序列化二叉树

题目：请实现两个函数，分别用来序列化和反序列化二叉树
想法1：
代码1：
结果1：

二叉搜索树的第k个结点

题目：给定一棵二叉搜索树，请找出其中的第k小的结点。例如，（5，3，7，2，4，6，8）中，按结点数值大小顺序第三小结点的值为4。
想法1：中序遍历，学会两种递归和非递归
代码1：

//递归
vector<TreeNode*> result;
      void zhong(TreeNode* pRoot){
            if(pRoot!=NULL){
                if(pRoot->left!=NULL) zhong(pRoot->left);
                result.push_back(pRoot);
                if(pRoot->right!=NULL) zhong(pRoot->right);
            }
      }
       TreeNode* KthNode(TreeNode* pRoot, int k)
    {
        TreeNode* r;
        if(pRoot==NULL) return NULL;
        zhong(pRoot);
        if(k>result.size()||k<=0) return NULL;
         r = result[k-1];
         return r;
    }


//非递归
TreeNode KthNode(TreeNode root, int k){
        if(root==null||k==0)
            return null;
        Stack<TreeNode> stack = new Stack<TreeNode>();
        int count = 0;
        TreeNode node = root;
        do{
            if(node!=null){
                stack.push(node);
                node = node.left;
            }else{
                node = stack.pop();
                count++;
                if(count==k)
                    return node;
                node = node.right;
            }
        }while(node!=null||!stack.isEmpty());
        return null;
    }

结果1：
通过，非递归版本不会，学习学习

数据流中的中位数

题目：如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。我们使用Insert()方法读取数据流，使用GetMedian()方法获取当前读取数据的中位数。
想法1：
边插入边排序。
代码1：

vector<int> all;
    void Insert(int num)
    {
        all.push_back(num);
        sort(all.begin(),all.end());
    }

    double GetMedian()
    {
        int le =all.size();
        if(le<=1) return all[0];
        if(le%2==0){
            return (all[le/2]+all[le/2-1])*1.0/2;
        }else{
            return all[(le+1)/2-1];
        }
    }

结果1：
比较暴力。看看讨论。

想法2：
大小根堆：
主要的思想是：因为要求的是中位数，那么这两个堆，大顶堆用来存较小的数，从大到小排列；
• 小顶堆存较大的数，从小到大的顺序排序*，显然中位数就是大顶堆的根节点与小顶堆的根节点和的平均数。
• ⭐保证：小顶堆中的元素都大于等于大顶堆中的元素，所以每次塞值，并不是直接塞进去，而是从另一个堆中poll出一个最大（最小）的塞值
• ⭐当数目为偶数的时候，将这个值插入大顶堆中，再将大顶堆中根节点（即最大值）插入到小顶堆中； (当前这个数字是第奇数个，最终小顶堆加入一个数目)
• ⭐当数目为奇数的时候，将这个值插入小顶堆中，再讲小顶堆中根节点（即最小值）插入到大顶堆中，(当前这个数字是第偶数个，最终大顶堆加入一个数目)；
• ⭐取中位数的时候，如果当前个数为偶数，显然是取小顶堆和大顶堆根结点的平均值；如果当前个数为奇数，显然是取小顶堆的根节点（因为小顶堆大于等于大顶堆，差1）

 priority_queue<int, vector<int>, less<int> > a;    //max
    priority_queue<int, vector<int>, greater<int> > c; //min
    int cou = 0;
    void Insert(int num)
    {

        int temp;
        if(cou%2==0){   //偶数
            a.push(num);
            temp = a.top();
            c.push(temp);
            a.pop();
        }else{
            c.push(num);
            temp = c.top();
            a.push(temp);
            c.pop();
        }
        cou++;
    }

    double GetMedian()
    {
        int temp1;
        int temp2;
        if(cou%2==0){   //偶数
            temp1 = a.top();
            temp2 = c.top();
            return (temp1+temp2)*1.0/2;
        }else{
           return c.top();
        }
    }

