5种LeetCode easy级别的解题策略，助你攻克难题！👊🏻
2024-01-30 16:57:01
像费曼学习法所说的那样，理解后输出，以教促学。今天，我们将介绍 5 种解决 LeetCode easy 级别问题的策略，让你在解题时挥洒自如！
从容应对 LeetCode easy 题，5 种解题策略助你一臂之力
在解决 LeetCode 问题时，遵循特定策略可以极大地提高效率和准确性。对于 easy 级别的题目，掌握以下 5 种策略将使你游刃有余：
1. 普通遍历：基础扎实，步步为营
普通遍历是一种遍历数组或链表的简单直接的方法。它涉及遍历数据结构的每个元素，执行某些操作或检查特定条件。这种方法易于理解和实现，非常适合解决涉及基本数据操作的问题。
2. 双指针：高效碰撞，巧妙解决
双指针技术利用两个指针同时遍历数据结构，从不同的方向或以不同的步长移动。这种方法可以显著提高效率，特别是在查找特定模式或子数组的情况下。
3. 递归：分而治之，优雅简洁
递归是一种将问题分解成较小版本的技术，然后使用相同的逻辑递归地解决较小版本。这种方法可以产生简洁优雅的解决方案，特别适合于处理具有树形或递归结构的问题。
4. 栈：后进先出，有序存储
栈是一种后进先出的数据结构，这意味着最后添加的元素将首先被移除。这种方法可以有效地解决涉及函数调用或状态跟踪的问题。
5. 哈希表：快速查找，效率至上
哈希表是一种根据键值对组织数据的结构。它允许快速查找和插入操作，非常适合解决需要快速访问特定数据的问题。
解题实例：剑指 Offer 03，找出数组中重复的数字
让我们通过一个具体的例子来展示这些策略的实际应用。考虑剑指 Offer 03，要求找出数组中重复的数字。
普通遍历法：
def find_duplicate_1(nums):
for i in range(len(nums)):
for j in range(i+1, len(nums)):
if nums[i] == nums[j]:
return nums[i]
双指针法：
def find_duplicate_2(nums):
slow = nums[0]
fast = nums[nums[0]]
while slow != fast:
slow = nums[slow]
fast = nums[nums[fast]]
return slow
递归法：
def find_duplicate_3(nums):
def helper(nums, left, right):
if left == right:
return nums[left]
mid = (left + right) // 2
count = 0
for num in nums:
if num <= mid:
count += 1
if count > mid:
return helper(nums, left, mid)
else:
return helper(nums, mid+1, right)
return helper(nums, 0, len(nums)-1)
栈法：
def find_duplicate_4(nums):
stack = []
for num in nums:
if num in stack:
return num
else:
stack.append(num)
哈希表法：
def find_duplicate_5(nums):
hashtable = {}
for num in nums:
if num in hashtable:
return num
else:
hashtable[num] = True
提升技巧：平衡创新与全面，提供有用信息
在撰写技术指南或文章时，除了遵循既定的策略外，还应注意以下技巧，以提升文章的质量：
- 平衡创新与全面性： 提供新的视角和见解，同时确保涵盖所有相关信息。
- 提供有味、有用的细节和实例： 使文章更具吸引力，帮助读者理解和应用所讨论的概念。
- 确保文章通俗易懂： 避免晦涩难懂的术语，使用清晰简洁的语言。
- 提供明确步骤和示例代码： 如果文章涉及技术指南，则提供分步说明和示例代码，帮助读者快速掌握要领。
结语
通过掌握这些解题策略并遵循提升技巧，你将能够有效地解决 LeetCode easy 级别的难题。重要的是要记住，练习是提高解决问题能力的关键。持续练习，不断探索，你将在 LeetCode 的道路上所向披靡。
