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LeetCode 刷题技巧大揭秘：从套路入手，事半功倍！

见解分享

LeetCode作为程序员面试的必备武器，早已成为广大码农的刷题圣地。然而，面对海量的题目，许多人往往不知从何下手，苦于没有高效的刷题技巧。别担心，今天我就为你揭秘LeetCode刷题套路，助你事半功倍，轻松晋级！

动态规划

动态规划，也称递推法，是一种将问题分解为一系列子问题，并逐步求解子问题，最终得出整体解法的方法。它特别适用于解决具有最优子结构和重叠子问题的难题。

套路解析：

    1. 识别问题的子结构，即找到可以重复利用的子问题。
    1. 定义状态和状态转移方程，用表格或数组记录子问题的解。
    1. 自底向上或自顶向下地计算子问题的解，最终得到整体解法。

经典例题：

  • 斐波那契数列（Fibonacci Sequence）
  • 最长公共子序列（Longest Common Subsequence）
  • 背包问题（Knapsack Problem）

回溯算法

回溯算法是一种深度优先搜索法，通过系统地探索所有可能的解，并回溯失败的路径，最终找到问题的解。它特别适用于解决组合问题和排列问题。

套路解析：

    1. 定义搜索空间，即所有可能的解的集合。
    1. 选择一种搜索策略，如深度优先搜索或广度优先搜索。
    1. 从搜索空间中选择一个初始状态，并开始搜索。
    1. 如果当前状态满足问题要求，则返回解。
    1. 如果当前状态不满足问题要求，则尝试其他可能的解，并回溯失败的路径。

经典例题：

  • 八皇后问题（Eight Queens Puzzle）
  • 0-1 背包问题（0-1 Knapsack Problem）
  • 组合问题（Combinations）

双指针

双指针是一种使用两个指针同时遍历数据结构的方法，可以有效地解决各种问题。双指针法通常适用于有序数据结构，如数组、链表或字符串。

套路解析：

    1. 选择两个指针，分别指向数据结构的开头和结尾。
    1. 同时移动两个指针，并根据指针的位置和数据结构中的元素来更新指针。
    1. 直到两个指针相遇或达到某种条件，则停止移动指针。

经典例题：

  • 两数之和（Two Sum）
  • 盛最多水的容器（Container With Most Water）
  • 最长回文子串（Longest Palindromic Substring）

滑动窗口

滑动窗口是一种在数据结构中移动一个固定大小的窗口，并统计窗口内元素的某个值的方法。滑动窗口法通常适用于处理连续数据流或寻找子数组中满足特定条件的元素。

套路解析：

    1. 选择一个窗口大小，即窗口中包含的元素数量。
    1. 将窗口放在数据结构的开头，并统计窗口内元素的某个值。
    1. 将窗口向右移动一个单位，并重新统计窗口内元素的某个值。
    1. 重复步骤 3，直到窗口到达数据结构的末尾。

经典例题：

  • 最大子数组和（Maximum Subarray Sum）
  • 无重复字符的最长子串（Longest Substring Without Repeating Characters）
  • 最长连续递增子序列（Longest Increasing Subsequence）

二分查找

二分查找是一种在有序数组中快速查找特定元素的方法。它通过将数组分成两半，然后在较小的子数组中继续搜索，以此类推，直到找到元素或确定元素不存在。

套路解析：

    1. 将数组分成两半，并找到中点的索引。
    1. 如果中点的元素等于要查找的元素，则返回中点的索引。
    1. 如果中点的元素小于要查找的元素，则在右半部分继续搜索。
    1. 如果中点的元素大于要查找的元素，则在左半部分继续搜索。
    1. 重复步骤 1-4，直到找到元素或确定元素不存在。

经典例题：

  • 在有序数组中查找元素（Find an Element in a Sorted Array）
  • 寻找峰值元素（Find Peak Element）
  • 寻找旋转数组中的最小值（Find Minimum in Rotated Sorted Array）

快慢指针

快慢指针是一种在链表或数组中移动两个指针，并以不同的速度移动的方法。快指针通常以比慢指针更快的速度移动，因此可以快速地找到链表或数组中的某个元素或满足特定条件的元素。

套路解析：

    1. 选择两个指针，分别指向链表或数组的开头。
    1. 将快指针以比慢指针更快的速度移动。
    1. 当快指针到达链表或数组的末尾时，慢指针也到达了某个位置。
    1. 根据慢指针的位置，可以找到链表或数组中的某个元素或满足特定条件的元素。

经典例题：

  • 判断链表是否有环（Detect Cycle in a Linked List）
  • 寻找链表的中间节点（Find the Middle of a Linked List）
  • 寻找链表倒数第 k 个节点（Find the Kth Node from the End of a Linked List）

DFS（深度优先搜索）

深度优先搜索是一种从一个节点出发，沿着一条路径一直搜索下去，直到到达叶子节点或满足某个条件为止，然后再回溯到上一个节点，继续搜索其他路径。DFS特别适用于搜索树或图中的路径。

套路解析：

    1. 选择一个起始节点，并将其标记为已访问。
    1. 访问该节点的所有未访问的邻居节点，并标记它们为已访问。
    1. 重复步骤 2，直到所有节点都被访问过或满足某个条件。
    1. 回溯到上一个节点，并继续搜索其他路径。

经典例题：

  • 深度优先搜索（Depth-First Search）
  • 连通分量（Connected Components）
  • 最长路径（Longest Path）

BFS（广度优先搜索）

广度优先搜索是一种从一个节点出发，先访问该节点的所有未访问的邻居节点，然后再访问这些邻居节点的邻居节点，以此类推，直到所有节点都被访问过或满足某个条件为止。BFS特别适用于搜索树或图中的最短路径。

套路解析：

    1. 选择一个起始节点，并将其标记为已访问。
    1. 将该节点的所有未访问的邻居节点加入队列。
    1. 从队列中取出一个节点，并将其标记为已访问。
    1. 将该节点的所有未访问的邻居节点加入队列。
    1. 重复步骤 3-4，直到队列为空或满足某个条件。

经典例题：

  • 广度优先搜索（Breadth-First Search）
  • 最短路径（Shortest Path）
  • 最小生成树（Minimum Spanning Tree）

掌握了这些 LeetCode 刷题套路，你就能在刷题过程中事半功倍，轻松晋级！快去试试吧！