很显然，二叉树是否对称的条件是：左子树的右结点等于右子树的左结点。 那么，可以使用递归的方式。 /* public class TreeNode { int val = 0; TreeNode left = null; TreeNode right = null; public TreeNode(int val) { this.val = val; } } */ public class Solution { boolean isSame(TreeNode root1, TreeNode root2) { if (root1 == null && root2 == null) ...

思路很好：使用一个最小值的栈来保存当前的最小值，并且使其长度和保存所有数据的栈的长度一致，这样可以确保数据的出栈不会导致当前最小值的过时。 特别是，push()方法可以保证Little的栈顶元素是Total中所有元素的最小元素。 若新入栈的数据比当前最小的小，那么让它作为Little的栈顶元素，并一直入栈，直到遇到比它小的元素。 Little中的占位和随着Total的出栈顶，也进行出栈顶的现象，也可以及时更新当前最小，即，当Little当前的栈顶元素在Total中出栈时，最小元素也实现了更新。 import java.util.Stack; public class Solution { pr...

此处是通过累加去求结果，每次增加一个奇数，获得下一次的平方和。而后将平方和与所给x进行比较。 class Solution { public: /** * * @param x int整型 * @return int整型 */ int sqrt(int x) { if(x<=0) return 0; //小于等于0 返回0 int ans = 1; int num = 1; int i = 3; while(num + i <= x){ num += i; ans++; // 每加一个奇数，ans+1 i += 2; } return ans; } }; import java.u...

空间复杂度最大时O(n)，所以完全可以把链表中的数据提取进入到数组中，然后使用快速排序，之后重新把排好序的数据赋给链表。 时间复杂度O(nlog_n),也可以想到归并排序。 import java.util.*; /* * public class ListNode { * int val; * ListNode next = null; * } */ public class Solution { /** * * @param head ListNode类 the head node * @return ListNode类 */ public ListNode sortInList (Lis...

import java.util.*; public class Solution { /** * 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可 * * * @param arr int一维数组 * @param k int * @return int */ public int foundOnceNumber (int[] arr, int k) { // write code here int[] count = new int[32]; for (int i = 0; i < arr.length; i++) { for (int j = 0; j &l...

不得不说，递归的应用才是这道题的本命。 import java.util.*; /* * public class TreeNode { * int val = 0; * TreeNode left = null; * TreeNode right = null; * } */ public class Solution { /** * * @param root TreeNode类 * @param o1 int整型 * @param o2 int整型 * @return int整型 */ public int lowestCommonAncestor(TreeNode root, int ...

这大概是最笨的方法了，一个情况一个情况判断。 中序遍历：左根右   若为左叶子，直接返回根结点pNode.next即可; 若存在右子树： (1).其父节点为左子树 - 其本身为右叶子，返回父节点的父节点（左子树遍历结束，该到根） - 其本身为右子树，返回其右子树的左叶子，没有就返回右子树（其为根，则首先遍历它的左子树） (2).其沿路父结点中存在为左子树的情况（还有未遍历的右子树） - 其本身为右叶子，返回root结点 - 其本身为右子树，返回其右子树的左叶子，没有就返回右子树 若其为root的右子树的尾部的右叶子，则返回null 若为root且没有右子树，返回null  /* public ...

import java.util.*; public class Solution { /** * 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可 * * * @param n int整型 最大位数 * @return int整型一维数组 */ public int[] printNumbers (int n) { // write code here int numMax = 0; while (n != 0) { numMax = numMax * 10 + 9; n--; } int[] nums = new int[numMax]; for (int i = ...

> 一种是二叉树的后序遍历； > 一种是队列，即广度遍历。 /* struct TreeNode { int val; struct TreeNode *left; struct TreeNode *right; TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) { } };*/ class Solution { public: int TreeDepth(TreeNode* pRoot) { if (!pRoot) return 0; int level = 0; queue<TreeNode* > q; q.push...

此题所求为最大的连续子数组的和，而不是具体的子数组，一定程度上降低了题目的难度。使用数组dp[i]来记录的数值，其实并不准确，即其并非最大的子数组的和值。但是对于得到最大的子数组的和值已经足够。  class Solution { public: int FindGreatestSumOfSubArray(vector<int> array) { int sz = array.size(); vector<int> dp(sz+1, 1); dp[0] = 0; int ret = array[0]; for (int i = 1; i < sz+1; i++) ...

这题目显然是在考察发散思维  class A { private: static int N; static int sum; public: A() { N++; sum = sum + N; } static void reset() { N = 0; sum = 0; } static int getSum() { return sum; } }; int A::N = 0; int A::sum = 0; class Solution { public: int Sum_Solution(int n) { int res; A::reset(); A *a = new A[n]; de...

大致分析后，不难发现此处为一个递归过程。 /* struct ListNode { int val; struct ListNode *next; ListNode(int x) : val(x), next(NULL) { } };*/ class Solution { public: ListNode* Merge(ListNode* pHead1, ListNode* pHead2) { if (pHead1 == NULL) return pHead2; if (pHead2 == NULL) return pHead1; if (pHead1->val <= pHead2...

那首先，最简单的做法是首先遍历一遍链表，得到链表的结点总个数（长度）为n，之后将指向队首的指针向后移动n-k+1次即可得倒数第k个结点。但是这样呢，需要遍历链表两次，并不是很满意。 则其次设定双指针，二者同时指向队首。第一个指针首先移动k-1次，之后两个指针同时开始移动，当第一个指针到达链表尾部时，刚好第二个指针指向倒数第k个结点。(倒数第k个结点到头结点之间的距离为n-k，尾部到第一个结点之间的距离为n-1。则第一个指针移动k-1次，距离尾部结点距离为n-k。则第一个指针从此处到达尾部结点，要移动n-k次，那么若此时第二个指针从头部往后移动，也会移动n-k次，即刚好到达倒数第k个结点。) 需...