[t[i]]=1 if t[i] not in my_t else my_t[t[i]] +1
        if my_s==my_t:
            return True
        return False

维护了一个数组，存放字母
class Solution:
    def isAnagram(self, s: str, t: str) -> bool:
        record = [0] * 26
        for i in s:
            #并不需要记住字符a的ASCII，只要求出一个相对数值就可以了
            record[ord(i) - ord("a")] += 1
        for i in t:
            record[ord(i) - ord("a")] -= 1
        for i in range(26):
            if record[i] != 0:
                #record数组如果有的元素不为零0，说明字符串s和t 一定是谁多了字符或者谁少了字符。
                return False
        return True

class Solution:
    def isAnagram(self, s: str, t: str) -> bool:
        from collections import defaultdict
        
        s_dict = defaultdict(int)
        t_dict = defaultdict(int)
        for x in s:
            s_dict[x] += 1
        
        for x in t:
            t_dict[x] += 1
        return s_dict == t_dict
        
        
defaultdict是Python标准库collections模块中的一个类，它是字典（dict）的一个子类，用于创建具有默认值的字典。

主要区别如下：

默认值：defaultdict在创建时需要指定一个默认值的类型或者一个默认值生成函数。当访问一个不存在的键时，defaultdict会自动返回默认值，而不会引发KeyError异常。这使得在处理缺失键时更加方便，无需显式设置默认值或使用if语句来检查键的存在性。

创建方式：创建一个普通的字典时，可以直接使用花括号语法或dict()构造函数。而创建defaultdict时，需要使用defaultdict()构造函数，并传入一个默认值类型或者默认值生成函数作为参数。

class Solution(object):
    def isAnagram(self, s: str, t: str) -> bool:
        from collections import Counter
        a_count = Counter(s)
        b_count = Counter(t)
        return a_count == b_count
        
        
具体解释如下：

from collections import Counter：从collections模块导入Counter类，用于创建计数器对象。

a_count = Counter(s)：使用Counter类创建一个计数器对象a_count，统计字符串s中每个字符出现的次数。

b_count = Counter(t)：使用Counter类创建另一个计数器对象b_count，统计字符串t中每个字符出现的次数。

return a_count == b_count：比较两个计数器对象a_count和b_count是否相等。如果两个计数器对象相等，意味着两个字符串中的字符及其出现次数完全一致，即s和t是字母异位词，返回True；否则，返回False。

该解法利用了Counter类的特性，通过统计两个字符串中每个字符出现的次数，然后比较两个计数器对象是否相等来判断异位词的关系。

3.两个数组的交集

题意：给定两个数组，编写一个函数来计算它们的交集。

说明： 输出结果中的每个元素一定是唯一的。 我们可以不考虑输出结果的顺序。

class Solution:
    def intersection(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> List[int]:
        set1=set(nums1)
        set2=set(nums2)
        set3=set()
        for i in set1:
            if i in set2:
                set3.add(i)
        my_list=list(set3)
        return my_list
    
#python中|表示并集，&表示交集
#下面的是代码随想录写的，和我的一样，速度比我的快
class Solution:
    def intersection(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> List[int]:
        return list(set(nums1) & set(nums2))

#使用数组进行实现
class Solution:
    def intersection(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> List[int]:
        count1 = [0]*1001
        count2 = [0]*1001
        result = []
        for i in range(len(nums1)):
            count1[nums1[i]]+=1
        for j in range(len(nums2)):
            count2[nums2[j]]+=1
        for k in range(1001):
            if count1[k]*count2[k]>0:
                result.append(k)
        return result
	

4.快乐数

编写一个算法来判断一个数 n 是不是快乐数。

「快乐数」定义为：对于一个正整数，每一次将该数替换为它每个位置上的数字的平方和，然后重复这个过程直到这个数变为 1，也可能是 无限循环 但始终变不到 1。如果 可以变为 1，那么这个数就是快乐数。

如果 n 是快乐数就返回 True ；不是，则返回 False 。

class Solution:
    def isHappy(self, n: int) -> bool:
        m=n
        while True:
            num_sum=0
            my_set=set()
            for i in str(m):
                num_sum+=int(i)**2
            if num_sum==1:
                return True
            if num_sum not in my_set:
                my_set.add(num_sum)
            else:
                return False
            m=num_sum
#自己写的写错了，gpt帮我修改的，有空了一定要研究研究gpt
class Solution:
    def isHappy(self, n: int) -> bool:
        my_set = set()
        while True:
            num_sum = 0
            for i in str(n):
                num_sum += int(i) ** 2
            if num_sum == 1:
                return True
            if num_sum in my_set:
                return False
            my_set.add(num_sum)
            n = num_sum

#使用数组
class Solution:
   def isHappy(self, n: int) -> bool:
       record = []
       while n not in record:
           record.append(n)
           new_num = 0
           n_str = str(n)
           for i in n_str:
               new_num+=int(i)**2
           if new_num==1: return True
           else: n = new_num
       return False

#使用快慢指针，这个原理是，这个会形成一个循环，也就是一个环，快慢指针一定会相遇，
class Solution:
   def isHappy(self, n: int) -> bool:        
       slow = n
       fast = n
       while self.get_sum(fast) != 1 and self.get_sum(self.get_sum(fast)):
           slow = self.get_sum(slow)
           fast = self.get_sum(self.get_sum(fast))
           if slow == fast:
               return False
       return True
   def get_sum(self,n: int) -> int: 
       new_num = 0
       while n:
           n, r = divmod(n, 10)
           new_num += r ** 2
       return new_num

5.两数之和

给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target，请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数，并返回他们的数组下标。

你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，数组中同一个元素不能使用两遍。

示例:

给定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9

因为 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9

所以返回 [0, 1]

#暴力法，两次循环
class Solution:
    def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]:
        for i in range(len(nums)):
            for j in range(i+1, len(nums)):
                if nums[i] + nums[j] == target:
                    return [i,j]

#使用字典
class Solution:
    def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]:
        records = dict()

        for index, value in enumerate(nums):  		#这个写法指的借鉴
            if target - value in records:   # 遍历当前元素，并在map中寻找是否有匹配的key
                return [records[target- value], index]
            records[value] = index    # 如果没找到匹配对，就把访问过的元素和下标加入到map中
        return []

#使用集合
class Solution:
    def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]:
        #创建一个集合来存储我们目前看到的数字
        seen = set()             
        for i, num in enumerate(nums):
            complement = target - num
            if complement in seen:
                return [nums.index(complement), i]
            seen.add(num)

#使用双指针，这个爱看就自己去看吧
class Solution:
    def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]:
        # 对输入列表进行排序
        nums_sorted = sorted(nums)
        
        # 使用双指针
        left = 0
        right = len(nums_sorted) - 1
        while left < right:
            current_sum = nums_sorted[left] + nums_sorted[right]
            if current_sum == target:
                # 如果和等于目标数，则返回两个数的下标
                left_index = nums.index(nums_sorted[left])
                right_index = nums.index(nums_sorted[right])
                if left_index == right_index:
                    right_index = nums[left_index+1:].index(nums_sorted[right]) + left_index + 1
                return [left_index, right_index]
            elif current_sum < target:
                # 如果总和小于目标，则将左侧指针向右移动
                left += 1
            else:
                # 如果总和大于目标值，则将右指针向左移动
                right -= 1

6.四数相加

给定四个包含整数的数组列表 A , B , C , D ,计算有多少个元组 (i, j, k, l) ，使得 A[i] + B[j] + C[k] + D[l] = 0。

为了使问题简单化，所有的 A, B, C, D 具有相同的长度 N，且 0 ≤ N ≤ 500 。所有整数的范围在 -2^28 到 2^28 - 1 之间，最终结果不会超过 2^31 - 1 。

例如:

输入:

• A = [ 1, 2]
• B = [-2,-1]
• C = [-1, 2]
• D = [ 0, 2]

输出:

2

这个我使用的暴力求和，超时了
class Solution:
    def fourSumCount(self, nums1: List[int], nums2: List[int], nums3: List[int], nums4: List[int]) -> int:
        count=0
        length=len(nums1)
        for i in nums1:
            for j in nums2:
                for k in nums3:
                    for l in nums4:
                        if i+j+k+l==0:
                            count+=1
        return count

class Solution(object):
    def fourSumCount(self, nums1, nums2, nums3, nums4):
        # 使用字典存储nums1和nums2中的元素及其和
        hashmap = dict()
        for n1 in nums1:
            for n2 in nums2:
                if n1 + n2 in hashmap:
                    hashmap[n1+n2] += 1
                else:
                    hashmap[n1+n2] = 1
        
