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《LeetCode练习笔记——Python篇》 在编程领域，LeetCode是一个广受欢迎的在线平台，它提供了大量的编程问题，旨在帮助开发者提升算法能力和解决问题的能力。本笔记主要关注使用Python语言解决LeetCode上的问题，旨在深入理解和掌握Python在解决实际问题中的应用。 1. Python基础与数据结构 Python作为一门简洁易读的编程语言，其语法特性如列表、字典、集合和元组等数据结构在LeetCode问题中扮演着重要角色。列表支持动态增长，适合存储有序数据；字典则以键值对形式存储数据，提供高效查找；集合用于不重复元素的快速查找；元组不可变，常用于定义固定结构的数据。 2. 遍历与迭代 Python中的for循环和while循环是解决LeetCode问题的基础，配合enumerate()、zip()等函数，可以优雅地遍历和处理数据。此外，迭代器和生成器也是Python的一大特色，它们在处理大量数据时能有效节省内存。 3. 条件判断与逻辑运算 if语句、if-elif-else结构以及三元运算符在LeetCode的条件判断问题中常见。Python的逻辑运算符（and、or、not）用于组合条件，实现更复杂的逻辑控制。 4. 函数与递归 函数是代码复用的基本单元，LeetCode中的许多问题可以通过编写函数来解决。递归是Python中解决某些复杂问题的有力工具，例如树的遍历、斐波那契数列等。 5. 字符串与正则表达式 在处理文本问题时，Python的字符串方法（如split()、join()、replace()）和正则表达式模块（re）是必不可少的工具。熟练运用这些功能可以有效地解析和操作字符串。 6. 链表与栈 Python的内置list可以模拟链表，而collections.deque可以实现栈的功能。链表操作和栈的先进后出（LIFO）特性在LeetCode的许多问题中得到应用，例如回溯算法、深度优先搜索等。 7. 树与图 虽然Python没有内置的树或图结构，但通过自定义类可以构建这些数据结构。二叉树、BST（二叉搜索树）、树的遍历（前序、中序、后序）以及图的深度优先搜索和广度优先搜索是LeetCode中常见的树图问题。 8. 动态规划 动态规划是一种解决最优化问题的方法，Python的列表或字典常被用来存储中间状态。LeetCode中的背包问题、最长公共子序列、最长上升子序列等都是动态规划的经典应用。 9. 排序与查找 Python的内置排序函数sorted()和列表的sort()方法在LeetCode中广泛使用。快速排序、归并排序、堆排序等高级排序算法也是必备知识。查找算法如二分查找、哈希查找等在特定问题中大放异彩。 10. 复杂度分析 理解时间复杂度和空间复杂度是优化算法的关键。了解各种操作（如赋值、比较、查找等）的时间复杂度，可以帮助我们预测算法的运行效率，从而选择最优解法。 通过LeetCode的Python实践，不仅可以提升编程技能，还能加深对算法和数据结构的理解，为实际项目开发打下坚实基础。持续学习和挑战，是每个程序员成长的必经之路。