372 到 415 题，同级别的题目反正是越来越难。老规矩，跳过了那些付费题目。
372
35.5%
Medium
373
33.3%
Medium
374
38.9%
Easy
375
37.3%
Medium
376
37.0%
Medium[……] 阅读全文
分类：Algorithm and Data Structure
LeetCode 付费题目（一）
求第 K 个数的问题
一道经典的题目。给一堆乱序的数，如果它们从小到大排好，求第 k 个是多少。假设排列的下标从 1 开始，而非 0 开始。
这个问题如此之简单而熟悉，可它却可以是很多现实问题的某一个子问题的抽象。它本身相关的问题其实就不少，而且还可以不断演进，成为不同复杂程度的问题。
关于这个问题的分析和演进，我们不妨从一左一右两条分支——堆排序或者快排，来分别进行。在不断演化问题的时候，会这两个分支之间跳来跳去，为了尽量清晰的考虑，我采用一种新方法——使用 【分支：堆排序】 和 【分支：快排】 来标注。
Java 中快排用 Arrays.sort 就可以了，如果是堆排序需要用到 PriorityQueue。 用 Array[……]阅读全文
LeetCode 题目解答—— 第 311 到 371 题
[Updated on 9/22/2017] 如今回头看来，里面很多做法都不是最佳的，有的从复杂度上根本就不是最优解，有的写的太啰嗦，有的则用了一些过于 tricky 的方法。我没有为了这个再更新，就让它们去吧。
老规矩，跳过需要付费的题目。题目是越来越不好做，我尽量把自己的思路写下来。
371
51.9%
Easy
368
31.9%
Medium
367
36.9%
Medium
36[……]阅读全文
LeetCode 题目解答——第 227 到 310 题
[Updated on 9/22/2017] 如今回头看来，里面很多做法都不是最佳的，有的从复杂度上根本就不是最优解，有的写的太啰嗦，有的则用了一些过于 tricky 的方法。我没有为了这个再更新，就让它们去吧。
LeetCode 的题目是不断在更新。还是老规矩，跳过了那些需要付费才能做的题目。下面的解法可能不是最好的，具体问题我们可以讨论。截至目前我解答的全部的 LeetCode 放在了 这里 。
310
Minimum Height Trees
24.0%
Medium[……] 阅读全文
LeetCode 题目解答——155~226 题
[Updated on 9/22/2017] 如今回头看来，里面很多做法都不是最佳的，有的从复杂度上根本就不是最优解，有的写的太啰嗦，有的则用了一些过于 tricky 的方法。我没有为了这个再更新，就让它们去吧。
LeetCode 上面的题目更新很快，而且题目是越来越不好做了。我把最新的 155 到 226 题目的思考和解答过程放在下面，解法有好有坏，有问题我们可以讨论。老规矩，有一些题目是要买一个特定的电子书才可以在线做题的，我就跳过去了。
226
Invert Binary Tree[……]阅读全文
建立动态规划状态转移方程的练习
大学里面算法课老师教导过动态规划，但是就像看书要把书看厚再看薄一样，要把动态规划彻底理解，还是需要一些时间的锻炼。解动态规划问题，每个人都有自己的习惯的套路，我的理解是最核心的过程有两部，一个是找出问题的一个一个子“ 状态”，再一个就是建立“ 状态转移方程”（就是所谓的“ 递推关系式”）。把这个过程搞定，基本上动态规划的题目就解了一半了，剩下那些代码层面的事情，是把思路和数学方程实现而已了。
在实现的过程中，可能会用到一些技巧，比如“ 循环还是递归”，这只是实现的办法而已，不是动态规划的本质；再比如空
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一道随机数题目的求解
有这样一道算法题：
给定一个能够生成均匀 1~5 随机枚举数的函数，请设计一个能够生成均匀 1~7 随机枚举数的函数。
就是说，有一个生成随机数的函数 rand5，可能返回 1、2、3、4、5 这 5 个枚举值，其中每个值被返回的概率都是严格的 1/5，现在需要设计一个类似的随机数函数 rand7，可能返回 1、2、3、4、5、6、7 这几个枚举值，每个值被返回的概率都是严格的 1/7。
