Leetcode Python练习题：LRU缓存与数组/二叉树问题

LeetCode是一个著名的在线编程测试和练习平台，为程序员提供了一套丰富的面试准备资源。通过解决LeetCode上的问题，可以提高编程技能，尤其是数据结构和算法的理解和应用能力。" 知识点详细说明: 1. LRUCache (最近最少使用缓存) -LRUCache是一种常用的数据结构，用于在计算机系统中缓存频繁使用的数据。它允许在有限的缓存容量下，根据元素的使用情况动态地淘汰最近最少使用的元素。 -LeetCode上的LRU缓存题目通常要求实现一个LRU缓存机制，并确保其get和put操作的时间复杂度为O(1)。 -在Python中实现LRU缓存时，可以使用哈希表(字典)记录节点的键值对，以及双向链表或有序字典（OrderedDict）来维护元素的使用顺序。 -LRU缓存的主要操作包括: - 缓存命中（hit）: 查询操作找到一个元素，表示缓存中存在该数据。 - 缓存失效（miss）: 查询操作未找到元素，表示缓存中不存在该数据，需要从源头获取。 - 缓存淘汰（evict）: 当缓存已满时，需要删除最长时间未被访问的数据。 - 缓存插入（insert）: 新数据被添加到缓存中。 2. 有效括号问题 -LeetCode 20题是一个关于字符串处理的问题，需要判断输入字符串中的括号是否有效匹配。有效匹配指的是每个开括号都有一个相对应的闭括号，并且括号的顺序是正确的。 -解决这类问题通常需要用到栈（Stack）这一数据结构，因为栈能够记录元素的后进先出（LIFO）特性，非常适合处理括号匹配问题。 -算法思路是遍历字符串中的每个字符： - 如果是左括号，就将其压入栈中。 - 如果是右括号，就检查栈顶元素是否为对应的左括号，如果是，则弹出栈顶元素；如果不是或栈为空，则表示括号无效。 - 最后，如果栈为空，则表示所有的括号都有效匹配。 3. 二叉树相关问题 -LeetCode中有多个与二叉树相关的题目，比如102题的二叉树层次遍历和617题的合并两个二叉树。 -二叉树层次遍历通常使用队列（Queue）来实现，按照层次从上到下，从左到右访问每个节点。 -合并两个二叉树需要根据具体题目要求，可能是简单地将两个树的对应节点值相加，或者进行更复杂的节点合并操作。 -二叉树的遍历算法可以分为深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）两类。深度优先搜索通常利用递归或栈实现，广度优先搜索则常用队列实现。 4. 硬币找零问题（动态规划） -LeetCode 322题是一个典型的动态规划问题，题目要求找出凑成总金额所需的最少的硬币个数，并且每种硬币的数量是无限的。 -动态规划是一种通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。 -解决硬币找零问题通常采用自底向上的方法，初始化一个大小为总金额加1的数组，数组中的每个元素表示凑成对应金额所需的最少硬币数。 -算法的基本思想是从金额0开始逐步计算每个金额对应的最少硬币数，直到计算出总金额所需的最少硬币数。 5. 数组和杂项问题 -LeetCode的数组和杂项问题覆盖了从简单到复杂的各种编程难题。例如242题验证变位词（validAnagram）和121、122题的买卖股票最佳时机。 -验证变位词问题可以通过对两个字符串排序后进行比较，或者统计每个字符出现的次数来解决。 -买卖股票问题的核心在于找到价格变化中的最大利润，可以使用动态规划或贪心算法来求解。 以上内容涵盖了解决LeetCode上各种Python3练习题所需掌握的基础知识点和解题思路，通过这些练习，可以有效提升数据结构和算法能力。