概述 整个算法的核心思想是采用滑动窗口的方式来找到最大无重复子数组的长度，要注意的有两点：滑动窗口的左边界一定要排除掉滑动窗口中出现重复的数值. 算法步骤描述： step0. 输入数组arr; step1. 初始化空字典set; step2. 初始化左边界left=0; step3. 初始化最大长度为maxlen=0; step4. 初始化右边界right=0; step5. 判定right<数组arr的长度是否成立，成立执行step6；否者，跳转到step11; step6. 判定字典set中是否存在键值对arr[right]:right，存在，执行step7；否者，执行...

核心思想 需要对遍历树的每一层进行统计，计算出树的最大层数，然后将每一层的元素放到对应的切片中。由于树的遍历只有先序遍历(DLR),后序遍历(LRD)和中序遍历(LDR)三种模式，于是不存在直接基于这三种模式的层序遍历方案(因为这三种模式都会涉及不同层的节点)。故，最终方案是通过建立字典的方式，将每层的数据放到对应的动态数组中(在Golang语言中是切片),并按层的大小导入到要求的二维动态数组中。 func levelOrder( root *TreeNode ) [][]int { // write code here var data [][]int dic:=ma...

概述 我所实现的二分查找算法的代码，有两种代码实现方式。分别是函数递归调用和循环二分查找的方式。二者的不同在于，基于函数递归调用的方式，优势是代码实现直观且简单，仅需要按查找要求不断调用search函数进行不断查询即可，缺点是内存空间占用量大。基于循环二分查找的方式，缺点是没有递归调用实现那么简单，实现过程中很容易出现某一处条件遗漏考虑的情况，但是优势在于内存空间占用量小。 具体二者代码如下： 基于递归调用实现二分的方式： func search( nums []int , target int ) int { // write code here n:=len(nums) ...

整个算法采用顺序编程的方式，主要是依靠字典a进行数据查找，依靠双向链表删除和插入与缓存数据相关的节点，缺陷是没有引入结构化编程的思想，优势是对于初学者来说相对直观。 func LRU( operators [][]int , k int ) []int { // write code here var get []int a:=make(map[int]int) var head *node var tail *node var pre *node var point *node for _,v:=range operators{ if v[0]==1{ ...