LeetCode 热题 HOT 100 （java算法）实时更新未完

前言

主要是为了方便自个整理思路，以及更好的面试大厂

其官网页面为：🔥 LeetCode 热题 HOT 100

----简单难度----

1. 两数之和

给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出和为目标值 target 的那两个整数，并返回它们的数组下标。

你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，数组中同一个元素在答案里不能重复出现。

你可以按任意顺序返回答案。

示例 1：

输入：nums = [2,7,11,15], target = 9
输出：[0,1]
解释：因为 nums[0] + nums[1] == 9 ，返回 [0, 1] 。

示例 2：

输入：nums = [3,2,4], target = 6
输出：[1,2]

示例 3：

输入：nums = [3,3], target = 6
输出：[0,1]

提示：

2 <= nums.length <= 104
-109 <= nums[i] <= 109
-109 <= target <= 109
只会存在一个有效答案

思路
为了不使用暴力遍历，减少多一次遍历的机会，可以使用map集合进行存储，通过target的减法操作

class Solution {
    public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
        //Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
        Map<Integer,Integer>map =new HashMap<>();
        for(int i = 0; i< nums.length; i++) {
            if(map.containsKey(target - nums[i])) {
                return new int[] {map.get(target-nums[i]),i};
            }
            map.put(nums[i], i);
        }
     return new int[0];
    }
}

20. 有效的括号

给定一个只包括 ‘(’，’)’，’{’，’}’，’[’，’]’ 的字符串 s ，判断字符串是否有效。

有效字符串需满足：

左括号必须用相同类型的右括号闭合。
左括号必须以正确的顺序闭合。

示例 1：

输入：s = “()”
输出：true

示例 2：

输入：s = “()[]{}”
输出：true

示例 3：

输入：s = “(]”
输出：false

示例 4：

输入：s = “([)]”
输出：false

示例 5：

输入：s = “{[]}”
输出：true

提示：

1 <= s.length <= 104
s 仅由括号 ‘()[]{}’ 组成

思路
通过哈希和栈的判断，具体一个字符串，取出一个个字符s.charAt(i);进行哈希存储，以及栈的配对key

class Solution {
    public boolean isValid(String s) {
        int n = s.length();
        if (n % 2 == 1) {
            return false;
        }

        Map<Character, Character> pairs = new HashMap<Character, Character>() {{
            put(')', '(');
            put(']', '[');
            put('}', '{');
        }};
        Deque<Character> stack = new LinkedList<Character>();
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            char ch = s.charAt(i);
            if (pairs.containsKey(ch)) {
                if (stack.isEmpty() || stack.peek() != pairs.get(ch)) {
                    return false;
                }
                stack.pop();
            } else {
                stack.push(ch);
            }
        }
        return stack.isEmpty();
    }
}

或者单独通过栈，而不要哈希的话

class Solution {
    public boolean isValid(String s) {
        Stack<Character> stack = new Stack<>();
        char[] charArray = s.toCharArray();

        for (char ch : charArray) {
            //如果是左括号则直接入栈
            if (ch == '(' || ch == '{' || ch == '[') {
                stack.push(ch);
            } else {
               //如果是右括号，并且此时栈不为空
                if (!stack.isEmpty()) {
                    if (ch == ')') {
                        if (stack.pop() != '(')
                            return false;
                    } else if (ch == '}') {
                        if (stack.pop() != '{')
                            return false;
                    } else {
                        if (stack.pop() != '[')
                            return false;
                    }
                }
                else{ //此时栈为空，但却来了个右括号，也直接返回false
                    return false;
                }
            }
        }
        return stack.isEmpty();
    }
}

21. 合并两个有序链表

将两个升序链表合并为一个新的升序链表并返回。新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的。

示例 1：
在这里插入图片描述

输入：l1 = [1,2,4], l2 = [1,3,4]
输出：[1,1,2,3,4,4]

示例 2：

输入：l1 = [], l2 = []
输出：[]

示例 3：

输入：l1 = [], l2 = [0]
输出：[0]

提示：

两个链表的节点数目范围是 [0, 50]
-100 <= Node.val <= 100
l1 和 l2 均按非递减顺序排列

思路
通过递归遍历合并两个有序链表

class Solution {
    public ListNode mergeTwoLists(ListNode l1, ListNode l2) {
        if (l1 == null) {
            return l2;
        } else if (l2 == null) {
            return l1;
        } else if (l1.val < l2.val) {
            l1.next = mergeTwoLists(l1.next, l2);
            return l1;
        } else {
            l2.next = mergeTwoLists(l1, l2.next);
            return l2;
        }
    }
}

