直接查找 class Solution: def findPeakElement(self , nums: List[int]) -> int: # write code here l = len(nums) index = 0 for i in range(1, l): if nums[i] > nums[i-1]: index = i return index

直接搜索，可以ac，后续再探索时间复杂度更小的方案 class Solution: def Find(self , target: int, array: List[List[int]]) -> bool: # write code here m, n = len(array), len(array[0]) # 计算数组行数和列数 for i in range(m): for j in range(n): if array[i][j] == target: return True return False

# class ListNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.next = None # # 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 head ListNode类 # @return ListNode类 # class Solution: def deleteDuplicates(self , head: ListNode) -> ListNode: # write code here if not head: return head dummy = ListN...

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是二叉树层序遍历的应用，基础代码和二叉树的层序遍历一致，用了广度优先搜索算法（bfs），详细解答可见我对层序遍历的解答，与层序遍历的区别在于在得到了层序遍历的输出以后，对于其中的奇数层对应的数组进行翻转。需要注意的是，在得到的结果进行翻转更方便，在bfs进行翻转较难理解，容易出错。 # class TreeNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.left = None # self.right = None # # 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 pRoot T...

class Solution: def levelOrder(self , root: TreeNode) -> List[List[int]]: # write code here if not root: return [] queue = [(root, 0)] #用来记录每层的值和层数的值 levelMap = {} while queue: node, level = queue.pop(0) #对node进行判断，看是否有左右子树 if node.left: queue.append((node.left, level+1)) if node.right: queue.app...

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