Leetcode in Python

项目组织结构如下：

- leetcode
  - x{leetcode题目编号}
    * readme.me <- 讲解思路，并给出原题链接
    * code.py   <- 代码
- tests （包含一些测试，但是目前非常不完整。。。）

• Leetcode in Python
  • 贪心算法
  • Two pointer
  • Binary Search
  • Sort
  • Search (DFS/BFS/...)
  • 动态规划
  • 工程相关
    • 限流

贪心算法

• 455. Assign Cookies
• 135. Candy
• 435. Non-overlapping Intervals
• 605. Can Place Flowers
• 452. Minimum Number of Arrows to Burst Balloons
• 763. Partition Labels
• 122. Best Time to Buy and Sell Stock II
• 406. Queue Reconstruction by Height

Two pointer

• 1. Two Sum
• 3. Longest Substring Without Repeating Characters
• 167. Two sum
• 142. Linked List Cycle II
• 76. Minimum Window Substring (Hard)
• 633. Sum of Square Numbers
• 524. Longest Word in Dictionary through Deleting
• 88. Merge Sorted Array

Binary Search

• 69. Sqrt(x)
• 34. Find First nd Last Position of Element in Sorted Array
• 81. Search in Rotated Sorted Array II
• 154. Find Minimum in Rotated Sorted Array II

Sort

• 基本算法
• 215. Kth Largest Element in an Array
• 347. Top K Frequent Elements
• 451. Sort Characters By Frequency

Search (DFS/BFS/...)

• DFS
  • 695. Max Area of Island
  • 547. Number of Provinces
  • 417. Pacific Atlantic Water Flow
• Backtrack
  • 46. Permutations
  • 77. Combinations
  • 79. Word Search
  • 51. N-Queens
• BFS
  • 934. Shortest Bridge
  • 127. Word Ladder
• Binary Tree
  • 257. Binary Tree Path

动态规划

动态规划问题和搜索问题有很多共同的地方

通俗一点来讲，动态规划和其它遍历算法(如深/广度优先搜索)都是将原问题拆成多个子问 题然后求解，他们之间最本质的区别是，动态规划保存子问题的解，避免重复计算。解决动态规 划问题的关键是找到状态转移方程，这样我们可以通过计算和储存子问题的解来求解最终问题。同时，我们也可以对动态规划进行空间压缩，起到节省空间消耗的效果。这一技巧笔者将在 之后的题目中介绍。

• 一维
  • 70. Climbing Stairs
  • 198. House Robber
  • 413. Arithmetic Slices
• 二维
  • 64. Minimum Path Sum
  • 542. 01 Matrix
• 分割类型
  • 279. Perfect Squares
• 背包问题
  • 416. Partition Equal Subset Sum
• 股票交易类问题
  • [121. Best Time to Buy and Sell Stock]

工程相关

限流

• 359. Logger Rate Limiter