1.两数之和
给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出 和为目标值 target 的那 两个 整数，并返回它们的数组下标。
你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，数组中同一个元素在答案里不能重复出现。
你可以按任意顺序返回答案。
示例 1：
输入：nums = [2,7,11,15], target = 9
输出：[0,1]
解释：因为 nums[0] + nums[1] == 9 ，返回 [0, 1] 。
示例 2：
输入：nums = [3,2,4], target = 6
输出：[1,2]
示例 3：
输入：nums = [3,3], target = 6
输出：[0,1]
方法一：暴力解法，通过两个for循环，然后进行一个判断来获得正确的答案，此方法复杂度较高为O(n^2) 注意：使用双重循环时间应注意迭代对象的起始。
class Solution: def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]: for i in range(0,len(nums)): for j in range(i+1,len(nums)): if nums[i] + nums[j] ==target: return [i,j]
方法二：哈希表，建立一个哈希表，通过target-nums[i] 来判断是否哈希表内有答案，若无将该值添加进去。
class Solution: def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]: ind={} #建立一个哈希表 for i, num in enumerate(nums): if target - num in ind: #判断是否在哈希表内 return [ind[target - num], i] ind[nums[i]] = i
2.两数相加
给你两个非空的链表，表示两个非负的整数。它们每位数字都是按照 逆序 的方式存储的，并且每个节点只能存储 一位 数字。
请你将两个数相加，并以相同形式返回一个表示和的链表。
你可以假设除了数字 0 之外，这两个数都不会以 0 开头。
方法一：模拟解法
# Definition for singly-linked list. # class ListNode: # def __init__(self, val=0, next=None): # self.val = val # self.next = next class Solution: def addTwoNumbers(self, l1: Optional[ListNode], l2: Optional[ListNode]) -> Optional[ListNode]: result = ListNode() #初始化一个新链表 carry, curr = 0, result #初始化进位，设置curr为指针 while l1 or l2 or carry: s = (l1.val if l1 else 0) + (l2.val if l2 else 0) + carry carry, val = divmod(s, 10) curr.next = ListNode(val) curr = curr.next l1 = l1.next if l1 else None l2 = l2.next if l2 else None return result.next
方法二：递归
class Solution: def addTwoNumbers(self, l1: Optional[ListNode], l2: Optional[ListNode]) -> Optional[ListNode]: if l1 is None: return l2 if l2 is NoneL return l1 l1.val += l2.val if l1.val >=10: l1.next = self.addTwoNumbers(ListNode(l1.val // 10),l1.next) l1.val %= 10 li.next = self.addTwoNumbers(l1.next,l2.next) return l1
3.无重复字符的最长字串
给定一个字符串 s ，请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度。
示例 1:
输入: s = "abcabcbb"
输出: 3
解释: 因为无重复字符的最长子串是 "abc"，所以其长度为 3。
示例 2:
输入: s = "bbbbb"
输出: 1
解释: 因为无重复字符的最长子串是 "b"，所以其长度为 1。
这是一个经典的利用滑动窗口解决的问题，是属于不定长类型的问题。
class Solution: def lengthOfLongestSubstring(self, s: str) -> int: #Step1：定义需要维护的变量 max_len = 0 hashmap = {} #Step2:定义窗口的首尾端，然后滑动窗口 right = 0 for left in range(len(s)): #Step3:更新需要维护的变量，max_len，hashmap hashmap[s[left]] = hashmap.get(s[left],0) +1 if len(hasnmap) == left-right+1: max_len = max(max_len,left-right+1) #Step4:根据题意，题目的窗口可变：这个时候一般涉及到窗口是否合法的问题 #这个时候要用一个while不断移动窗口左指针，从而剔除非法元素直到窗口合法 # 当窗口长度大于哈希表长度时候 (说明存在重复元素)，窗口不合法 # 所以需要不断移动窗口左指针直到窗口再次合法, 同时提前更新需要维护的变量 (hashmap) while left - right +1>len(hashmap): head = s[start] hashmap[head] -=1 if hashmap[head] ==0: del hashmap[head] right +=1 return max_len
4.寻找两个正序数组的中位数：
给定两个大小分别为 m 和 n 的正序（从小到大）数组 nums1 和 nums2。请你找出并返回这两个正序数组的 中位数 。
算法的时间复杂度应该为 O(log (m+n)) 。
示例 1：
输入：nums1 = [1,3], nums2 = [2]
输出：2.00000
解释：合并数组 = [1,2,3] ，中位数 2
我们把题目看为求第k小的数：
class Solution: def findMedianSortedArrays(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> float: def dfs(nums1,i,nums2,j,k)->float: if(len(nums1)-i)>len(nums2)-j: return dfs(nums2,j,nums1,i,k) if len(nums1)==i: return nums2[j+k-1] if k==1: return min(nums1[i],nums2[j]) si = min(i + k // 2, len(nums1)) # 注意越界, 第一个列表不够取k/2个数的时候，全部取出来即可 sj = j + k//2 if nums1[si - 1] < nums2[sj - 1]: return dfs(nums1, si, nums2, j, k - (si - i)) else: return dfs(nums1, i, nums2, sj, k - (sj - j)) tot = len(nums1) + len(nums2) # 总长度 # 如果为奇数 if(tot & 1): return dfs(nums1, 0, nums2, 0, tot // 2 + 1) else: left = dfs(nums1, 0, nums2, 0, tot // 2) right = dfs(nums1, 0, nums2, 0, tot // 2 + 1) return (left + right) / 2