或者通过创建头节点进行遍历
遍历的同时，头节点和l1 l2 的下一个位置移动
以及最后谁先结束 prev.next = l1 == null ? l2 : l1;
最后返回的值是头结点的下一个next

通过创建一个头节点，以及头指针遍历

class Solution {
    public ListNode mergeTwoLists(ListNode l1, ListNode l2) {
        ListNode prehead = new ListNode(-1);

        ListNode prev = prehead;
        while (l1 != null && l2 != null) {
            if (l1.val <= l2.val) {
                prev.next = l1;
                l1 = l1.next;
            } else {
                prev.next = l2;
                l2 = l2.next;
            }
            prev = prev.next;
        }

        // 合并后 l1 和 l2 最多只有一个还未被合并完，我们直接将链表末尾指向未合并完的链表即可
        prev.next = l1 == null ? l2 : l1;

        return prehead.next;
    }
}

53. 最大子数组和

给你一个整数数组 nums ，请你找出一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。

子数组是数组中的一个连续部分。

示例 1：

输入：nums = [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]
输出：6
解释：连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大，为 6 。

示例 2：

输入：nums = [1]
输出：1

示例 3：

输入：nums = [5,4,-1,7,8]
输出：23

提示：

1 <= nums.length <= 105
-104 <= nums[i] <= 104

进阶：如果你已经实现复杂度为 O(n) 的解法，尝试使用更为精妙的分治法求解

思路

通过动态规划的数组存储大小值进行判断

class Solution {
    public int maxSubArray(int[] nums) {
        int pre=0;
        int max=nums[0];
        for(int i=0;i<nums.length;i++){
            pre=Math.max(pre+nums[i],nums[i]);
            max=Math.max(pre,max);
        }
        return max;

    }
}

70. 爬楼梯

假设你正在爬楼梯。需要 n 阶你才能到达楼顶。

每次你可以爬 1 或 2 个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢？

示例 1：

输入：n = 2
输出：2
解释：有两种方法可以爬到楼顶。

1 阶 + 1 阶
2 阶

示例 2：

输入：n = 3
输出：3
解释：有三种方法可以爬到楼顶。

1 阶 + 1 阶 + 1 阶
1 阶 + 2 阶
2 阶 + 1 阶

提示：

1 <= n <= 45

思路
通过动态归化，制定前面两个数初始值

class Solution {
    public int climbStairs(int n) {
        if(n==0)return 0;
        if(n==1)return 1;
        int []a=new int [n+1];

        a[1]=1;
        a[2]=2;
        
        for(int i=3;i<=n;i++){
            a[i]=a[i-1]+a[i-2];
        }
        return a[n];

    }
}

或者通过滑动数组进行动态规划

class Solution {
public:
    int climbStairs(int n) {
        int p = 0, q = 0, r = 1;
        for (int i = 1; i <= n; ++i) {
            p = q; 
            q = r; 
            r = p + q;
        }
        return r;
    }
};

94. 二叉树的中序遍历

给定一个二叉树的根节点 root ，返回它的中序遍历。

示例 1：

在这里插入图片描述

输入：root = [1,null,2,3]
输出：[1,3,2]

示例 2：

输入：root = []
输出：[]

示例 3：

输入：root = [1]
输出：[1]

示例 4：

在这里插入图片描述

输入：root = [1,2]
输出：[2,1]

示例 5：

在这里插入图片描述

输入：root = [1,null,2]
输出：[1,2]

提示：

树中节点数目在范围 [0, 100] 内
-100 <= Node.val <= 100

进阶: 递归算法很简单，你可以通过迭代算法完成吗？

思路
通过递归的方式进行遍历
此处有一个注意事项，就是不能直接递归，要通过一个函数（传入集合），不然集合会重复创建

class Solution {
    public List<Integer> inorderTraversal(TreeNode root) {
        List<Integer> res = new ArrayList<Integer>();
        inorder(root, res);
        return res;
    }

    public void inorder(TreeNode root, List<Integer> res) {
        if (root == null) {
            return;
        }
        inorder(root.left, res);
        res.add(root.val);
        inorder(root.right, res);
    }
}

