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【AI加油站】第四十八部:Github持续霸榜!「Leetcode刷题笔记」解题思路/代码/模板开放下载!(附下载)

人工智能产业链union • 6 天前 • 185 次点击  
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本书介绍

核心内容整理

一、序章

1. 书籍背景

  • 关于 LeetCode
    :作为程序员面试刷题平台,2011 年成立,通过周赛、双周赛等考验算法能力,优秀成绩可获企业内推。
  • 关于 Cookbook
    :类比 “烹饪书”,侧重实践操作,适合动手学习算法。
  • 写作原因
    :作者刷题一年后分享心得,通过讲解深化理解,同时与同行交流;作者有 3 年 ACM-ICPC 经历,2019-2020 年完成 600 + 题,计划向 1000 题或多轮刷题推进。
  • 使用说明
    :建议先自主思考(15 分钟无思路再看解题思路),实现后自行优化至最优性能,再参考代码;支持通过 GitHub 提交修改建议。

2. 基础预备知识

  • 数据结构知识
    :涵盖线性表(向量、链表)、哈希表、栈和队列(双端队列、优先队列)、字符串(KMP、BM 算法)、树(二叉树、并查集、哈夫曼树)、堆(极大堆、二项式堆)、查找结构(红黑树、Trie 树)等,及各类变种和相关题目。
  • 算法知识
    :包括排序算法(快排、归并、桶排)、递归与分治(二分搜索、矩阵乘法)、动态规划(最长公共子序列、背包问题)、贪心(活动安排、哈夫曼编码)、回溯法(N 皇后、子集问题)、搜索(DFS、BFS、启发式搜索)、图论(最短路径、最小生成树)、数论(最大公约数、素数判定)等,及对应应用场景。

二、时间复杂度与空间复杂度

  • 时间复杂度数据规模
    :1 秒内可处理的数据规模约为 10⁶~10⁷;O (n²) 适合 10⁴级,O (n) 适合 10⁸级,O (nlogn) 适合 10⁷级。
  • 空间复杂度
    :递归调用需考虑栈空间,非递归算法通常空间更优。
  • 递归时间复杂度
    :单次递归调用为 O (T×depth)(T 为单次操作复杂度,depth 为递归深度);多次递归调用需通过递归树分析(如斐波那契递归为 O (2ⁿ))。

三、算法专题

按题型分类,整理核心解题思路与典型题目:


  • Array
    :包括数组去重、旋转、搜索(旋转数组)、最大子数组和等,如 “Two Sum”“Container With Most Water”。
  • String
    :字符串匹配、最长回文子串、字符编码转换等,如 “Longest Palindromic Substring”“String to Integer (atoi)”。
  • Two Pointers
    :双指针滑动窗口(最长无重复子串)、快慢指针(找环)、左右指针(三数之和)等,如 “3Sum”“Minimum Window Substring”。
  • Linked List
    :链表反转、合并、环检测等,如 “Add Two Numbers”“Merge k Sorted Lists”。
  • Stack
    :括号匹配、单调栈(最大矩形面积)等,如 “Valid Parentheses”“Largest Rectangle in Histogram”。
  • Tree
    :二叉树遍历、构建、路径和等,如 “Binary Tree Inorder Traversal”“Lowest Common Ancestor”。
  • Dynamic Programming
    :子序列问题、背包问题、最长递增子序列等,如 “Maximum Subarray”“Coin Change”。
  • Backtracking
    :排列组合、子集、N 皇后等,如 “Permutations”“Combination Sum”。
  • Binary Search
    :二分查找变种(找第一个 / 最后一个匹配元素)、旋转数组搜索等,如 “Search in Rotated Sorted Array”“Find Minimum in Rotated Sorted Array”。
  • 其他专题
    :哈希表(计数、去重)、位操作(异或、位运算特性)、并查集(连通分量)、滑动窗口(子数组问题)、线段树(区间查询与更新)等。

四、常用模板

  • 线段树(Segment Tree)
    :用于区间查询与更新(求和、最值),支持单点更新、区间更新(懒查询优化),时间复杂度 O (logn)。
  • 并查集(UnionFind)
    :路径压缩 + 秩优化实现,用于处理连通性问题,支持集合合并与查询。
  • LRUCache
    :最近最少使用缓存,通过哈希表 + 双向链表实现,Get 和 Put 操作均为 O (1)。
  • LFUCache
    :最不经常使用缓存,通过哈希表 + 频率链表实现,优化访问频率较低元素的淘汰。

五、LeetCode 题解

包含 700 道题的详细解析,每题结构为:


  • 题目描述
    :原题要求。
  • 题目大意
    :简化问题核心。
  • 解题思路
    :算法设计与优化思路(如暴力、动态规划、双指针等)。
  • 代码实现
    :Go 语言代码,确保性能最优(beats 100%)。

典型题目示例:


  • Two Sum
    :用哈希表存储已遍历元素,一次遍历找到目标和,时间 O (n)。
  • Longest Palindromic Substring
    :中心扩散法或 Manacher 算法,时间 O (n²) 或 O (n)。
  • Merge k Sorted Lists
    :分治合并,时间 O (nlogk)。
  • N-Queens
    :回溯法 + 剪枝,处理皇后不共行、列、对角线的约束。

总结

该文档是 LeetCode 刷题的系统指南,涵盖基础理论、算法专题、实用模板及 700 道题的最优解,适合通过刷题提升算法能力的读者,尤其适合使用 Go 语言的开发者。内容注重实战与优化,强调对算法思想的理解与灵活应用。

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本书免费下载地址


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