先掩卷思考，脑海中浮现的思路包括：
- 调用 rand5 的结果除以 5，再乘以 7，这样的结果范围为 7/5~7，并非所希望的结果；
- 反复调用 rand5 函数 7 次，结果再除以 5，这样的结果范围为也为 7/5 ~ 7，并非所希
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Java 容器类型复习笔记
最近抽空把 java.lang 下面常用的那些容器类型（数据结构）复习了一下，这些东西是基础，平时使用的时候也可以很容易查得到，有些方法大概知道，但是总是弄混，如果可以记住那些重要方法，并且能够熟练使用的话，还是可以让编码过程变得容易很多。另外一个是实现机制，对于常用数据结构的实现机制，应该说是必须要熟知的。
另外，并发容器我之前整理过，放在 这篇文章 里。
Queue
- add 和 offer 的区别在于达到上限时 add 抛出异常，offer 返回 false；
- remove 和 poll 的区别在于，队列为空时前者抛出异常，后者返回空；
- element 和 peek 都返回队列头部元素，但是前者失败不抛出异常，后者返回
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LeetCode 算法题目解答汇总
LeetCode 题目解答——Hard 部分
[Updated on 9/22/2017] 如今回头看来，里面很多做法都不是最佳的，有的从复杂度上根本就不是最优解，有的写的太啰嗦，有的则用了一些过于 tricky 的方法。我没有为了这个再更新，就让它们去吧。
以下是 LeetCode 题目解答的最后一部分：Hard 部分。
Text Justification
14.0%
Hard
Search in Rotated Sorted Array
28.6%
Hard
Binary Tree Maximum Path Sum
20.2%
Hard
LeetCode 题目解答——Medium 部分（下）
[Updated on 9/22/2017] 如今回头看来，里面很多做法都不是最佳的，有的从复杂度上根本就不是最优解，有的写的太啰嗦，有的则用了一些过于 tricky 的方法。我没有为了这个再更新，就让它们去吧。
这是 LeetCode 题目 Medium 难度部分中的下半部分，表格中的 Acceptance 是 LeetCode 网上拷贝下来的的数据。这些完成以后，就只剩 Hard 部分了。欢迎讨论。
Multiply Strings
20.5%
Medium
LeetCode 题目解答——Medium 部分（上）
[Updated on 9/22/2017] 如今回头看来，里面很多做法都不是最佳的，有的从复杂度上根本就不是最优解，有的写的太啰嗦，有的则用了一些过于 tricky 的方法。我没有为了这个再更新，就让它们去吧。
以下是 LeetCode 题目中 Medium 部分的上半部分，点击表格中的名称进入题目和解答。我计划把 LeetCode 我的解答分成四个部分发上来，这是第二部分。做这些题目收获还是挺大的。
Divide Two Integers
16.6%
Medium
LeetCode 题目解答——Easy 部分
[Updated on 9/22/2017] 如今回头看来，里面很多做法都不是最佳的，有的从复杂度上根本就不是最优解，有的写的太啰嗦，有的则用了一些过于 tricky 的方法。我没有为了这个再更新，就让它们去吧。
LeetCode 最近很火，我以前不太知道有这么一个很方便练习算法的网站，直到大概数周前同事和我说起，正好我老婆要找工作，而根据同事的理论，LeetCode 的题目是必须攻破的第一道关卡。我虽说又不找工作，但是纯粹拿来练手和学习，觉得很多题目都挺有趣的。现在已经做了三分之一，我会把我的解答分几次放上来。这里是第一部分，难度为 easy 的题目。
我觉得做这样的题目很有帮助，但也要有 [……] 阅读全文
一道位运算的算法题
最近遇到这样一道算法题：
Given an array of integers, every element appears three times except for one. Find that single one.