或者通过构造栈的方式进行存储

class Solution {
    public List<Integer> inorderTraversal(TreeNode root) {
        List<Integer> res = new ArrayList<Integer>();
        Deque<TreeNode> stk = new LinkedList<TreeNode>();

        while (root != null || !stk.isEmpty()) {
            while (root != null) {
               
                stk.push(root);
                 root = root.left;

            }

            root = stk.pop();
            res.add(root.val);
            root = root.right;
        }
        return res;
    }
}

101. 对称二叉树

给你一个二叉树的根节点 root ，检查它是否轴对称。

示例 1：

在这里插入图片描述

输入：root = [1,2,2,3,4,4,3]
输出：true

示例 2：
在这里插入图片描述

输入：root = [1,2,2,null,3,null,3]
输出：false

提示：

树中节点数目在范围 [1, 1000] 内
-100 <= Node.val <= 100

进阶：你可以运用递归和迭代两种方法解决这个问题吗？

思路：
通过递归遍历的方式进行求解，左指针右指针的递归遍历相同

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode() {}
 *     TreeNode(int val) { this.val = val; }
 *     TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {
 *         this.val = val;
 *         this.left = left;
 *         this.right = right;
 *     }
 * }
 */
class Solution {
    public boolean isSymmetric(TreeNode root) {

        return ss(root,root);

    }
    public boolean ss(TreeNode L1,TreeNode L2){
        if(L1==null&&L2==null) return true;
        if(L1 ==null ||L2==null) return false;
         
        return  L1.val==L2.val && ss(L1.left,L2.right) && ss(L1.right,L2.left);

    }
}

或者通过迭代的方式进行，主要通过队列的方式配对
队列Queue<TreeNode> q = new LinkedList<TreeNode>();
通过offer或者poll进行进出

class Solution {
    public boolean isSymmetric(TreeNode root) {
        return check(root, root);
    }

    public boolean check(TreeNode u, TreeNode v) {
        Queue<TreeNode> q = new LinkedList<TreeNode>();
        q.offer(u);
        q.offer(v);
        while (!q.isEmpty()) {
            u = q.poll();
            v = q.poll();
            if (u == null && v == null) {
                continue;
            }
            if ((u == null || v == null) || (u.val != v.val)) {
                return false;
            }

            q.offer(u.left);
            q.offer(v.right);

            q.offer(u.right);
            q.offer(v.left);
        }
        return true;
    }
}

104. 二叉树的最大深度

给定一个二叉树，找出其最大深度。

二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。

说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。

示例：
给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7]，

在这里插入图片描述

返回它的最大深度 3 。

思路
通过深度优先遍历进行递归，判断左右的数字那个比较大，记得加上1即可

class Solution {
    public int maxDepth(TreeNode root) {
        if (root == null) {
            return 0;
        } else {
            int leftHeight = maxDepth(root.left);
            int rightHeight = maxDepth(root.right);
            return Math.max(leftHeight, rightHeight) + 1;
        }
    }
}

通过队列的方法进行执行
队列调用一层，数量加1.
具体通过判断队列是否为空，内部判断队列尺寸是否为空（方便之后一层层移除）
这个递归比较难记忆，相对博主来说

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode() {}
 *     TreeNode(int val) { this.val = val; }
 *     TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {
 *         this.val = val;
 *         this.left = left;
 *         this.right = right;
 *     }
 * }
 */
class Solution {
    public int maxDepth(TreeNode root) {
        if (root == null) {
            return 0;
        }
        Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<TreeNode>();
        queue.offer(root);
        int ans = 0;
        while (!queue.isEmpty()) {
            int size = queue.size();
            while (size > 0) {
                TreeNode node = queue.poll();
                size--;
                if (node.left != null) {
                    queue.offer(node.left);
                }
                if (node.right != null) {
                    queue.offer(node.right);
                }
                
            }
            ans++;
        }
        return ans;
    }
}

121. 买卖股票的最佳时机

给定一个数组 prices ，它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。

你只能选择某一天买入这只股票，并选择在未来的某一个不同的日子卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。

返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任何利润，返回 0 。

示例 1：

输入：[7,1,5,3,6,4]
输出：5
解释：在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出，最大利润 = 6-1 = 5 。
注意利润不能是 7-1 = 6, 因为卖出价格需要大于买入价格；同时，你不能在买入前卖出股票。

