LeetCode算法题解及二分查找和递归技巧详解

标题中的“leetcode答案-leetcode:个人LeetCode算法题解”指出了文档的主要内容是关于LeetCode这个编程题库的个人算法题解。LeetCode是一个用于算法练习和面试准备的在线平台，其中收录了大量来自各大科技公司面试的编程题目。文档的描述部分提供了对文档内容的简要说明，包括了“二分查找”、“专题文章”、“折半搜索”、“二叉树”等算法概念和编程技巧。 知识点详解： 1. LeetCode平台： LeetCode是一个专注于编程题目的在线练习平台，它提供了从初级到高级不等难度的编程题目，旨在帮助开发者提高编程能力和解决算法问题的能力。平台上的题目包括数组、字符串、链表、栈、队列、树、图等数据结构以及排序、搜索等算法问题。LeetCode也是一个热门的面试准备工具，因为它涵盖了各大科技公司常见的面试题型。 2. 二分查找： 二分查找是一种在有序数组中快速查找某一特定元素的搜索算法。该算法的基本思想是将数组分成两半，比较中间元素与目标值的大小，根据比较结果决定是继续在左半部分查找还是右半部分查找，直到找到目标值或者搜索范围为空。二分查找的时间复杂度为O(log n)，适用于需要快速查找的场景。 二分查找套路的代码框架一般如下： ```javascript function dichotomy() { var left = 0, right = ...; // 左右边界 var ans; // 用于记录答案 while(left <= right) { var middle = Math.floor((left + right) / 2); if(guess(middle, ...)) { // 猜测是否满足条件 ans = middle; // 记录答案 right = middle - 1; // 缩小搜索范围，在更小的值中搜索 } else { left = middle + 1; // 在更大的值中搜索 } } return ans; } ``` 在上述代码中，`guess` 函数是一个用于判断中间值是否满足特定条件的函数，具体实现取决于查找的目标。 3. 折半搜索： 折半搜索是二分查找的另一种表述方式，指的是将搜索范围缩小为原来的一半来快速定位目标值的过程。折半搜索不仅适用于一维的有序数组，还可以扩展到多维数据结构的搜索，如二叉搜索树。 4. 二叉树： 二叉树是每个节点最多有两个子树的树结构，通常子树被称作“左子树”和“右子树”。二叉树在算法和程序设计中有广泛的应用，比如二分搜索树（BST）就是一种基于二叉树的快速查找结构。 5. 递归： 递归是一种常见的编程技巧，指的是函数直接或间接地调用自身。递归可以极大地简化代码结构，尤其在处理树结构和复杂数据时更加有效。递归的两大核心要素是递归体和递归终止条件（base case）。递归问题的解决方案通常涉及以下几个步骤： - 找出递归关系式（递归体） - 确定递归的终止条件 - 确定递归的返回值 6. 遍历： 遍历是指按照一定的规则访问树中的每个节点，并且每个节点仅被访问一次。常见的遍历方法有深度优先遍历（Depth-First Search, DFS）和广度优先遍历（Breadth-First Search, BFS）。深度优先遍历可以通过递归或使用栈实现，而广度优先遍历则通常使用队列。 7. 中序遍历的逆操作： 中序遍历是二叉树遍历的一种方式，它按照左-根-右的顺序访问节点。中序遍历的逆操作指的是根据二叉树的中序遍历结果和节点之间的关系重建原始的二叉树结构。在面试中，这通常是一个需要掌握的技能。 文件名称列表“leetcode-master”表明了这可能是LeetCode平台上某个用户的主账号目录或者代码仓库的名称。通常这个名称表示包含该用户所有题目的解决方案和相关资源，可能还包括了用户编程实践的其他内容。