LeetCode刷题笔记（Java）---第661-680题

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661. 图片平滑器

包含整数的二维矩阵 M 表示一个图片的灰度。你需要设计一个平滑器来让每一个单元的灰度成为平均灰度 (向下舍入) ，平均灰度的计算是周围的8个单元和它本身的值求平均，如果周围的单元格不足八个，则尽可能多的利用它们。

在这里插入图片描述

解答

public int[][] imageSmoother(int[][] M) {
      
      
        int R = M.length, C = M[0].length;
        int[][] ans = new int[R][C];

        for (int r = 0; r < R; ++r)
            for (int c = 0; c < C; ++c) {
      
      

                int count = 0;
                for (int nr = r-1; nr <= r+1; ++nr)
                    for (int nc = c-1; nc <= c+1; ++nc) {
      
      
                        if (0 <= nr && nr < R && 0 <= nc && nc < C) {
      
      
                            ans[r][c] += M[nr][nc];
                            count++;
                        }
                    }
                ans[r][c] /= count;
                
            }
        return ans;
    }

分析
1. 暴力，遍历每个位置，然后在每个位置的9宫格的范围内，判断是否超过边界，如果没有超过边界，则记录满足边界内的格子的数量，并累积满足边界的格子内的数字和。
2. 这一个位置的值等于累积的数字和除以周围包括自身满足边界内的格子的数量。
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662. 二叉树最大宽度

给定一个二叉树，编写一个函数来获取这个树的最大宽度。树的宽度是所有层中的最大宽度。这个二叉树与满二叉树（full binary tree）结构相同，但一些节点为空。

每一层的宽度被定义为两个端点（该层最左和最右的非空节点，两端点间的null节点也计入长度）之间的长度。

在这里插入图片描述

解答

public int widthOfBinaryTree(TreeNode root) {
      
      
        if (root == null) return 0;
        List<TreeNode> list = new ArrayList<>();
        List<Long> index = new ArrayList<>();
        index.add((long)1);
        list.add(root);
        long res = 1;
        while (!list.isEmpty()) {
      
      
            List<TreeNode> temp = new ArrayList<>();
            List<Long> indexTemp = new ArrayList<>();
            long start = Long.MAX_VALUE;
            long end = -Long.MAX_VALUE;
            for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
      
      
                TreeNode node = list.get(i);
                long ind = index.get(i);
                start = Math.min(start, ind);
                end = Math.max(end, ind);
                if (node.left != null) {
      
      
                    temp.add(node.left);
                    indexTemp.add(2 * ind);
                }
                if (node.right != null) {
      
      
                    temp.add(node.right);
                    indexTemp.add(2 * ind + 1);
                }
            }
            res = Math.max(res, end - start + 1);
            list = temp;
            index = indexTemp;
        }
        return (int)res;
    }

分析
1. 对于二叉树而言，假设结点的编号为 i 那么它左孩子的结点编号为2* i 右孩子的结点编号为 2 * i + 1
2. 层次遍历每层记录这一层的编号和对应的结点，然后计算这一层最大编号和最小编号的差，最大的就是最大宽度。
提交结果

664. 奇怪的打印机

有台奇怪的打印机有以下两个特殊要求：

打印机每次只能打印同一个字符序列。
每次可以在任意起始和结束位置打印新字符，并且会覆盖掉原来已有的字符。

给定一个只包含小写英文字母的字符串，你的任务是计算这个打印机打印它需要的最少次数。

在这里插入图片描述

解答

public int strangePrinter(String s) {
      
      
        int n = s.length();
        if(n == 0) return 0;
        int[][] dp = new int[n + 1][n + 1];

        for(int i = 0; i < n; i++){
      
      
            dp[i][i] = 1;
        }
        for(int len = 2; len <= n; len++){
      
      
            for(int i = 0; i + len - 1 < n; i++){
      
      
                int j = i + len - 1;
                dp[i][j] = dp[i+1][j] + 1;
                for(int k = i + 1; k <= j; k++){
      
      
                    if(s.charAt(i) == s.charAt(k))
                        dp[i][j] = Math.min(dp[i][j], dp[i][k - 1] + dp[k + 1][j]);
                }
            }
        }
        return dp[0][n - 1];
    }

