python进制转换 int(n进制字符，n) 表示将n进制字符转化为十进制  如，int('0xf',16) 返回十六进制'0xf'的十进制表示，为15  hex(十进制数字)表示十进制转换为十六进制  如，hex(1033)返回1033的十六进制表示，为'0x409'   while True: try: # 输入十六进制的字符串 hexNumber = input() # 进制转换 decimalNumber = int(hexNumber,16) print(decimalNumber) except: break

limit 用于限制select返回记录的条数  limit N : 返回前 N 条记录 limit N,M : 从第 N 条记录开始, 返回 M 条记录  SELECT device_id FROM user_profile limit 2

自上而下 自上而下，遍历每一个节点，计算每个节点的左右子树高度，判断是否满足平衡二叉树的条件。 # class TreeNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.left = None # self.right = None # # @param pRoot TreeNode类 # @return bool布尔型 # class Solution: def IsBalanced_Solution(self , pRoot: TreeNode) -> bool: if not pRoot: return True # 计算左右...

前序遍历法 按照前序遍历的框架，在前序遍历的编码区域处，直接交换左右节点。 # class TreeNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.left = None # self.right = None # # @param pRoot TreeNode类 # @return TreeNode类 # class Solution: def Mirror(self , pRoot: TreeNode) -> TreeNode: if not pRoot: return temp = pRoot.left pRoot.left...

分而治之 return max( 头结点左子树的最大深度, 头结点右子树的最大深度)+1 # class TreeNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.left = None # self.right = None # # @param pRoot TreeNode类 # @return int整型 class Solution: def TreeDepth(self , pRoot: TreeNode) -> int: # write code here if not pRoot: return 0 return ma...

直接删除法 遍历链表，用pre记录当前正在访问节点的前一个节点,找到目标节点，结合pre实现删除。 # class ListNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.next = None # # @param head ListNode类 # @param val int整型 # @return ListNode类 # class Solution: def deleteNode(self , head: ListNode, val: int) -> ListNode: # 引入头节点 result = pre = Lis...

快慢指针（直接删除法） 以链表：head->1->2->3->3->5->6为例，head为加入的头节点（方便规范化处理）。 慢指针指向head，快指针指向节点1，先让快指针搜索下一个节点与其是否重复  若不重复，则快慢指针同时前移一个节点； 若重复，则快指针继续移动到该重复段的最后一个节点fast，再将改变慢指针，指向到fast->next，将重复部分跳过（实现删除）；  直到快指针到达链尾，结束。 # class ListNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.next = None...

哈希表法 遍历原链表，将每一个节点各作为键，新建的待拷贝节点作为值，建立哈希表。遍历哈希表，根据键节点的next和random指针指向，将值节点之间的对应关系连接起来，实现链表拷贝。 # class RandomListNode: # def __init__(self, x): # self.label = x # self.next = None # self.random = None class Solution: # 返回 RandomListNode def Clone(self, pHead): if pHead == None: return None p = pHead # ...

快慢指针 快指针先移到慢指针的前k个节点，然后快慢指针同时移动，当快指针到达链尾，慢指针即为倒数第k个节点。 # def __init__(self, x): # self.val = x # self.next = None # # @param pHead ListNode类 # @param k int整型 # @return ListNode类 # class Solution: def FindKthToTail(self , pHead: ListNode, k: int) -> ListNode: # write code here low,fast = pHead,pHe...

标记法 遍历链表，标记访问过的节点，若标记过的节点被再次访问，则为环的入口。 # class ListNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.next = None class Solution: def EntryNodeOfLoop(self, pHead): while pHead: # 找到环的入口 if pHead.val > 10000: pHead.val -= 10000 return pHead # 用标记访问过的节点 pHead.val += 10000 # 向后移动 pHead = pHead.nex...

双指针法 双指针，分别指向链表1和链表2的表头，同时往后移动，若链表1到达末尾，则跳到链表2的表头继续进行（链表2同理）。当指针相同时，即为共用链表段的开端(数学原理)。  # def __init__(self, x): # self.val = x # self.next = None # # @param pHead1 ListNode类 # @param pHead2 ListNode类 # @return ListNode类 # class Solution: def FindFirstCommonNode(self , pHead1 , pHead2 ): if pHead1 ==...

非递归法 链表A：A1->A2->A3->...->An 链表B：B1->B2->B3->...->Bm 创建一个表头节点head，将链表A和链表 B的表头较小的节点，依次加入到表头head后面，直到链表A或B有一方到达末尾，最后将未到达末尾的剩余链表，直接拼接到head最后 # def __init__(self, x): # self.val = x # self.next = None # # @param pHead1 ListNode类 # @param pHead2 ListNode类 # @return ListNode类 # cl...

就地反转法 开始新表头：newHead=None，切断head与head->next,记得保存temp = head->next，因为最后head节点处理完（与newHead连接），要跳到下一个节点（即该节点temp），而newHead与head连接完也跟head一样，需要后移一个节点（即原head节点）。 # def __init__(self, x): # self.val = x # self.next = None # # @param head ListNode类 # @return ListNode类 # class Solution: def ReverseList(...

遍历 遍历链表，再对数组进行逆序处理 # def __init__(self, x): # self.val = x # self.next = None # # @param listNode ListNode类 # @return int整型一维数组 # class Solution: def printListFromTailToHead(self , listNode: ListNode) -> List[int]: # 遍历链表 array = [] while listNode: array.append(listNode.val) listNode = listNode.n...