非原创，百度总结：此方法重点在于子节点路径的查找上，判断某个节点在不在从根节点到子节点的路径上的思路很简单：如果某个节点恰好是子节点或者他的左子树包含待查找的子节点或者他的右子树包含待查找节点，那么就可以判定当前节点位于子节点的路径上，那么就把他入栈保存起来，那么出栈顺序就是从根节点到子节点的路径。两条路径都找到了，那么就比较这两条路，遇到第一个不相等的节点，那么就可以判定两个节点从此分道扬镳了，从而结束比较，返回最后一个相等的节点即可。 import java.util.*; /* * public class TreeNode { * int val = 0; * Tre...

思路很简单：我用了三个额外的变量来记录遍历时的状态levelCount:遍历到了当前层的第几个节点levelAmout:该层一共有多少个节点nextLevelAmount:下一层一共有多少个节点 状态更新： //我的代码是先判断状态后访问本轮节点 如果levelCount==levelAmount则说明上一层已经遍历完了，本轮是新的一层的开始｛ 重置levelCount为0 更新levelAmount为本层节点数(即nextLevelAmount) 重置nextLevelAmount为0开始下一层计数 ｝ 每遍历一个节点就lev...

这道题目很简单，但面试喜欢问(去年大四校招深信服面试过类似的（现在是研究僧）。这题的重点在于查找时间和存储空间的处理即数据结构的选取。到底是map还是数组还是哈希表可以根据key的范围以及key-value对的个数选取。 1：如果key取值范围小，那么数组是最合适的。但本题不适合，因为并没有给出key的范围，如果key很大如Integer.MAX-1，那么直接开一个这么大的数组会崩的的 2：如果key的取值范围很大，但是key的个数少，那么哈希表比较合适 3：如果key的取值范围很大而且key的个数很多，那么tree是比较合适的。本题目适合tree。

非原创，百度一波总结下来的： 一共需要两个辅助数组和一个辅助变量： dp数组：用来存储位置i对应的最长子序列的长度 end数组：用来存储长度为i的子序列的最后一个元素的最小值 len：用来记录当前找到的最长子序列的长度 举个例子 [3,2,5,8,6,7] end数组： i=0: 3 长度为1的子序列为：3 end=[3] i=1:2<3 长度为1的子序列为：2(用2替换3,因为这是是最容易使子序列扩展为长度为2的子序列的值) end=[2] i=2:5>2 所以长度为1的子序列可以扩展成一个长度为2的子序列 长度为1的子序列为：2 长度...