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    二叉搜索树

    所谓的二叉搜索树(BST),就是满足二叉树中每个节点大于左子树小于右子树的二叉树,而二叉树搜索树的插入对比它的这一特征,插入就能够很好的解决,判断当前节点是否为空,为空直接插入数字并返回,不为空,与该节点的val进行对比,进行循环递归,直到该节点的值大于val并且该节点左子树为空插入val,或者该节点的值小于val并且右子树为空插入val。

    /**
     * Definition for a binary tree node.
     * type TreeNode struct {
     *     Val int
     *     Left *TreeNode
     *     Right *TreeNode
     * }
     */
    func insertIntoBST(root *TreeNode, val int) *TreeNode {
        if root == nil {
         return &TreeNode{Val: val}
        }
        p := root
        for p != nil{
            if p.Val < val {
                    if p.Right != nil {
                        p = p.Right
                    }else {
                        p.Right = &TreeNode{Val: val}
                        break
                    }
            }else {
                if p.Left != nil {
                    p = p.Left
                }else {
                    p.Left = &TreeNode{Val: val}
                    break
                }
            }
        }
       
        return root
    }

    两数相加

    题目描述两个非空链表相加,由于是逆序存贮,所以只需要用一个变量存贮进位就可以了,当两个链表都为空并且进位也为0的时候,表示两个链表相加完毕。最后返回头节点。

    /**
     * Definition for singly-linked list.
     * type ListNode struct {
     *     Val int
     *     Next *ListNode
     * }
     */
    func addTwoNumbers(l1 *ListNode, l2 *ListNode) *ListNode {
        return addTwoNumber(l1, l2, 0)
    }
    
    func addTwoNumber(l1 *ListNode, l2 *ListNode, add int) *ListNode{
        if l1 == nil && l2 == nil && add == 0 {
            return nil
        }
    
        if l1 != nil {
            add += l1.Val
            l1 = l1.Next
        }
        if l2 != nil {
            add += l2.Val
            l2 = l2.Next
        }
    
        node := ListNode{
            Val: add % 10,
            Next: addTwoNumber(l1, l2, add / 10),
        }
    
        return &node
    }
    

    无重复最长子串

    给定一个字串,求出最长不重复的字串。模拟一下求解最长不重复子串的过程,将第一个字符存入map中,在以第一个字符为起点循环判断存入字符,当一个字符第二次出现时,当前位置减去起点的位置,这中间就是无重复字串的长度,给定一个变量ans存入长度最大值。当前这一个无重复字串就相当于一个滑动框,我们起点+1,更换起点,滑动框右边在进行判断查找,重复以上操作,找到一个无重复字串的最大值。

    func lengthOfLongestSubstring(s string) int {
        mp := map[byte]int{}
        rk := -1
        ans := 0
        for i := 0; i < len(s); i++ {
            if i != 0 {
                delete(mp, s[i-1])
            }
            for rk+1 < len(s) && mp[s[rk+1]]==0 {
                mp[s[rk+1]]++
                rk++
            }
            ans = max(ans, rk - i +1)
        }
        return ans
    }
    func max(a, b int) int {
        if a <= b {
            return b
        }else {
            return a
        }
    }
    

    四数之和

    给定一个一维数组,求出这个数组之中满足4个数之和等于target的数组集合,最常想到的方法是先对数组排序,在进行四重循环,得到满足条件的数组,在对数组进行去从。我在这里是写的一个check函数进行去从,也可以在循环中添加条件,即同一重循环中,在满足条件后,当num[i]==num[i-1]时 continue。

    var ans [][]int
    func fourSum(nums []int, target int) [][]int {
    	ans = [][]int{}
    	sort.Ints(nums)
    	for i := 0; i < len(nums); i++ {
    		for j := i+1; j < len(nums); j++ {
    			for k := j+1; k < len(nums); k++ {
    				for l := k+1; l < len(nums); l++ {
    					if nums[i] + nums[j] + nums[k] + nums[l] > target {
    						break
    					}
    					if nums[i] + nums[j] + nums[k] + nums[l] == target {
    						if check([]int{nums[i], nums[j], nums[k], nums[l]}){
    							ans = append(ans, []int{nums[i], nums[j], nums[k], nums[l]})
    						}
    
    					}
    				}
    
    			}
    
    		}
    	}
    	return ans
    }
    func check(nums []int) bool{
        flag := 0
        for i := 0; i < len(ans); i++ {
            for j :=0; j < len(nums); j++{
                if ans[i][j] == nums[j] {
                    flag = 1
                }else {
                    flag = 0
                    break
                }
            }
            if flag == 1 {
                return false
            }
        }
        return true
    }
    

    当然这种算法的复杂度是O(n4)。在这个基础上我们可以使用双指针的方法,枚举i,j 在进行双指针判断num[i]+num[j]+num[left]+num[right]==target 得到满足条件的数组。在这基础上我们可以在同一重循环中在进行优化,在i这层循环中,如果num[i]+num[n-1]+num[n-2]+num[n-3]<target 可以直接进行下一次循环,同理在j这一层循环中,如果num[i]+num[n-1]+num[n-2]+num[j]<target,可以直接进行下一次循环。进而时间复杂度优化为O(n3)

    func fourSum1(nums []int, target int) [][]int {
    	sort.Ints(nums)
    	ans = [][]int{}
    	n := len(nums)
    	for i := 0; i < n-3 && nums[i]+nums[i+1]+nums[i+2]+nums[i+3] <= target; i++ {
    		if i > 0 && nums[i] == nums[i-1] ||  nums[i]+nums[n-1]+nums[n-2]+nums[n-3] < target {
    			continue
    		}
    		for j := i+1; j < n-2 && nums[j]+nums[j+1]+nums[j+2]+nums[i] <= target; j++ {
    			if j > i+1 && nums[j] == nums[j-1] || nums[i]+nums[n-1]+nums[n-2]+nums[j] < target {
    				continue
    			}
    			for left, right := j+1, n-1; left < right; {
    				if nums[i] + nums[j] + nums[left] + nums[right] == target {
    					ans = append(ans, []int{nums[i], nums[j], nums[left], nums[right]})
    					for ;nums[left]==nums[left+1];left++ {
    					}
    					for ;nums[right]==nums[right-1];right-- {
    					}
    					left++
    					right--
    				}else if nums[i] + nums[j] + nums[left] + nums[right] < target {
    					left++
    				}else {
    					right--
    				}
    
    			}
    
    		}
    	}
    	return ans
    }
    

    三数之和

    同四数之和,进行一重循环加上双指针进行优化,从而在O(n2)的复杂度上得到答案

    func threeSum(nums []int) [][]int {
        ans := [][]int{}
        sort.Ints(nums)
        n := len(nums)
        for i:=0; i < n-2 && nums[i]+nums[i+1]+nums[i+2] <= 0; i++ {
            if i > 0 && nums[i] == nums[i-1] || nums[i]+nums[n-1]+nums[n-2] < 0 {
                continue
            }
            for left, right := i+1, n-1; left < right; {
                if sum := nums[i]+nums[left]+nums[right]; sum == 0 {
                    ans = append(ans, []int{nums[i], nums[left], nums[right]})
                    for left++; left < right && nums[left]==nums[left-1]; left++ {
                    }
                    for right--; left < right && nums[right] == nums[right+1]; right--{
                    }
                }else if sum < 0 {
                    left++
                }else {
                    right--
                }
            }
        }
        return ans
    }
    

      

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