分析
1. 区间DP
2. 区间DP的套路 3层循环
  1. 区间长度
  2. 区间起点
  3. 分割点
3. dp[i] [j] 表示区间i～j的范围内打印的最少次数
4. 假设字符串i之后不存在相同的字符那么
  
  dp[i] [j] = dp[i+1] [j] + 1
5. 遍历分割点
6. dp[i] [j] = Math.min(dp[i] [j],dp[i] [k]+dp[k+1] [j]);
7. 若s[k] == s[i] 那么dp[i] [k] = d[i] [k-1]
8. 所以dp[i] [j] = Math.min(dp[i] [j],dp[i] [k-1] + dp[k+1] [j])
提交结果

665. 非递减数列

给你一个长度为 n 的整数数组，请你判断在最多改变 1 个元素的情况下，该数组能否变成一个非递减数列。

我们是这样定义一个非递减数列的：对于数组中所有的 i (0 <= i <= n-2)，总满足 nums[i] <= nums[i + 1]。

在这里插入图片描述

解答

public boolean checkPossibility(int[] nums) {
      
      
        // 记录是不是第一次进行改变
        boolean is = false;
        for (int i = 0; i < nums.length - 1; i++) {
      
      
            if (nums[i] > nums[i + 1]) {
      
      
                if (is) {
      
      
                    return false;
                }
                // 判断是不是第一个元素
                if (i != 0) {
      
      
                    // 如果 nums[i-1] > nums[i+1]，则将 nums[i+1] 改为 nums[i] 即可。
                    if (nums[i - 1] > nums[i + 1]) {
      
      
                        nums[i + 1] = nums[i];
                    } else {
      
      
                        // 如果 nums[i-1] <= nums[i+1]，则将 nums[i] 改为 nums[i-1]<= nums[i] <=nums[i+1] 即可。
                        nums[i] = nums[i + 1];
                    }
                } else {
      
      
                    // 当 i = 0 时，则将 nums[i] 改为任意一个小于等于 nums[i+1] 的数即可。
                    nums[i] = nums[i + 1];
                }
                is = true;
            }
        }
        return true;
    }

分析
1. 若当前位置大于后一个位置
2. 若是第二次出现，则说明需要修改两次直接返回false
3. 下面分情况
4. 若当前位置是0，那么直接修改当前位置等于后一个位置的值
5. 若不为0，也分两种情况
  1. 当前位置的前一个值大于当前位置的后一个值例如 5 6 3
    
    当前是6 前一个位置是5 后一个位置是3。5大于3 此时将3修改成 6
  2. 当前位置的前一个值小于等于当前位置的后一个值 3 6 4
    
    当前是6 前一个位置是3 后一个位置4，3小于4 此时将6 修改成4
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667. 优美的排列 II

给定两个整数 n 和 k，你需要实现一个数组，这个数组包含从 1 到 n 的 n 个不同整数，同时满足以下条件：

① 如果这个数组是 [a1, a2, a3, … , an] ，那么数组 [|a1 - a2|, |a2 - a3|, |a3 - a4|, … , |an-1 - an|] 中应该有且仅有 k 个不同整数；.

② 如果存在多种答案，你只需实现并返回其中任意一种.

在这里插入图片描述

解答

public int[] constructArray(int n, int k) {
      
      
        int[] res = new int[n];
        int index = 0;
        int left = 1;
        int right = n;
        boolean flag = true;
        while(k > 1){
      
      
            if(flag){
      
      
                res[index++] = left++;
            }else res[index++] = right--;
            k--;
            flag = !flag;
        }
        for(int i = index;i < n;i++){
      
      
            if(flag){
      
      
                res[i] = left++;
            }else res[i] = right--;
        }
        return res;
    }

分析
1. k个不同可以假设其中有一个是1 那么就剩下k-1个不同
2. 整数1的结果比较简单，要么是连续的递增，要么是连续的递减
3. k-1的不同可以采取首尾填充的方式例如 n = 6 k = 4
4. 那么采用首尾填充4个点数字得到 1 6 2 5
5. 最后1位是5 连续递减得到 1 6 2 5 4 3 满足题意
6. 最后追加的连续递增还是递减，就看首尾填充的最后一位是前面拿的还是后面拿的数字。若是后面拿的数字则后面连续递减，若是前面拿的数字则后面连续递增
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668. 乘法表中第k小的数