        # 如果 -(n1+n2) 存在于nums3和nums4, 存入结果
        count = 0
        for n3 in nums3:
            for n4 in nums4:
                key = - n3 - n4
                if key in hashmap:
                    count += hashmap[key]
        return count

from collections import defaultdict 
class Solution:
    def fourSumCount(self, nums1: list, nums2: list, nums3: list, nums4: list) -> int:
        rec, cnt = defaultdict(lambda : 0), 0
        for i in nums1:
            for j in nums2:
                rec[i+j] += 1
        for i in nums3:
            for j in nums4:
                cnt += rec.get(-(i+j), 0) 
        return cnt

7.赎回信

给定一个赎金信 (ransom) 字符串和一个杂志(magazine)字符串，判断第一个字符串 ransom 能不能由第二个字符串 magazines 里面的字符构成。如果可以构成，返回 true ；否则返回 false。

(题目说明：为了不暴露赎金信字迹，要从杂志上搜索各个需要的字母，组成单词来表达意思。杂志字符串中的每个字符只能在赎金信字符串中使用一次。)

注意：

你可以假设两个字符串均只含有小写字母。

canConstruct(“a”, “b”) -> false
canConstruct(“aa”, “ab”) -> false
canConstruct(“aa”, “aab”) -> true

#使用字典
class Solution:
    def canConstruct(self, ransomNote: str, magazine: str) -> bool:
        ran_dict={}
        maga_dict={}
        for i in ransomNote:
            ran_dict[i]=ran_dict.get(i,0)+1
        for i in magazine:
            maga_dict[i]=maga_dict.get(i,0)+1
        for key,value in ran_dict.items():
            if value>maga_dict.get(key,0):
                return False
        return True
        
class Solution:
    def canConstruct(self, ransomNote: str, magazine: str) -> bool:
        counts = {}
        for c in magazine:
            counts[c] = counts.get(c, 0) + 1
        for c in ransomNote:
            if c not in counts or counts[c] == 0:
                return False
            counts[c] -= 1
        return True

#使用数组

class Solution:
    def canConstruct(self, ransomNote: str, magazine: str) -> bool:
        ransom_count = [0] * 26
        magazine_count = [0] * 26
        for c in ransomNote:
            ransom_count[ord(c) - ord('a')] += 1
        for c in magazine:
            magazine_count[ord(c) - ord('a')] += 1
        return all(ransom_count[i] <= magazine_count[i] for i in range(26))

#使用Counter
from collections import Counter

class Solution:
    def canConstruct(self, ransomNote: str, magazine: str) -> bool:
        return not Counter(ransomNote) - Counter(magazine)

#使用count

class Solution:
    def canConstruct(self, ransomNote: str, magazine: str) -> bool:
        return all(ransomNote.count(c) <= magazine.count(c) for c in set(ransomNote))

8.三数之和

给你一个包含 n 个整数的数组 nums，判断 nums 中是否存在三个元素 a，b，c ，使得 a + b + c = 0 ？请你找出所有满足条件且不重复的三元组。

注意： 答案中不可以包含重复的三元组。

示例：

给定数组 nums = [-1, 0, 1, 2, -1, -4]，

满足要求的三元组集合为： [ [-1, 0, 1], [-1, -1, 2] ]

#双指针法
class Solution:
    def threeSum(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]:
        result = []
        nums.sort()
        
        for i in range(len(nums)):
            # 如果第一个元素已经大于0，不需要进一步检查
            if nums[i] > 0:
                return result
            
            # 跳过相同的元素以避免重复
            if i > 0 and nums[i] == nums[i - 1]:
                continue
                
            left = i + 1
            right = len(nums) - 1
            
            while right > left:
                sum_ = nums[i] + nums[left] + nums[right]
                
                if sum_ < 0:
                    left += 1
                elif sum_ > 0:
                    right -= 1
                else:
                    result.append([nums[i], nums[left], nums[right]])
                    
                    # 跳过相同的元素以避免重复
                    while right > left and nums[right] == nums[right - 1]:
                        right -= 1
                    while right > left and nums[left] == nums[left + 1]:
                        left += 1
                        
                    right -= 1
                    left += 1
                    
        return result

#使用字典
class Solution:
    def threeSum(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]:
        result = []
        nums.sort()
        # 找出a + b + c = 0
        # a = nums[i], b = nums[j], c = -(a + b)
        for i in range(len(nums)):
            # 排序之后如果第一个元素已经大于零，那么不可能凑成三元组
            if nums[i] > 0:
                break
            if i > 0 and nums[i] == nums[i - 1]: #三元组元素a去重
                continue
            d = {}
            for j in range(i + 1, len(nums)):
                if j > i + 2 and nums[j] == nums[j-1] == nums[j-2]: # 三元组元素b去重
                    continue
                c = 0 - (nums[i] + nums[j])
                if c in d:
                    result.append([nums[i], nums[j], c])
                    d.pop(c) # 三元组元素c去重
                else:
                    d[nums[j]] = j
        return result

9.四数之和

题意：给定一个包含 n 个整数的数组 nums 和一个目标值 target，判断 nums 中是否存在四个元素 a，b，c 和 d ，使得 a + b + c + d 的值与 target 相等？找出所有满足条件且不重复的四元组。

注意：

答案中不可以包含重复的四元组。

示例： 给定数组 nums = [1, 0, -1, 0, -2, 2]，和 target = 0。 满足要求的四元组集合为： [ [-1, 0, 0, 1], [-2, -1, 1, 2], [-2, 0, 0, 2] ]

#和前面三数之和思路一致，多一层循环，多一些判断条件
class Solution:
    def fourSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[List[int]]:
        result=[]
        nums.sort()
        print(nums)
        for i in range(len(nums)-3):
            # print(f"i的值是{i}")
            if i>0 and nums[i]==nums[i-1]:
                continue
            #在后面求三个数
            for j in range(i+1,len(nums)-2):
                # print(f"j的值是{j}")
                if j>i+1 and nums[j]==nums[j-1]:
                    continue
                my_target=target-nums[i]-nums[j]
                left=j+1
                right=len(nums)-1
                while right>left:
                    # print(f"l的值，r的值是{left},{right}")
                    if nums[right]+nums[left]>my_target:
                        right-=1
                    elif nums[right]+nums[left]<my_target:
                        left+=1
                    else:
                        result.append([nums[i],nums[j],nums[right],nums[left]])
                        left+=1
                        while nums[left]==nums[left-1] and left<right:
                            left+=1
                        right-=1
                        while nums[right]==nums[right+1] and right>left:
                            right-=1
        return result

#使用字典
class Solution(object):
    def fourSum(self, nums, target):
        """
        :type nums: List[int]
        :type target: int
        :rtype: List[List[int]]
        """
        # 创建一个字典来存储输入列表中每个数字的频率
        freq = {}
        for num in nums:
            freq[num] = freq.get(num, 0) + 1
        
        # 创建一个集合来存储最终答案，并遍历4个数字的所有唯一组合
        ans = set()
        for i in range(len(nums)):
            for j in range(i + 1, len(nums)):
                for k in range(j + 1, len(nums)):
                    val = target - (nums[i] + nums[j] + nums[k])
                    if val in freq:
                        # 确保没有重复
                        count = (nums[i] == val) + (nums[j] == val) + (nums[k] == val)
                        if freq[val] > count:
                            ans.add(tuple(sorted([nums[i], nums[j], nums[k], val])))
        
        return [list(x) for x in ans]

一般来说哈希表都是用来快速判断一个元素是否出现集合里

字符串

1.反转字符串

编写一个函数，其作用是将输入的字符串反转过来。输入字符串以字符数组 char[] 的形式给出。

不要给另外的数组分配额外的空间，你必须原地修改输入数组、使用 O(1) 的额外空间解决这一问题。

你可以假设数组中的所有字符都是 ASCII 码表中的可打印字符。

示例 1：
输入：[“h”,”e”,”l”,”l”,”o”]
输出：[“o”,”l”,”l”,”e”,”h”]

示例 2：
输入：[“H”,”a”,”n”,”n”,”a”,”h”]
输出：[“h”,”a”,”n”,”n”,”a”,”H”]

#我是🤡
class Solution:
    def reverseString(self, s: List[str]) -> None:
        """
        Do not return anything, modify s in-place instead.
        """
        length=len(s)
        for i in range(int(length/2)):
            temp=s[i]
            s[i]=s[length-1-i]
            s[length-1-i]=temp
        return s
     
     
class Solution:
    def reverseString(self, s: List[str]) -> None:
        """
        Do not return anything, modify s in-place instead.
        """
        left, right = 0, len(s) - 1
        
