当前位置: 首页 > news >正文

2024.5.2 —— LeetCode 高频题复盘

目录

  • 151. 反转字符串中的单词
  • 129. 求根节点到叶节点数字之和
  • 104. 二叉树的最大深度
  • 101. 对称二叉树
  • 110. 平衡二叉树
  • 144. 二叉树的前序遍历
  • 543. 二叉树的直径
  • 48. 旋转图像
  • 98. 验证二叉搜索树
  • 39. 组合总和

151. 反转字符串中的单词


题目链接

class Solution:def reverseWords(self, s: str) -> str:ls=s.strip().split()ls.reverse()res=" ".join(ls)return res

129. 求根节点到叶节点数字之和


题目链接

# 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 helper(self,root,i):if not root:return 0temp=i*10+root.valif not root.left and not root.right:return tempreturn self.helper(root.left,temp)+self.helper(root.right,temp)def sumNumbers(self, root: Optional[TreeNode]) -> int:return self.helper(root,0)

104. 二叉树的最大深度


题目链接

# 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:if not root:return 0leftHight=self.maxDepth(root.left)rightHigh=self.maxDepth(root.right)return max(leftHight,rightHigh)+1

101. 对称二叉树


题目链接

# 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 isSymmetric(self, root: Optional[TreeNode]) -> bool:def judge(left,right):if not left and not right:return Trueelif not left or not right:return Falseelif left.val!=right.val:return Falseelse:return judge(left.left,right.right) and judge(left.right,right.left)if not root:return Truereturn judge(root.left,root.right)

110. 平衡二叉树


题目链接

# 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:# 二叉树的最大深度def height(root):if not root:return 0return max(height(root.left),height(root.right))+1if not root:return Truereturn abs(height(root.left)-height(root.right))<=1 and self.isBalanced(root.left) and self.isBalanced(root.right)

144. 二叉树的前序遍历


题目链接

递归

# 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: Optional[TreeNode]) -> List[int]:lis=[]def traversal(root):if not root:returnlis.append(root.val)traversal(root.left)traversal(root.right)traversal(root)return lis

非递归

# 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: Optional[TreeNode]) -> List[int]:white,gray=0,1stack=[(white,root)]res=[]while stack:color,node=stack.pop()if node is None:continueif color==white:stack.append((white,node.right))stack.append((white,node.left))stack.append((gray,node))else:res.append(node.val)return res

543. 二叉树的直径


题目链接

# 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 diameterOfBinaryTree(self, root: Optional[TreeNode]) -> int:# 一条路径的长度为该路径经过的节点数减一,# 所以求直径(即求路径长度的最大值)等效于求路径经过节点数的最大值减一self.max=0def depth(root):if not root:return 0left=depth(root.left)right=depth(root.right)self.max=max(self.max,left+right+1)return max(left,right)+1depth(root)return self.max-1

48. 旋转图像


题目链接

class Solution:def rotate(self, matrix: List[List[int]]) -> None:"""Do not return anything, modify matrix in-place instead."""# 用翻转代替旋转# 先水平翻转再主对角线翻转即可得到将图像顺时针旋转90度的图像n=len(matrix)# 水平翻转for i in range(n//2):for j in range(n):matrix[i][j],matrix[n-1-i][j]=matrix[n-1-i][j],matrix[i][j]# 主对角线翻转for i in range(n):for j in range(i):matrix[i][j],matrix[j][i]=matrix[j][i],matrix[i][j]

98. 验证二叉搜索树


题目链接

# 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 isValidBST(self, root: Optional[TreeNode]) -> bool:# 中序遍历:左中右self.pre=Nonedef dfs(root):if not root:return Trueleft=dfs(root.left)if self.pre and self.pre.val>=root.val:return Falseself.pre=rootright=dfs(root.right)return left and rightreturn dfs(root)

39. 组合总和


题目链接

class Solution:def combinationSum(self, candidates: List[int], target: int) -> List[List[int]]:path=[]res=[]def backtracking(candidates,s,target,startIndex):if s>target: # 要剪枝必须排序returnif s==target:res.append(path[:])returnfor i in range(startIndex,len(candidates)):s+=candidates[i]path.append(candidates[i])backtracking(candidates,s,target,i) # 下一层i依然可以取到s-=candidates[i]path.pop()candidates.sort()backtracking(candidates,0,target,0)return res

相关文章:

2024.5.2 —— LeetCode 高频题复盘

目录 151. 反转字符串中的单词129. 求根节点到叶节点数字之和104. 二叉树的最大深度101. 对称二叉树110. 平衡二叉树144. 二叉树的前序遍历543. 二叉树的直径48. 旋转图像98. 验证二叉搜索树39. 组合总和 151. 反转字符串中的单词 题目链接 class Solution:def reverseWords(s…...

