力扣算法题——这里都是自己做过的，打算从2025年8月开始能保持在一天一道的频率。力扣热门100题进行了标注。我看热门题里面二叉树和动态规划是不太熟的，要抽时间花功夫学习一下。

哈希

2025-07-16 1. 两数之和简单

给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出 和为目标值 target 的那 两个 整数，并返回它们的数组下标。

题解：用hash值中的containskey方法，遍历一遍数组，存在和target-num1一样大的数字num2，代表num1+num2=target，value记录下标。

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class Solution {
    public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
        HashMap<Integer,Integer> map = new HashMap<Integer,Integer>();
        int len = nums.length;
        for(int i=0;i<len;i++){
            if(map.containsKey(target-nums[i])){
                return new int[]{map.get(target-nums[i]),i};
            }
            map.put(nums[i],i);
        }
        return new int[]{0};
    }
}

2025-07-16 49. 字母异位词分组中等

题解：遍历子串数组，全部按acsill码排序。排好序向map中添加，存在就列表添加，不存在创建key，打印value

给你一个字符串数组，请你将 字母异位词 组合在一起。可以按任意顺序返回结果列表。

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class Solution {
    public List<List<String>> groupAnagrams(String[] strs) {
        HashMap<String, List<String>> map = new HashMap<>();
        for (String str : strs) {
            //排序 eat -> aet
            char[] chars = str.toCharArray();
            Arrays.sort(chars);
            String key = new String(chars);
            List<String> listRes = map.getOrDefault(key, new ArrayList<>());
            listRes.add(str);
            map.put(key,listRes);
        }
        return new ArrayList<>(map.values());
    }
}

2025-07-22 128. 最长连续序列中等

题解：先将所有数字放hashset中，存在遍历set，存在当前数字小1的中断当前循环。这样能最小开始算，当有比当前数字大1的while循环，一直+1，直到不存在，记录长度。这样就能找到最长连续的整数长度。

给定一个未排序的整数数组 nums ，找出数字连续的最长序列（不要求序列元素在原数组中连续）的长度。

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class Solution {
    public int longestConsecutive(int[] nums) {
        int length = nums.length;
        if (length<=1) return length;
        Set<Integer> numSet = new HashSet<>();
        for (int num : nums) {
            numSet.add(num);
        }
        int longestStreak=0;
        int currentStreak=1;
        for (int num : numSet){
            if (numSet.contains(num-1)){
                continue;
            }
            int currentNum = num;
            currentStreak=1;
            while (numSet.contains(currentNum+1)){
                currentNum++;
                currentStreak++;
            }
            longestStreak = Math.max(longestStreak, currentStreak);
        }
        return longestStreak;
    }
}

双指针

2025-07-06 283. 移动零简单

题解：把遍历的所有非零数给新数组，两个数组一样长，新数组没赋值的后面全0

给定一个数组 nums，编写一个函数将所有 0 移动到数组的末尾，同时保持非零元素的相对顺序。

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class Solution {
    public void moveZeroes(int[] nums) {
        if(nums==null) {
            return;
        }
        //第一次遍历的时候，j指针记录非0的个数，只要是非0的统统都赋给nums[j]
        int j = 0;
        for(int i=0;i<nums.length;++i) {
            if(nums[i]!=0) {
                nums[j++] = nums[i];
            }
        }
        //非0元素统计完了，剩下的都是0了
        //所以第二次遍历把末尾的元素都赋为0即可
        for(int i=j;i<nums.length;++i) {
            nums[i] = 0;
        }
    }
}

2025-07-23 11. 盛最多水的容器中等

题解：左右指针，一个在最左边一个在最右边，当左边高度比右边小，建立临时变量为当前左侧长度，一直左指针右移，直到大于外循环左侧长度统计最大值。同理当右侧小，右侧向左边移。为什么可以这样移动？因为只要某一侧移动的时候，遇到的柱子比之前短，就一定代表存储量小，底短了高也短了。

给定一个长度为 n 的整数数组 height 。有 n 条垂线，第 i 条线的两个端点是 (i, 0) 和 (i, height[i]) 。找出其中的两条线，使得它们与 x 轴共同构成的容器可以容纳最多的水。返回容器可以储存的最大水量。

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class Solution {
    public int maxArea(int[] height) {
        int left = 0;
        int right = height.length-1;
        int maxArea = (right-left)*Math.min(height[left], height[right]);//体积
        while (left<right) {
            if (height[left]<=height[right]) {
                int temp = height[left];
                while (left<right && height[left]<=temp) {
                    left++;
                }
            }else{
                int temp = height[right];
                while (left<right && height[right]<=temp) {
                    right--;
                }
            }
            maxArea = Math.max(maxArea, (right-left)*Math.min(height[left], height[right]));
        }
        return maxArea;
    }
}