        # 该方法已经不需要判断奇偶数，经测试后时间空间复杂度比用 for i in range(len(s)//2)更低
        # 因为while每次循环需要进行条件判断，而range函数不需要，直接生成数字，因此时间复杂度更低。推荐使用range
        while left < right:
            s[left], s[right] = s[right], s[left]
            left += 1
            right -= 1

class Solution:
    def reverseString(self, s: List[str]) -> None:
        """
        Do not return anything, modify s in-place instead.
        """
        stack = []
        for char in s:
            stack.append(char)
        for i in range(len(s)):
            s[i] = stack.pop()

class Solution:
    def reverseString(self, s: List[str]) -> None:
        """
        Do not return anything, modify s in-place instead.
        """
        s[:] = reversed(s)

class Solution:
    def reverseString(self, s: List[str]) -> None:
        """
        Do not return anything, modify s in-place instead.
        """
        s[:] = s[::-1]

class Solution:
    def reverseString(self, s: List[str]) -> None:
        """
        Do not return anything, modify s in-place instead.
        """
        s[:] = [s[i] for i in range(len(s) - 1, -1, -1)]

2.反转字符串II

给定一个字符串 s 和一个整数 k，从字符串开头算起, 每计数至 2k 个字符，就反转这 2k 个字符中的前 k 个字符。

如果剩余字符少于 k 个，则将剩余字符全部反转。

如果剩余字符小于 2k 但大于或等于 k 个，则反转前 k 个字符，其余字符保持原样。

示例:

输入: s = “abcdefg”, k = 2
输出: “bacdfeg”

class Solution:
    def reverseStr(self, s: str, k: int) -> str:
        """
        1. 使用range(start, end, step)来确定需要调换的初始位置
        2. 对于字符串s = 'abc'，如果使用s[0:999] ===> 'abc'。字符串末尾如果超过最大长度，则会返回至字符串最后一个值，这个特性可以避免一些边界条件的处理。
        3. 用切片整体替换，而不是一个个替换.
        """
        def reverse_substring(text):
            left, right = 0, len(text) - 1
            while left < right:
                text[left], text[right] = text[right], text[left]
                left += 1
                right -= 1
            return text
        
        res = list(s)

        for cur in range(0, len(s), 2 * k):
            
            res[cur: cur + k] = reverse_substring(res[cur: cur + k])
        return ''.join(res)

class Solution:
    def reverseStr(self, s: str, k: int) -> str:
        # Two pointers. Another is inside the loop.
        p = 0
        while p < len(s):
            p2 = p + k
            # Written in this could be more pythonic.
            s = s[:p] + s[p: p2][::-1] + s[p2:]
            p = p + 2 * k
        return s

python中字符串和列表都是可以越界的

3.替换空格

请实现一个函数，把字符串 s 中的每个空格替换成”%20”。

示例 1： 输入：s = “We are happy.”
输出：”We%20are%20happy.”

#双指针法
class Solution:
    def replaceSpace(self, s: str) -> str:
        counter = s.count(' ')
        
        res = list(s)
        # 每碰到一个空格就多拓展两个格子，1 + 2 = 3个位置存’%20‘
        res.extend([' '] * counter * 2)
        
        # 原始字符串的末尾，拓展后的末尾
        left, right = len(s) - 1, len(res) - 1
        
        while left >= 0:
            if res[left] != ' ':
                res[right] = res[left]
                right -= 1
            else:
                # [right - 2, right), 左闭右开
                res[right - 2: right + 1] = '%20'
                right -= 3
            left -= 1
        return ''.join(res)

#额外使用一个空列表
class Solution:
    def replaceSpace(self, s: str) -> str:
        res = []
        for i in range(len(s)):
            if s[i] == ' ':
                res.append('%20')
            else:
                res.append(s[i])
        return ''.join(res)

#使用切片、
class Solution:
    def replaceSpace(self, s: str) -> str:
        n = len(s)
        for e, i in enumerate(s[::-1]):
            print(i, e)
            if i == " ":
                s = s[: n - (e + 1)] + "%20" + s[n - e:]
            print("")
        return s

#使用join和split
class Solution:
    def replaceSpace(self, s: str) -> str:
        return "%20".join(s.split(" "))

#使用r
class Solution:
    def replaceSpace(self, s: str) -> str:
        return s.replace(' ', '%20')

4.反转字符串中的单词

给定一个字符串，逐个翻转字符串中的每个单词。

示例 1：
输入: “the sky is blue”
输出: “blue is sky the”

示例 2：
输入: “ hello world! “
输出: “world! hello”
解释: 输入字符串可以在前面或者后面包含多余的空格，但是反转后的字符不能包括。

示例 3：
输入: “a good example”
输出: “example good a”
解释: 如果两个单词间有多余的空格，将反转后单词间的空格减少到只含一个

class Solution:
    def reverseWords(self, s: str) -> str:
        s=s.strip()
        s_list=s.split()
        print(s_list)
        ss_list=[]
        for i in range(len(s_list)-1,-1,-1):
            ss_list.append(s_list[i])
        return " ".join(ss_list)

双指针
class Solution:
    def reverseWords(self, s: str) -> str:
        # 将字符串拆分为单词，即转换成列表类型
        words = s.split()

        # 反转单词
        left, right = 0, len(words) - 1
        while left < right:
            words[left], words[right] = words[right], words[left]
            left += 1
            right -= 1

        # 将列表转换成字符串
        return " ".join(words)

5.左旋转字符串

字符串的左旋转操作是把字符串前面的若干个字符转移到字符串的尾部。请定义一个函数实现字符串左旋转操作的功能。比如，输入字符串”abcdefg”和数字2，该函数将返回左旋转两位得到的结果”cdefgab”。

示例 1：
输入: s = “abcdefg”, k = 2
输出: “cdefgab”

示例 2：
输入: s = “lrloseumgh”, k = 6
输出: “umghlrlose”

限制：
1 <= k < s.length <= 10000

class Solution:
    def reverseLeftWords(self, s: str, n: int) -> str:
        return s[n:]+s[0:n]

#反转reversed+join
class Solution:
    def reverseLeftWords(self, s: str, n: int) -> str:
        s = list(s)
        s[0:n] = list(reversed(s[0:n]))
        s[n:] = list(reversed(s[n:]))
        s.reverse()
        
        return "".join(s)

#自定义实现reverse功能
class Solution:
    def reverseLeftWords(self, s: str, n: int) -> str:       
        s_list = list(s)
        
        self.reverse(s_list, 0, n - 1)        
        self.reverse(s_list, n, len(s_list) - 1)
        self.reverse(s_list, 0, len(s_list) - 1)

        return ''.join(s_list)
        
    def reverse(self, s, start, end):
        while start < end:
            s[start], s[end] = s[end], s[start]
            start += 1
            end -= 1   

#使用模加下标
class Solution:
    def reverseLeftWords(self, s: str, n: int) -> str:
        new_s = ''
        for i in range(len(s)):
            j = (i+n)%len(s)
            new_s = new_s + s[j]
        return new_s

#使用模加切片
class Solution:
    def reverseLeftWords(self, s: str, n: int) -> str:
        l = len(s)
        # 复制输入字符串与它自己连接
        s = s + s
        
        # 计算旋转字符串的起始索引
        k = n % (l * 2)
        
        # 从连接的字符串中提取旋转后的字符串并返回
        return s[k : k + l]

6.实现strStr()

实现 strStr() 函数。

给定一个 haystack 字符串和一个 needle 字符串，在 haystack 字符串中找出 needle 字符串出现的第一个位置 (从0开始)。如果不存在，则返回 -1。

示例 1: 输入: haystack = “hello”, needle = “ll” 输出: 2

示例 2: 输入: haystack = “aaaaa”, needle = “bba” 输出: -1

说明: 当 needle 是空字符串时，我们应当返回什么值呢？这是一个在面试中很好的问题。 对于本题而言，当 needle 是空字符串时我们应当返回 0 。这与C语言的 strstr() 以及 Java的 indexOf() 定义相符。

#利用切片
class Solution:
    def strStr(self, haystack: str, needle: str) -> int:
        for i in range(len(haystack)-len(needle)+1):
            if haystack[i:i+len(needle)]==needle:
                return i
        return -1

KMP

KMP的主要思想是当出现字符串不匹配时，可以知道一部分之前已经匹配的文本内容，可以利用这些信息避免从头再去做匹配了。所以如何记录已经匹配的文本内容，是KMP的重点，也是next数组肩负的重任。

前缀表

前缀表是用来回退的，它记录了模式串与主串(文本串)不匹配的时候，模式串应该从哪里开始重新匹配。next数组就是一个前缀表。那么什么是前缀表：记录下标i之前（包括i）的字符串中，有多大长度的相同前缀后缀。

之前在码蹄集上做过求最长公共前后缀的题目。

#使用find
class Solution:
    def strStr(self, haystack: str, needle: str) -> int:
        return haystack.find(needle)

#使用index
class Solution:
    def strStr(self, haystack: str, needle: str) -> int:
        try:
            return haystack.index(needle)
        except ValueError:
            return -1

