LeetCode：LeetCode刷题汇总

LeetCode 是一个在线编程挑战平台，它提供了丰富的算法和数据结构题目，旨在帮助开发者提升编程技能，准备技术面试。在本资源"LeetCode刷题汇总"中，你将找到一个可能包含作者个人解决LeetCode问题的C++代码库。这个压缩包`LeetCode-main`可能包含了多个C++源文件，每个文件对应于LeetCode上的一道题目。 在刷LeetCode的过程中，你会遇到以下重要的编程和算法知识点： 1. **基础数据结构**：数组、链表、栈、队列、哈希表、树（二叉树、平衡树如AVL和红黑树）、图等。了解这些数据结构的特性和操作，是解决LeetCode题目的基础。 2. **排序与搜索**：快速排序、归并排序、堆排序、二分查找、线性查找等。排序算法用于组织数据，而搜索算法则用于在数据集中查找特定元素。 3. **动态规划**：动态规划是一种通过将问题分解为子问题来求解的方法。在LeetCode中，很多复杂问题都可以通过动态规划策略解决，例如背包问题、最长公共子序列等。 4. **回溯法**：在解决组合优化问题时，回溯法是一种常用的策略。它通过尝试所有可能的解决方案，并在不合适时返回，避免无效计算。如N皇后问题、括号生成等。 5. **贪心算法**：贪心算法在每一步选择局部最优解，希望得到全局最优解。这类问题包括活动选择问题、最小生成树（Prim或Kruskal算法）等。 6. **图论**：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）是图论中的基础操作，可用于遍历图和解决最短路径问题。Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法是求解最短路径的经典算法。 7. **字符串处理**：LeetCode中有大量关于字符串的题目，涉及模式匹配、子串查找、字符串反转、正则表达式等。 8. **递归与分治**：递归是解决问题的一种强大工具，通常用于解决结构相似的子问题，如斐波那契数列、归并排序等。分治策略则是将大问题分解为小问题，如快速排序、归并排序等。 9. **位运算**：在某些高效算法中，位运算起着关键作用，如快速幂、判断奇偶性、按位与、按位异或等。 10. **效率优化**：理解时间复杂度和空间复杂度，优化算法性能。例如，使用哈希表提高查找效率，使用迭代代替递归降低空间复杂度。 通过阅读和学习`LeetCode-main`中的代码，你可以深入理解上述知识点的实际应用，并通过实践不断提高你的编程能力和算法思维。同时，注意作者的代码风格和解决问题的思路，这也会对你的编程习惯有所启发。在实际刷题过程中，不断反思和总结，将有助于你更好地吸收和掌握这些知识。