算法小白进阶：LeetCode刷题实战技巧解析

在本篇文章中，将针对标题“eat-leetcode:算法小白的刷题之路”以及描述中涉及的算法知识点进行详细阐释。这些知识点包括：滑动窗口、位运算、双指针、杂凑、动态规划、递归、回溯、链表、栈以及数学。 ### 滑动窗口 滑动窗口技术是一种常用的方法，用于解决连续子数组或者子串问题。在“3无重复字符的最长子串”问题中，我们维护一个动态窗口，这个窗口随着指针的移动在字符串上滑动，目的是找到不含重复字符的最长子串。窗口内部维护一个集合或哈希表，用于快速判断字符是否重复出现。 ### 位运算 位运算是针对二进制数进行操作的技术，效率通常很高。在“136只出现一次的数字”问题中，利用位运算中的异或（XOR）操作可以巧妙地解决问题。因为异或运算有以下性质：任何数和0做异或运算，结果仍然是原来的数，而任何数和其自身做异或运算，结果是0。对于一组数字，进行全组异或运算的结果即是只出现一次的数字。 ### 双指针 双指针是算法中常用的技巧，特别是涉及到数组或链表的遍历。在“83删除排序链表中的重复元素”问题中，使用快慢两个指针，快指针负责寻找下一个要插入的节点，而慢指针负责最终链表的构建。这种方法不仅提高了算法效率，还减少了内存消耗。 ### 杂凑 杂凑，即哈希，是算法中非常重要的数据结构，它能够将数据通过哈希函数转换成数组索引，从而实现快速的检索。在“136只出现一次的数字”问题中，可以将数组元素的哈希值存储在数组中，再通过一次遍历计算最终结果。 ### 动态规划 动态规划是解决多阶段决策问题的一种方法。在“70爬楼梯”问题中，我们可以把到达每一级楼梯的方法数定义为状态，然后通过状态转移方程来计算最终结果。类似地，“509斐波那契数”和“1137第N个泰波那契数”问题也可以用动态规划方法求解，将问题分解为子问题，并存储已经计算的结果以避免重复计算。 ### 递归 递归是函数自我调用的过程。在“78子集”和“83删除排序链表中的重复元素”问题中，通过递归可以简化问题的复杂度。递归过程一般包括基准情形和递归步骤。递归算法的效率和空间复杂度较高，但其代码清晰易懂。 ### 回溯 回溯算法是一种通过试错寻找所有解决方案的算法。在“78子集”问题中，需要遍历所有可能的组合来找出所有子集。算法中会用到回溯法，即在发现当前分叉下的路径不可能得到有效解时，退回上一步重新选择，直到找到所有可能的解。 ### 链表 链表是计算机科学中一种基础的数据结构，它由一系列节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。在“143重排链表”和“剑指提供24反转链表”问题中，需要操作链表的指针来达到预期的链表结构。链表的操作如插入和删除可以在常数时间内完成，但访问链表中元素的时间复杂度为O(n)。 ### 栈 栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构。在“143重排链表”问题中，可以使用栈来辅助链表节点的重新排列。栈的使用能确保在重组链表时，先出栈的节点是最后访问的节点，这样就能实现链表的反转。 ### 数学 数学在算法中扮演重要角色，尤其在解决复杂问题时。例如，在“9回文数”问题中，可以通过数学方法判断一个整数是否为回文。将整数反转并与原数比较，若相同，则为回文数。 ### 总结 本篇文档提到的算法知识点覆盖了软件开发中常见的算法技巧和数据结构。这些算法知识点对于IT行业专业人士和初学者来说都是核心内容。通过掌握和熟练运用这些技术，可以高效地解决各种编程问题，同时为应对更高级的算法挑战打下坚实基础。对于算法小白来说，这是一个循序渐进、脚踏实地的刷题过程，通过不断练习，最终能够在算法领域取得长足进步。