#KMP算法，不减一
class Solution:
    def getNext(self, next: List[int], s: str) -> None:
        j = 0
        next[0] = 0
        for i in range(1, len(s)):
            while j > 0 and s[i] != s[j]:
                j = next[j - 1]
            if s[i] == s[j]:
                j += 1
            next[i] = j
    
    def strStr(self, haystack: str, needle: str) -> int:
        if len(needle) == 0:
            return 0
        next = [0] * len(needle)
        self.getNext(next, needle)
        j = 0
        for i in range(len(haystack)):
            while j > 0 and haystack[i] != needle[j]:
                j = next[j - 1]
            if haystack[i] == needle[j]:
                j += 1
            if j == len(needle):
                return i - len(needle) + 1
        return -1

class Solution:
    def getNext(self, next: List[int], s: str) -> None:
        j = 0
        next[0] = 0
        for i in range(1, len(s)):
            while j > 0 and s[i] != s[j]:
                j = next[j - 1]
            if s[i] == s[j]:
                j += 1
            next[i] = j
    
    def strStr(self, haystack: str, needle: str) -> int:
        if len(needle) == 0:
            return 0
        next = [0] * len(needle)
        self.getNext(next, needle)
        j = 0
        for i in range(len(haystack)):
            while j > 0 and haystack[i] != needle[j]:
                j = next[j - 1]
            if haystack[i] == needle[j]:
                j += 1
            if j == len(needle):
                return i - len(needle) + 1
        return -1

7.重复的子字符串

给定一个非空的字符串，判断它是否可以由它的一个子串重复多次构成。给定的字符串只含有小写英文字母，并且长度不超过10000。

示例 1:

• 输入: “abab”
• 输出: True
• 解释: 可由子字符串 “ab” 重复两次构成。

示例 2:

• 输入: “aba”
• 输出: False

示例 3:

• 输入: “abcabcabcabc”
• 输出: True
• 解释: 可由子字符串 “abc” 重复四次构成。 (或者子字符串 “abcabc” 重复两次构成

#暴力匹配
class Solution:
    def repeatedSubstringPattern(self, s: str) -> bool:
        for i in range(len(s)-1):
            new_s=s[:i+1]
            add_s=s[:i+1]
            while len(new_s)<=len(s):
                if new_s==s:
                    return True
                new_s=new_s+add_s
        return False

#移动匹配，原理是：如果子串可以形成s，将两个s拼接起来，还可以形成一个s
class Solution:
    def repeatedSubstringPattern(self, s: str) -> bool:
        new_s=s+s
        for i in range(1,len(s)):
            if new_s[i:i+len(s)]==s:
                return True
        return False

#使用find
class Solution:
    def repeatedSubstringPattern(self, s: str) -> bool:
        n = len(s)
        if n <= 1:
            return False
        ss = s[1:] + s[:-1] 
        print(ss.find(s))              
        return ss.find(s) != -1

#使用前缀表
class Solution:
    def repeatedSubstringPattern(self, s: str) -> bool:  
        if len(s) == 0:
            return False
        nxt = [0] * len(s)
        self.getNext(nxt, s)
        if nxt[-1] != 0 and len(s) % (len(s) - nxt[-1]) == 0:
            return True
        return False
    
    def getNext(self, nxt, s):
        nxt[0] = 0
        j = 0
        for i in range(1, len(s)):
            while j > 0 and s[i] != s[j]:
                j = nxt[j - 1]
            if s[i] == s[j]:
                j += 1
            nxt[i] = j
        return nxt

双指针法

1.移除元素

给你一个数组 nums 和一个值 val，你需要 原地 移除所有数值等于 val 的元素，并返回移除后数组的新长度。

不要使用额外的数组空间，你必须仅使用 O(1) 额外空间并原地修改输入数组。

元素的顺序可以改变。你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。

示例 1: 给定 nums = [3,2,2,3], val = 3, 函数应该返回新的长度 2, 并且 nums 中的前两个元素均为 2。 你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。

示例 2: 给定 nums = [0,1,2,2,3,0,4,2], val = 2, 函数应该返回新的长度 5, 并且 nums 中的前五个元素为 0, 1, 3, 0, 4。

class Solution:
    def removeElement(self, nums: List[int], val: int) -> int:
        # 快慢指针
        fast = 0  # 快指针
        slow = 0  # 慢指针
        size = len(nums)
        while fast < size:  # 不加等于是因为，a = size 时，nums[a] 会越界
            # slow 用来收集不等于 val 的值，如果 fast 对应值不等于 val，则把它与 slow 替换
            if nums[fast] != val:
                nums[slow] = nums[fast]
                slow += 1
            fast += 1
        return slow

class Solution:
    def removeElement(self, nums: List[int], val: int) -> int:
        i, l = 0, len(nums)
        while i < l:
            if nums[i] == val: # 找到等于目标值的节点
                for j in range(i+1, l): # 移除该元素，并将后面元素向前平移
                    nums[j - 1] = nums[j]
                l -= 1
                i -= 1
            i += 1
        return l

2.反转字符串

编写一个函数，其作用是将输入的字符串反转过来。输入字符串以字符数组 char[] 的形式给出。

不要给另外的数组分配额外的空间，你必须原地修改输入数组、使用 O(1) 的额外空间解决这一问题。

你可以假设数组中的所有字符都是 ASCII 码表中的可打印字符。

示例 1：
输入：[“h”,”e”,”l”,”l”,”o”]
输出：[“o”,”l”,”l”,”e”,”h”]

示例 2：
输入：[“H”,”a”,”n”,”n”,”a”,”h”]
输出：[“h”,”a”,”n”,”n”,”a”,”H”]

class Solution:
    def reverseString(self, s: List[str]) -> None:
        """
        Do not return anything, modify s in-place instead.
        """
        left, right = 0, len(s) - 1
        
        # 该方法已经不需要判断奇偶数，经测试后时间空间复杂度比用 for i in range(len(s)//2)更低
        # 因为while每次循环需要进行条件判断，而range函数不需要，直接生成数字，因此时间复杂度更低。推荐使用range
        while left < right:
            s[left], s[right] = s[right], s[left]
            left += 1
            right -= 1

class Solution:
    def reverseString(self, s: List[str]) -> None:
        """
        Do not return anything, modify s in-place instead.
        """
        stack = []
        for char in s:
            stack.append(char)
        for i in range(len(s)):
            s[i] = stack.pop()

栈与队列

1.栈与队列理论基础

利用C++讲的，我感觉好难。。。。

2.用栈实现队列

使用栈实现队列的下列操作：

push(x) – 将一个元素放入队列的尾部。
pop() – 从队列首部移除元素。
peek() – 返回队列首部的元素。
empty() – 返回队列是否为空。

class MyQueue:

    def __init__(self):
        self.my_list=[]

    def push(self, x: int) -> None:
        self.my_list.append(x)

    def pop(self) -> int:

        return self.my_list.pop(0)

    def peek(self) -> int:
        return self.my_list[0]

    def empty(self) -> bool:
        return True if len(self.my_list)==0 else False


# Your MyQueue object will be instantiated and called as such:
# obj = MyQueue()
# obj.push(x)
# param_2 = obj.pop()
# param_3 = obj.peek()
# param_4 = obj.empty()

3.用队列实现栈

使用队列实现栈的下列操作：

• push(x) – 元素 x 入栈
• pop() – 移除栈顶元素
• top() – 获取栈顶元素
• empty() – 返回栈是否为空

注意:

• 你只能使用队列的基本操作– 也就是 push to back, peek/pop from front, size, 和 is empty 这些操作是合法的。
• 你所使用的语言也许不支持队列。 你可以使用 list 或者 deque（双端队列）来模拟一个队列 , 只要是标准的队列操作即可。
• 你可以假设所有操作都是有效的（例如, 对一个空的栈不会调用 pop 或者 top 操作）

class MyStack:

    def __init__(self):
        self.my_list=[]

    def push(self, x: int) -> None:
        self.my_list.append(x)

    def pop(self) -> int:
        return self.my_list.pop()

    def top(self) -> int:
        return self.my_list[len(self.my_list)-1]

    def empty(self) -> bool:
        return False if len(self.my_list)!=0 else True


# Your MyStack object will be instantiated and called as such:
# obj = MyStack()
# obj.push(x)
# param_2 = obj.pop()
# param_3 = obj.top()
# param_4 = obj.empty()

class MyStack:

    def __init__(self):
        self.que = deque()

    def push(self, x: int) -> None:
        self.que.append(x)

    def pop(self) -> int:
        if self.empty():
            return None
        for i in range(len(self.que)-1):
            self.que.append(self.que.popleft())
        return self.que.popleft()

    def top(self) -> int:
        if self.empty():
            return None
        return self.que[-1]

    def empty(self) -> bool:
        return not self.que

4.有效的括号

给定一个只包括 ‘(‘，’)’，’{‘，’}’，’[‘，’]’ 的字符串，判断字符串是否有效。

有效字符串需满足：

• 左括号必须用相同类型的右括号闭合。
• 左括号必须以正确的顺序闭合。
• 注意空字符串可被认为是有效字符串。

示例 1:

