3.从尾到头打印链表
3.1题目描述：
输入一个链表，按链表从尾到头的顺序返回一个ArrayList。
1.2思路介绍：
1.2.1非递归实现：
listNode 是链表，只能从头遍历到尾，但是输出却要求从尾到头，这是典型的"先进后出"，我们可以想到栈！
ArrayList 中有个方法是 add(index,value)，可以指定 index 位置插入 value 值
所以我们在遍历 listNode 的同时将每个遇到的值插入到 list 的 0 位置，最后输出 listNode 即可得到逆序链表
1.2.2代码展示：
import java.util.*;
public class Solution {
public ArrayList<Integer> printListFromTailToHead(ListNode listNode) {
ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();
ListNode tmp = listNode;
while(tmp!=null){
list.add(0,tmp.val);
tmp = tmp.next;
}
return list;
}
}
1.2.3复杂度分析：
时间复杂度：O(n)
空间复杂度：O(n)
1.2.4递归实现：
可以利用递归，借助系统的"栈"帮忙打印
1.2.5代码展示：
import java.util.*;
public class Solution {
ArrayList<Integer> list = new ArrayList();
public ArrayList<Integer> printListFromTailToHead(ListNode listNode) {
if(listNode!=null){
printListFromTailToHead(listNode.next);
list.add(listNode.val);
}
return list;
}
}
1.2.6复杂度分析：
时间复杂度：O(n)
空间复杂度：O(n)
4.重建二叉树
4.1题目描述:
输入某二叉树的前序遍历和中序遍历的结果，请重建出该二叉树。假设输入的前序遍历和中序遍历的结果中都不含重复的数字。例如输入前序遍历序列{1,2,4,7,3,5,6,8}和中序遍历序列{4,7,2,1,5,3,8,6}，则重建二叉树并返回
4.2思路介绍：
根据中序遍历和前序遍历可以确定二叉树，具体过程为：
1.根据前序序列第一个结点确定根结点
2.根据根结点在中序序列中的位置分割出左右两个子序列
3.对左子树和右子树分别递归使用同样的方法继续分解
例如：
前序序列{1,2,4,7,3,5,6,8} = pre
中序序列{4,7,2,1,5,3,8,6} = in
1.根据当前前序序列的第一个结点确定根结点，为 1
2.找到 1 在中序遍历序列中的位置，为 in[3]
3.切割左右子树，则 in[3] 前面的为左子树， in[3] 后面的为右子树，则切割后的左子树前序序列为：{2,4,7}，切割后的左子树中序序列为：{4,7,2}；切割后的右子树前序序列为：{3,5,6,8}，切割后的右子树中序序列为：{5,3,8,6}
4.对子树分别使用同样的方法分解
4.3代码展示：
/**
* Definition for binary tree
* public class TreeNode {
* int val;
* TreeNode left;
* TreeNode right;
* TreeNode(int x) { val = x; }
* }
*/
import java.util.Arrays;
public class Solution {
public TreeNode reConstructBinaryTree(int [] pre,int [] in) {
if (pre.length == 0 || in.length == 0) {
return null;
}
//前序遍历的第一个节点就是二叉树的根节点
TreeNode root = new TreeNode(pre[0]);
// 在中序中找到前序的根
for (int i = 0; i < in.length; i++) {
if (in[i] == pre[0]) {
// 左子树，注意 copyOfRange 函数，左闭右开
root.left = reConstructBinaryTree(Arrays.copyOfRange(pre, 1, i + 1), Arrays.copyOfRange(in, 0, i));
// 右子树，注意 copyOfRange 函数，左闭右开
root.right = reConstructBinaryTree(Arrays.copyOfRange(pre, i + 1, pre.length), Arrays.copyOfRange(in, i + 1, in.length));
break;
}
}
return root;
}
}
4.4复杂度分析：
时间复杂度：O(n)
空间复杂度：O(n)
5.用两个栈实现队列
5.1题目描述：
用两个栈来实现一个队列，完成队列的Push和Pop操作。 队列中的元素为int类型。
5.2思路介绍：
listNode 队列的特性是：“先入先出”，栈的特性是：“先入后出”
当我们向模拟的队列插入数 a,b,c 时，假设插入的是 stack1，此时的栈情况为：
- 栈stack1：{a,b,c}
- 栈 stack2：{}
当需要弹出一个数，根据队列的"先进先出"原则，a 先进入，则 a 应该先弹出。但是此时 a 在 stack1 的最下面，将 stack1 中全部元素逐个弹出压入 stack2，现在可以正确的从 stack2 中弹出 a，此时的栈情况为： - 栈 stack1：{}
- 栈 stack2：{c,b}
继续弹出一个数，b 比 c 先进入"队列"，b 弹出，注意此时 b 在 stack2 的栈顶，可直接弹出，此时的栈情况为：
- 栈 stack1：{}
- 栈 stack2：{c}
此时向模拟队列插入一个数 d，还是插入 stack1，此时的栈情况为：
- 栈 stack1：{d}
- 栈 stack2：{c}
弹出一个数，c 比 d 先进入，c 弹出，注意此时 c 在 stack2 的栈顶，可直接弹出，此时的栈情况为：
- 栈 stack1：{d}
- 栈 stack2：{c}
根据上述例子可得出结论：
当插入时，直接插入 stack1
当弹出时，当 stack2 不为空，弹出 stack2 栈顶元素，如果 stack2 为空，将 stack1 中的全部数逐个出栈入栈 stack2，再弹出 stack2 栈顶元素
5.3代码展示：
import java.util.Stack;
public class Solution {
Stack<Integer> stack1 = new Stack<Integer>();
Stack<Integer> stack2 = new Stack<Integer>();
public void push(int node) {
stack1.push(node);
}
public int pop() {
if (stack2.size() <= 0) {
while (stack1.size() != 0) {
stack2.push(stack1.pop());
}
}
return stack2.pop();
}
}
5.4复杂度分析：
时间复杂度：O(1)
空间复杂度：O(1)
