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LeetCode 547. 省份数量

**LeetCode 547. 省份数量** **题目描述** 有 n 个城市，其中一些城市彼此相连（即它们是直接相连的，或通过其他相连的城市间接相连）。省份是一组直接或间接相连的城市，组内不含其他没有相连的城市。给你一个 n x n 的矩阵 isConnected 表示城市的连接关系，其中 `isConnected[i][j] = 1` 表示第 i 个城市和第 j 个城市直接相连，而 `isConnected[i][j] = 0` 表示二者不直接相连。你需要计算矩阵中表示的所有城市中，总共有

2025-10-25 23:57:12

哈希算法题目：最小窗口子串

**哈希算法题目：最小窗口子串** **题目描述** 给定一个字符串 `s` 和一个字符串 `t`，请在 `s` 中找出包含 `t` 所有字符的最小子串。如果 `s` 中不存在这样的子串，返回空字符串 `""`。注意： - `t` 中字符可能重复，因此子串必须包含 `t` 中每个字符的相应数量（不少于 `t` 中频次）。 - 时间复杂度要求为 O(|s| + |t|)。 **示例** 输入：s = "ADOBECODEBANC", t = "ABC" 输出："B

2025-10-25 23:46:43

**计数排序** 题目描述：给定一个包含 n 个非负整数的数组，数组中的每个元素的值都在 0 到 k 的范围内（k 是一个整数）。请设计一个算法，将这个数组按升序排序。要求算法的时间复杂度为 O(n + k)，空间复杂度为 O(n + k)。解题过程： 1. **理解算法核心思想** 计数排序不是一种基于比较的排序算法（如快速排序、归并排序）。它的核心思想是：对于每个输入元素 x，确定小于 x 的元素的个数。利用这个信息，就可以直接把 x 放到它在最终输出数组中的正确位置上。这

2025-10-25 23:30:40

**堆排序** 题目描述：给定一个整数数组，使用堆排序算法将其按升序排列。解题过程： 1. 理解堆结构堆是一种特殊的完全二叉树，满足： - 最大堆：每个节点的值都大于或等于其子节点的值 - 最小堆：每个节点的值都小于或等于其子节点的值堆排序使用最大堆来实现升序排序 2. 算法步骤步骤1：构建最大堆 - 从最后一个非叶子节点开始（索引为n/2-1），向前遍历到根节点 - 对每个节点执行"堆化"操作，确保以该节点为根的子树满足最大堆性质步骤2：排序过程 - 将堆顶元素（最大值）与

2025-10-25 23:19:54

数组中的第K个最大元素

**数组中的第K个最大元素** 题目描述：给定整数数组 nums 和整数 k，请返回数组中第 k 个最大的元素。请注意，你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素，而不是第 k 个不同的元素。解题过程： 1. **问题理解与关键点分析** * 目标：在无需完全排序整个数组的情况下，找到特定顺序（第k大）的元素。 * 核心挑战：如何高效地定位这个元素，避免进行 O(n log n) 的完整排序。 * 关键思路：我们可以利用快速排序的分区思想（Part

2025-10-25 23:09:26

实现冒泡排序

**实现冒泡排序** 题目描述：给定一个整数数组，使用冒泡排序算法将其按升序排列。冒泡排序通过重复遍历数组，比较相邻元素，如果顺序错误就交换它们，直到没有需要交换的元素为止。解题过程： 1. **基本思想**：冒泡排序的核心是"冒泡"过程——每一轮遍历将当前未排序部分的最大元素"浮"到正确位置（数组末尾）。通过多次遍历，逐步将较小元素向前移动，较大元素向后移动。 2. **算法步骤**： - 步骤1：从数组第一个元素开始，比较相邻的两个元素（索引j和j+1） - 步骤2：如

2025-10-25 23:04:05

**A*搜索算法** 题目描述：A*搜索算法是一种在图形或网格中寻找从起点到终点的最短路径的启发式搜索算法。它通过评估函数 f(n) = g(n) + h(n) 来选择最有希望的节点进行扩展，其中 g(n) 是从起点到节点 n 的实际代价，h(n) 是从节点 n 到终点的预估代价（启发式函数）。解题过程： 1. **核心思想与评估函数** A*算法的目标是高效地找到最短路径。它维护两个列表： * **开放列表**：存放待考察的节点。 * **关闭列表**

2025-10-25 22:27:15

合并K个升序链表

**合并K个升序链表** **题目描述** 给你一个链表数组，每个链表都已经按升序排列。请你将所有链表合并到一个升序链表中，并返回合并后的链表。 **解题过程** 1. **问题分析** - 输入是K个已经排序的链表，每个链表可能长度不同。 - 目标是合并所有链表，保持整体升序。 - 直接两两合并（如先合并前两个，再合并结果与第三个）效率较低，时间复杂度为O(K² * 平均链表长度)。 2. **关键思路** - 使用**最小堆（优先队列）**优化

2025-10-25 21:59:50

二分查找算法（Binary Search）

**二分查找算法（Binary Search）** 题目描述：给定一个升序排列的整数数组 nums 和一个目标值 target，请你找出 target 在数组中的索引位置。如果目标值不存在于数组中，返回 -1。要求算法时间复杂度为 O(log n)。解题过程： 1. 核心思想二分查找利用数组已排序的特性，通过不断缩小搜索范围来快速定位目标值。每次比较中间元素与目标值，根据比较结果决定继续搜索左半部分或右半部分。 2. 具体步骤步骤1：初始化两个指针 - 左指针 left = 0（指

2025-10-25 21:38:49

哈希算法题目：四数之和 II

**哈希算法题目：四数之和 II** **题目描述** 给定四个整数数组 nums1、nums2、nums3 和 nums4，数组长度均为 n。请计算有多少个元组 (i, j, k, l) 满足： - 0 <= i, j, k, l < n - nums1[i] + nums2[j] + nums3[k] + nums4[l] == 0 **解题过程** 1. **问题分析** 最直观的解法是使用四重循环遍历所有可能的 (i, j, k, l) 组合，检查它们的和是否为0。这种方

2025-10-25 21:33:38

LeetCode 695. 岛屿的最大面积

**LeetCode 695. 岛屿的最大面积** **题目描述** 给定一个由数字0和1组成的二维网格，其中1代表陆地，0代表水域。网格中的水平和垂直方向相连的1被视为同一块陆地。题目要求你找出这个网格中最大的陆地面积。一块陆地的面积被定义为组成这块陆地的1的个数。 **解题过程** 1. **问题理解与核心思路** 这道题和我们做过的“岛屿数量”问题非常相似，但目标不同。在“岛屿数量”中，我们只关心有多少块独立的陆地。而在这里，我们需要在找出所有独立陆地的同时，计算出每一块陆

2025-10-25 21:28:11

LRU 缓存机制

**LRU 缓存机制** **题目描述** 设计一个 LRU（最近最少使用）缓存机制，需要实现以下功能： - `LRUCache(int capacity)` 以正整数 `capacity` 作为容量初始化缓存。 - `int get(int key)` 如果关键字 `key` 存在于缓存中，则返回其对应的值，并将该关键字提升为“最近使用”；否则返回 `-1`。 - `void put(int key, int value)` 如果 `key` 已存在，则更新其值并提升为最

2025-10-25 21:22:54

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