• 输入: “()”
• 输出: true

示例 2:

• 输入: “()[]{}”
• 输出: true

# 方法一，仅使用栈，更省空间
class Solution:
    def isValid(self, s: str) -> bool:
        stack = []
        
        for item in s:
            if item == '(':
                stack.append(')')
            elif item == '[':
                stack.append(']')
            elif item == '{':
                stack.append('}')
            elif not stack or stack[-1] != item:
                return False
            else:
                stack.pop()
        
        return True if not stack else False

# 方法二，使用字典
class Solution:
    def isValid(self, s: str) -> bool:
        stack = []
        mapping = {
            '(': ')',
            '[': ']',
            '{': '}'
        }
        for item in s:
            if item in mapping.keys():
                stack.append(mapping[item])
            elif not stack or stack[-1] != item: 
                return False
            else: 
                stack.pop()
        return True if not stack else False

5.删除字符串中的所有相邻重复项

给出由小写字母组成的字符串 S，重复项删除操作会选择两个相邻且相同的字母，并删除它们。

在 S 上反复执行重复项删除操作，直到无法继续删除。

在完成所有重复项删除操作后返回最终的字符串。答案保证唯一。

示例：

• 输入：”abbaca”
• 输出：”ca”
• 解释：例如，在 “abbaca” 中，我们可以删除 “bb” 由于两字母相邻且相同，这是此时唯一可以执行删除操作的重复项。之后我们得到字符串 “aaca”，其中又只有 “aa” 可以执行重复项删除操作，所以最后的字符串为 “ca”。

提示：

• 1 <= S.length <= 20000
• S 仅由小写英文字母组成。

class Solution:
    def removeDuplicates(self, s: str) -> str:
        stack=[]
        for item in s:
            if stack and stack[-1]==item:
                stack.pop()
            else:
                stack.append(item)
        return "".join(stack)

# 方法二，使用双指针模拟栈，如果不让用栈可以作为备选方法。
class Solution:
    def removeDuplicates(self, s: str) -> str:
        res = list(s)
        slow = fast = 0
        length = len(res)

        while fast < length:
            # 如果一样直接换，不一样会把后面的填在slow的位置
            res[slow] = res[fast]
            
            # 如果发现和前一个一样，就退一格指针
            if slow > 0 and res[slow] == res[slow - 1]:
                slow -= 1
            else:
                slow += 1
            fast += 1
            
        return ''.join(res[0: slow])

6.逆波兰表达式

根据 逆波兰表示法，求表达式的值。

有效的运算符包括 + , - , * , / 。每个运算对象可以是整数，也可以是另一个逆波兰表达式。

说明：

整数除法只保留整数部分。 给定逆波兰表达式总是有效的。换句话说，表达式总会得出有效数值且不存在除数为 0 的情况。

示例 1：

• 输入: [“2”, “1”, “+”, “3”, “ * “]
• 输出: 9
• 解释: 该算式转化为常见的中缀算术表达式为：((2 + 1) * 3) = 9

示例 2：

• 输入: [“4”, “13”, “5”, “/“, “+”]
• 输出: 6
• 解释: 该算式转化为常见的中缀算术表达式为：(4 + (13 / 5)) = 6

示例 3：

• 输入: [“10”, “6”, “9”, “3”, “+”, “-11”, “ * “, “/“, “ * “, “17”, “+”, “5”, “+”]
• 输出: 22
• 解释:该算式转化为常见的中缀算术表达式为：

class Solution:
    def evalRPN(self, tokens: List[str]) -> int:
        stack=[]
        for item in tokens:
            if item=='+':
                stack.append(stack.pop()+stack.pop())
            elif item=="-":
                stack.append(-stack.pop()+stack.pop())
            elif item=='*':
                stack.append(stack.pop()*stack.pop())
            elif item=='/':
                a1=stack.pop()
                a2=stack.pop()
                stack.append(int(a2/a1))
            else:
                stack.append(int(item))
        return stack[0]

from operator import add, sub, mul

class Solution:
    op_map = {'+': add, '-': sub, '*': mul, '/': lambda x, y: int(x / y)}
    
    def evalRPN(self, tokens: List[str]) -> int:
        stack = []
        for token in tokens:
            if token not in {'+', '-', '*', '/'}:
                stack.append(int(token))
            else:
                op2 = stack.pop()
                op1 = stack.pop()
                stack.append(self.op_map[token](op1, op2))  # 第一个出来的在运算符后面
        return stack.pop()

from operator import add, sub, mul

class Solution:
    op_map = {'+': add, '-': sub, '*': mul, '/': lambda x, y: int(x / y)}
    
    def evalRPN(self, tokens: List[str]) -> int:
        stack = []
        for token in tokens:
            if token not in {'+', '-', '*', '/'}:
                stack.append(int(token))
            else:
                op2 = stack.pop()
                op1 = stack.pop()
                stack.append(self.op_map[token](op1, op2))  # 第一个出来的在运算符后面
        return stack.pop()

7.滑动窗口最大值

给定一个数组 nums，有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。

返回滑动窗口中的最大值。

进阶：

你能在线性时间复杂度内解决此题吗？

这是使用单调队列的经典题目。

难点是如何求一个区间里的最大值呢？ （这好像是废话），暴力一下不就得了。

暴力方法，遍历一遍的过程中每次从窗口中再找到最大的数值，这样很明显是O(n × k)的算法。

有的同学可能会想用一个大顶堆（优先级队列）来存放这个窗口里的k个数字，这样就可以知道最大的最大值是多少了， 但是问题是这个窗口是移动的，而大顶堆每次只能弹出最大值，我们无法移除其他数值，这样就造成大顶堆维护的不是滑动窗口里面的数值了。所以不能用大顶堆。

此时我们需要一个队列，这个队列呢，放进去窗口里的元素，然后随着窗口的移动，队列也一进一出，每次移动之后，队列告诉我们里面的最大值是什么。

#这题目，使用双指针的方法会超时，其实双指针也就是类似于暴力求解，只不过利用了简枝操作

class Solution:
    def maxSlidingWindow(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:
        length=len(nums)
        max_num_list=[]
        max_num=max(nums[0:k])
        max_num_list.append(max_num)
        slow,fast=0,k-1
        for i in range(0,length-k):
            if nums[fast+1]>max_num:
                max_num=nums[fast+1]
                max_num_list.append(max_num)
                fast+=1
                slow+=1
            else:
                if nums[slow]==max_num:
                    if nums[fast+1]>max(nums[slow+1:fast+2]):
                        max_num=nums[fast+1]
                        max_num_list.append(max_num)
                        fast+=1
                        slow+=1
                    else:
                        max_num=max(nums[slow+1:fast+2])
                        max_num_list.append(max_num)
                        fast+=1
                        slow+=1
                else:
                    if nums[fast+1]>max(nums[slow+1:fast+2]):
                        max_num=nums[fast+1]
                        max_num_list.append(max_num)
                        fast+=1
                        slow+=1
                    else:
                        max_num=max(nums[slow+1:fast+2])
                        max_num_list.append(max_num)
                        fast+=1
                        slow+=1
        return max_num_list

#使用一个单调队列，然后在头部维护一个最大值，每次就是返回队列的头部即可
from collections import deque
class MyQueue:  #单调队列，从大到小
    def __init__(self):
        self.queue=deque()
    def pop(self,val):
        if self.queue and val==self.queue[0]:
            self.queue.popleft()
    def push(self,val):
        while self.queue and val>self.queue[-1]:
            self.queue.pop()
        self.queue.append(val)
    def front(self):
        return self.queue[0]

class Solution:
    def maxSlidingWindow(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:
        que=MyQueue()
        result=[]
        for i in range(k):  #先将前k个元素放入队列
            que.push(nums[i])
        result.append(que.front())
        for i in range(k,len(nums)):
            que.pop(nums[i-k])
            que.push(nums[i])
            result.append(que.front())
        return result
#很巧妙

class Solution:
    def maxSlidingWindow(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:
        n = len(nums)
        # 注意 Python 默认的优先队列是小根堆
        q = [(-nums[i], i) for i in range(k)]
        heapq.heapify(q)

        ans = [-q[0][0]]
        for i in range(k, n):
            heapq.heappush(q, (-nums[i], i))
            while q[0][1] <= i - k:
                heapq.heappop(q)
            ans.append(-q[0][0])
        
        return ans
对于「最大值」，我们可以想到一种非常合适的数据结构，那就是优先队列（堆），其中的大根堆可以帮助我们实时维护一系列元素中的最大值。

对于本题而言，初始时，我们将数组 nums 的前 kkk 个元素放入优先队列中。每当我们向右移动窗口时，我们就可以把一个新的元素放入优先队列中，此时堆顶的元素就是堆中所有元素的最大值。然而这个最大值可能并不在滑动窗口中，在这种情况下，这个值在数组 nums 中的位置出现在滑动窗口左边界的左侧。因此，当我们后续继续向右移动窗口时，这个值就永远不可能出现在滑动窗口中了，我们可以将其永久地从优先队列中移除。

