LeetCode 150, 112, 130

150. 逆波兰表达式求值

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150. 逆波兰表达式求值

标签

栈 数组 数学

思路

本题很像 JVM 中的 操作数栈，当写出以下三行代码时：

int i = 3;
int j = 4;
int k = i + j;

会产生如下的字节码指令（其中，每行的数字代表指令的地址）：

0 iconst_3
1 istore_1
2 iconst_4
3 istore_2
4 iload_1 // 将 3 放入操作数栈
5 iload_2 // 将 4 放入操作数栈
6 iadd // 对 3、4 求和，并将结果放入操作数栈
7 istore_3
8 return

重点看 4, 5, 6 这几条指令，这就是本题的解法：使用一个栈来存储操作数，遍历 tokens 中的每一个 token，针对单个 token，有以下操作：

• 对于数字，将其转化为 Integer 类型，存入栈中。
• 对于 '+', '-', '*', '/' 这四种运算符，弹出栈中的两个 Integer 值作为操作数，进行对应运算。注意：由于栈是 先进后出 的，所以弹出栈的第一个 Integer 值是第一个操作数，第二个 Integer 值第二个操作数。

像这样遍历完所有 token 后，对最后一个运算符的操作会将最后一次运算的结果存储到栈中，也就是说，栈在最后会存在一个元素，这个元素就是运算结果。

代码

class Solution {public int evalRPN(String[] tokens) {LinkedList<Integer> stack = new LinkedList<>(); // 存储 操作数 的栈for (String token : tokens) { // 取出每个 token 进行操作int operand1, operand2; // 第一个操作数、第二个操作数switch (token) { // 对不同的 token，有不同的操作case "+":operand2 = stack.pop(); // 取出第二个操作数operand1 = stack.pop(); // 取出第一个操作数stack.push(operand1 + operand2); // 将 两数之和 放到栈中break;case "-":operand2 = stack.pop();operand1 = stack.pop();stack.push(operand1 - operand2); // 将 两数之差 放到栈中break;case "*":operand2 = stack.pop();operand1 = stack.pop();stack.push(operand1 * operand2); // 将 两数之积 放到栈中break;case "/":operand2 = stack.pop();operand1 = stack.pop();stack.push(operand1 / operand2); // 将 两数之商 放到栈中break;default:stack.push(Integer.valueOf(token)); // 将 这个数以 Integer 的类型 放到栈中}}return stack.pop(); // 返回栈中的最后一个数作为结果}
}

112. 路径总和

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112. 路径总和

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树 深度优先搜索 广度优先搜索 二叉树

思路

本题是 从根节点开始向叶子节点找路径 的题，最好使用 深度优先搜索。在搜索时，可以 把每个节点都看作“根节点”，在其左、右子树中分别寻找 减去本节点值的 剩余的 目标值。如果发现当前节点为 null，则代表当前路径不是题目要求的路径，返回 false；如果发现当前节点的子节点都为 null（说明该节点是 叶子节点），则查看本次要找的目标值是否等于当前节点的值，如果等于，则说明存在题目所要求的路径，返回 true。

代码

class Solution {// 判断是否能以 curr 为根节点，找到节点值之和为 tar 的路径public boolean hasPathSum(TreeNode curr, int tar) {if (curr == null) { // 如果当前节点为 nullreturn false; // 则该路径不是题目所要求的路径，返回 false} else if (curr.left == null && curr.right == null) { // 如果当前节点的子节点都为 nullreturn tar == curr.val; // 则看 本次要找的值 是否等于 当前节点的值}// 分别在 左、右子树中，寻找节点值之和为 剩余的 tar 的路径return hasPathSum(curr.left, tar - curr.val)|| hasPathSum(curr.right, tar - curr.val);}
}

130. 被围绕的区域

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130. 被围绕的区域

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深度优先搜索 广度优先搜索 并查集 数组 矩阵

思路

题目描述挺抽象的，本题就是将被 'X' 围绕的一片 'O' 全部改成 'X'，围绕的定义是这一片 'O' 的上下左右都有 'X'，就像一个漂在水面上的小岛。本题很像 LeetCode 200. 岛屿数量，200题是求小岛的数量，而本题像是将小岛淹没（将这片岛屿从 'O' 改成 'X'），除了与边界连通的小岛之外。

我们可以反着想：对 与边界连通的小岛 做标记，那么没有被标记的小岛就是要被淹没的区域，在最后将标记取消，并将没有被标记的小岛淹没即可。

做标记很简单，由于被标记的小岛需要与边界连通，所以可以从 第一行、最后一行、第一列、最后一列 入手，使用 深度优先搜索 找到与边界的 'O' 所连通的区域，并对其进行标记。这里的深度优先搜索很简单，仅仅需要向上下左右搜索即可。

注意：本题的 'O' 是大写字母 'O'，而不是数字 '0'。

代码

class Solution {public void solve(char[][] board) {// 初始化成员变量this.board = board;this.ROW = board.length;this.COL = board[0].length;if (ROW == 0) { // 如果一行都没有return; // 则直接返回}// 标记与边界连通的小岛for (int r = 0; r < ROW; r++) {dfs(r, 0); // 遍历第一列dfs(r, COL - 1); // 遍历最后一列}for (int c = 1; c < COL - 1; c++) { // 由于上面的遍历将四角都遍历过了，所以跳过四角dfs(0, c); // 遍历第一行dfs(ROW - 1, c); // 遍历最后一行}// 取消标记、淹没没有标记的小岛for (int r = 0; r < ROW; r++) {for (int c = 0; c < COL; c++) {if (board[r][c] == 'U') { // 将被标记的方格改为 'O'board[r][c] = 'O';} else if (board[r][c] == 'O') { // 将没有被标记的方格 (被围绕) 改为 'X'board[r][c] = 'X';}}}}private void dfs(int r, int c) {if (!(r >= 0 && r < ROW && c >= 0 && c < COL) // 如果 (r, c) 指向的元素不在矩阵内|| board[r][c] != 'O') { // 或者 这个元素不是 大写字母 'O'return; // 则直接返回}board[r][c] = 'U'; // 标记方格，表示它不是被围绕的方格for (int k = 0; k < 4; k++) { // 分别向上下左右遍历int kr = r + dir[k][0], kc = c + dir[k][1];dfs(kr, kc);}}private int ROW; // 行数private int COL; // 列数private char[][] board; // 矩阵// 方向数组，分别为 向右、向下、向左、向上private int[][] dir = {{0, 1}, {1, 0}, {0, -1}, {-1, 0}};
}