ThreeJS:光线投射与3D场景交互

光线投射Raycaster 光线投射详细介绍可参考&#xff1a;https://en.wikipedia.org/wiki/Ray_casting&#xff0c; ThreeJS中&#xff0c;提供了Raycaster类&#xff0c;用于进行鼠标拾取&#xff0c;即&#xff1a;当三维场景中鼠标移动时&#xff0c;利用光线投射&#xff0c;…...

docker挂载数据卷-以nginx为例

目录 一、什么是数据卷 二、数据卷的作用 三、如何挂载数据卷 1、创建nginx容器挂载数据卷 2、查看数据卷 3、查看数据卷详情 4、尝试在宿主机修改数据卷 5、查看容器内对应的数据卷目录 6、 访问nginx查看效果 ​​​​​​​一、什么是数据卷 挂载数据卷本质上就是实…...

Docker-compose部署Fastapi项目

Docker-compose部署Fastapi、postgres、Redis、Nginx) 之前有写过使用容器部署的方式&#xff0c;这次尝试使用Docker-compose试一次大胆的尝试 使用容器的方式部署只是掌握这项技能的基础&#xff0c;在使用Docker-compose的过程中会有些稍许的不同。毕竟踩过的坑才算是跨过去…...

Eigen求解线性方程组

1、线性方程组的应用 线性方程组可以用来解决各种涉及线性关系的问题。以下是一些通常可以用线性方程组来解决的问题&#xff1a; 在实际工程和科学计算中&#xff0c;求解多项式方程的根有着广泛的应用。 在控制系统的设计中&#xff0c;我们经常需要求解特征方程的根来分析…...

7、Java基本数据类型的使用细节探讨(超详细版本)

Java基本数据类型的使用细节探讨 一、整数类型二、浮点数三、字符型四、布尔型 我觉得基本数据类型大家学计算机的应该都懂&#xff0c;但是韩顺平老师讲的基本类型的使用细节我觉得有必要记录一下&#xff0c;重新学的时候才发现有了新的感悟&#xff01; 一、整数类型 使用细…...

MFC实现点击列表头进行排序

MFC实现点击列表头排序 1、添加消息处理函数 在列表窗口右键&#xff0c;类向导。选择 IDC_LIST1&#xff08;我的列表控件的ID&#xff09;&#xff0c;消息选择LVN_COLUMNCLICK。 2、消息映射如下 然后会在 cpp 文件中生成以下函数 void CFLashSearchDlg::OnLvnColumnclic…...

用龙梦迷你电脑福珑2.0做web服务器

用龙梦迷你电脑福珑2.0上做web服务器是可行的。已将一个网站源码放到该电脑&#xff0c;在局域网里可以访问网站网页。另外通过在同一局域网内的一台windows10电脑上安装花生壳软件&#xff0c;也可以在外网访问该内网服务器网站网页。该电脑的操作系统属于LAMP。在该电脑上安装…...

秋招后端开发面试题 - JVM类加载机制

目录 JVM类加载机制前言面试题能说一下类的生命周期吗&#xff1f;类加载的过程知道吗&#xff1f;类加载器有哪些&#xff1f;什么是双亲委派机制&#xff1f;为什么要用双亲委派机制&#xff1f;如何破坏双亲委派机制&#xff1f;如何判断一个类是无用的类&#xff1f; JVM类…...

OceanBase 分布式数据库【信创/国产化】- OceanBase 配置项和系统变量概述

本心、输入输出、结果 文章目录 OceanBase 分布式数据库【信创/国产化】- OceanBase 配置项和系统变量概述前言OceanBase 数据更新架构OceanBase 配置项和系统变量概述配置项配置项分类配置项查询系统变量系统变量分类系统变量查询配置项与系统变量的区分OceanBase 分布式数据库…...