几乎每一个人都用乘法表。但是你能在乘法表中快速找到第k小的数字吗？

给定高度m 、宽度n 的一张 m * n的乘法表，以及正整数k，你需要返回表中第k 小的数字。

在这里插入图片描述

解答

public int findKthNumber(int m, int n, int k) {
      
      
        int left = 1, right = m * n;
        while (left < right) {
      
      
            int mid = left + (right - left) / 2;
            if (kThCount(m, n, mid) >= k) {
      
      
                right = mid;
            } else {
      
      
                left = mid + 1;
            }
        }
        return left;
    }

    public int kThCount(int m, int n, int mid) {
      
      
        int res = 0,row = 1,col = n;
        while(row <= m && col > 0){
      
      
            if(row * col <= mid){
      
      
                res += col;
                row++;
            }else{
      
      
                col--;
            }
        }
        return res;
    }

分析
1. 二分查找
2. 数字的范围在1 - m* n
3. 二分查找mid在矩阵中是第几个来缩小二分查找的范围
4. kThCount用来计算 mid 在矩阵中是第几小的数字，也就是求有多少个数字小于等于它
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669. 修剪二叉搜索树

给你二叉搜索树的根节点 root ，同时给定最小边界low 和最大边界 high。通过修剪二叉搜索树，使得所有节点的值在[low, high]中。修剪树不应该改变保留在树中的元素的相对结构（即，如果没有被移除，原有的父代子代关系都应当保留）。可以证明，存在唯一的答案。

所以结果应当返回修剪好的二叉搜索树的新的根节点。注意，根节点可能会根据给定的边界发生改变。

在这里插入图片描述

解答

public TreeNode trimBST(TreeNode root, int low, int high) {
      
      
        TreeNode res = root;
        root = trimBSTLow(root,low);
        return trimBSTHight(root,high);
    }

    public TreeNode trimBSTLow(TreeNode root,int low){
      
      
        if(root == null)return null;
        if(root.val < low){
      
      
            return trimBSTLow(root.right,low);
        }else{
      
      
            root.left = trimBSTLow(root.left,low);
        }
        return root;
    }

    public TreeNode trimBSTHight(TreeNode root,int high){
      
      
        if(root == null) return null;
        if(root.val > high){
      
      
            return trimBSTHight(root.left,high);
        }else{
      
      
            root.right = trimBSTHight(root.right,high);
        }
        return root;
    }

分析
1. 递归修剪
2. 对于左区间而言
3. 若当前结点的值小于左区间，那么就需要将当前结点删除，替换成当前结点的右子树，然后再继续的递归的寻找。
4. 若当前结点的值大于等于左区间，那么递归的判断左子树
5. 对于右区间类似
提交结果

670. 最大交换

给定一个非负整数，你至多可以交换一次数字中的任意两位。返回你能得到的最大值。

在这里插入图片描述

解答

public int maximumSwap(int num) {
      
      
        String number = "" + num;
        char[] chars = number.toCharArray();
        int len = chars.length;
        char[] nums = new char[len];
        nums[len-1] = chars[len-1];
        int[] indexs = new int[len];
        indexs[len-1] = len-1;
        for(int i = len - 2;i >= 0;i--){
      
      
            if(chars[i] - '0' > nums[i+1] - '0'){
      
      
                nums[i] = chars[i];
                indexs[i] = i;
            }else {
      
      
                nums[i] = nums[i+1];
                indexs[i] = indexs[i+1];
            }
        }
        for(int i = 0;i < len;i++){
      
      
            if(chars[i] - '0' < nums[i] -'0'){
      
      
                char temp = chars[i];
                chars[i] = nums[i];
                chars[indexs[i]] = temp;
                break;
            }
        }
        return Integer.valueOf(new String(chars),10);
    }

分析
1. 记录下当前数字后面出现的最大的数字保存在 nums中,顺便记录对于的出现的索引位置
2. 遍历数字的每一位，若当前位的数字比后面出现的最大数字小，那么就和那个数字交换
提交结果

