题意分析  这个题目让我们求出两个很大很大的数的和。  思路分析 思路一 用Python  我们知道，目前对于大多数高级语言，都存在着对高精度的处理。所以我们直接使用Python就行了。 代码如下**  需要遍历字符串a和b的每个字符，时间复杂度为O(lena+lenb) 需要存储a和b字符串，空间复杂度为O(lena+lenb)   # # 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 # 计算两个数之和 # @param s string字符串 表示第一个整数 # @param t string字符串 表示第二个整数 # @return string字符串 # ...

题意分析  题目的意思是给出一个数字，让我们将这个数字进行分解，然后找到分解后所有的数的乘积最大的情况。 样例分析，我们可以将8分解为2x3x3，得到的结果就是18,这个可以自己暴力枚举一下所有的情况进行验证。  思路分析  这个题目，我主要用的是三种方法进行解答  解法一 暴力枚举  我们可以发现，我们进行从小到大的枚举，当我们进行求解某一个数字的时候，我们已经求出了之前的所有的数的最优的情况，那么我们可以枚举将这个数字x分解出1,2,...x-1的所有的情况，然后维护最大的值就行了。 代码如下 开了双重for循环，时间复杂度为O(n^2) 开了数组存储每个状态的最优解，空间复杂度为O(n)...

题意分析  给我们一张二维的地图，初始的位置在（0,0），可以往上下左右四个方向进行移动。但是移动需要需要满足如下条件：  不能超过地图的边界   移动的位置的坐标的数位的数字的和不能超过给定的数字     思路分析  这个题目我主要用的是BFS和DFS这两个算法进行求解。可以结合这个图进行理解。    解法一 BFS  我们知道，对于每一个位置，我们可以选择四个方向进行移动，由于这个题目没有其他特殊的限制，所以我们可以进行广度优先遍历。我们首先将初始的位置保存到一个队列里面，然后从这个队列开始向外进行扩展，当我们扩展之前我们需要判断需要入队的位置是否符合题目的条件，如果满足，那么我们可以直接...

题意分析  给出一棵二叉树，我们需要按照这棵树的节点的权值的大小先进行升序排序，然后在不改新增节点的前提下将它改为一条双向链表。原来的左指针作为一个前驱指针，右指针作为一个后继指针。    思路分析 解法一  对于这个题目，一开始想的是用一个map存储每个数字对应的一个节点，这种的思路其实是有问题的，就是如果存在相同的数字的话那么就可能会出错。但写出来发现竟然可以过，所以我觉得这个题目的数据可能比较弱。来说说具体的写法吧。我们先将所以的权值存入一个数组，然后进行排序，同时我们记录每个数字对应的节点。所以在这之后，我们就可以对数组进行遍历，然后不断更新每个节点的左右指针即可。同时注意首尾位置的指...

题意分析  给你一棵二叉树，需要求出这棵二叉树从根节点到叶子节点形成的连续的路径中路径和等于给定的数字的情况，并且按照字典序输出。 样例解释  对于样例一，我们发现一共存在三条路径，分别为[10,5,4],[10,5,7]和[10,12].所以我们样例就很好理解了。 思路分析 DFS+回溯法  我们发现，当我们用DFS进行处理的时候，对于某一条路径的某一个节点，我们可以维护两个信息，当前存储的数字序列，当前数字和离目标和少了多少。对于那个存储数字的那个序列，我们可以开一个全局数组，这样我们就没必要把这个当作参数进行传递了。 然后我们讲讲如何DFS。  边界：当我们到达左右节点为空的时候，说明我...

题意分析   感觉这个题目意思还是比较难理解的。但是幸好给出了样例的相关解释，就是给出一个固定的链表，需要我们对这条链表进行深拷贝，然后返回一个新的链表的头即可。    解决这个题目的关键，首先是需要理解什么是深拷贝。深拷贝：从堆内存中开辟一个新的区域存放新对象，对对象中的子对象进行递归拷贝,拷贝前后的两个对象互不影响。看不懂？简单来说就是让你复制出另外一条新的与原链表结构相同的一条链。但是这两条链之间不能有共用的内存。再简单来说就是在这条新的链表里面的每个节点都需要我们new出来。   大家可以结合下面这张图来更好地理解深拷贝  思路分析 思路一   这个题目理解好题目意思应该就比较好做了。...

题意分析 题意  给出一个字符串，需要返回这个字符串的所有的字符按照字典序的全排。（一个很经典的模板题）  前置知识  DFS的回溯法，这里我默认读者掌握了DFS的基本思想。所以我这里主要来介绍一个什么是回溯法。  我们来结合这个图来帮助大家理解什么是回溯法，这里介绍的是一棵二叉树的一个回溯，其实二叉树也是一种特殊的图，所以对于图的一个回溯也可以从这里进行学习领会。我们观察这个图，首先，我们先规定，对于每个节点，我们可以决定访问还是不访问。我们发现，当我们遍历2号节点的时候，我们发现我们还需要继续遍历这个节点的子节点，我们先遍历这个节点的左子树，我们在向下进行传递的时候，我们先将这个2号节点打...