单单单单单の刁队列

在数据结构的学习中&#xff0c;队列是一种常用的线性数据结构&#xff0c;它遵循先进先出&#xff08;FIFO&#xff09;的原则。而单调队列是队列的一种变体&#xff0c;它在特定条件下保证了队列中的元素具有某种单调性质&#xff0c;例如单调递增或单调递减。单调队列在处理…...

电脑windows系统压缩解压软件-Bandizip

一、软件功能 Bandizip是一款功能强大的压缩和解压缩软件&#xff0c;具有快速拖放、高速压缩、多核心支持以及广泛的文件格式支持等特点。 Bandizip软件的功能主要包括&#xff1a; 1. 支持多种文件格式 Bandizip可以处理多种压缩文件格式&#xff0c;包括ZIP, 7Z, RAR, A…...

图片公式识别@文档公式识别@表格识别@在线和离线OCR工具

文章目录 abstract普通文字识别本地软件识别公式扩展插件下载小结 在线识别网站/API&#x1f47a;Quicker整合(推荐)可视化编辑和识别公式其他多模态大模型识别图片中的公式排版 开源模型 abstract 本文介绍免费图片文本识别(OCR)工具,包括普通文字识别,公式识别,甚至是手写公…...

Java高阶私房菜:JVM分代收集算法介绍和各垃圾收集器原理分解

目录 什么是分代收集算法 GC的分类和专业术语 什么是垃圾收集器 垃圾收集器的分类及组合 ​编辑 应关注的核心指标 Serial和ParNew收集器原理 Serial收集器 ParNew收集器 Parallel和CMS收集器原理 Parallel 收集器 CMS收集器 新一代垃圾收集器G1和ZGC G1垃圾收集器…...

为什么IB损失要在100epochs后再用?

在给定的代码中&#xff0c;参数start_ib_epoch用于控制从第几轮开始使用IB&#xff08;Instance-Balanced&#xff09;损失函数进行训练。具体来说&#xff0c;如果start_ib_epoch的值大于等于100&#xff0c;那么在训练的前100轮中将使用普通的交叉熵损失函数&#xff08;CE&…...

《Video Mamba Suite》论文笔记(4)Mamba在时空建模中的作用

原文翻译 4.4 Mamba for Spatial-Temporal Modeling Tasks and datasets.最后&#xff0c;我们评估了 Mamba 的时空建模能力。与之前的小节类似&#xff0c;我们在 Epic-Kitchens-100 数据集 [13] 上评估模型在zero-shot多实例检索中的性能。 Baseline and competitor.ViViT…...

【备战软考(嵌入式系统设计师)】10 - 软件工程基础

这一部分的内容是概念比较多&#xff0c;不要理解&#xff0c;去感受。 涉及的知识点是嵌入式系统开发和维护的部分&#xff0c;也就是和管理相关的&#xff0c;而不是具体如何进行嵌入式系统开发的细节。 系统开发生命周期 按照顺序有下面几个阶段&#xff0c;我们主要要记…...

随手笔记-GNN(朴素图神经网络)

自己看代码随手写的一点备忘录&#xff0c;自己看的&#xff0c;不喜勿喷 GNN (《------ 代码) 刚开始我还在怀疑为什么没有加weigth bias&#xff0c;已经为什么权重才两个&#xff0c;原来是对node_feats进行的network的传播&#xff0c;而且自己内部直接进行了。 下面是一…...

C 语言指针怎么理解?

在今天的学习中&#xff0c;我注意到有位学员似乎对 C 语言指针的理解有些困惑。为了帮助大家更好地理解&#xff0c;我来举个例子。 C 语言指针就好比 Windows 桌面上常见的快捷方式。快捷方式可以指向某个游戏&#xff0c;这就是普通指针&#xff1b;它也可以指向另一个快捷…...

HTTP协议:通信机制、特点及实践应用

目录 前言 1. 运行机制 2. 通信方式 3. 主要特点 4. 统一资源标识符&#xff08;URL&#xff09; 5. HTTP报文 6. HTTP请求 7. HTTP响应 8. 实体 9. 持续连接 结语 前言 HTTP&#xff08;Hypertext Transfer Protocol&#xff09;是互联网上应用最广泛的一种协议&a…...