671. 二叉树中第二小的节点

给定一个非空特殊的二叉树，每个节点都是正数，并且每个节点的子节点数量只能为 2 或 0。如果一个节点有两个子节点的话，那么该节点的值等于两个子节点中较小的一个。

更正式地说，root.val = min(root.left.val, root.right.val) 总成立。

给出这样的一个二叉树，你需要输出所有节点中的第二小的值。如果第二小的值不存在的话，输出 -1 。

在这里插入图片描述

解答

//方法1
public int findSecondMinimumValue(TreeNode root) {
      
      
        Set<Integer> set = new HashSet<>();
        PriorityQueue<TreeNode> queue = new PriorityQueue<>(new Comparator<TreeNode>(){
      
      
            public int compare(TreeNode node1,TreeNode node2){
      
      
                return node1.val - node2.val;
            }
        });
        dfs(root,queue,set);
        if(queue.size() < 2)
            return -1;
        queue.poll();
        return queue.poll().val;
    }
    public void dfs(TreeNode node,PriorityQueue<TreeNode> queue,Set<Integer> set){
      
      
        if(!set.contains(node.val)){
      
      
            set.add(node.val);
            queue.add(node);
        }
        if(node.left != null){
      
      
            dfs(node.left,queue,set);
        }
        if(node.right != null){
      
      
            dfs(node.right,queue,set);
        }
    }
//方法2
		long ans=Long.MAX_VALUE;
    public int findSecondMinimumValue(TreeNode root) {
      
      
        if(root==null) return -1;
        int minval=root.val;
        dfs(root,minval);
        if(ans==Long.MAX_VALUE) return -1;
        return (int)ans;
    }
    private void dfs(TreeNode root, int minval) {
      
      
        if(root==null) return;
        if(root.val>minval&&root.val<ans)
            ans=root.val;
        dfs(root.left,minval);
        dfs(root.right,minval);
    }

分析
1. 方法1利用堆来完成寻找第K个
2. 方法2 根据根结点得到最小值，然后遍历树寻找比它大的最小值即为答案。
提交结果

方法1
方法2

673. 最长递增子序列的个数

给定一个未排序的整数数组，找到最长递增子序列的个数。

在这里插入图片描述

解答

//方法1
	public int findNumberOfLIS(int[] nums) {
      
      
        if (nums == null || nums.length == 0) return 0;
        int n = nums.length;
        int[] dp = new int[n];
        int[] counter = new int[n];
        Arrays.fill(dp, 1);
        Arrays.fill(counter, 1);
        int max = 0;
        for(int i = 0; i < n; i++){
      
      
            for(int j = 0; j < i; j++) {
      
      
                if(nums[i] > nums[j]) {
      
      
                    if(dp[j] + 1 > dp[i]) {
      
      
                        dp[i] = Math.max(dp[i], dp[j] + 1);
                        counter[i] = counter[j];
                    }else if(dp[j] + 1 == dp[i]) {
      
      
                        counter[i] += counter[j];
                    }
                }
            }
            max = Math.max(max, dp[i]);
        }
        int res = 0;
        for(int i = 0; i < n; i++) {
      
      
            if(dp[i] == max) res += counter[i];
        }
        return res;
    }

分析
1. 方法1 动态规划
2. dp[i] 表示以第i个字符结尾的序列，能得到的最长上升子序列的长度
3. count[i] 表示以第i个字符结尾的序列，满足最长上升子序列的个数
4. 两重循环
5. 第一重循环遍历整个数组，每个位置作为序列的结尾
6. 第二重循环是0到第一重循环的位置也就是 0-序列的结尾
7. 若序列的结尾的数字num[i] > nums[j]
8. 此时需要考虑两种情况第一种是当前找到的最大上升子序列的长度小于dp[j] + 1 说明此时需要更新最大上升子序列的长度。并将个数赋值为counter[j]
9. 第二种是当前找到的最大上升子序列的长度已经等于dp[j] + 1 此时说明有counter[j]种情况可以得到dp[j]+1的长度此时需要将个数counter[i] 加上 counter[j]
10. 第一重循环当中，还需要记录所有序列当中最大上升子序列的长度。
11. 最后一个for循环遍历，找到dp[i] 等于记录下的最大上升子序列的长度对应的counter[i] 进行累加返回结果。
提交结果

