Merge branch 'master' into master

2025-07-08 00:43:04 +08:00 · 2021-09-04 17:03:16 +08:00
parent 3e1d341aea 345b66bd43
commit e8151aa146
8 changed files with 262 additions and 105 deletions
--- a/problems/0077.组合优化.md
+++ b/problems/0077.组合优化.md
@ -242,8 +242,59 @@ var combine = function(n, k) {
 };
 ```

+C:
+```c
+int* path;
+int pathTop;
+int** ans;
+int ansTop;

+void backtracking(int n, int k,int startIndex) {
+    //当path中元素个数为k个时，我们需要将path数组放入ans二维数组中
+    if(pathTop == k) {
+        //path数组为我们动态申请，若直接将其地址放入二维数组，path数组中的值会随着我们回溯而逐渐变化
+        //因此创建新的数组存储path中的值
+        int* temp = (int*)malloc(sizeof(int) * k);
+        int i;
+        for(i = 0; i < k; i++) {
+            temp[i] = path[i];
+        }
+        ans[ansTop++] = temp;
+        return ;
+    }

+    int j;
+    for(j = startIndex; j <= n- (k - pathTop) + 1;j++) {
+        //将当前结点放入path数组
+        path[pathTop++] = j;
+        //进行递归
+        backtracking(n, k, j + 1);
+        //进行回溯，将数组最上层结点弹出
+        pathTop--;
+    }
+}
+
+int** combine(int n, int k, int* returnSize, int** returnColumnSizes){
+    //path数组存储符合条件的结果
+    path = (int*)malloc(sizeof(int) * k);
+    //ans二维数组存储符合条件的结果数组的集合。（数组足够大，避免极端情况）
+    ans = (int**)malloc(sizeof(int*) * 10000);
+    pathTop = ansTop = 0;
+
+    //回溯算法
+    backtracking(n, k, 1);
+    //最后的返回大小为ans数组大小
+    *returnSize = ansTop;
+    //returnColumnSizes数组存储ans二维数组对应下标中一维数组的长度（都为k）
+    *returnColumnSizes = (int*)malloc(sizeof(int) *(*returnSize));
+    int i;
+    for(i = 0; i < *returnSize; i++) {
+        (*returnColumnSizes)[i] = k;
+    }
+    //返回ans二维数组
+    return ans;
+}
+```

 -----------------------
 * 作者微信：[程序员Carl](https://mp.weixin.qq.com/s/b66DFkOp8OOxdZC_xLZxfw)
--- a/problems/0102.二叉树的层序遍历.md
+++ b/problems/0102.二叉树的层序遍历.md
@ -87,26 +87,31 @@ public:

 python代码：

-```python
+```python3
 class Solution:
+    """二叉树层序遍历迭代解法"""
+
    def levelOrder(self, root: TreeNode) -> List[List[int]]:
+        results = []
        if not root:
-            return []
+            return results
+        
+        from collections import deque
+        que = deque([root])
+        
+        while que:
+            size = len(que)
+            result = []
+            for _ in range(size):
+                cur = que.popleft()
+                result.append(cur.val)
+                if cur.left:
+                    que.append(cur.left)
+                if cur.right:
+                    que.append(cur.right)
+            results.append(result)

-        queue = [root]
-        out_list = []
-
-        while queue:
-            length = len(queue)  
-            in_list = []
-            for _ in range(length):
-                curnode = queue.pop(0)  # （默认移除列表最后一个元素）这里需要移除队列最头上的那个
-                in_list.append(curnode.val)
-                if curnode.left: queue.append(curnode.left)
-                if curnode.right: queue.append(curnode.right)
-            out_list.append(in_list)
-
-        return out_list
+        return results
 ```