2025-07-16 15. 三数之和中等

题解：找到三个数相加为0，先排序，从左向右遍历，同时设置左右指针，左指针是当前索引+1，右指针是右侧，判断内缩，大于0右收缩，小于0左收缩。为0就收集并且去重左右指针移动，去除重复值。

给你一个整数数组 nums ，判断是否存在三元组 [nums[i], nums[j], nums[k]] 满足 i != j、i != k 且 j != k ，同时还满足 nums[i] + nums[j] + nums[k] == 0 。请你返回所有和为 0 且不重复的三元组。

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import java.util.AbstractList;
class Solution {
    public List<List<Integer>> threeSum(int[] nums) {

        return new AbstractList<List<Integer>>() {

            @Override
            public List<Integer> get(int index) {
                init();
                return result.get(index);
            }

            @Override
            public int size() {
                init();
                return result.size();
            }

            private List<List<Integer>> result;
            private void init(){
                if (result != null) return;
                result = new ArrayList<>();
                if (nums.length < 3) {
                    return;
                }
                Arrays.sort(nums);
                if (nums[0] >0) return;
                // 外层循环：固定三元组的第一个元素（索引i）
                for (int i = 0; i < nums.length - 2; i++) {
                    // 左指针：i+1（第二个元素）
                    int left = i + 1;
                    // 右指针：数组末尾（第三个元素）
                    int right = nums.length - 1;

                    // 双指针遍历：寻找与nums[i]之和为0的两个元素
                    while (left < right) {
                        // 计算三数之和（用long避免int溢出）
                        long sum = (long) nums[i] + nums[left] + nums[right];
                        if (sum == 0) {
                            // 找到符合条件的三元组，添加到结果列表
                            result.add(Arrays.asList(nums[i], nums[left], nums[right]));
                            // 去重：跳过left指针后所有与当前nums[left]相同的元素
                            while (left < right && nums[left] == nums[++left]);
                            // 去重：跳过right指针前所有与当前nums[right]相同的元素
                            while (left < right && nums[right] == nums[--right]);
                        } else if (sum < 0) {
                            // 和小于0：需要增大总和，左指针右移（数组已排序，右移后值变大）
                            // 同时跳过重复元素
                            while (left < right && nums[left] == nums[++left]);
                        } else {
                            // 和大于0：需要减小总和，右指针左移（左移后值变小）
                            // 同时跳过重复元素
                            while (left < right && nums[right] == nums[--right]);
                        }
                    }
                    // 去重：跳过外层循环中与当前nums[i]相同的元素（避免重复三元组）
                    while (i < nums.length - 2 && nums[i] == nums[i + 1]) {
                        i++;
                    }
                }
            }
        };
    }
}

2025-07-24 42. 接雨水困难

题解：

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class Solution {
    public int trap(int[] height) {
        if (height.length<=2) return 0;
        //找最高柱子
        int maxHeight = 0;
        int maxIndex = 0;
        for (int i = 0; i < height.length; i++) {
            if (height[i]>maxHeight){
                maxHeight = height[i];
                maxIndex=i;
            }
        }
        int res = 0;
        int maxTemp=0;
        int i=0;
        //左侧积水
        while (i<maxIndex){
            if (height[i]>maxTemp) maxTemp=height[i];
            res += maxTemp - height[i];
            i++;
        }
        //右侧积水
        int j=height.length-1;
        maxTemp=0;
        while (j>maxIndex){
            if (height[j]>maxTemp) maxTemp=height[j];
            res += maxTemp - height[j];
            j--;
        }
        return res;
    }
}

滑动窗口

2025-07-19 3. 无重复字符的最长子串中等

题解：

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class Solution {
    public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
        int n = s.length();
        if (s.length() <= 1) return n;
        char[] occ = new char[128];
        char[] chars = s.toCharArray();
        int maxRes = 0;
        for (int left = 0,right=0; right < n; right++) {
            char c = chars[right];//右侧数据
            occ[c]++;//记录
            //有重复的从左边去除
            while (occ[c]>1){
                occ[chars[left]]--;
                left++;
            }
            maxRes = Math.max(maxRes, right - left + 1);
        }
        return maxRes;
    }
}