题意分析  给出一个数组，我们需要找出在这个数组里面出现的次数超过这个数组长度的一半的那个数字。  思路分析 思路一  由于需要我们求出众数，那么我们可以尝试着先进行排序，然后我们只需要遍历排好序的数组就行了，这种情况下排序的时间复杂度是,但是我们遍历的时候如果最好只要n/2+1就行，最差就是n。由于这里我们先排好序了，所以我们不需要使用map进行处理， 我们只需要用一个变量，我们遍历到的数字与前一个数字进行比较不断更新这个变量即可。 代码如下  由于对数组进行遍历，所以时间复杂度 需要用数组存储数字，空间复杂度为O(n)class Solution { public: int MoreTha...

题意分析  根据题目我们可以知道，就是给出一个数组，让我们求出最小的k个数字所构成的数组。如果不足以构成k个数字，那么就返回一个空数组。 样例解释，这里我用的是第二种解法   思路分析 解法一  根据题目的要求，需要我们求出最小的k个数字，对于这种有大小顺序的情况，我们很容易想到的就是先进行排序，然后我们直接遍历最小的k个数字即可。排序的话我们可以调用库函数。 时间复杂度,空间复杂度为O(N) class Solution { public: vector<int> GetLeastNumbers_Solution(vector<int> input, int k) {...

题意分析  给出一个数组序列，找出和最大的连续子数组的和。并且要求时间复杂度O(n)（由于这个题目比较简单，所以我们重点放在如何解题上面） 考点是差分前缀和，下面大家可以结合下面这个图来更好地理解什么是差分思想，其实这只是一个很基础的一个差分，差分思想还是很重要的，可以帮助我们更好地优化我们的代码。    思路分析 思路一  我们直接用最朴素的方法进行求解，我们看到连续的数组，自然就很容易会想到利用前缀和的思想进行求解。我们先遍历一遍求出前缀和，然后利用一个二重循环枚举子数组的长度，维护一个最大值即可。 代码如下，时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(n) class Solution {...

题意分析 题意  给出一个二叉树的后序遍历的结果，需要我们判断这棵二叉树是否为二叉搜索树。  样例解释  首先，我们来说明一下本题目的样例样例如上图，看图知道，这个就是一个二叉搜索树。所以返回的是true。但是，我们如何用程序实现这种判断呢？  前置知识  什么是二叉搜索树，简单来说，就是对于一个二叉树的所有的节点，如果都满足： 左子树的所有节点的权值都小于等于这个节点的权值。 右子树的所有节点的权值都大于等于这个节点的权值。   那么我们就可以称这棵二叉树为二叉搜索树，显然，样例这棵二叉树是满足这两个条件的。  什么是后序遍历，就是对于一棵二叉树，我们先遍历这棵二叉树的左子树，然后遍历这棵二...

题意分析  首先，这个题目没有说明数据是如何给出的，建议补一个样例的解释。另外，这个题目的难度应该属于简单范围。这是我对本题样例的理解。 题目给出一个二叉树的先序遍历的序列，需要我们求出这个二叉树的层序遍历的序列。样例解释如上面所示。前置知识 首先，我们需要知道什么是二叉树，简单来说就是一个一棵树由根节点，左叶子节点和右叶子节点组成，而左右叶子节点又可以单独看成一个二叉树。即每个节点最多有两个子节点。然后就是一层层的递归下去。看一张图（有点丑，hhh） 广度优先搜索(BFS)广度优先搜索指的是以某一个点为中心，不断向外进行辐射。广度是他的第一关键字。总是先访问能直接到达的节点，然后以被访问的节...

题意描述 给出一个入栈序列和一个出栈序列，判断出栈序列是否属于这个入栈序列的一个合法的出栈序列。合法输出true，否则输出false.(题目保证入栈的序列中的每个数字都是不一样的） 思路分析 前置知识 首先，我们需要了解什么是栈和队列。  学习过数据结构的同学应该都知道，栈是一个先进后出的数据结构，这个你可以理解为你把一本一本书放进一个箱子，你每次放的书一定是在最上面的，我们称之为栈顶。而每次我们取的时候，我们也只能从栈顶取。大家可以根据下面这个图来更好地理解栈的原理。     队列的原理是一个先进先出的数据结构。这个可以类比我们日常生活中的排队（当然，我们不允许插队的情况）。排在前面的人肯定...

题意描述 给出一个入栈序列和一个出栈序列，判断出栈序列是否属于这个入栈序列的一个合法的出栈序列。合法输出true，否则输出false.(题目保证入栈的序列中的每个数字都是不一样的） 思路分析 前置知识 首先，我们需要了解什么是栈和队列。  学习过数据结构的同学应该都知道，栈是一个先进后出的数据结构，这个你可以理解为你把一本一本书放进一个箱子，你每次放的书一定是在最上面的，我们称之为栈顶。而每次我们取的时候，我们也只能从栈顶取。 队列的原理是一个先进先出的数据结构。这个可以类比我们日常生活中的排队（当然，我们不允许插队的情况）。排在前面的人肯定优先处理相关的事情。一个队伍的前面我们称之为队首。 ...