674. 最长连续递增序列

给定一个未经排序的整数数组，找到最长且连续递增的子序列，并返回该序列的长度。

连续递增的子序列可以由两个下标 l 和 r（l < r）确定，如果对于每个 l <= i < r，都有 nums[i] < nums[i + 1] ，那么子序列 [nums[l], nums[l + 1], …, nums[r - 1], nums[r]] 就是连续递增子序列。

在这里插入图片描述

解答

public int findLengthOfLCIS(int[] nums) {
      
      
        if(nums.length == 0)return 0;
        int last = nums[0];
        int temp = 1;
        int res = 1;
        for(int i = 1;i < nums.length;i++){
      
      
            int cur = nums[i];
            if(cur > last){
      
      
                temp++;
                res = Math.max(temp,res);
            }
            else temp = 1;
            last = cur;
        }
        return res;
    }

分析
1. 连续递增 temp++ 否则 temp重置为1
2. 记录下最大的temp 返回
提交结果

675. 为高尔夫比赛砍树

你被请来给一个要举办高尔夫比赛的树林砍树。树林由一个 m x n 的矩阵表示，在这个矩阵中：

0 表示障碍，无法触碰
1 表示地面，可以行走
比 1 大的数表示有树的单元格，可以行走，数值表示树的高度

每一步，你都可以向上、下、左、右四个方向之一移动一个单位，如果你站的地方有一棵树，那么你可以决定是否要砍倒它。

你需要按照树的高度从低向高砍掉所有的树，每砍过一颗树，该单元格的值变为 1（即变为地面）。

你将从 (0, 0) 点开始工作，返回你砍完所有树需要走的最小步数。如果你无法砍完所有的树，返回 -1 。

可以保证的是，没有两棵树的高度是相同的，并且你至少需要砍倒一棵树。

在这里插入图片描述

解答

int[] rArr = new int[]{
      
      -1, 1, 0, 0};
    int[] cArr = new int[]{
      
      0, 0, -1, 1};

    public int cutOffTree(List<List<Integer>> forest) {
      
      
        int rows = forest.size();
        int columns = forest.get(0).size();
        int[][] arr = new int[rows * columns][];
        int[][] grid = new int[rows][columns];
        for (int i = 0; i < forest.size(); i++) {
      
      
            for (int j = 0; j < forest.get(0).size(); j++) {
      
      
                int height = forest.get(i).get(j);
                arr[i * columns + j] = new int[]{
      
      i, j, height};
                grid[i][j] = height;
            }
        }
        Arrays.sort(arr, Comparator.comparingInt(tree -> tree[2]));
        int step = 0;
        int[] src = new int[]{
      
      0, 0};
        for (int[] dest : arr) {
      
      
            if (dest[2] <= 1) {
      
      
                continue;
            }
            int temp = bfs(src, dest, grid);
            if (temp < 0) {
      
      
                return -1;
            }
            step += temp;
            src = dest;
        }
        return step;
    }

    private int bfs(int[] src, int[] dest, int[][] grid) {
      
      
        int rows = grid.length;
        int columns = grid[0].length;
        boolean[][] seen = new boolean[rows][columns];
        Queue<int[]> queue = new LinkedList<>();
        queue.add(new int[]{
      
      src[0], src[1], 0});
        while (!queue.isEmpty()) {
      
      
            int[] cur = queue.poll();
            if (cur[0] == dest[0] && cur[1] == dest[1]) {
      
      
                return cur[2];
            }
            for (int i = 0; i < 4; i++) {
      
      
                int nextR = cur[0] + rArr[i];
                int nextC = cur[1] + cArr[i];
                if (inGrid(nextR, nextC, rows, columns) && !seen[nextR][nextC] && grid[nextR][nextC] > 0) {
      
      
                    queue.add(new int[]{
      
      nextR, nextC, cur[2] + 1});
                    seen[nextR][nextC] = true;
                }
            }
        }
        return -1;
    }

    private boolean inGrid(int r, int c, int maxR, int maxC) {
      
      
        return 0 <= r && r < maxR && 0 <= c && c < maxC;
    }

分析
1. 根据树高度进行排序，
2. 从起始点开始，利用bfs计算通往下一颗树的距离，累计。
3. 若某一刻无法通往下一颗树说明无法砍完所有的树，返回-1
提交结果