我们不断地移除堆顶的元素，直到其确实出现在滑动窗口中。此时，堆顶元素就是滑动窗口中的最大值。为了方便判断堆顶元素与滑动窗口的位置关系，我们可以在优先队列中存储二元组 (num,index)，表示元素 num 在数组中的下标为 index。

class Solution:
    def maxSlidingWindow(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:
        n = len(nums)
        q = collections.deque()
        for i in range(k):
            while q and nums[i] >= nums[q[-1]]:
                q.pop()
            q.append(i)

        ans = [nums[q[0]]]
        for i in range(k, n):
            while q and nums[i] >= nums[q[-1]]:
                q.pop()
            q.append(i)
            while q[0] <= i - k:
                q.popleft()
            ans.append(nums[q[0]])
        
        return ans

8.前k个高频词汇

给定一个非空的整数数组，返回其中出现频率前 k 高的元素。

示例 1:

• 输入: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2
• 输出: [1,2]

示例 2:

• 输入: nums = [1], k = 1
• 输出: [1]

提示：

• 你可以假设给定的 k 总是合理的，且 1 ≤ k ≤ 数组中不相同的元素的个数。
• 你的算法的时间复杂度必须优于 $O(n \log n)$ , n 是数组的大小。
• 题目数据保证答案唯一，换句话说，数组中前 k 个高频元素的集合是唯一的。
• 你可以按任意顺序返回答案。

#利用堆
import heapq
class Solution:
    def topKFrequent(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:
        #要统计元素出现频率
        map_ = {} #nums[i]:对应出现的次数
        for i in range(len(nums)):
            map_[nums[i]] = map_.get(nums[i], 0) + 1
        
        #对频率排序
        #定义一个小顶堆，大小为k
        pri_que = [] #小顶堆
        
        #用固定大小为k的小顶堆，扫描所有频率的数值
        for key, freq in map_.items():
            heapq.heappush(pri_que, (freq, key))
            if len(pri_que) > k: #如果堆的大小大于了K，则队列弹出，保证堆的大小一直为k
                heapq.heappop(pri_que)
        
        #找出前K个高频元素，因为小顶堆先弹出的是最小的，所以倒序来输出到数组
        result = [0] * k
        for i in range(k-1, -1, -1):
            result[i] = heapq.heappop(pri_que)[1]
        return result

class Solution:
    def topKFrequent(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:
        my_dict={}
        for item in nums:
            if item not in my_dict:
                my_dict[item]=1
            else:
                my_dict[item]+=1
        sorted_dict = dict(sorted(my_dict.items(), key=lambda x: x[1]reverse=True))
        # print(sorted_dict)
        dict_list=list(sorted_dict.keys())
        return dict_list[:k]

二叉树

1.二叉树理论基础

两种形式：满二叉树和完全二叉树

满二叉树：如果一棵二叉树只有度为0的结点和度为2的结点，并且度为0的结点在同一层上，则这棵二叉树为满二叉树。也可以说是深度为k,有2的k次方-1个节点

完全二叉树的定义如下：在完全二叉树中，除了最底层节点可能没填满外，其余每层节点数都达到最大值，并且最下面一层的节点都集中在该层最左边的若干位置。若最底层为第 h 层（h从1开始），则该层包含 1~ 2^(h-1) 个节点。

二叉搜索树

前面介绍的树，都没有数值的，而二叉搜索树是有数值的了，二叉搜索树是一个有序树。

• 若它的左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值；
• 若它的右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值；
• 它的左、右子树也分别为二叉排序树

平衡二叉搜索树

平衡二叉搜索树：又被称为AVL（Adelson-Velsky and Landis）树，且具有以下性质：它是一棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1，并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树。

遍历方式

• 深度优先遍历
  • 前序遍历（递归法，迭代法）
  • 中序遍历（递归法，迭代法）
  • 后序遍历（递归法，迭代法）
• 广度优先遍历
  • 层次遍历（迭代法）

2.二叉树的递归遍历

# 前序遍历-递归-LC144_二叉树的前序遍历
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right

class Solution:
    def preorderTraversal(self, root: TreeNode) -> List[int]:
        if not root:
            return []

        left = self.preorderTraversal(root.left)
        right = self.preorderTraversal(root.right)

        return  [root.val] + left +  right

# 中序遍历-递归-LC94_二叉树的中序遍历
class Solution:
    def inorderTraversal(self, root: TreeNode) -> List[int]:
        if root is None:
            return []

        left = self.inorderTraversal(root.left)
        right = self.inorderTraversal(root.right)

        return left + [root.val] + right

# 后序遍历-递归-LC145_二叉树的后序遍历
class Solution:
    def postorderTraversal(self, root: TreeNode) -> List[int]:
        if not root:
            return []

        left = self.postorderTraversal(root.left)
        right = self.postorderTraversal(root.right)

        return left + right + [root.val]

3.二叉树的迭代遍历

class Solution:
    def preorderTraversal(self, root: TreeNode) -> List[int]:
        # 根结点为空则返回空列表
        if not root:
            return []
        stack = [root]
        result = []
        while stack:
            node = stack.pop()
            # 中结点先处理
            result.append(node.val)
            # 右孩子先入栈
            if node.right:
                stack.append(node.right)
            # 左孩子后入栈
            if node.left:
                stack.append(node.left)
        return result

class Solution:
   def postorderTraversal(self, root: TreeNode) -> List[int]:
       if not root:
           return []
       stack = [root]
       result = []
       while stack:
           node = stack.pop()
           # 中结点先处理
           result.append(node.val)
           # 左孩子先入栈
           if node.left:
               stack.append(node.left)
           # 右孩子后入栈
           if node.right:
               stack.append(node.right)
       # 将最终的数组翻转
       return result[::-1]

# 后序遍历-迭代-LC145_二叉树的后序遍历
class Solution:
   def postorderTraversal(self, root: TreeNode) -> List[int]:
       if not root:
           return []
       stack = [root]
       result = []
       while stack:
           node = stack.pop()
           # 中结点先处理
           result.append(node.val)
           # 左孩子先入栈
           if node.left:
               stack.append(node.left)
           # 右孩子后入栈
           if node.right:
               stack.append(node.right)
       # 将最终的数组翻转
       return result[::-1]

4.二叉树的层次遍历

# 利用长度法
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right
class Solution:
    def levelOrder(self, root: Optional[TreeNode]) -> List[List[int]]:
        if not root:
            return []
        queue = collections.deque([root])
        result = []
        while queue:
            level = []
            for _ in range(len(queue)):
                cur = queue.popleft()
                level.append(cur.val)
                if cur.left:
                    queue.append(cur.left)
                if cur.right:
                    queue.append(cur.right)
            result.append(level)
        return result

# 递归法
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right
class Solution:
    def levelOrder(self, root: Optional[TreeNode]) -> List[List[int]]:
        levels = []
        self.helper(root, 0, levels)
        return levels
    
    def helper(self, node, level, levels):
        if not node:
            return
        if len(levels) == level:
            levels.append([])
        levels[level].append(node.val)
        self.helper(node.left, level + 1, levels)
        self.helper(node.right, level + 1, levels)

二叉树层次遍历II

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right
class Solution:
    def levelOrderBottom(self, root: Optional[TreeNode]) -> List[List[int]]:
        if not root:
            return []
        result=[]
        queue=collections.deque([root])
        while queue:
            level=[]
            for _ in range(len(queue)):
                cur=queue.popleft()
                level.append(cur.val)
                if cur.left is not None:
                    queue.append(cur.left)
                if  cur.right is not None:
                    queue.append(cur.right)
            result.append(level)
        return result[::-1]

二叉树的右视图

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right
class Solution:
    def rightSideView(self, root: Optional[TreeNode]) -> List[int]:
        if not root:
            return []
        queue=collections.deque([root])
        result=[]
        while queue:
            level_size=len(queue)
            for i in range(level_size):
                node=queue.popleft()
                if i ==level_size-1:
                    result.append(node.val)
                if node.left:
                    queue.append(node.left)
                if node.right:
                    queue.append(node.right)
        return result