2025-07-29 438. 找到字符串中所有字母异位词中等

题解：

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class Solution {
    public List<Integer> findAnagrams(String s, String p) {
        List<Integer> res = new ArrayList<>();
        int sLen = s.length();
        int pLen = p.length();
        if (sLen < pLen) return res;
        int[] pCount = new int[26];
        int[] sCount = new int[26];
        for (int i = 0; i < pLen; i++) pCount[p.charAt(i) - 'a']++;
        for(int i=0;i<sLen;i++){
            sCount[s.charAt(i) - 'a']++;
            //当i>=pLen的时候需要把左侧移除
            if (i>=pLen) sCount[s.charAt(i-pLen) - 'a']--;
            if (i>=pLen-1){
                if (Arrays.equals(pCount, sCount))res.add(i-pLen+1);
            }
        }
        return res;
    }
}

子串

2025-07-31 560. 和为 K 的子数组中等

题解：

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class Solution {
    public int subarraySum(int[] nums, int k) {
        int c = 0;
        int p = 0;
        Map<Integer, Integer> pc = new HashMap<>((int) (nums.length / 0.75) + 1);
        pc.put(0, 1);
        for (int num : nums) {
            p += num;
            c += pc.getOrDefault(p - k, 0);
            pc.merge(p, 1, Integer::sum);
        }
        return c;
    }
}

2025-08-01 239. 滑动窗口最大值困难

tag -——队列 数组 滑动 窗口 单调队列 堆（优先队列）

题解：用栈的思想，窗口为k位,刚开始不进while循环，当队列长度大于k以后进行操作。将队列中如果靠前的数后面有比它大的就弹出，将最大值放进res

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class Solution {
    /*输入：nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], k = 3
	输出：[3,3,5,5,6,7]*/
    public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {
        if(k==1 || nums==null) return nums;
        int len=nums.length;
        int[] res = new int[len-k+1];
        LinkedList<Integer> queue = new LinkedList();
        for(int i=0;i<len;i++){
            // 保证从大到小 如果前面数小则需要依次弹出，直至满足要求
            while(!queue.isEmpty() && nums[queue.peekLast()] <= nums[i]){
                queue.pollLast();
            }
            // 添加当前值对应的数组下标
            queue.addLast(i);
            // 判断当前队列中队首的值是否有效
            if(queue.peek() <= i-k){
                queue.poll();   
            } 
            // 当窗口长度为k时 保存当前窗口中最大值
            if(i+1>=k) res[i-k+1]=nums[queue.peek()];
        }
        return res;
    }
}

2025-08-08 76. 最小覆盖子串困难

tag——哈希表字符串滑动窗口

题解：通过distance标志位，当右指针遍历到全部的子串，进循环看左侧，左侧减少到子串的某值统计长度，当左侧等于目标子串之一，distance减少，右指针 继续找，找到distance，左侧再收缩

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//76 覆盖子串（滑动窗口）
public String minWindow(String s, String t) {
    // 获取字符串长度
    int sLen = s.length();
    int tLen = t.length();
    // 边界条件判断：如果s比t短，或者任一为空，则不可能存在覆盖子串
    if (sLen < tLen || sLen == 0 || tLen == 0) return "";
    char[] sCharArray = s.toCharArray();
    char[] tCharArray = t.toCharArray();
    // winFreq: 记录当前窗口中各字符出现的次数
    // tFreq: 记录字符串t中各字符出现的次数
    int[] winFreq = new int[64]; // 窗口
    int[] tFreq = new int[64];   // 统计t中字符出现的次数和位置
    // distance表示当前窗口中满足字符数量要求的字符种类数
    int distance = 0;
    // 初始化最小长度为一个比可能最大值更大的数
    int minLen = sLen + 1;

    // 统计字符串t中每个字符的出现次数
    for (char c : tCharArray) {
        tFreq[c - 'A']++; // 通过字符与'A'的差值作为索引
    }
    // 滑动窗口的左右指针
    int left = 0;
    int right = 0;
    // 记录最小覆盖子串的起始位置
    int begin = 0;
    // s = "ADOBECODEBANC", t = "ABC"  -> "BANC"
    while (right < sLen) {
        // 如果当前字符不在t中，直接跳过
        if (tFreq[sCharArray[right] - 'A'] == 0) {
            right++;
            continue;
        }
        // 当窗口中该字符的数量小于t中该字符的数量时，说明这个字符是需要的，增加distance
        if (winFreq[sCharArray[right] - 'A'] < tFreq[sCharArray[right] - 'A']) {
            distance++;
        }
        // 更新窗口中该字符的计数
        winFreq[sCharArray[right] - 'A']++;
        right++;
        // 当distance等于t的长度时，说明当前窗口已经包含了t的所有字符
        while (distance == tLen) { //ADOBEC
            // 记录最短长度并记录开头的下标
            if (right - left < minLen) {
                minLen = right - left;
                begin = left;
            }
            // 如果左边界字符不在t中，直接移动左指针
            if (tFreq[sCharArray[left] - 'A'] == 0) {
                left++;
                continue;
            }
            // 如果当前窗口中该字符的数量正好等于t中该字符的数量，
            // 移除该字符后将不再满足要求，需要减少distance
            if (winFreq[sCharArray[left] - 'A'] == tFreq[sCharArray[left] - 'A']) {
                distance--;
            }
            // 更新窗口中该字符的计数
            winFreq[sCharArray[left] - 'A']--;
            left++;
        }
    }
    // 如果minLen没有被更新过，说明没有找到覆盖子串
    if (minLen == sLen + 1) return "";
    // 返回最小覆盖子串
    return s.substring(begin, begin + minLen);
}