676. 实现一个魔法字典

设计一个使用单词列表进行初始化的数据结构，单词列表中的单词互不相同。如果给出一个单词，请判定能否只将这个单词中一个字母换成另一个字母，使得所形成的新单词存在于你构建的字典中。

实现 MagicDictionary 类：

MagicDictionary() 初始化对象
void buildDict(String[] dictionary) 使用字符串数组 dictionary 设定该数据结构，dictionary 中的字符串互不相同
bool search(String searchWord) 给定一个字符串 searchWord ，判定能否只将字符串中一个字母换成另一个字母，使得所形成的新字符串能够与字典中的任一字符串匹配。如果可以，返回 true ；否则，返回 false 。

在这里插入图片描述

解答

class MagicDictionary {
      
      
    private Trie trie;
    /**
     * Initialize your data structure here.
     */
    public MagicDictionary() {
      
      
        trie = new Trie();
    }

    /**
     * Build a dictionary through a list of words
     */
    public void buildDict(String[] dict) {
      
      
        for (String s : dict) {
      
      
            trie.insert(s);
        }
    }

    /**
     * Returns if there is any word in the trie that equals to the given word after modifying exactly one character
     */
    public boolean search(String word) {
      
      
        return trie.search(word);
    }
    
    static class Trie {
      
      
        static class Node {
      
      
            boolean isWord;
            Node[] children;

            public Node(boolean isWord) {
      
      
                this.isWord = isWord;
                children = new Node[26];
            }
        }
        private Node root;

        public Trie() {
      
      
            this.root = new Node(false);
        }

        public void insert(String word) {
      
      
            Node node = root;
            for (char c : word.toCharArray()) {
      
      
                int idx = c - 'a';
                if (node.children[idx] == null) {
      
      
                    node.children[idx] = new Node(false);
                }
                node = node.children[idx];
            }
            node.isWord = true;
        }

        public boolean search(String word) {
      
      
            return search(word, 0, 1, root);
        }

        private boolean search(String word, int i, int num, Node root) {
      
      
            if (num < 0) {
      
      
                return false;
            }
            if (i == word.length()) {
      
      
                return num == 0 && root.isWord;
            }
            char c = word.charAt(i);
            int idx = c - 'a';
            for (int j = 0; j < 26; j++) {
      
      
                if (root.children[j] == null) {
      
      
                    continue;
                }
                if (idx == j) {
      
      
                    if (search(word, i + 1, num, root.children[idx])) {
      
      
                        return true;
                    }
                } else if (search(word, i + 1, num - 1, root.children[j])) {
      
      
                    return true;
                }
            }
            return false;
        }
    }
}

分析
1. 前缀树来维护字典
2. 题目中要求必须要更换一个字母，所以递归搜索的过程中，num来记录更换的次数
3. 当遍历完了整个字符串，并且num == 0 当前前缀树的结点isWord标记为true 说明字符串变化了一个字母后在前缀树中找到了匹配的结果
提交结果

677. 键值映射

实现一个 MapSum 类，支持两个方法，insert 和 sum：

MapSum() 初始化 MapSum 对象
void insert(String key, int val) 插入 key-val 键值对，字符串表示键 key ，整数表示值 val 。如果键 key 已经存在，那么原来的键值对将被替代成新的键值对。
int sum(string prefix) 返回所有以该前缀 prefix 开头的键 key 的值的总和。

在这里插入图片描述

解答

class MapSum {
      
      
    TrimTree trimTree;

    /** Initialize your data structure here. */
    public MapSum() {
      
      
        this.trimTree = new TrimTree();
    }
    
    public void insert(String key, int val) {
      
      
        TrimTree t = this.trimTree;
        for(int i = 0;i < key.length();i++){
      
      
            char cur = key.charAt(i);
            if(t.children[cur-'a'] == null){
      
      
                t.children[cur - 'a'] = new TrimTree();
            }
            t = t.children[cur - 'a'];
        }
        t.val = val;
    }
    
    public int sum(String prefix) {
      
      
        TrimTree t = this.trimTree;
        for(int i = 0;i < prefix.length();i++){
      
      
            char cur = prefix.charAt(i);
            if(t.children[cur - 'a'] == null)return 0;
            t = t.children[cur - 'a'];
        }
        return sum(t);
    }
    public int sum(TrimTree t){
      