滑动窗口的最大值

题目1：给定一个数组和滑动窗口的大小，找出所有滑动窗口里数值的最大值。例如，如果输入数组{2,3,4,2,6,2,5,1}及滑动窗口的大小3，那么一共存在6个滑动窗口，他们的最大值分别为{4,4,6,6,6,5}；针对数组{2,3,4,2,6,2,5,1}的滑动窗口有以下6个： {[2,3,4],2,6,2,5,1}， {2,[3,4,2],6,2,5,1}， {2,3,[4,2,6],2,5,1}， {2,3,4,[2,6,2],5,1}， {2,3,4,2,[6,2,5],1}， {2,3,4,2,6,[2,5,1]}。
想法1：暴力解决不太好。还有个是滑入滑出的两个数据是不是可以用来优化？。记录一个最大值下标，判断是不是过期，过期了就重新找。
代码1：
结果1：

矩阵中的路径

题目：请设计一个函数，用来判断在一个矩阵中是否存在一条包含某字符串所有字符的路径。路径可以从矩阵中的任意一个格子开始，每一步可以在矩阵中向左，向右，向上，向下移动一个格子。如果一条路径经过了矩阵中的某一个格子，则之后不能再次进入这个格子。例如 a b c e s f c s a d e e 这样的3 X 4 矩阵中包含一条字符串"bcced"的路径，但是矩阵中不包含"abcb"路径，因为字符串的第一个字符b占据了矩阵中的第一行第二个格子之后，路径不能再次进入该格子。
想法1：回溯法。先找到符合的入口，进行迷宫一样的遍历附近。
代码1：

//自己版本
int flag = 0;
int t = 0;
void hasPath(char tf[3][4],int ttf[3][4], int m, int n, char str[2])
    {
        if(t>4){
                flag =1;
            return;
        }else{
            if(str[t]==tf[m][n]&&ttf[m][n]==0){
                t++;
                ttf[m][n]=1;
            if (ttf[m][n - 1] == 0) {
                hasPath(tf, ttf, m, n - 1,str);
            }
          // 向右寻找通路
          if (ttf[m][n + 1] == 0) {
              hasPath(tf, ttf, m, n + 1,str);
          }
          // 向上寻找通路
          if (ttf[m - 1][n] == 0) {
              hasPath(tf, ttf, m-1, n,str);
          }
          // 向下寻找通路
          if (ttf[m + 1][n] == 0) {
              hasPath(tf, ttf, m+1, n,str);
          }
                if(ttf[m][n]!=0){
                ttf[m][n]=0;
                t--;}
            }

        }
    }


//题目格式版本
int flag = 0;
int t = 0;

void judege(char* tf,int* ttf, int m, int n, char* str, int cols)
    {

        if(t>strlen(str)-1){

                flag =1;
            return;
        }else{
            if(str[t]==tf[m*cols+n]&&ttf[m*cols+n]==0){
                t++;
                ttf[m*cols+n]=1;
            if (ttf[m*cols+n - 1] == 0) {
                judege(tf, ttf, m, n - 1,str,cols);
            }
          // 向右寻找通路
          if (ttf[m*cols+n + 1] == 0) {
              judege(tf, ttf, m, n + 1,str,cols);
          }
          // 向上寻找通路
          if (ttf[(m-1)*cols+n] == 0) {
              judege(tf, ttf, m-1, n,str,cols);
          }
          // 向下寻找通路
          if (ttf[(m+1)*cols+n] == 0) {
              judege(tf, ttf, m+1, n,str,cols);
          }
                if(ttf[m*cols+n]!=0){
                ttf[m*cols+n]=0;
                t--;}
            }

        }
    }
bool hasPath(char* matrix, int rows, int cols, char* str)
    {
        if(*matrix=='\0'||*str=='\0') return false;
        int tff[rows*cols];
        char tf[rows*cols];
        int con=0;
        for(int m = 0 ; m<rows;m++){
            for(int n = 0 ; n<cols;n++){
                tff[con] = 0;
                tf[con]=matrix[m*cols+n];
                con++;
            }
        }
        for(int m = 0 ; m<rows;m++){
            for(int n = 0 ; n<cols;n++){
            //cout<<tf[m][n]<<endl;
            if(tf[m*cols+n]==str[0]){
                  judege(tf,tff,m,n,str,cols);
            }
        }
        }
        if(flag==1) return true;
        return false;
    }