二叉树的层平均值

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right
class Solution:
    def averageOfLevels(self, root: Optional[TreeNode]) -> List[float]:
        if not root:
            return []
        queue=collections.deque([root])
        result=[]
        while queue:
            level=[]
            for i in range(len(queue)):
                cur=queue.popleft()
                level.append(cur.val)
                if cur.left:
                    queue.append(cur.left)
                if cur.right:
                    queue.append(cur.right)
            result.append(level)
        result1=[]
        for i in result:
            result1.append(sum(i)/len(i))
        return result1

class Solution:
    """二叉树层平均值迭代解法"""

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right
class Solution:
    def averageOfLevels(self, root: TreeNode) -> List[float]:
        if not root:
            return []

        queue = collections.deque([root])
        averages = []
        
        while queue:
            size = len(queue)
            level_sum = 0
            
            for i in range(size):
                node = queue.popleft()
                
                
                level_sum += node.val
                    
                if node.left:
                    queue.append(node.left)
                if node.right:
                    queue.append(node.right)
            
            averages.append(level_sum / size)
        
        return averages

N叉树的层次遍历

"""
# Definition for a Node.
class Node:
    def __init__(self, val=None, children=None):
        self.val = val
        self.children = children
"""

class Solution:
    def levelOrder(self, root: 'Node') -> List[List[int]]:
        if not root:
            return []
        result=[]
        queue=collections.deque([root])
        while queue:
            level=[]
            for i in range(len(queue)):
                cur=queue.popleft()
                level.append(cur.val)
                for child in cur.children:
                    queue.append(child)
            result.append(level)
        return result
                

            
        

在每个树中找最大值

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right
class Solution:
    def largestValues(self, root: Optional[TreeNode]) -> List[int]:
        if not root:
            return []
        result=[]
        queue=collections.deque([root])
        while queue:
            max=float("-inf")
            for _ in range(len(queue)):
                cur=queue.popleft()
                if cur.val>max:
                    max=cur.val
                if cur.left:
                    queue.append(cur.left)
                if cur.right:
                    queue.append(cur.right)
            result.append(max)
        return result

填充每个节点的下一个右侧节点指针

给定一个完美二叉树，其所有叶子节点都在同一层，每个父节点都有两个子节点。二叉树定义如下：

struct Node {
  int val;
  Node *left;
  Node *right;
  Node *next;
}

填充它的每个 next 指针，让这个指针指向其下一个右侧节点。如果找不到下一个右侧节点，则将 next 指针设置为 NULL。

初始状态下，所有 next 指针都被设置为 NULL。

"""
# Definition for a Node.
class Node:
    def __init__(self, val: int = 0, left: 'Node' = None, right: 'Node' = None, next: 'Node' = None):
        self.val = val
        self.left = left
        self.right = right
        self.next = next
"""

class Solution:
    def connect(self, root: 'Optional[Node]') -> 'Optional[Node]':
        if not root:
            return root
        queue=collections.deque([root])
        while queue:
            length=len(queue)
            prev=None
            for i in range(length):
                cur=queue.popleft()
                if prev:
                    prev.next=cur
                prev=cur
                if cur.left:
                    queue.append(cur.left)
                if cur.right:
                    queue.append(cur.right)
        return root

                
        

二叉树的最大深度

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right
class Solution:
    def maxDepth(self, root: Optional[TreeNode]) -> int:
        #层次遍历
        if not root:
            return 0
        queue=collections.deque([root])
        depth=0
        while queue:
            depth+=1
            for _ in range(len(queue)):
                cur=queue.popleft()
                if cur.left:
                    queue.append(cur.left)
                if cur.right:
                    queue.append(cur.right)
        return depth

class Solution:
    def maxDepth(self, root):
        if root is None: 
            return 0 
        else: 
            left_height = self.maxDepth(root.left) 
            right_height = self.maxDepth(root.right) 
            return max(left_height, right_height) + 1 

#回溯

二叉树的最小深度

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right
class Solution:
    def minDepth(self, root: Optional[TreeNode]) -> int:
        if not root:
            return 0
        queue=collections.deque([root])
        depth=0
        while queue:
            depth+=1
            length=len(queue)
            for _ in range(length):
                cur=queue.popleft()
                if cur.left:
                    queue.append(cur.left)
                if cur.right:
                    queue.append(cur.right)
                if not cur.left and not cur.right:
                    return depth
                

5.翻转二叉树

#前序遍历，递归法
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right
class Solution:
    def invertTree(self, root: Optional[TreeNode]) -> Optional[TreeNode]:
        if not root:
            return root
        left=root.left
        root.left=root.right
        root.right=left
        self.invertTree(root.left)
        self.invertTree(root.right)
        return root

#前序遍历，迭代法
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right
class Solution:
    def invertTree(self, root: TreeNode) -> TreeNode:
        if not root:
            return None      
        stack = [root]        
        while stack:
            node = stack.pop()   
            node.left, node.right = node.right, node.left                   
            if node.left:
                stack.append(node.left)
            if node.right:
                stack.append(node.right)  
        return root

#中序遍历，递归法
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right
class Solution:
    def invertTree(self, root: TreeNode) -> TreeNode:
        if not root:
            return None
        self.invertTree(root.left)
        root.left, root.right = root.right, root.left
        self.invertTree(root.left)
        return root

#中序遍历，迭代法
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right
class Solution:
    def invertTree(self, root: TreeNode) -> TreeNode:
        if not root:
            return None      
        stack = [root]        
        while stack:
            node = stack.pop()                   
            if node.left:
                stack.append(node.left)
            node.left, node.right = node.right, node.left               
            if node.left:
                stack.append(node.left)       
        return root

后序遍历：递归法
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right
class Solution:
    def invertTree(self, root: TreeNode) -> TreeNode:
        if not root:
            return None
        self.invertTree(root.left)
        self.invertTree(root.right)
        root.left, root.right = root.right, root.left
        return root

#后序遍历，迭代法
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right
class Solution:
    def invertTree(self, root: TreeNode) -> TreeNode:
        if not root:
            return None      
        stack = [root]        
        while stack:
            node = stack.pop()                   
            if node.left:
                stack.append(node.left)
            if node.right:
                stack.append(node.right)  
            node.left, node.right = node.right, node.left               
     
        return root

#层次法，广度优先遍历
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right
class Solution:
    def invertTree(self, root: TreeNode) -> TreeNode:
        if not root: 
            return None

        queue = collections.deque([root])    
        while queue:
            for i in range(len(queue)):
                node = queue.popleft()
                node.left, node.right = node.right, node.left
                if node.left: queue.append(node.left)
                if node.right: queue.append(node.right)
        return root   

6.对称二叉树

class Solution:
    def isSymmetric(self, root: TreeNode) -> bool:
        if not root:
            return True
        return self.compare(root.left, root.right)
        
    def compare(self, left, right):
        #首先排除空节点的情况
        if left == None and right != None: return False
        elif left != None and right == None: return False
        elif left == None and right == None: return True
        #排除了空节点，再排除数值不相同的情况
        elif left.val != right.val: return False
        
        #此时就是：左右节点都不为空，且数值相同的情况
        #此时才做递归，做下一层的判断
        outside = self.compare(left.left, right.right) #左子树：左、 右子树：右
        inside = self.compare(left.right, right.left) #左子树：右、 右子树：左
        isSame = outside and inside #左子树：中、 右子树：中 （逻辑处理）
        return isSame

#迭代法，利用队列
import collections
class Solution:
    def isSymmetric(self, root: TreeNode) -> bool:
        if not root:
            return True
        queue = collections.deque()
        queue.append(root.left) #将左子树头结点加入队列
        queue.append(root.right) #将右子树头结点加入队列
        while queue: #接下来就要判断这这两个树是否相互翻转
            leftNode = queue.popleft()
            rightNode = queue.popleft()
            if not leftNode and not rightNode: #左节点为空、右节点为空，此时说明是对称的
                continue
            
            #左右一个节点不为空，或者都不为空但数值不相同，返回false
            if not leftNode or not rightNode or leftNode.val != rightNode.val:
                return False
            queue.append(leftNode.left) #加入左节点左孩子
            queue.append(rightNode.right) #加入右节点右孩子
            queue.append(leftNode.right) #加入左节点右孩子
            queue.append(rightNode.left) #加入右节点左孩子
        return True

#迭代法，使用栈
class Solution:
    def isSymmetric(self, root: TreeNode) -> bool:
        if not root:
            return True
        st = [] #这里改成了栈
        st.append(root.left)
        st.append(root.right)
        while st:
            rightNode = st.pop()
            leftNode = st.pop()
            if not leftNode and not rightNode:
                continue
            if not leftNode or not rightNode or leftNode.val != rightNode.val:
                return False
            st.append(leftNode.left)
            st.append(rightNode.right)
            st.append(leftNode.right)
            st.append(rightNode.left)
        return True