      
        int sum = t.val;
        for(int i = 0;i < 26;i++){
      
      
            if(t.children[i]!=null)
                sum += sum(t.children[i]);
        }
        return sum;
    }

    class TrimTree{
      
      
        int val;
        TrimTree[] children;
        public TrimTree(){
      
      
            children = new TrimTree[26];
        }
    }
}

分析
1. 前缀树保存所有的key，在每个key的结尾的字符出记录val
2. insert操作就是在维护这颗前缀树
3. sum操作就是先通过前缀树找到prefix 前缀路径，之后再利用递归遍历当前剩余的树枝，也就是能够满足前缀是prefix的字符串。将val累计就是结果。
提交结果

678. 有效的括号字符串

给定一个只包含三种字符的字符串：（，）和 *，写一个函数来检验这个字符串是否为有效字符串。有效字符串具有如下规则：

任何左括号 ( 必须有相应的右括号 )。
任何右括号 ) 必须有相应的左括号 ( 。
左括号 ( 必须在对应的右括号之前 )。
可以被视为单个右括号 ) ，或单个左括号 ( ，或一个空字符串。
一个空字符串也被视为有效字符串。

在这里插入图片描述

解答

//方法1
public boolean checkValidString(String s) {
      
      
        return checkValidString(s,0,0,0);
    }

    public boolean checkValidString(String s,int leftNumber,int rightNumber,int index){
      
      
        if(index == s.length() && leftNumber == rightNumber)return true;
        else if(index == s.length())return false;
        char cur = s.charAt(index);
        if(cur == '('){
      
      
            return checkValidString(s,leftNumber+1,rightNumber,index+1);
        }else if(cur == ')'){
      
      
            if(leftNumber > rightNumber)
                return checkValidString(s,leftNumber,rightNumber + 1,index + 1);
            else return false;
        }else{
      
      
            if(leftNumber > rightNumber)
                return checkValidString(s,leftNumber + 1,rightNumber, index + 1) 
            || checkValidString(s,leftNumber,rightNumber + 1, index + 1)
            || checkValidString(s,leftNumber,rightNumber,index + 1);
            else return checkValidString(s,leftNumber + 1,rightNumber, index + 1) 
            || checkValidString(s,leftNumber,rightNumber,index + 1);
        }
    }
//方法2
public boolean checkValidString(String s) {
      
      
        int n = s.length();
        int min = 0,max = 0;
        for(int i = 0;i < n;i++){
      
      
            char cur = s.charAt(i);
            if(cur == '('){
      
      
                min++;
                max++;
            }else if(cur == ')'){
      
      
                if(max <= 0)return false;
                if(min > 0)min--;
                max--;
            }else{
      
      
                if(min > 0)min--;
                max++;
            }
        }
        return min == 0;
    }
//方法3
public boolean checkValidString(String s) {
      
      
        int n = s.length();
        Stack<Integer> left = new Stack<>(),star = new Stack<>();
        for(int i = 0;i < n;i++){
      
      
            char cur = s.charAt(i);
            if(cur == '(')
                left.push(i);
            else if(cur == '*')
                star.push(i);
            else {
      
      
                if(left.size() > 0)left.pop();
                else if(star.size() > 0)star.pop();
                else return false;
            }
        }
        while(!left.isEmpty() && !star.isEmpty()){
      
      
            if(left.pop() > star.pop())return false;
        }
        return left.isEmpty();
    }

