第五天: Top10,最高频算法题,99%命中面试题(字节,快手,shapee,大疆, 华为,蔚来 )

题库来源:出现频率五颗星

1. 最高频题,99%命中面试题,字节,快手,shapee,大疆, 华为,蔚来 !

2.  作为大厂面试管,经常出题,同时从海量题库中精选9题。




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Top1:   234. 回文链表                            链表+快慢指针

Top2:   2 两数相加              链表+递归

Top3:   102. 二叉树的层序遍历              DFS和BFS的区别

Top4:   78. 子集                                      回溯和DFS

Top5:   46. 全排列                                   回溯+哈希表  

Top6:    53. 最大子数组和                        分治+数组

Top7:   215. 数组中的第K个最大元素      堆+排序

Top8:    20.有效的括号                             栈 

Top9:    231. 2 的幂.                                 二分法

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总结:

1.最常用的数据结构:链表+哈希表+树

2.最常用的解题方法:排序,双指针,带递归类型的dfs,回溯,bfs

3.常用的数据表单:数组+字符串

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Top1:   234. 回文链表                            链表+快慢指针

...

class Solution {

    public boolean isPalindrome(ListNode head) {

        if (head == null) {

            return true;

        }

        // 找到前半部分链表的尾节点并反转后半部分链表

        ListNode firstHalfEnd = endOfFirstHalf(head);

        ListNode secondHalfStart = reverseList(firstHalfEnd.next);

        // 判断是否回文

        ListNode p1 = head;

        ListNode p2 = secondHalfStart;

        boolean result = true;

        while (result && p2 != null) {

            if (p1.val != p2.val) {

                result = false;

            }

            p1 = p1.next;

            p2 = p2.next;

        }       

        // 还原链表并返回结果

        firstHalfEnd.next = reverseList(secondHalfStart);

        return result;

    }

    private ListNode reverseList(ListNode head) {

        ListNode prev = null;

        ListNode curr = head;

        while (curr != null) {

            ListNode nextTemp = curr.next;

            curr.next = prev;

            prev = curr;

            curr = nextTemp;

        }

        return prev;

    }

    private ListNode endOfFirstHalf(ListNode head) {

        ListNode fast = head;

        ListNode slow = head;

        while (fast.next != null && fast.next.next != null) {

            fast = fast.next.next;

            slow = slow.next;

        }

        return slow;

    }

}

Top2:   2 两数相加                                   链表+递归

```

public ListNode addTwoNumbers(ListNode l1, ListNode l2) {

  int total = l1.val + l2.val;

        int next1 = total / 10; // 是否进1

        ListNode res = new ListNode(total % 10); // 每次进来创建一个node节点,而且有数据

        if (l1.next != null || l2.next != null || next1 != 0) { // 条件,分析出进一的话,还需要进来的

            // 移动指针

            l1 = l1.next != null ? l1.next : new ListNode(0);

            l2 = l2.next != null ? l2.next : new ListNode(0);

            l1.val += next1;

            res.next = addTwoNumbers(l1, l2);

        }

        return res;

    }

Top3:   102. 二叉树的层序遍历              DFS和BFS的区别

'''

public List<List<Integer>> levelOrder(TreeNode root) {

  List<List<Integer>> result = new ArrayList<>();

        if (root == null) {

            return result;

        }

        // 队列

        Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<>();

        queue.add(root);// 添加进去

        while (queue.size() > 0) {

            List<Integer> innerList = new ArrayList<>();

            int size = queue.size(); // 在变化

            while (size > 0) {

                TreeNode curNode = queue.poll(); // 取出来,在内层取出来

                innerList.add(curNode.val);

                if (curNode.left != null) {

                    queue.add(curNode.left);

                }

                if (curNode.right != null) {

                    queue.add(curNode.right);

                }

                size = size - 1; //会动态变的

            } // 退出内层循环。

            result.add(new ArrayList<>(innerList));

        }

        return result;

    }

Top4:   78. 子集                                      回溯和DFS

'''

class Solution:

    def subsets(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]:

        res = []

        n = len(nums)


        def helper(i, tmp):

            res.append(tmp)

            for j in range(i, n):

                helper(j + 1,tmp + [nums[j]] )

        helper(0, [])

        return res 

Top5:   46. 全排列                                   回溯+哈希表  

public List<List<Integer>> permute(int[] nums) {

      List<List<Integer>> result = new ArrayList<>();

        HashMap<Integer, Boolean> visited = new HashMap<>();

        for (int num : nums) {

            visited.put(num, false); // 初始化默认值

        }

        backTracking(nums, result, visited, new ArrayList<>());

        return result;

    }

    private void backTracking(int[] nums, List<List<Integer>> result, HashMap<Integer, Boolean> visited, ArrayList<Integer> list) {

        if (list.size() == nums.length) { // 一个分支得到的结果

            result.add(new ArrayList<>(list));

        }

        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {

            int num = nums[i];

            if (!visited.get(num)) {

                list.add(num);

                visited.put(num, true);

                backTracking(nums, result, visited, list);

                list.remove(list.size() - 1); // 移除

                visited.put(num, false);

            }

        }

    }

Top6:    53. 最大子数组和                        分治+数组

class Solution {

    public class Status {

        public int lSum, rSum, mSum, iSum;

        public Status(int lSum, int rSum, int mSum, int iSum) {

            this.lSum = lSum;

            this.rSum = rSum;

            this.mSum = mSum;

            this.iSum = iSum;

        }

    }

    public int maxSubArray(int[] nums) {

        return getInfo(nums, 0, nums.length - 1).mSum;

    }

    public Status getInfo(int[] a, int l, int r) {

        if (l == r) {

            return new Status(a[l], a[l], a[l], a[l]);

        }

        int m = (l + r) >> 1;

        Status lSub = getInfo(a, l, m);

        Status rSub = getInfo(a, m + 1, r);

        return pushUp(lSub, rSub);

    }

    public Status pushUp(Status l, Status r) {

        int iSum = l.iSum + r.iSum;

        int lSum = Math.max(l.lSum, l.iSum + r.lSum);

        int rSum = Math.max(r.rSum, r.iSum + l.rSum);

        int mSum = Math.max(Math.max(l.mSum, r.mSum), l.rSum + r.lSum);

        return new Status(lSum, rSum, mSum, iSum);

    }

}

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