一组整数，除了一个只出现一次以外，其他每个整数都恰好出现三次，要寻找那个特殊的整数。
似曾相识
首先，它让我想起了另外一道类似的题目，如果把上面的“ 恰好三次”，改成“ 恰好两次”，寻找那个特殊的整数，又该怎么解？
那样的话，我希望找到一个方法，让两个相同的数进行运算以后，能够泯灭掉，这样所有的数进行运算
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排序算法一览（下）：归并类、分布类和混合类排序
上半部分请参见 《排序算法一览（上）：交换类、选择类和插入类排序》。
归并类排序
归并排序（Merge Sort）
归并排序是一种分治法，它反复将两个已经排序的序列合并成一个序列（平均时间复杂度 O(nlogn)，最好时间复杂度 O(n)）：
- 申请空间，使其大小为两个已经排序序列之和，该空间用来存放合并后的序列；
- 设定两个指针，最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置；
- 比较两个指针所指向的元素，选择相对小的元素放入到合并空间，并移动指针到下一位置；
- 重复步骤直到某一指针达到序列尾；
- 将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾。
public class Sort {
public s
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排序算法一览（上）：交换类、选择类和插入类排序
最近在复习常用排序算法发现了下面这个罪恶的排序方法列表页面，我被那些有趣的排序方法诱惑了，就把上面介绍的各种排序方法都整理了一遍（我觉得维基百科比其它我看过的算法书都要易懂一些），前半部分可以说还乐在其中，后半部分就有些厌烦了，不过最后总算是坚持看完了。以下是第一部分，包括交换类排序、选择类排序和插入类排序。
- 交换类排序 – 冒泡排序 鸡尾酒排序 奇偶排序 梳子排序 侏儒排序 快速排序 臭皮匠排序 Bogo 排序
- 选择类排序 – 选择排序 堆排序 Smooth 排序 笛卡尔树排序 锦标赛排序 圈排序
- 插入类排序 – 插入排序 希尔排序 二叉查找树排序 图书馆排序 耐心排序
- 归并类排序 – 归并
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Trie 树和其它数据结构的比较
Trie 树 ，又叫做前缀树或者是字典树，是一种有序的树。从空字符串的根开始，往下遍历到某个节点，确定了对应的字符串，也就是说，任意一个节点的所有子孙都具备相同的前缀。每一棵 Trie 树都可以被看做是一个简单版的确定有限状态的自动机（DFA，deterministic finite automaton），也就是说，对于一个任意给定的属于该自动机的状态 (①) 和一个属于该自动机字母表的字符 (②)，都可以根据给定的转移函数 (③) 转到下一个状态去。其中：
- ① 对于 Trie 树中的每一个节点都确定了一个自动机的状态；
- ② 给定一个属于该自动机字母表的字符，在图中可以看到根据不同的字符形成的分支；
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给我一把榔头，满世界都是钉子
一篇文章存成一个巨大的文件，总共大约有一亿个单词，要找出里面重复次数最多的。怎么做？
Hadoop 是一把威力巨大的榔头，在使用过 Hadoop 之后，看着任何东西都想把它给 map reduce 了。有一个关于 Jeff Dean 的小笑话，说在睡不着觉的时候，一般人是数羊，Jeff Dean 是 map reduce 他的羊群。所以，我的办法是，把这个文件拆分成若干个小文件，在 map 过程用 hash 算法保证相同的单词落入一个文件（这点很重要），计算单词出现次数，在 reduce 过程取得重复次数最多的单词来。
但是，真有必要这样啰嗦吗？
只有一亿个单词，简单估算一下，一个字母占据两个字节，假设单词平均长度 5，即便
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换个角度思考问题
最近在看一本书，叫做 《思考的乐趣》，第 26 节“我最爱的证明”，里面介绍了这样一则有趣的问题（文章 链接在此）：
设想一个平面上布满间距为 1 的横纵直线，形成由一个个 1×1 正方形组成的网格。任意给一个面积小于 1 个单位的图形，证明这个图形总能放在网格中而不包含任何一个格点。
初看这个论断，觉得似乎是正确的，但又不知从何下手。文中指出证明的思路很巧妙，让人感到数学的美妙。我的感触是，文中的证明大大地换了个角度，很有峰回路转的感觉。正在读这篇文章的你，不妨先思考一下，别急着往下看答案。
如果陷入了拼命去构造各种各样的图形类别，去思考不同类别图形的情况下，怎么去摆放这样的图形，使得图形不覆
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