示例 2：

输入：prices = [7,6,4,3,1]
输出：0
解释：在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。

提示：

1 <= prices.length <= 105
0 <= prices[i] <= 104

给定一个非空整数数组，除了某个元素只出现一次以外，其余每个元素均出现两次。找出那个只出现了一次的元素。

说明：
你的算法应该具有线性时间复杂度。你可以不使用额外空间来实现吗？

136. 只出现一次的数字

示例 1:

输入: [2,2,1]
输出: 1

示例 2:

输入: [4,1,2,1,2]
输出: 4

思路

思路一：
使用异或位运算
1.a⊕a=0
2.a⊕0=a
3.a⊕b⊕a=b⊕a⊕a=b⊕(a⊕a)=b⊕0=b

假设数组为1，1，2，2，3，4，4，5，5
1与0分别进行异或，即0与1异或为1，1与1异或为0
2与0分别进行异或，即0与2异或为2，2与2异或为0
3与0进行异或，即0与3进行异或为3
…
或者是1与1，2与2等分别进行异或均为0，0与3异或为3

class Solution {
    public int singleNumber(int[] nums) {
        int temp=0;
        for(int num:nums){
            temp^=num;

        }
        return temp;
    }
}

不使用for each结构，用for循环，需要标出数组下标
使用for each的耗时为1ms，使用for循环的耗时为2ms

class Solution {
    public int singleNumber(int[] nums) {
        
        for(int i=1;i<nums.length;i++){
            nums[0]^=nums[i];
        }
        return nums[0];
    }
}

思路二：
如果使用额外的空间实现而不是线性
可以先排序在暴力遍历
此处需要从下标1开始，单独在for内部循环讨论为0的特殊情况
耗时8ms

       Arrays.sort(nums);
        for(int i=1; i<nums.length; i++) {
            if(i == 0 && nums[i] != nums[i+1] 
               || i == (nums.length-1) && nums[i] != nums[i-1] 
               || nums[i-1] != nums[i] && nums[i] != nums[i+1]) 
                return nums[i];
        }
        return nums[0];

或者使用另一种暴力遍历的条件
耗时9ms

class Solution {
    public int singleNumber(int[] nums) {
    Arrays.sort(nums);
    for(int i=0; i<nums.length-1; ) {
        if(  nums[i] != nums[i+1]) 
            return nums[i];  
        
        else i=i+2;
    }
        return nums[nums.length-1];
    }
}

思路三：
使用哈希表

本身遍历nums的数组，其 value为nums 的值而不是下标
get(value)因为还是哈希表，还未添加，所以获取其下标元素的时候都是null
即判断是否为null，如果为null则赋值为1，如果不为null，也就是get（value）已经添加一些值上去，所以count++

最后一一添加进入map

之后通过KeySet进行遍历map的key值
最后判断key值中value是否为1就可以

class Solution {
    public int singleNumber(int[] nums) {
        Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
        for (Integer value : nums) {
            Integer count = map.get(value);
            count = count == null ? 1 : ++count;
            map.put(value, count);
        }
        for (Integer key : map.keySet()) {
            Integer count = map.get(key);
            if (count == 1) {
                return key;
            }
        }
        return -1; // can't find it.
    }
}

或者是这种写法

class Solution {
    public int singleNumber(int[] nums) {
        Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
        for (Integer i=0;i<nums.length;i++) {
            Integer value=map.get(nums[i]);
            if(value!=null)value++;
            else value=1;
            map.put(nums[i],value);
        }
        for (Integer key : map.keySet()) {
            if (map.get(key) == 1) {
                return key;
            }
        }
        return -1; // can't find it.
    }
}

或者是这种写法（区分集合遍历，map转换set怎么遍历）

class Solution {
    public int singleNumber(int[] nums) {
        Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
        for (Integer i=0;i<nums.length;i++) {
            Integer value=map.get(nums[i]);
            if(value!=null)value++;
            else value=1;
            map.put(nums[i],value);
        }
        for (Map.Entry<Integer,Integer> entry : map.entrySet()) {
            if (entry.getValue() == 1) {
                return entry.getKey();
            }
        }
        return -1; // can't find it.
    }
}

141. 环形链表

给你一个链表的头节点 head ，判断链表中是否有环。

如果链表中有某个节点，可以通过连续跟踪 next 指针再次到达，则链表中存在环。为了表示给定链表中的环，评测系统内部使用整数 pos 来表示链表尾连接到链表中的位置（索引从 0 开始）。注意：pos 不作为参数进行传递。仅仅是为了标识链表的实际情况。

