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1. 两数之和 II ★
2. 反转链表 ★★
3. 二叉树的层序遍历 II ★★★
#x1f31f; 每日一练刷题专栏
C/C 每日一练 专栏
Python 每日一练 专栏
Java 每日一练 专栏 1. 两数之和 II
给定一个已按照 非递减顺序排列 的整数数组 numbers #xff0c;请你从数…
目录
1. 两数之和 II ★
2. 反转链表 ★★
3. 二叉树的层序遍历 II ★★★ 每日一练刷题专栏
C/C 每日一练 专栏
Python 每日一练 专栏
Java 每日一练 专栏 1. 两数之和 II
给定一个已按照 非递减顺序排列 的整数数组 numbers 请你从数组中找出两个数满足相加之和等于目标数 target 。
函数应该以长度为 2 的整数数组的形式返回这两个数的下标值。numbers 的下标 从 1 开始计数 所以答案数组应当满足 1 answer[0] answer[1] numbers.length 。
你可以假设每个输入 只对应唯一的答案 而且你 不可以 重复使用相同的元素。
示例 1
输入numbers [2,7,11,15], target 9
输出[1,2]
解释2 与 7 之和等于目标数 9 。因此 index1 1, index2 2 。示例 2
输入numbers [2,3,4], target 6
输出[1,3]示例 3
输入numbers [-1,0], target -1
输出[1,2]提示
2 numbers.length 3 * 10^4-1000 numbers[i] 1000numbers 按 非递减顺序 排列-1000 target 1000仅存在一个有效答案
代码
class Solution {public int[] twoSum(int[] numbers, int target) {int[] answer new int[2];int n numbers.length;for (int i 0; i n - 1; i) {int t target - numbers[i];answer[0] i 1;for (int j i 1; j n; j) {if (numbers[j] t) {break;}if (numbers[j] t) {answer[1] j 1;break;}}if (answer[1] ! 0) {break;}}return answer;}
} 2. 反转链表
给你单链表的头节点 head 请你反转链表并返回反转后的链表。
示例 1 输入head [1,2,3,4,5]
输出[5,4,3,2,1]示例 2 输入head [1,2]
输出[2,1]示例 3
输入head []
输出[]提示
链表中节点的数目范围是 [0, 5000]-5000 Node.val 5000
进阶链表可以选用迭代或递归方式完成反转。你能否用两种方法解决这道题
代码
public class ListNode {int val;ListNode next;ListNode(int x) {val x;}
}
class Solution {public ListNode reverseList(ListNode head) {ListNode pre null;while (head ! null) {ListNode tmp head.next;head.next pre;pre head;head tmp;}return pre;}
} 3. 二叉树的层序遍历 II
给定一个二叉树返回其节点值自底向上的层序遍历。 即按从叶子节点所在层到根节点所在的层逐层从左向右遍历
例如给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7], 3/ \9 20/ \15 7返回其自底向上的层序遍历为 [
[15,7],
[9,20],
[3]
]代码
public class TreeNode {int val;TreeNode left;TreeNode right;TreeNode(int x) {val x;}
}
class Solution {public ListListInteger levelOrderBottom(TreeNode root) {ListListInteger list1 new ArrayList();if (root null)return list1;QueueTreeNode queue new LinkedList();queue.add(root);while (!queue.isEmpty()) {ListInteger list2 new ArrayList();int count queue.size();for (int i 0; i count; i) {TreeNode node queue.poll();list2.add(node.val);if (node.left ! null)queue.add(node.left);if (node.right ! null)queue.add(node.right);}list1.add(0, list2);}return list1;}
} 附录
DFS 深度优先搜索算法
Depth-First-Search是一种用于遍历或搜索树或图的算法。这个算法会尽可能深的搜索树的分支。当节点v的所在边都己被探寻过搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未被发现的节点则选择其中一个作为源节点并重复以上过程整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止。
BFS 广度优先搜索算法
Breadth-First Search又译作宽度优先搜索或横向优先搜索是一种图形搜索算法。简单的说BFS是从根节点开始沿着树的宽度遍历树的节点。如果所有节点均被访问则算法中止。
BFS 和 DFS 的区别
1 数据结构
bfs 遍历节点是先进先出一般使用队列作为辅助数据结构 dfs遍历节点是先进后出一般使用栈作为辅助数据结构
2 访问节点的方式
bfs是按层次访问的先访问源点再访问它的所有相邻节点并且标记结点已访问根据每个邻居结点的访问顺序依次访问它们的邻居结点并且标记节点已访问重复这个过程一直访问到目标节点或无未访问的节点为止。 dfs 是按照一个路径一直访问到底当前节点没有未访问的邻居节点时然后回溯到上一个节点不断的尝试直到访问到目标节点或所有节点都已访问。
3 应用
bfs 适用于求源点与目标节点距离近的情况例如求最短路径。 dfs 更适合于求解一个任意符合方案中的一个或者遍历所有情况例如全排列、拓扑排序、求到达某一点的任意一条路径。 每日一练刷题专栏
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