Leetcode 盲码 75
精简版LeetCode Blind 75题库
我整理了这份LeetCode Blind 75题库,因为我在其他平台上找到的版本并不在LeetCode上(原因不明!)。所以,这份列表中的所有题目都在LeetCode平台上。
注意:部分题目为付费内容,如果您在其他平台上找到这些题目的免费版本,请在评论区分享,谢谢!
如果您有充足的时间,请访问我的仓库:Blind-75
数组
- 两数之和
- 买卖股票的最佳时机
- 存在重复元素
- 除自身以外数组的乘积
- 最大子序和
- 最大乘积子数组
- 旋转排序数组中的最小值
- 搜索旋转排序数组
- 三数之和
- 盛最多水的容器
二进制
- 两整数之和
- 位1的个数
- 比特位计数
- 丢失的数字
- 反转位
动态规划
- 爬楼梯
- 零钱兑换
- 最长递增子序列
- 最长公共子序列
- 单词拆分
- 组合总和
- 打家劫舍
- 打家劫舍 II
- 解码方法
- 不同路径
- 跳跃游戏
图
- 克隆图
- 课程表
- 课程表 II
- 太平洋大西洋水流问题
- 岛屿数量
- 最长连续序列
- 外星人词典 (LeetCode付费)
- 图有效树 (LeetCode付费)
- 无向图中连通分量的数目 (LeetCode付费)
区间
- 插入区间
- 合并区间
- 无重叠区间
- 会议室 (LeetCode付费)
- 会议室 II (LeetCode付费)
链表
- 反转链表
- 环形链表
- 合并两个有序链表
- 合并 k 个排序链表
- 删除链表的倒数第 N 个结点
- 重排链表
矩阵
- 矩阵置零
- 螺旋矩阵
- 旋转图像
- 单词搜索
字符串
- 无重复字符的最长子串
- 最长重复字符替换
- 最小窗口子串
- 有效字母异位词
- 字母异位词分组
- 有效的括号
- 回文数
- 最长回文子串
- 回文子串
- 编码和解码字符串 (LeetCode付费)
树
- 二叉树的最大深度
- 相同的树
- 翻转二叉树
- 二叉树最大路径和
- 二叉树层序遍历
- 序列化和反序列化二叉树
- 二叉树的子树
- 从前序与中序遍历序列构造二叉树
- 验证二叉搜索树
- 二叉搜索树中第K小的元素
- 二叉搜索树的最近公共祖先
- 实现 Trie (前缀树)
好了,我的名字是Jaimin Bariya。我撰写关于数据结构与算法、Python、AI-ML和React的文章,但我热爱所有这些领域。如果您觉得这篇文章有帮助,请点赞、收藏,并分享到您的LinkedIn(如果您今天准备开始挑战的话)。
如果您有空,请在评论区留言,告诉我您想看我下一篇文章的主题。下次再见 ? ?
祝您编程愉快 :)
以上是Leetcode 盲码 75的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

pythonlistsarepartofthestAndArdLibrary,herilearRaysarenot.listsarebuilt-In,多功能,和Rused ForStoringCollections,而EasaraySaraySaraySaraysaraySaraySaraysaraySaraysarrayModuleandleandleandlesscommonlyusedDduetolimitedFunctionalityFunctionalityFunctionality。

Python在自动化、脚本编写和任务管理中表现出色。1)自动化:通过标准库如os、shutil实现文件备份。2)脚本编写:使用psutil库监控系统资源。3)任务管理:利用schedule库调度任务。Python的易用性和丰富库支持使其在这些领域中成为首选工具。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优