如果链表中存在环，则返回 true 。否则，返回 false 。

示例 1：
在这里插入图片描述

输入：head = [3,2,0,-4], pos = 1
输出：true
解释：链表中有一个环，其尾部连接到第二个节点。

示例 2：

在这里插入图片描述

输入：head = [1,2], pos = 0
输出：true
解释：链表中有一个环，其尾部连接到第一个节点。

示例 3：

在这里插入图片描述

输入：head = [1], pos = -1
输出：false
解释：链表中没有环。

提示：

链表中节点的数目范围是 [0, 104]
-105 <= Node.val <= 105
pos 为 -1 或者链表中的一个有效索引。

思路一：
使用哈希表进行遍历
用add或者是contains的结合

链表中的大维度，整体条件还是head！=null

public class Solution {
    public boolean hasCycle(ListNode head) {
        Set<ListNode> set = new HashSet<ListNode>();
        while (head != null) {
            if (!set.add(head)) {
                return true;
            }
            head = head.next;
        }
        return false;
    }
}

或者

public class Solution {
    public boolean hasCycle(ListNode head) {
        Set<ListNode> set = new HashSet<ListNode>();
        while (head != null) {
            if (set.contains(head)) {
                return true;
            }else set.add(head);
            head = head.next;
        }
        return false;
    }
}

链表与数组查重很相似
可查看我上一篇写过的文章
【leetcode】数组-寻找重复数

思路二：

快慢指针的遍历
在这里插入图片描述

public class Solution {
    public boolean hasCycle(ListNode head) {
        if (head == null || head.next == null) {
            return false;
        }
        ListNode slow = head;
        ListNode fast = head.next;
        while (slow != fast) {
            if (fast == null || fast.next == null) {
                return false;
            }
            slow = slow.next;
            fast = fast.next.next;
        }
        return true;
    }
}

思路三：
快慢指针

同一起点但是不一样速度
最后如果能碰面说明有环

public class Solution {
    public boolean hasCycle(ListNode head) {
       
        ListNode slow = head;
        ListNode fast = head;
        while (fast!=null && fast.next!=null) {
            
            slow = slow.next;
            fast = fast.next.next;
            if(fast==slow){
                return true;
            }
        }
        return false;
    }
}

160. 相交链表

编写一个程序，找到两个单链表相交的起始节点。

如下面的两个链表：

在这里插入图片描述

在节点 c1 开始相交。

示例 1：

在这里插入图片描述

输入：intersectVal = 8, listA = [4,1,8,4,5], listB = [5,0,1,8,4,5], skipA = 2, skipB = 3
输出：Reference of the node with value = 8

输入解释：相交节点的值为 8 （注意，如果两个链表相交则不能为 0）。从各自的表头开始算起，链表 A 为 [4,1,8,4,5]，链表 B 为 [5,0,1,8,4,5]。在 A 中，相交节点前有 2 个节点；在 B 中，相交节点前有 3 个节点。

示例 2：
在这里插入图片描述

输入：intersectVal = 2, listA = [0,9,1,2,4], listB = [3,2,4], skipA = 3, skipB = 1
输出：Reference of the node with value = 2

输入解释：相交节点的值为 2 （注意，如果两个链表相交则不能为 0）。从各自的表头开始算起，链表 A 为 [0,9,1,2,4]，链表 B 为 [3,2,4]。在 A 中，相交节点前有 3 个节点；在 B 中，相交节点前有 1 个节点。

示例 3：
在这里插入图片描述

输入：intersectVal = 0, listA = [2,6,4], listB = [1,5], skipA = 3, skipB = 2
输出：null

输入解释：从各自的表头开始算起，链表 A 为 [2,6,4]，链表 B 为 [1,5]。由于这两个链表不相交，所以 intersectVal 必须为 0，而 skipA 和 skipB 可以是任意值。
解释：这两个链表不相交，因此返回 null。

注意：

如果两个链表没有交点，返回 null.
在返回结果后，两个链表仍须保持原有的结构。
可假定整个链表结构中没有循环。
程序尽量满足 O(n) 时间复杂度，且仅用 O(1) 内存。