分析
1. 方法1 暴力递归
2. 统计左右括号的数量，当遇到左括号，左括号数量加1，递归遍历下一个位置
3. 当遇到右括号，如果此时的左括号大于右括号数量，右括号数量加1，递归判断下一个位置
4. 否则直接返回false
5. 当遇到* 号
6. 如果左括号数量大于右括号数量，那么* 可以代表三种情况，只要其中1种返回true 则是true
7. 否则* 只能代表左括号或者空格两种情况，其中一种返回true 则为true
8. 递归出口，当index == s.length() 并且左右括号数量相等返回true，若不相等返回false
9. 方法2 贪心
10. 其实只需要关心左括号数量，最后会不会减少到0即可，因为有*号的存在，所以左括号的数量不确定，可以用至少min和至多max来表示左括号的数量。
11. 遍历字符串，若遇到左括号，那么min和max都加1。
12. 如果遇到右括号，如果此时左括号至多max小于等于0 那么说明左括号不够了，返回false，否则max–
13. 如果此时min大于0，那么抵消掉一个左括号 min–；
14. 如果遇到*，此时的min如果大于0，那么 * 号可以表示右括号 min–
15. max至多也就是 * 表示左括号 max++
16. 最后返回min是否等于0即可
17. 方法3 双栈
18. 一个栈存左括号的索引，另一个栈存*号的索引
19. 遍历字符串，遇到左括号，左括号索引入栈，遇到*号，入栈
20. 遇到右括号，优先左括号出栈，如果左括号没有，那么*号出栈
21. 如果都没有那么返回false
22. 遍历结束后，左括号和*号同时出栈，判断索引的大小，如果左括号的索引大于星号的索引那么表示后面没有右括号可以匹配了返回false
23. 最后如果左括号不为空返回false 为空返回true
提交结果

方法1

方法2

方法3

679. 24 点游戏

你有 4 张写有 1 到 9 数字的牌。你需要判断是否能通过 *，/，+，-，(，) 的运算得到 24。

在这里插入图片描述

解答

static final int TARGET = 24;
    static final double EPSILON = 1e-6;
    static final int ADD = 0, MULTIPLY = 1, SUBTRACT = 2, DIVIDE = 3;

    public boolean judgePoint24(int[] nums) {
      
      
        List<Double> list = new ArrayList<Double>();
        for (int num : nums) {
      
      
            list.add((double) num);
        }
        return solve(list);
    }

    public boolean solve(List<Double> list) {
      
      
        if (list.size() == 0) {
      
      
            return false;
        }
        if (list.size() == 1) {
      
      
            return Math.abs(list.get(0) - TARGET) < EPSILON;
        }
        int size = list.size();
        for (int i = 0; i < size; i++) {
      
      
            for (int j = 0; j < size; j++) {
      
      
                if (i != j) {
      
      
                    List<Double> list2 = new ArrayList<Double>();
                    for (int k = 0; k < size; k++) {
      
      
                        if (k != i && k != j) {
      
      
                            list2.add(list.get(k));//没有被选到的数字放在list2当中
                        }
                    }
                    for (int k = 0; k < 4; k++) {
      
      //枚举4种运算
                        if (k < 2 && i > j) {
      
      // + 和 * 的情况下 i < j 的时候已经算过了 i > j的话 就不用重复计算
                            continue;
                        }
                        if (k == ADD) {
      
      
                            list2.add(list.get(i) + list.get(j));
                        } else if (k == MULTIPLY) {
      
      
                            list2.add(list.get(i) * list.get(j));
                        } else if (k == SUBTRACT) {
      
      
                            list2.add(list.get(i) - list.get(j));
                        } else if (k == DIVIDE) {
      
      
                            if (Math.abs(list.get(j)) < EPSILON) {
      
      //0无法作为除数
                                continue;
                            } else {
      
      
                                list2.add(list.get(i) / list.get(j));
                            }
                        }
                        if (solve(list2)) {
      
      //递归
                            return true;
                        }
                        list2.remove(list2.size() - 1);//回溯
                    }
                }
            }
        }
        return false;
    }

分析
1. 递归回溯
2. 每次递归从当前所有的数字当中选择两个数字，然后再选择4个运算中的一种得到的结果加入到待选择数字当中。当最后只剩下一个数字并且该数字是24 那么就返回true
提交结果

680. 验证回文字符串 Ⅱ

在这里插入图片描述

解答

public boolean validPalindrome(String s) {
      
      
        char[] chars = s.toCharArray();
        int left = 0;
        int right = chars.length-1;
        while(left < right){
      
      
            if(chars[left] == chars[right]){
      
      
                left++;
                right--;
            }else{
      
      
                return validPalindrome(chars,left+1,right) || validPalindrome(chars,left,right-1);
            }
        }
        return true;
    }
    public boolean validPalindrome(char[] chars,int left,int right){
      
      
            while(left < right){
      
      
                if(chars[left] == chars[right]){
      
      
                    left++;
                    right--;
                }else return false;
            }
            return true;
        }

分析
1. 双指针，相同同时移动
2. 不相同移动其中一个，判断两种移动的结果
提交结果