// if s[i]=0 // dp[i] = dp[i-2] // else // if s[i]+s[i-1]*10 <= 26 // if s[i-1]!=0 // dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2] // if s[i-1]=0 // dp[i] = dp[i-1] function solve( nums ) { // write code here const len = nums.length if (len == 0...

# 我对这题的想法是，将之前走过的路径用元组列表的方式进行存储 class Solution: res = False def hasPath(self, matrix: List[List[str]], word: str) -> bool: # write code here self.res = False self.myBacktracking(matrix, [], word) return self.res def myBacktracking(self, matrix: List[L...

使用队列的方法，将字符串中的字符依次放入队列中，放入前判断队列中是否已经存在该值.若存在该值，计算当前的最大长度。然后队列出的方式不断将元素排出直到已经存在的那个元素被排出。 # 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 # # # @param s string字符串 # @return int整型 # class Solution: def lengthOfLongestSubstring(self , s: str) -> int: # write code here if not s: ...

# 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 # # # @param array int整型一维数组 # @return int整型一维数组 # class Solution: def FindGreatestSumOfSubArray(self , array: List[int]) -> List[int]: if len(array) == 1: return array leftlist = [0] dplist = [array[0]] left...

Python 版本 通过空格识别单词，使用队列存储每个单词，使用栈存储所有单词。 if not str: return None astack = [] aqueue = [] resstr = '' for ind, val in enumerate(str): if val == ' ': astack.append(aqueue.copy()) aqueue.clear() ...

时间损耗方面，超过99%的python提交代码 主要使用层次遍历的方式，空节点采用值为-1的节点代替，若一层节点的值均为-1则认为该层不存在。构造树采用了递归的方法，除了判断该节点是否在列表中存在外，通过判断节点的值是否为-1决定是否继续递归构造其子树。 from typing import List class TreeNode: def __init__(self, x): self.val = x self.left = None self.right = None class Solution: def Seria...

def __init__(self, x): self.val = x self.left = None self.right = None # # 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 # # # @param pRoot TreeNode类 # @return bool布尔型 # # 使用中序遍历,获取列表,考虑列表是否对称即可 # 层次遍历加中序遍历,保证对称 class Solution: def isSymmetrical(self , pRoot: TreeNode) -> bool:...

class TreeLinkNode: def __init__(self, x): self.val = x self.left = None self.right = None self.next = None # 这题多个了一个子节点指向父节点的指针. # 考虑一下,中序遍历的下一个节点分这样一些条件: # 1. 如果该节点没有右孩子节点,则往上找父节点 # 1.1 如果该节点是其父节点的左节点,那么直接返回其父节点 # 1.2 如果该节点是其父节点的右节点,那么当前节点指向父节点,并继续向上找, ...

# def __init__(self, x): # self.val = x # self.left = None # self.right = None # # 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 # # # @param root TreeNode类 # @param sum int整型 # @return bool布尔型 # # 深度优先遍历，递归的形式求解 class Solution: def hasPathSum(self , root: TreeNode, sum: in...

# 若是二叉搜索树的后序遍历，那么它的后序列表的最后一个可以将列表分为左右两部分 # 分别是小于它的和大于它的 class Solution: def VerifySquenceOfBST(self, sequence: List[int]) -> bool: # write code here length = len(sequence) # 由题目定义，空列表返回False if length == 0: return False elif length == 1 or l...

纯自己思考的结果，花了几个小时，时间和空间消耗的优化超过90%+提交的用户。 我只采用了两个临时的节点。 我的思考是： 一个节点位于重复节点串的前一个节点，另一个节点则是在遍历原始链表 第一个节点的初始化为原始链表的第一个元素，这实际上不能保证它不属于某个连续重复节点串中，但是，它可以在最后被很容易的去除，且不影响之后节点的正确性。 我记录前一个节点的值，并将新节点的值和其比较。因此，在遍历链表的过程中，情况可分为当前节点（即我采用的第二个临时节点）和之前节点的值，相同或不相同两种情况。 我用count参数记录当前节点是否和之前的节点有重复。 第一种情况。如果当前节点和之前的节点的值相同，我们...