1.思路一：
暴力解法，逐一进行遍历，也就是O（mn）
遍历链表注意 while循环的条件，以及初始条件

public class Solution {
public ListNode getIntersectionNode(ListNode headA, ListNode headB) {
        if(headA==null||headB==null){
            return null;
        }

        ListNode A1=headA;
        while(A1!=null){
            ListNode A2=headB;
            while(A2!=null){
                if(A1==A2){
                    return A1;
                }else{
                    A2=A2.next;
                }
            }
            A1=A1.next;
        }
        return null;
       
    }
}

这个ListNode A2=headB;必须卸载中间嵌套的循环里，初始化原来的位置，要么if前，要么if/else后，记得不要落下

2.思路二：
用两个双指针进行判断，不是则next
长度不同时，将短的一条链并入到另一条链的开头
因为a+c+b=b+c+a
因为要保证上面的公式，所以某一端为空的时候，指针要续上。

而且即使不相交链也不想等，这样子相等为空的时候也是直接为null
在这里插入图片描述

public class Solution {
public ListNode getIntersectionNode(ListNode headA, ListNode headB) {
        if(headA==null||headB==null){
            return null;
        }

        ListNode A1=headA;
        ListNode A2=headB;
        
        while(A1!=A2){
           
            
            if(A1!=null){
                A1=A1.next;
            }else{
                A1=headB;
            }
            if(A2!=null){
                A2=A2.next;
            }else{
                A2=headA;
            }
        }
        return A1;
    }
}

思路三：
通过哈希表的判断
使用HashSet
注意大小写

public class Solution {
    public ListNode getIntersectionNode(ListNode headA, ListNode headB) {
        Set<ListNode> set =new HashSet<>();
        while(headA!=null){
            set.add(headA);
            headA=headA.next;
        }
        while(headB!=null){
            if(set.contains(headB)){
                return headB;
            }else{
                headB=headB.next;
            }
        }
        return null;
    }
}

3.总结：

判断两个指针是否相等而不是判断两个链表中的值是否相等
做链表题的时候，区分头结点是否有无意义，以及在算法前，记得判断特殊状态

169. 多数元素

给定一个大小为 n 的数组，找到其中的多数元素。多数元素是指在数组中出现次数大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。

你可以假设数组是非空的，并且给定的数组总是存在多数元素。

示例 1：

输入：[3,2,3]
输出：3

示例 2：

输入：[2,2,1,1,1,2,2]
输出：2

进阶：

尝试设计时间复杂度为 O(n)、空间复杂度为 O(1) 的算法解决此问题。

思路一：
利用排序，出现多数的元素一定在n/2.

class Solution {
    public int majorityElement(int[] nums) {
        Arrays.sort(nums);
        return nums[nums.length / 2];
    }
}

思路二：
利用哈希表的map进行查找遍历
刚开始的伪代码主要如下：（但是不通过）
在这里插入图片描述
正确代码如下：

class Solution {
   

    public int majorityElement(int[] nums) {
       Map<Integer, Integer> counts = new HashMap<Integer, Integer>();
        for (int num : nums) {
            if (!counts.containsKey(num)) {
                counts.put(num, 1);
            } else {
                counts.put(num, counts.get(num) + 1);
            }
        }

        Map.Entry<Integer, Integer> majorityEntry = null;
        for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : counts.entrySet()) {
            if (majorityEntry == null || entry.getValue() > majorityEntry.getValue()) {
                majorityEntry = entry;
            }
        }

        return majorityEntry.getKey();
    }
}

具体map函数用法可查看我上一篇文章
java之map函数详细分析（全）

206. 反转链表

给你单链表的头节点 head ，请你反转链表，并返回反转后的链表。

示例 1：
在这里插入图片描述

输入：head = [1,2,3,4,5]
输出：[5,4,3,2,1]

示例 2：

在这里插入图片描述

输入：head = [1,2]
输出：[2,1]

示例 3：

输入：head = []
输出：[]

