LeetCode刷题指南
第 0 章 hot100
0.1 哈希
0.2 双指针
0.3 滑动窗口
0.4 子串
0.5 普通数组
0.6 矩阵
0.7 链表
0.8 二叉树
0.9 图论
0.10 回溯
0.11 二分查找
0.12 栈
0.13 堆
0.14 贪心算法
0.15 动态规划
0.16 多维动态规划
0.17 技巧
第0-1章 面试经典150
0.1 数组/字符串
0.2 双指针
0.3 滑动窗口
链表
二叉树
第 1 章 最易懂的贪心算法
1.1 算法解释
1.2 分配问题
1.3 区间问题
1.4 练习
第 2 章 玩转双指针
2.1 算法解释
2.2 Two Sum
2.3 归并两个有序数组
2.4 滑动窗口
2.5 快慢指针
2.6 练习
第 3 章 居合斩!二分查找
3.1 算法解释
3.2 求开方
3.3 查找区间
3.4 查找峰值
3.5 旋转数组查找数字
3.6 练习
第 4 章 千奇百怪的排序算法
4.1 常用排序算法
4.2 快速选择
4.3 桶排序
4.4 练习
第 5 章 一切皆可搜索
5.1 算法解释
5.2 深度优先搜索
5.3 回溯法
5.4 广度优先搜索
5.5 练习
第 6 章 深入浅出动态规划
6.1 算法解释
6.2 基本动态规划:一维
6.3 基本动态规划:二维
6.4 分割类型题
6.5 子序列问题
6.6 背包问题
6.7 字符串编辑
6.8 股票交易
6.9 练习
第 7 章 化繁为简的分治法
7.1 算法解释
7.2 表达式问题
7.3 练习
第 8 章 巧解数学问题
8.1 引言
8.2 公倍数与公因数
8.3 质数
8.4 数字处理
8.5 随机与取样
8.6 练习
第 9 章 神奇的位运算
9.1 常用技巧
9.2 位运算基础问题
9.3 二进制特性
9.4 练习
第 10 章 妙用数据结构
10.1 C++ STL
10.2 Python 常用数据结构
10.3 数组
10.4 栈和队列
10.5 单调栈
10.6 优先队列
10.7 双端队列
10.8 哈希表
10.9 多重集合和映射
10.10 前缀和与积分图
10.11 练习
第 11 章 令人头大的字符串
11.1 引言
11.2 字符串比较
11.3 字符串理解
11.4 字符串匹配
11.5 练习
第 12 章 指针三剑客之一:链表
12.1 数据结构介绍
12.2 链表的基本操作
12.3 其它链表技巧
12.4 练习
第 13 章 指针三剑客之二:树
13.1 数据结构介绍
13.2 树的递归
13.3 层次遍历
13.4 前中后序遍历
13.5 二叉查找树
13.6 字典树
13.7 练习
第 14 章 指针三剑客之三:图
14.1 数据结构介绍
14.2 二分图
14.3 拓扑排序
14.4 练习
第 15 章 更加复杂的数据结构
15.1 引言
15.2 并查集
15.3 复合数据结构
15.4 练习
第16章 面试题
第 17 章 十大经典排序算法
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0.11 二分查找
[35. 搜索插入位置](https://leetcode.cn/problems/search-insert-position/?envType=study-plan-v2&envId=top-100-liked) ```py class Solution: def searchInsert(self, nums: List[int], target: int) -> int: n = len(nums) left, right = 0, n-1 while left <= right: mid = (left + right) // 2 if nums[mid] < target: left = mid + 1 else: right = mid - 1 return left ``` [74. 搜索二维矩阵](https://leetcode.cn/problems/search-a-2d-matrix/?envType=study-plan-v2&envId=top-100-liked) ```py class Solution: def searchMatrix(self, matrix: List[List[int]], target: int) -> bool: m, n = len(matrix), len(matrix[0]) r_left, r_right = 0, m - 1 while r_left <= r_right: r_mid = (r_left + r_right) // 2 if matrix[r_mid][0] < target: r_left = r_mid + 1 elif matrix[r_mid][0] > target: r_right = r_mid - 1 else: return True c_left, c_right = 0, n - 1 while c_left <= c_right: c_mid = (c_left + c_right) // 2 if matrix[r_left - 1][c_mid] < target: c_left = c_mid + 1 elif matrix[r_left - 1][c_mid] > target: c_right = c_mid - 1 else: return True return False ``` [34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置](https://leetcode.cn/problems/find-first-and-last-position-of-element-in-sorted-array/?envType=study-plan-v2&envId=top-100-liked) ```py class Solution: def searchStart(self, nums, target): n = len(nums) left, right = 0, n-1 while left <= right: mid = (left + right)//2 if nums[mid] < target: left = mid + 1 else: right = mid - 1 return left def searchRange(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]: start = self.searchStart(nums, target) end = self.searchStart(nums, target+1) return [-1,-1] if start == len(nums) or nums[start] != target else [start, end-1] ``` [33. 搜索旋转排序数组](https://leetcode.cn/problems/search-in-rotated-sorted-array/?envType=study-plan-v2&envId=top-100-liked) ```py class Solution: def search(self, nums: List[int], target: int) -> int: n = len(nums) left, right = 0, n - 1 while left <= right: mid = (left + right) // 2 if nums[mid] == target: return mid if nums[mid] < nums[right]: if nums[mid] < target <= nums[right]: left = mid + 1 else: right = mid - 1 else: if nums[left] <= target < nums[mid]: right = mid - 1 else: left = mid + 1 return -1 ``` [153. 寻找旋转排序数组中的最小值](https://leetcode.cn/problems/find-minimum-in-rotated-sorted-array/?envType=study-plan-v2&envId=top-100-liked) ```py class Solution: def findMin(self, nums: List[int]) -> int: n = len(nums) left, right = 0, n - 1 while left <= right: mid = (left + right) // 2 if nums[mid] > nums[-1]: left = mid + 1 else: right = mid - 1 return nums[left] ``` [4. 寻找两个正序数组的中位数](https://leetcode.cn/problems/median-of-two-sorted-arrays/?envType=study-plan-v2&envId=top-100-liked) ```py class Solution: def findMedianSortedArrays(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> float: nums = nums1 + nums2 nums.sort() n = len(nums) mid = n // 2 if n % 2 == 0: return (nums[mid] + nums[mid-1])/ 2 else: return nums[mid] ``` ``` class Solution: def findMedianSortedArrays(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> float: i = j = 0 nums = [] while i < len(nums1) and j < len(nums2): if nums1[i] < nums2[j]: nums.append(nums1[i]) i += 1 else: nums.append(nums2[j]) j += 1 nums.extend(nums1[i:]) nums.extend(nums2[j:]) n = len(nums) mid = n // 2 if n % 2 != 0: return float(nums[mid]) else: return (nums[mid-1] + nums[mid])/2 ```
嘉心糖糖
2025年8月9日 21:50
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