 java: 
@ -274,29 +279,29 @@ python代码：

 ```python
 class Solution:
+    """二叉树层序遍历II迭代解法"""
+
    def levelOrderBottom(self, root: TreeNode) -> List[List[int]]:
+        results = []
        if not root:
-            return []
-        quene = [root]
-        out_list = []
+            return results
        
-        while quene:
-            in_list = []
-            for _ in range(len(quene)):
-                node = quene.pop(0)
-                in_list.append(node.val)
-                if node.left:
-                    quene.append(node.left)
-                if node.right:
-                    quene.append(node.right)
- 
-            out_list.append(in_list)
-    
-        out_list.reverse()
-        return out_list
-    
-# 执行用时：36 ms, 在所有 Python3 提交中击败了92.00%的用户
-# 内存消耗：15.2 MB, 在所有 Python3 提交中击败了63.76%的用户
+        from collections import deque
+        que = deque([root])
+        
+        while que:
+            result = []
+            for _ in range(len(que)):
+                cur = que.popleft()
+                result.append(cur.val)
+                if cur.left:
+                    que.append(cur.left)
+                if cur.right:
+                    que.append(cur.right)
+            results.append(result)
+
+        results.reverse()
+        return results
 ```

 Java：
@ -628,32 +633,29 @@ python代码：

 ```python
 class Solution:
+    """二叉树层平均值迭代解法"""
+
    def averageOfLevels(self, root: TreeNode) -> List[float]:
+        results = []
        if not root:
-            return []
+            return results
        
-        quene = deque([root])
-        out_list = []
-
-        while quene:
-            in_list = []
-
-            for _ in range(len(quene)):
-                node = quene.popleft()
-                in_list.append(node.val)
-                if node.left:
-                    quene.append(node.left)
-                if node.right:
-                    quene.append(node.right)
-
-            out_list.append(in_list)
-
-        out_list = map(lambda x: sum(x) / len(x), out_list)
-    
-        return out_list
+        from collections import deque
+        que = deque([root])
        
-# 执行用时：56 ms, 在所有 Python3 提交中击败了81.48%的用户
-# 内存消耗：17 MB, 在所有 Python3 提交中击败了89.68%的用户
+        while que:
+            size = len(que)
+            sum_ = 0
+            for _ in range(size):
+                cur = que.popleft()
+                sum_ += cur.val
+                if cur.left:
+                    que.append(cur.left)
+                if cur.right:
+                    que.append(cur.right)
+            results.append(sum_ / size)
+
+        return results
 ```

 java:
@ -823,52 +825,28 @@ public:
 python代码：

 ```python
-
 class Solution:
+    """N叉树的层序遍历迭代法"""
+
    def levelOrder(self, root: 'Node') -> List[List[int]]:
+        results = []
        if not root:
-            return []
+            return results
        
-        quene = deque([root])
-        out_list = []
-
-        while quene:
-            in_list = []
-
-            for _ in range(len(quene)):
-                node = quene.popleft()
-                in_list.append(node.val)
-                if node.children:
-                    # 这个地方要用extend而不是append，我们看下面的例子：
-                    # In [18]: alist=[]
-                    # In [19]: alist.append([1,2,3])
-                    # In [20]: alist
-                    # Out[20]: [[1, 2, 3]]
-                    # In [21]: alist.extend([4,5,6])
-                    # In [22]: alist
-                    # Out[22]: [[1, 2, 3], 4, 5, 6]
-                    # 可以看到extend对要添加的list进行了一个解包操作
-                    # print(root.children)，可以得到children是一个包含
-                    # 孩子节点地址的list，我们使用for遍历quene的时候，
-                    # 希望quene是一个单层list，所以要用extend
-                    # 使用extend的情况，如果print(quene),结果是
-                    # deque([<__main__.Node object at 0x7f60763ae0a0>])
-				   # deque([<__main__.Node object at 0x7f607636e6d0>, <__main__.Node object at 0x7f607636e130>, <__main__.Node object at 0x7f607636e310>])
-				  # deque([<__main__.Node object at 0x7f607636e880>, <__main__.Node object at 0x7f607636ef10>])
-				  # 可以看到是单层list
-                    # 如果使用append，print(quene)的结果是
-                    # deque([<__main__.Node object at 0x7f18907530a0>])
-				  # deque([[<__main__.Node object at 0x7f18907136d0>, <__main__.Node object at 0x7f1890713130>, <__main__.Node object at 0x7f1890713310>]])
-				  # 可以看到是两层list，这样for的遍历就会报错
-                    
-                    quene.extend(node.children)
-                
-            out_list.append(in_list)
+        from collections import deque
+        que = deque([root])
        
-        return out_list
-    
-# 执行用时：60 ms, 在所有 Python3 提交中击败了76.99%的用户
-# 内存消耗：16.5 MB, 在所有 Python3 提交中击败了89.19%的用户
+        while que:
+            result = []
+            for _ in range(len(que)):
+                cur = que.popleft()
+                result.append(cur.val)
+                # cur.children 是 Node 对象组成的列表，也可能为 None
+                if cur.children:
+                    que.extend(cur.children)
+            results.append(result)
+
+        return results
 ```