#层次遍历
class Solution:
    def isSymmetric(self, root: TreeNode) -> bool:
        if not root:
            return True
        
        queue = collections.deque([root.left, root.right])
        
        while queue:
            level_size = len(queue)
            
            if level_size % 2 != 0:
                return False
            
            level_vals = []
            for i in range(level_size):
                node = queue.popleft()
                if node:
                    level_vals.append(node.val)
                    queue.append(node.left)
                    queue.append(node.right)
                else:
                    level_vals.append(None)
                    
            if level_vals != level_vals[::-1]:
                return False
            
        return True

7.完全二叉树的节点个数

#层次遍历
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right
class Solution:
    def countNodes(self, root: Optional[TreeNode]) -> int:
        if not root:
            return 0
        count=0
        queue=collections.deque([root])
        while queue:
            length=len(queue)
            count+=length
            for _ in range(length):
                cur=queue.popleft()
                if cur.left:
                    queue.append(cur.left)
                if cur.right:
                    queue.append(cur.right)
        return count
                

#递归法
class Solution:
    def countNodes(self, root: TreeNode) -> int:
        return self.getNodesNum(root)
        
    def getNodesNum(self, cur):
        if not cur:
            return 0
        leftNum = self.getNodesNum(cur.left) #左
        rightNum = self.getNodesNum(cur.right) #右
        treeNum = leftNum + rightNum + 1 #中
        return treeNum

#w
class Solution:
    def countNodes(self, root: TreeNode) -> int:
        if not root:
            return 0
        left = root.left
        right = root.right
        leftDepth = 0 #这里初始为0是有目的的，为了下面求指数方便
        rightDepth = 0
        while left: #求左子树深度
            left = left.left
            leftDepth += 1
        while right: #求右子树深度
            right = right.right
            rightDepth += 1
        if leftDepth == rightDepth:
            return (2 << leftDepth) - 1 #注意(2<<1) 相当于2^2，所以leftDepth初始为0
        return self.countNodes(root.left) + self.countNodes(root.right) + 1

8.平衡二叉树

#递归法
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right
class Solution:
    def isBalanced(self, root: Optional[TreeNode]) -> bool:
        if self.get_height(root)!=-1:
            return True
        else:
            return False
    

    def get_height(self,root:TreeNode)->int:
        if not root:
            return 0
        if (left_height:=self.get_height(root.left))==-1:
            return -1
        if (right_height:=self.get_height(root.right))==-1:
            return -1
        if abs(left_height-right_height)>1:
            return -1
        else:
            return 1+max(left_height,right_height)

class Solution:
    def isBalanced(self, root: Optional[TreeNode]) -> bool:
        return self.get_hight(root) != -1
    def get_hight(self, node):
        if not node:
            return 0
        left = self.get_hight(node.left)
        right = self.get_hight(node.right)
        if left == -1 or right == -1 or abs(left - right) > 1:
            return -1
        return max(left, right) + 1

#迭代法
class Solution:
    def getDepth(self, cur):
        st = []
        if cur is not None:
            st.append(cur)
        depth = 0
        result = 0
        while st:
            node = st[-1]
            if node is not None:
                st.pop()
                st.append(node)                           # 中
                st.append(None)
                depth += 1
                if node.right:
                    st.append(node.right)                 # 右
                if node.left:
                    st.append(node.left)                   # 左

            else:               
                node = st.pop()
                st.pop()
                depth -= 1
            result = max(result, depth)
        return result

    def isBalanced(self, root):
        st = []
        if root is None:
            return True
        st.append(root)
        while st:
            node = st.pop()                                 # 中
            if abs(self.getDepth(node.left) - self.getDepth(node.right)) > 1:
                return False
            if node.right:
                st.append(node.right)                       # 右（空节点不入栈）
            if node.left:
                st.append(node.left)                         # 左（空节点不入栈）
        return True
        
        
#迭代精简法     
class Solution:
    def isBalanced(self, root: Optional[TreeNode]) -> bool:
        if not root:
            return True

        height_map = {}
        stack = [root]
        while stack:
            node = stack.pop()
            if node:
                stack.append(node)
                stack.append(None)
                if node.left: stack.append(node.left)
                if node.right: stack.append(node.right)
            else:
                real_node = stack.pop()
                left, right = height_map.get(real_node.left, 0), height_map.get(real_node.right, 0)
                if abs(left - right) > 1:
                    return False
                height_map[real_node] = 1 + max(left, right)
        return True

#leetcode官方题解，简单明了
class Solution:
    def isBalanced(self, root: TreeNode) -> bool:
        def height(root: TreeNode) -> int:
            if not root:
                return 0
            return max(height(root.left), height(root.right)) + 1

        if not root:
            return True
        return abs(height(root.left) - height(root.right)) <= 1 and self.isBalanced(root.left) and self.isBalanced(root.right)

回溯算法

1.回溯算法理论基础

回溯的本质是穷举，穷举所有可能，然后选出我们想要的答案，如果想让回溯法高效一些，可以加一些剪枝的操作，但也改不了回溯法就是穷举的本质。

• 组合问题：N个数里面按一定规则找出k个数的集合
• 切割问题：一个字符串按一定规则有几种切割方式
• 子集问题：一个N个数的集合里有多少符合条件的子集
• 排列问题：N个数按一定规则全排列，有几种排列方式
• 棋盘问题：N皇后，解数独等等

回溯算法的好模板。

2.组合问题

给定两个整数 n 和 k，返回 1 … n 中所有可能的 k 个数的组合。

示例: 输入: n = 4, k = 2 输出: [ [2,4], [3,4], [2,3], [1,2], [1,3], [1,4], ]

#回溯算法，不好理解，多看看
class Solution:
    def combine(self, n: int, k: int) -> List[List[int]]:
        result = []  # 存放结果集
        self.backtracking(n, k, 1, [], result)
        return result
    def backtracking(self, n, k, startIndex, path, result):
        if len(path) == k:
            result.append(path[:])
            return
        for i in range(startIndex, n + 1):  # 需要优化的地方
            path.append(i)  # 处理节点
            self.backtracking(n, k, i + 1, path, result)
            path.pop()  # 回溯，撤销处理的节点

class Solution:
    def combine(self, n: int, k: int) -> List[List[int]]:
        result = []  # 存放结果集
        self.backtracking(n, k, 1, [], result)
        return result
    def backtracking(self, n, k, startIndex, path, result):
        if len(path) == k:
            result.append(path[:])
            return
        for i in range(startIndex, n - (k - len(path)) + 2):  # 优化的地方
            path.append(i)  # 处理节点
            self.backtracking(n, k, i + 1, path, result)
            path.pop()  # 回溯，撤销处理的节点

3.组合问题II

找出所有相加之和为 n 的 k 个数的组合。组合中只允许含有 1 - 9 的正整数，并且每种组合中不存在重复的数字。

说明：

• 所有数字都是正整数。
• 解集不能包含重复的组合。

示例 1: 输入: k = 3, n = 7 输出: [[1,2,4]]

示例 2: 输入: k = 3, n = 9 输出: [[1,2,6], [1,3,5], [2,3,4]]

模板题，但是我不会！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！
class Solution:
    def combinationSum3(self, k: int, n: int) -> List[List[int]]:
        result = []  # 存放结果集
        self.backtracking(n, k, 0, 1, [], result)
        return result

    def backtracking(self, targetSum, k, currentSum, startIndex, path, result):
        if currentSum > targetSum:  # 剪枝操作
            return  # 如果path的长度等于k但currentSum不等于targetSum，则直接返回
        if len(path) == k:
            if currentSum == targetSum:
                result.append(path[:])
            return
        for i in range(startIndex, 9 - (k - len(path)) + 2):  # 剪枝
            currentSum += i  # 处理
            path.append(i)  # 处理
            self.backtracking(targetSum, k, currentSum, i + 1, path, result)  # 注意i+1调整startIndex
            currentSum -= i  # 回溯
            path.pop()  # 回溯

贪心算法

贪心算法理论基础

本质是选择每一段的局部最优，达到全局最优

常识性推导加上举反例

分发饼干

#贪心，大饼干优先
class Solution:
    def findContentChildren(self, g: List[int], s: List[int]) -> int:
        g.sort()
        s.sort()
        index=len(s)-1
        result=0
        for i in range(len(g)-1,-1,-1):
            if index>=0 and s[index]>=g[i]:
                result+=1
                index-=1
        return result

#贪心，小饼干y
class Solution:
    def findContentChildren(self, g: List[int], s: List[int]) -> int:
        g.sort()
        s.sort()
        index=len(s)-1
        result=0
        for i in range(len(g)-1,-1,-1):
            if index>=0 and s[index]>=g[i]:
                result+=1
                index-=1
        return result