leetcode高频100题 python
时间: 2023-04-27 09:00:19 浏览: 270
leetcode高频100题是指在leetcode上经常出现的100道题目,这些题目是算法和数据结构的基础,掌握它们可以帮助我们更好地理解和解决其他问题。这些题目可以用Python语言来解决,Python是一种简单易学的编程语言,具有很高的可读性和可维护性,非常适合算法和数据结构的实现。
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### LeetCode Top 100 Problems 的 Python 实现
LeetCode 是一个非常受欢迎的在线编程平台,提供了大量的算法和数据结构练习题。Top 100 Problems 被认为是最经典、最常被面试官使用的题目集合之一。以下是关于如何获取这些题目以及它们的 Python 解决方案的相关说明。
#### 获取 LeetCode Top 100 题目列表
LeetCode 官方并未提供明确标注为 “Top 100” 的固定列表,但社区中广泛流传的一个版本通常基于高频出现率和难度分布整理而成。可以通过以下方式找到该列表:
- 访问第三方博客或 GitHub 仓库,许多开发者会分享他们总结的 Top 100 题目清单[^1]。
- 使用 LeetCode 自带的标签功能筛选高频率(High Frequency)或者热门(Hot Questions)中的题目来构建自己的 Top 100 清单[^2]。
#### 示例:最长连续序列 (Longest Consecutive Sequence)
下面展示了一个具体例子——解决 **最长连续序列** 这一问题的 Python 方法:
```python
class Solution:
def longestConsecutive(self, nums: list[int]) -> int:
longest_streak = 0
nums_set = set(nums)
for num in nums_set:
if num - 1 not in nums_set:
current_num = num
current_streak = 1
while current_num + 1 in nums_set:
current_num += 1
current_streak += 1
longest_streak = max(longest_streak, current_streak)
return longest_streak
```
这段代码通过将输入数组转换成集合以提高查找效率,并利用简单的逻辑判断当前数是否可以作为某个新序列起点从而计算最大长度。
#### 字符串匹配问题:找寻所有字母异位词 (Find All Anagrams in a String)
另一个经典的字符串处理问题是找出给定模式的所有变体在目标字符串内的位置索引。这里给出其对应的解决方案如下所示:
```python
from collections import defaultdict
class Solution:
def findAnagrams(self, s: str, p: str) -> list[int]:
result = []
need = defaultdict(int)
window = defaultdict(int)
for char in p:
need[char] += 1
left, right = 0, 0
valid = 0
while right < len(s):
c = s[right]
right += 1
if c in need:
window[c] += 1
if window[c] == need[c]:
valid += 1
while right - left >= len(p):
if valid == len(need):
result.append(left)
d = s[left]
left += 1
if d in need:
if window[d] == need[d]:
valid -= 1
window[d] -= 1
return result
```
此方法采用滑动窗口技术配合哈希表记录字符频次变化情况,在线性时间内完成任务需求。
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leetcode高频100题
### LeetCode 高频 100 题概述
LeetCode 的高频题目通常指的是那些在技术面试中经常被提及的经典算法问题。这些问题涵盖了广泛的主题,包括但不限于数组、链表、二叉树、动态规划等。
#### 找重复数
针对 `findDuplicate` 函数实现,该函数用于在一个含有 n + 1 个整数的数组 `nums` 中找到唯一的重复数字,其中每个整数都在 1 到 n (含 n)之间[^1]:
```python
class Solution:
def findDuplicate(self, nums: List[int]) -> int:
left, right = 1, len(nums) - 1
while left <= right:
count = 0
mid = left + (right - left) // 2
for i in range(len(nums)):
if nums[i] <= mid:
count += 1
if count > mid:
right = mid - 1
else:
left = mid + 1
return left
```
这段代码利用了二分查找的思想,在 O(n log n) 时间复杂度内解决了寻找重复元素的问题。
#### 普通栈的应用——有效括号验证
对于有效的括号匹配问题(LeetCode No.20),这是一个典型的使用栈结构解决问题的例子。通过遍历输入字符串中的每一个字符并根据其是否为左括号或右括号来进行入栈或出栈操作,可以有效地判断给定的括号串是否合法。
#### 动态规划与滚动数组优化
当涉及到计算两个字符串之间的最长公共子序列长度时,则需要用到动态规划方法。为了进一步减少内存消耗,可以通过引入滚动数组的方式简化二维 DP 表格的空间占用情况。具体而言就是在外循环变量增加的过程中逐步更新状态转移方程,从而达到降低存储需求的目的[^3]。
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