 java:
--- a/problems/0383.赎金信.md
+++ b/problems/0383.赎金信.md
@ -266,6 +266,7 @@ var canConstruct = function(ransomNote, magazine) {
 };
 ```

+
 PHP:
 ```php
 class Solution {
@ -289,6 +290,28 @@ class Solution {
        }
        return true;
    }
+```
+
+Swift：
+```swift
+func canConstruct(_ ransomNote: String, _ magazine: String) -> Bool {
+    var record = Array(repeating: 0, count: 26);
+    let aUnicodeScalarValue = "a".unicodeScalars.first!.value
+    for unicodeScalar in magazine.unicodeScalars {
+        // 通过record 记录 magazine 里各个字符出现的次数
+        let idx: Int = Int(unicodeScalar.value - aUnicodeScalarValue)
+        record[idx] += 1
+    }
+    for unicodeScalar in ransomNote.unicodeScalars {
+        // 遍历 ransomNote,在record里对应的字符个数做 -- 操作
+        let idx: Int = Int(unicodeScalar.value - aUnicodeScalarValue)
+        record[idx] -= 1
+        // 如果小于零说明在magazine没有
+        if record[idx] < 0 {
+            return false
+        }
+    }
+    return true
 }
 ```

--- a/problems/0454.四数相加II.md
+++ b/problems/0454.四数相加II.md
@ -220,6 +220,7 @@ var fourSumCount = function(nums1, nums2, nums3, nums4) {
 };
 ```

+
 PHP:
 ```php
 class Solution {
@ -253,6 +254,35 @@ class Solution {
 ```


+Swift：
+```swift
+func fourSumCount(_ nums1: [Int], _ nums2: [Int], _ nums3: [Int], _ nums4: [Int]) -> Int {
+    // key:a+b的数值，value:a+b数值出现的次数
+    var map = [Int: Int]()
+    // 遍历nums1和nums2数组，统计两个数组元素之和，和出现的次数，放到map中
+    for i in 0 ..< nums1.count {
+        for j in 0 ..< nums2.count {
+            let sum1 = nums1[i] + nums2[j]
+            map[sum1] = (map[sum1] ?? 0) + 1
+        }
+    }
+    // 统计a+b+c+d = 0 出现的次数
+    var res = 0
+    // 在遍历大num3和num4数组，找到如果 0-(c+d) 在map中出现过的话，就把map中key对应的value也就是出现次数统计出来。
+    for i in 0 ..< nums3.count {
+        for j in 0 ..< nums4.count {
+            let sum2 = nums3[i] + nums4[j]
+            let other = 0 - sum2
+            if map.keys.contains(other) {
+                res += map[other]!
+            }
+        }
+    }
+    return res
+}
+```
+
+
 -----------------------
 * 作者微信：[程序员Carl](https://mp.weixin.qq.com/s/b66DFkOp8OOxdZC_xLZxfw)
 * B站视频：[代码随想录](https://space.bilibili.com/525438321)
--- a/problems/0455.分发饼干.md
+++ b/problems/0455.分发饼干.md
@ -197,11 +197,10 @@ func findContentChildren(g []int, s []int) int {