提示：

链表中节点的数目范围是 [0, 5000]
-5000 <= Node.val <= 5000

1.思路一：
ListNode rear可以在任何时刻定义
也可直接使用ListNode rear=cur.next;
返回的是pre指针，而不是cur指针也不是head指针
具体的逻辑思路如下
在这里插入图片描述

class Solution {
    public ListNode reverseList(ListNode head) {
        ListNode cur=head,pre=null;
        ListNode rear;
        while(cur!=null){
            rear=cur.next;
            cur.next=pre;

            pre=cur;
            cur=rear;      
        }
        return pre;
    }
}

中途的错误做法：
只截取上面片段代码作为讲解：
将rear=cur.next;放在while里面最后定义，rear已经越界了

ListNode cur=head,pre=null;
ListNode rear;
 while(cur!=null){
            
            cur.next=pre;

            pre=cur;
            cur=rear;   
            rear=cur.next;   
        }

2.思路二：
使用递归的条件进行反转
递这个用法用在了层层递进
归这个用法用在了每一层的特殊情节，也就是两个链表地址空间的反转
在这里插入图片描述

class Solution {
   public ListNode reverseList(ListNode head) {
    // 1. 递归终止条件
    if (head == null || head.next == null) {
        return head;
    }
    ListNode newhead = reverseList(head.next);
    head.next.next = head;
    head.next = null;
    return newhead;

}

226. 翻转二叉树

翻转一棵二叉树

示例：

输入：

在这里插入图片描述

输出：
在这里插入图片描述

备注:

这个问题是受到 Max Howell 的原问题启发的：
谷歌：我们90％的工程师使用您编写的软件(Homebrew)，但是您却无法在面试时在白板上写出翻转二叉树这道题，这太糟糕了。

思路一：
java代码
使用递归思路
将其左右子树的next反转即可
终止条件是子树没有
这种递归是从下往上

代码为

class Solution {
    public TreeNode invertTree(TreeNode root) {
        if(root==null)return null;
        TreeNode l=invertTree(root.left);
        TreeNode r=invertTree(root.right);
        root.left=r;
        root.right=l;
        return root;

    }
}

从上往下的递归为

class Solution {
	public TreeNode invertTree(TreeNode root) {
		//递归函数的终止条件，节点为空时返回
		if(root==null) {
			return null;
		}
		//下面三句是将当前节点的左右子树交换
		TreeNode tmp = root.right;
		root.right = root.left;
		root.left = tmp;
		//递归交换当前节点的 左子树
		invertTree(root.left);
		//递归交换当前节点的 右子树
		invertTree(root.right);
		//函数返回时就表示当前这个节点，以及它的左右子树
		return root;
	}
}

此处讲解一下js代码的思路
js代码可以有特殊的结构（结构赋值）

var invertTree = function(root) {
    if(root !== null){
        [root.left, root.right] = [invertTree(root.right), invertTree(root.left)]
    }
    return root
};

234. 回文链表

----中等难度----

3. 无重复字符的最长子串

给定一个字符串 s ，请你找出其中不含有重复字符的最长子串的长度。

示例 1:

输入: s = “abcabcbb”
输出: 3
解释: 因为无重复字符的最长子串是 “abc”，所以其长度为 3。

示例 2:

输入: s = “bbbbb”
输出: 1
解释: 因为无重复字符的最长子串是 “b”，所以其长度为 1。

示例 3:

输入: s = “pwwkew”
输出: 3
解释: 因为无重复字符的最长子串是 “wke”，所以其长度为 3。
请注意，你的答案必须是子串的长度，“pwke” 是一个子序列，不是子串。

示例 4:

输入: s = “”
输出: 0

提示：

0 <= s.length <= 5 * 104
s 由英文字母、数字、符号和空格组成

思路一：

无重复可以使用哈希表
最长子串，还需要使用Math.max进行筛查比对

注意事项

字符串是1-n，而数组是0到n-1
字符串变成数组的时候，下标应该是0到n-1
因为运用到了charAt这个函数
使用两边循环，出内层循环，就删除一个字母，从下一个开始，可以使用set.remove（特定字母）
而且删除的时候应该是删除上一次的字母，所以是i-1
返回最大值的时候，右指针减左指针还要加1，比如12345，5-1=4，其实是有5个数字，所以还要加上自已，也就是多加一个1

class Solution {
    public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
        Set <Character> set =new HashSet<>();
        int n=s.length();
        int sum=0,right=-1;
        for(int i=0;i<n;i++){
            if(i!=0){
                set.remove(s.charAt(i-1));
            }

            while(right+1<n&&!set.contains(s.charAt(right+1))){
                set.add(s.charAt(right+1));
                right++;
            }
            sum=Math.max(sum,right-i+1);
        }
        return sum;
    }
}

