leetcode1-300.docx

LeetCode 算法题解析 从给定的文件信息中，我们可以看到，这是一个关于 LeetCode 算法题的知识点总结。下面我们将对标题、描述、标签和部分内容进行详细的解析和总结。 标题：leetcode1-300.docx 这个标题表明了这是一份关于 LeetCode 算法题的文档，其中包含了 1-300 道题目的解析和总结。 描述：leetcode1-300.docx 这个描述进一步确认了这个文档的内容，即 LeetCode 算法题的解析和总结。 标签：java 这个标签表明了这份文档主要基于 Java 语言的算法实现。 部分内容： 1. 单调栈的典型用途是找到数组中下一个比自身大的元素（the next greater element, NGE），可以在一次遍历就获得所有元素的 NGE。 这个内容讲解了单调栈的应用场景，即找到数组中下一个比自身大的元素。单调栈是一种数据结构，能在一次遍历中获得所有元素的 NGE。 2. Permutations 题递归函数 process() 里传的是 i; 其他的递归+回溯题目传的都是 j 这个内容讲解了 Permutations 题的递归函数实现，特别是递归函数传递参数的不同。 3. 删除链表中节点的常用方式 h1.next = h1.next.next; 这个内容讲解了删除链表中节点的常用方式，即直接将要删除的节点的 next 指针指向下一个节点。 4. 最长公共子序列：dp 最长公共子串：可用 dp 最长递增子序列：dp 这个内容讲解了动态规划（DP）在解决最长公共子序列、最长公共子串和最长递增子序列问题中的应用。 5. 链表题一定要记住，出现了 cur.next.next, 就一定要同时判断 cur != null && cur.next != null. 这个内容讲解了链表题目中的一个重要细节，即判断当前节点和下一个节点是否为空。 6. 回溯算法关键在于：不合适就退回上一步剪枝回溯算法会应用「剪枝」技巧达到以加快搜索速度。 这个内容讲解了回溯算法的核心思想，即通过剪枝技巧来加快搜索速度。 7. 画树形图，画图能帮助我们想清楚递归结构，想清楚如何剪枝。 这个内容讲解了回溯算法中的一个重要步骤，即画树形图，以帮助我们更好地理解递归结构和剪枝策略。 8. 字符串中的回溯问题提示：字符串的问题的特殊之处在于，字符串的拼接生成新对象，因此在这一类问题上没有显示「回溯」的过程，但是如果使用 StringBuilder 拼接字符串就另当别论。 这个内容讲解了字符串中的回溯问题，特别是字符串的拼接生成新对象的特点。 9. 贪心：Jump Game：理解本质，nums[i] + i 的值才是决定是否能跳到下一个位置的关键因素，而不是单一的 nums[i] !! 这个内容讲解了贪心算法在 Jump Game 问题中的应用，特别是理解 nums[i] + i 的值在决定是否能跳到下一个位置中的关键作用。 10. 动态规划的题目分为两大类，一种是求最优解类，典型问题是背包问题，另一种就是计数类，比如这里的统计方案数的问题，它们都存在一定的递推性质。 这个内容讲解了动态规划的两大类题目，包括求最优解类和计数类，特别是它们的递推性质。 11. 快排总结来说就是，选取一个轴点（在快排中是 arr[r]），从 l 位置开始从前往后遍历，小于轴点的放在前面，大于轴点的放在后面，这样小于和大于区间的之间的自然就是等于区间 [less, more] 这个内容讲解了快排算法的总结，特别是轴点的选择和遍历过程。 12. 我对滑动窗口的理解先找到一个可行解，再优化这个可行解。优化到不能优化，产生出一个可能的最优解。继续找新的可行解，再优化这个可行解…… 这个内容讲解了滑动窗口算法的理解和优化过程，特别是找到可行解和优化的步骤。 这份文档涵盖了 LeetCode 算法题的多个方面，包括单调栈、递归、回溯算法、动态规划、贪心算法、快排和滑动窗口等多种算法思想和技术。