import java.util.*; public class Solution { boolean[] marked; public ArrayList<ArrayList<Integer>> permuteUnique(int[] num) { //存储总的返回结果 ArrayList<ArrayList<Integer>> result = new ArrayList<>(); //存合法全排列 LinkedList<Integer>...

思路: 1.先固定第一位，然后第二位有n-1种可能，第三位有n-2种可能 2.如何实现？用for循环遍历，i = 0 到 n-1 ，当第一位是i=0时，第二位再用for循环从 1 到n-1选择，当第二位是i=1时，第三位从2到n-1种选择 3.每种排列去重 4.递归边界条件，排列组合大小为数组大小时，即一个排列。然后再向前回溯一位，再排列 import java.util.*; public class Solution { public ArrayList<ArrayList<Integer>> permute(int[] num) { Ar...

思路: 1.先排序，不适用暴力破解法 2.使用滑动窗口(两路指针，中间夹)，我们先固定窗口位置 i..j..k,i范围可以从0到n-3，j的范围是i+1到k-1，k的范围是j+1到n-1 3.示例，第一轮遍历，固定i为0，j从i+1= 1开始，k从n-1开始，如果三个数相加大于0,那说明后面两数相加和太大，那就要k--，大数变小点，如果小于0，那说明j的数不够大，j++。 4.注意去重 import java.util.*; public class Solution { public ArrayList<ArrayList<Integer>> threeSum...

思路: 1.哈希算法，将数组值放入map中，如果从1到 nums.length 正整数正向循环遍历中，map不包含当前的正正数，那就是结果了。反之map都包含，那就是nums.length+1这个数组外的正整数不包含了 import java.util.*; public class Solution { /** * 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 nums int整型一维数组 * @return int整型 */ public int min...

思路: 1.哈希 2.位运算,相同的数异或结果为0，如果只有一个数出现奇数次，其他都偶数次，那么数组每个数异或结果就是那个数。只不过题目这里是两个数的异或结果。因为不同的数，异或结果为1，所以找出异或后数字中第一位异或结果为1的位数。以此就可以区分数组为两半。将两半不断异或就得到结果了 import java.util.*; public class Solution { /** * 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 array int整型一维数组 * @return...

思路: 1.排序，但是时间复杂度O(n)达不到 2.以第一个数为基准点，开始计数times=1,如果他是众数，超过一半，那么times不可能为0。 网上称为候选人法。如果两个数不相等，顶多消除一个众数和一个非众数，剩下的还是有众数。或者消除两个非众数 public class Solution { public int MoreThanHalfNum_Solution(int [] array) { //方法1 遍历 放到map中，计数，再遍历map 计数大于一半就是。 空间O（n） //方法 2 排序 或者 +二分法 时间o(n2) ...

思路: 1.两数之和，hashmap存取，看代码 import java.util.*; public class Solution { /** * * @param numbers int整型一维数组 * @param target int整型 * @return int整型一维数组 */ public int[] twoSum (int[] numbers, int target) { // write code here if(numbers == null || number...

思路: 1.字符串拆成数组，用栈来保存每个运算的数，例如 a + b， 栈中先入 a,再入b,如果a / b，，栈中先入a,然后再取出a,入a/b。 2.先比如是 10 + 20 / 30,栈中存放10，然后再进行 + 20运算，遇到20，则判断符号位是+,则20入栈，然后遍历到30，发现前面是/，则取出20进行除以操作，将20/30入栈 3.遇到(，求与之匹配的)，然后递归就可。 import java.util.*; public class Solution { /** * 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 * 返回...

思路: 1.暴力破解法，每次插入的时候，都for循环遍历找到num位置该存放的位置，然后插入 2.堆。用大根堆存放中位数左边的数，小根堆存放右边的数。大根堆的最大数小于小根堆的最小数 3.第一个数，先放入大根堆，然后再取出最大的数放在小根堆里。第二个数，先放入小根堆里，然后取出最小的数，放在大根堆里。第三个数，先放入大根堆，再取出最大的数，放入到小根堆。这种奇数位的数据，直接取小根堆的堆顶就可以了。偶数位那就两者平均。 4.每次存放数据时，做到将数据平均，所以有第1个数放到大根堆，取出来放到小根堆。第二个反之。每次先放再取，主要是取最小值和最大值 import java.util.*; pu...

思路: 1.快速排序的三路法 2.使得区间内 [left, lt) > value, [lt, gt) == value, [gt, right] < value 3.如果k-1 在 [lt, gt)之间，那就找到了第K大的数 4.主要是注意排序的规则 import java.util.*; public class Solution { public int findKth(int[] a, int n, int K) { // write code here if(a == null ||a.length < 1){ ...

思路: 1.二分法，得到index,左边的数比index位置数小，右边比它大 2.直到index == k - 1, 选择 0 到 k -1 下标的数就是最小的k个数 import java.util.*; public class Solution { public ArrayList<Integer> GetLeastNumbers_Solution(int [] input, int k) { if (input == null || input.length == 0 || k <= 0 || input.length < k) { ...

思路: 1.使用队列，队头保持是最大的值的下标 2.每次遍历时先将队列中，从尾到头，比当前小的值移除。此时队列要么是空的，要么还有个比当前数大的值 3.对队头的下标进行边界约束，如果在i - size 前，即index <= i - size，就说明在窗口外了，我们移除队头的数据 4.每次队列头部数据就是窗口最大的值 5.当然也可以用暴力解法，for循环遍历，每size个数比较一下 import java.util.*; public class Solution { public ArrayList<Integer> maxInWindows(int [] num,...

思路: 1.利用栈，遇到 (、[、{ 就往栈中存入 )、]、} ,如果不是这三个字符，那么如果栈是空的，那当前字符就不能被匹配了。例如(、[、{、}、]、)、] ,最后一个导致不是有效序列了 2.如果栈不是空的，那么栈中弹出的元素必须要和当前遍历的相等。"([)]" 是不合法的，必须是"()[]{}" 类似这种，没有嵌套，或者嵌套是([]) import java.util.*; public class Solution { /** * * @param s string字符串 * @return bool布尔型 */ publ...

思路: 1.两个栈，一个栈正常存放数据，另一个栈在每次存数据时，选择最小的数据存入。即和当前数据和栈顶数据比较，哪个小存哪个。 import java.util.Stack; public class Solution { Stack<Integer> stack = new Stack<>(); Stack<Integer> stack2 = new Stack<>(); public void push(int node) { stack.push(node); if...