  return child
 }
-
+```

 Javascript:
-```Javascript
-
+```
 var findContentChildren = function(g, s) {
    g = g.sort((a, b) => a - b)
    s = s.sort((a, b) => a - b)
--- a/problems/0530.二叉搜索树的最小绝对差.md
+++ b/problems/0530.二叉搜索树的最小绝对差.md
@ -265,7 +265,7 @@ func getMinimumDifference(root *TreeNode) int {
 ```

 ## JavaScript 
-
+递归 先转换为有序数组
 ```javascript
 /**
 * Definition for a binary tree node.
@ -297,6 +297,47 @@ var getMinimumDifference = function (root) {
    return diff;
 };
 ```
+递归 在递归的过程中更新最小值
+```js
+var getMinimumDifference = function(root) {
+    let res = Infinity
+    let preNode = null
+    // 中序遍历
+    const inorder = (node) => {
+        if(!node) return
+        inorder(node.left)
+        // 更新res
+        if(preNode) res = Math.min(res, node.val - preNode.val)
+        // 记录前一个节点         
+        preNode = node
+        inorder(node.right)
+    }
+    inorder(root)
+    return res
+}
+```
+
+迭代  中序遍历
+```js
+var getMinimumDifference = function(root) {
+    let stack = []
+    let cur = root
+    let res = Infinity
+    let pre = null
+    while(cur || stack.length) {
+        if(cur) {
+            stack.push(cur)
+            cur = cur.left
+        } else {
+            cur = stack.pop()
+            if(pre) res = Math.min(res, cur.val - pre.val)
+            pre = cur
+            cur = cur.right
+        }
+    }
+    return res
+}
+```

 -----------------------
 * 作者微信：[程序员Carl](https://mp.weixin.qq.com/s/b66DFkOp8OOxdZC_xLZxfw)
--- a/problems/0977.有序数组的平方.md
+++ b/problems/0977.有序数组的平方.md
@ -270,6 +270,40 @@ def sorted_squares(nums)
 end
 ```

+
+C:
+```c
+int* sortedSquares(int* nums, int numsSize, int* returnSize){
+    //返回的数组大小就是原数组大小
+    *returnSize = numsSize;
+    //创建两个指针，right指向数组最后一位元素，left指向数组第一位元素
+    int right = numsSize - 1;
+    int left = 0;
+
+    //最后要返回的结果数组
+    int* ans = (int*)malloc(sizeof(int) * numsSize);
+    int index;
+    for(index = numsSize - 1; index >= 0; index--) {
+        //左指针指向元素的平方
+        int lSquare = nums[left] * nums[left];
+        //右指针指向元素的平方
+        int rSquare = nums[right] * nums[right];
+        //若左指针指向元素平方比右指针指向元素平方大，将左指针指向元素平方放入结果数组。左指针右移一位
+        if(lSquare > rSquare) {
+            ans[index] = lSquare;
+            left++;
+        } 
+        //若右指针指向元素平方比左指针指向元素平方大，将右指针指向元素平方放入结果数组。右指针左移一位
+        else {
+            ans[index] = rSquare;
+            right--;
+        }
+    }
+    //返回结果数组
+    return ans;
+}
+```
+
 PHP:
 ```php
 class Solution {
@ -300,6 +334,7 @@ class Solution {
 ```


+
 -----------------------
 * 作者微信：[程序员Carl](https://mp.weixin.qq.com/s/b66DFkOp8OOxdZC_xLZxfw)
 * B站视频：[代码随想录](https://space.bilibili.com/525438321)
--- a/problems/二叉树的迭代遍历.md
+++ b/problems/二叉树的迭代遍历.md
@ -27,7 +27,7 @@

 我们先看一下前序遍历。

-前序遍历是中左右，每次先处理的是中间节点，那么先将跟节点放入栈中，然后将右孩子加入栈，再加入左孩子。
+前序遍历是中左右，每次先处理的是中间节点，那么先将根节点放入栈中，然后将右孩子加入栈，再加入左孩子。

 为什么要先加入 右孩子，再加入左孩子呢？ 因为这样出栈的时候才是中左右的顺序。

@ -140,7 +140,7 @@ public:

 # 总结

-此时我们用迭代法写出了二叉树的前后中序遍历，大家可以看出前序和中序是完全两种代码风格，并不想递归写法那样代码稍做调整，就可以实现前后中序。
+此时我们用迭代法写出了二叉树的前后中序遍历，大家可以看出前序和中序是完全两种代码风格，并不像递归写法那样代码稍做调整，就可以实现前后中序。

 **这是因为前序遍历中访问节点（遍历节点）和处理节点（将元素放进result数组中）可以同步处理，但是中序就无法做到同步！**