Docker 离线安装指南

参考文章 1、确认操作系统类型及内核版本 Docker依赖于Linux内核的一些特性&#xff0c;不同版本的Docker对内核版本有不同要求。例如&#xff0c;Docker 17.06及之后的版本通常需要Linux内核3.10及以上版本&#xff0c;Docker17.09及更高版本对应Linux内核4.9.x及更高版本。…...

业务系统对接大模型的基础方案:架构设计与关键步骤

业务系统对接大模型&#xff1a;架构设计与关键步骤 在当今数字化转型的浪潮中&#xff0c;大语言模型&#xff08;LLM&#xff09;已成为企业提升业务效率和创新能力的关键技术之一。将大模型集成到业务系统中&#xff0c;不仅可以优化用户体验&#xff0c;还能为业务决策提供…...

linux之kylin系统nginx的安装

一、nginx的作用 1.可做高性能的web服务器 直接处理静态资源&#xff08;HTML/CSS/图片等&#xff09;&#xff0c;响应速度远超传统服务器类似apache支持高并发连接 2.反向代理服务器 隐藏后端服务器IP地址&#xff0c;提高安全性 3.负载均衡服务器 支持多种策略分发流量…...

DeepSeek 赋能智慧能源:微电网优化调度的智能革新路径

目录 一、智慧能源微电网优化调度概述1.1 智慧能源微电网概念1.2 优化调度的重要性1.3 目前面临的挑战 二、DeepSeek 技术探秘2.1 DeepSeek 技术原理2.2 DeepSeek 独特优势2.3 DeepSeek 在 AI 领域地位 三、DeepSeek 在微电网优化调度中的应用剖析3.1 数据处理与分析3.2 预测与…...

【Java学习笔记】Arrays类

Arrays 类 1. 导入包&#xff1a;import java.util.Arrays 2. 常用方法一览表 方法描述Arrays.toString()返回数组的字符串形式Arrays.sort()排序&#xff08;自然排序和定制排序&#xff09;Arrays.binarySearch()通过二分搜索法进行查找&#xff08;前提&#xff1a;数组是…...

无法与IP建立连接,未能下载VSCode服务器

如题&#xff0c;在远程连接服务器的时候突然遇到了这个提示。 查阅了一圈&#xff0c;发现是VSCode版本自动更新惹的祸&#xff01;&#xff01;&#xff01; 在VSCode的帮助->关于这里发现前几天VSCode自动更新了&#xff0c;我的版本号变成了1.100.3 才导致了远程连接出…...

Objective-C常用命名规范总结

【OC】常用命名规范总结 文章目录 【OC】常用命名规范总结1.类名&#xff08;Class Name)2.协议名&#xff08;Protocol Name)3.方法名&#xff08;Method Name)4.属性名&#xff08;Property Name&#xff09;5.局部变量/实例变量&#xff08;Local / Instance Variables&…...

10-Oracle 23 ai Vector Search 概述和参数

一、Oracle AI Vector Search 概述 企业和个人都在尝试各种AI&#xff0c;使用客户端或是内部自己搭建集成大模型的终端&#xff0c;加速与大型语言模型&#xff08;LLM&#xff09;的结合&#xff0c;同时使用检索增强生成&#xff08;Retrieval Augmented Generation &#…...

在Mathematica中实现Newton-Raphson迭代的收敛时间算法(一般三次多项式)

考察一般的三次多项式&#xff0c;以r为参数&#xff1a; p[z_, r_] : z^3 (r - 1) z - r; roots[r_] : z /. Solve[p[z, r] 0, z]&#xff1b; 此多项式的根为&#xff1a; 尽管看起来这个多项式是特殊的&#xff0c;其实一般的三次多项式都是可以通过线性变换化为这个形式…...

力扣热题100 k个一组反转链表题解

题目: 代码: func reverseKGroup(head *ListNode, k int) *ListNode {cur : headfor i : 0; i < k; i {if cur nil {return head}cur cur.Next}newHead : reverse(head, cur)head.Next reverseKGroup(cur, k)return newHead }func reverse(start, end *ListNode) *ListN…...