或者通过如下，rk加1之后发现不满足，也就是（0，n-1），rk为（0，n-1）。最后发现
abcabcbb为下标0123457，也就是rk为下标3了（下标3为a不满足）i为0，所以最大值为3-0

class Solution {
    public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
      Set <Character>set=new HashSet<>();
      int n=s.length();
      int rk=0,ans=0;
      for(int i=0;i<n;i++){
          if(i!=0){
              set.remove(s.charAt(i-1));
          }
          while(rk<n && !set.contains(s.charAt(rk))){
              set.add(s.charAt(rk));
              rk++;
            
          }
          ans=Math.max(ans,rk-i);
      }
      return ans;
    }
}

上面的思路是通过set集合
下面代码通过hashmap集合

class Solution {
    public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
        if (s.length()==0) return 0;
        HashMap<Character, Integer> map = new HashMap<Character, Integer>();
        int max = 0;
        int left = 0;
        for(int i = 0; i < s.length(); i ++){
            if(map.containsKey(s.charAt(i))){
                left = Math.max(left,map.get(s.charAt(i)) + 1);
            }
            map.put(s.charAt(i),i);
            max = Math.max(max,i-left+1);
        }
        return max;
        
    }
}

11. 盛最多水的容器

题目：
给定一个长度为 n 的整数数组 height 。有 n 条垂线，第 i 条线的两个端点是 (i, 0) 和 (i, height[i]) 。

找出其中的两条线，使得它们与 x 轴共同构成的容器可以容纳最多的水。

返回容器可以储存的最大水量。

说明：你不能倾斜容器。

在这里插入图片描述
示例 2：

输入：height = [1,1]
输出：1

提示：

n == height.length
2 <= n <= 105
0 <= height[i] <= 10⁴

思路就是利用双指针
通过判定左右指针哪个比较小，存取其最大值。
具体移动可以通过左右指针的长度进行判定

class Solution {
    public int maxArea(int[] height) {
        int l=0;
        int r=height.length-1;
        int res=0,ans=0;
        while(l<r){
            res=Math.min(height[l],height[r])*(r-l);
            ans=Math.max(res,ans);

            if(height[l]<=height[r]){
                l++;               
            }
            else{
                r--;
            } 

        }
        return ans;

    }
}

33. 搜索旋转排序数组

题目：
整数数组 nums 按升序排列，数组中的值互不相同。

在传递给函数之前，nums 在预先未知的某个下标 k（0 <= k < nums.length）上进行了旋转，使数组变为 [nums[k], nums[k+1], …, nums[n-1], nums[0], nums[1], …, nums[k-1]]（下标从 0 开始计数）。例如， [0,1,2,4,5,6,7] 在下标 3 处经旋转后可能变为 [4,5,6,7,0,1,2] 。

给你旋转后的数组 nums 和一个整数 target ，如果 nums 中存在这个目标值 target ，则返回它的下标，否则返回 -1 。

示例 1：

输入：nums = [4,5,6,7,0,1,2], target = 0
输出：4

示例 2：

输入：nums = [4,5,6,7,0,1,2], target = 3
输出：-1

示例 3：

输入：nums = [1], target = 0
输出：-1

提示：

1 <= nums.length <= 5000
-10⁴<= nums[i] <= 10⁴
nums 中的每个值都独一无二
题目数据保证 nums 在预先未知的某个下标上进行了旋转
-10⁴ <= target <= 10⁴

进阶：你可以设计一个时间复杂度为 O(log n) 的解决方案吗？

思路：
具体思路可以通过二分查找

具体的逻辑思路可以参照官方的解释
在这里插入图片描述

以下代码注意两个事项：
一个是左右边界的值，等于号要注意
一个是刚开始的临界条件，要先行判断

class Solution {
    public int search(int[] nums, int target) {
        int n=nums.length;
         if (n == 0) {
            return -1;
        }
        if (n == 1) {
            return nums[0] == target ? 0 : -1;
        }

        int l=0;
        int r=n-1;

        while(l<=r){
            int mid=(l+r)/2;
            if(nums[mid]==target)return mid;
            if(nums[0]<=nums[mid]){
                if(nums[0]<=target&&target<nums[mid]){
                    r=mid-1;
                }else l=mid+1;
            }else {
                if(nums[mid]<target&&target<=nums[n-1]){
                    l=mid+1;
                }else r=mid-1;
            }
        
        }
        return -1;

    }
}