普通数组

矩阵

链表

二叉树

图论

回溯

回溯模版以及三部曲
三部曲：函数参数和返回值、终止条件、单层搜索逻辑

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private void backtracking(int[] candidates, int target, int index, List<List<Integer>> result, List<Integer> tempList) {  
    //终止条件  
    if (target == 0) {  
        result.add(new ArrayList<>(tempList));  
        return;  
    }  
    //单层搜索条件  
    for (int i = index; i < candidates.length; i++) {  
        if (candidates[i] <= target) {  
            tempList.add(candidates[i]);  
            backtracking(candidates, target - candidates[i], i, result, tempList);  
            tempList.remove(tempList.size() - 1);  
        }  
    }  
}

N皇后

刚开始以为很难的，梳理完思路，做起来舒服多了，先定义一个全部为.的二维数组作为棋盘。终止条件就是便利到最后一行终止做回溯，搜索逻辑中只有当棋盘位置允许皇后放置的时候才能放置。放完以后继续进入，行数+1，回溯的时候将对应位置从Q改成.即可。由于是从上往下，从左往右便利棋盘的，所以可以把判断合法函数只用检验列和左上和右上就好了。

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package org.yoki.dfs;  
  
import java.util.ArrayList;  
import java.util.List;  
  
/**  
 * @Author: youqi.sjh  
 * @Date: 2025/10/30 20:07  
 * @Description: N皇后  
 */  
public class LC51 {  
    public static void main(String[] args) {  
        LC51 lc51 = new LC51();  
        List<List<String>> res = lc51.solveNQueens(4);  
        System.out.println(res);  
    }  
    public List<List<String>> solveNQueens(int n) {  
        List<List<String>> res = new ArrayList<>();  
        //棋盘  
        String[][] checkBoard = new String[n][n];  
        for (int i = 0; i < n; i++){  
            for (int j = 0; j < n; j++){  
                checkBoard[i][j] = ".";  
            }  
        }  
        backTracking(checkBoard,0,res,new ArrayList<String>());  
        return res;  
    }  
  
    private void backTracking(String[][] checkBoard, int row, List<List<String>> res, List<String> path) {  
        if (row == checkBoard.length){  
            res.add(new ArrayList<>(path));  
            return;  
        }  
        for (int i = 0; i < checkBoard.length; i++){  
            if (!isValid(checkBoard,row,i)){  
                continue;  
            }  
            checkBoard[row][i] = "Q";  
            StringBuilder pathString = new StringBuilder();  
            for (int j = 0; j < checkBoard.length; j++){  
                pathString.append(checkBoard[row][j]);  
            }  
            path.add(pathString.toString());  
            backTracking(checkBoard,row+1,res,path);  
            checkBoard[row][i] = ".";  
            path.remove(path.size()-1);  
        }  
    }  
    private boolean isValid(String[][] checkBoard, int row, int col) {  
        // 检查列冲突  
        for (int i = 0; i < row; i++) {  
            if ("Q".equals(checkBoard[i][col])) {  
                return false;  
            }  
        }  
  
        // 检查45度对角线冲突（左上方向）  
        for (int i = row - 1, j = col - 1; i >= 0 && j >= 0; i--, j--) {  
            if ("Q".equals(checkBoard[i][j])) {  
                return false;  
            }  
        }  
  
        // 检查135度对角线冲突（右上方向）  
        for (int i = row - 1, j = col + 1; i >= 0 && j < checkBoard.length; i--, j++) {  
            if ("Q".equals(checkBoard[i][j])) {  
                return false;  
            }  
        }  
  
        return true;  
    }  
  
}

二分查找

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堆

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动态规格

多维动态规划

技巧