结果1：
看看别人的方法。

代码2：

public class Solution {
    public boolean hasPath(char[] matrix, int rows, int cols, char[] str)
    {
        //标志位，初始化为false
        boolean[] flag = new boolean[matrix.length];
        for(int i=0;i<rows;i++){
            for(int j=0;j<cols;j++){
                 //循环遍历二维数组，找到起点等于str第一个元素的值，再递归判断四周是否有符合条件的----回溯法
                 if(judge(matrix,i,j,rows,cols,flag,str,0)){
                     return true;
                 }
            }
        }
        return false;
    }
     
    //judge(初始矩阵，索引行坐标i，索引纵坐标j，矩阵行数，矩阵列数，待判断的字符串，字符串索引初始为0即先判断字符串的第一位)
    private boolean judge(char[] matrix,int i,int j,int rows,int cols,boolean[] flag,char[] str,int k){
        //先根据i和j计算匹配的第一个元素转为一维数组的位置
        int index = i*cols+j;
        //递归终止条件
        if(i<0 || j<0 || i>=rows || j>=cols || matrix[index] != str[k] || flag[index] == true)
            return false;
        //若k已经到达str末尾了，说明之前的都已经匹配成功了，直接返回true即可
        if(k == str.length-1)
            return true;
        //要走的第一个位置置为true，表示已经走过了
        flag[index] = true;
         
        //回溯，递归寻找，每次找到了就给k加一，找不到，还原
        if(judge(matrix,i-1,j,rows,cols,flag,str,k+1) ||
           judge(matrix,i+1,j,rows,cols,flag,str,k+1) ||
           judge(matrix,i,j-1,rows,cols,flag,str,k+1) ||
           judge(matrix,i,j+1,rows,cols,flag,str,k+1)  )
        {
            return true;
        }
        //走到这，说明这一条路不通，还原，再试其他的路径
        flag[index] = false;
        return false;
    }
}

机器人的运动范围

题目：地上有一个m行和n列的方格。一个机器人从坐标0,0的格子开始移动，每一次只能向左，右，上，下四个方向移动一格，但是不能进入行坐标和列坐标的数位之和大于k的格子。例如，当k为18时，机器人能够进入方格（35,37），因为3+5+3+7 = 18。但是，它不能进入方格（35,38），因为3+5+3+8 = 19。请问该机器人能够达到多少个格子？
想法1：从0开始遍历上下左右，走过的标记1
代码1：

       int mysum(int n){
        int s,sum=0;
        while(n!=0)
        {
            s=n%10;
            n=n/10;
            sum=sum+s;
        }
        return sum;
    }
    int cou =0;

    void ju(int threshold,int m,int n, int rows, int cols,int* a){
         if(m<0 || n<0 || m>=rows || n>=cols || (mysum(m)+mysum(n)) > threshold || a[m*cols+n] == 1)
            return ;
        a[m*cols+n]= 1 ;
        cou++;
        ju(threshold,m-1,n,rows,cols,a);
        ju(threshold,m+1,n,rows,cols,a);
        ju(threshold,m,n-1,rows,cols,a);
        ju(threshold,m,n+1,rows,cols,a);
    }
   int movingCount(int threshold, int rows, int cols)
    {

         int all[rows*cols];
         for(int i=0;i<rows;i++){
            for(int j =0;j<cols;j++){
                all[i*cols+j]=0;
            }
         }
        ju(threshold,0,0,rows,cols,all);
        return cou;
    }

结果1：
初始化好像不太优化，看看别人的。
代码2：

        int* all= new int[rows*cols];
        memset(all, 0, rows*cols);

剑指OFFER2