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前言
剑指offer系列是一本非常著名的面试题目集，旨在帮助求职者提升编程能力和应对面试的能力。随着互联网行业的迅速发展和竞争的加剧，技术人才的需求量也越来越大，而面试已经成为求职过程中至关重要的一环。 剑指offer系列汇集了许多公司常见的面试题目，并且针对每个问题都给出了详细的解答和分析，对于准备参加面试的求职者来说非常实用。
一、 数组中重复的数字
找出数组中重复的数字
在一个长度为 n 的数组 nums 里的所有数字都在 0～n-1 的范围内。数组中某些数字是重复的，但不知道有几个数字重复了，也不知道每个数字重复了几次。请找出数组中任意一个重复的数字。
示例 1：
🔥 解决方法
该方法将整数数组作为输入，并返回找到的第一个重复数字。使用的算法基于将元素交换到其相应的索引位置的想法，直到找到重复的元素。
该算法的工作原理如下：
1️⃣.初始化指向0的指针.
2️⃣.虽然小于数组的长度：
- 🅰️.如果索引处的当前元素已经等于，则递增并继续到下一个元素。
- 🅱️.如果索引处的值给出的索引处的元素等于索引处的值，那么我们找到了一个重复的数字，所以返回这个数字。
- ❌.否则，将索引处的元素与其值给定的索引处的元素交换。
3️⃣.如果未找到重复元素，则返回-1。
总体而言，该算法的时间复杂度为0()，因为它扁历整个数组一次。空间复杂度为O(1)，因为它不使用任何其他数据结构来存储有关数组的信息。
🐶 代码
class Solution {
public int findRepeatNumber(int[] nums) {
// 将指针i初始化为0
int i=0;
// 当"i"小于数组的长度时:
while(i<nums.length){
// 如果当前元素在索引“i”处已经等于“i”，则增加“i”并继续到下一个元素。
if(nums[i]==i){
i++;
continue;
}
// 如果索引i处的值给出的索引处的元素等于索引i处的值，那么我们找到了一个重复的数字，因此返回该数字。
if(nums[nums[i]]==nums[i])
return nums[i];
// 否则，将下标为“i”的元素与下标为其值的元素交换。.
int t =nums[i];
nums[i]=nums[t];
nums[t]=t;
}
// 如果没有找到重复的元素，则返回-1。
return -1;
}
}
总体来说，这段代码实现了在整型数组中查找第一个重复数字的功能。该算法的时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(1)。
二、二维数组中的查找
在一个 n * m 的二维数组中，每一行都按照从左到右 非递减 的顺序排序，每一列都按照从上到下 非递减 的顺序排序。请完成一个高效的函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。
示例:
给定 target = 5，返回 true。
给定 target = 20，返回 false。
限制：
0 <= n <= 1000
0 <= m <= 1000
🔥思路
这段代码定义了一个名为 Solution 的类，其中包含一个名为 findNumberIn2DArray 的方法。
1️⃣. 该方法接收两个参数：一个二维整数数组 matrix 和一个整数 target。目标是在二维数组中查找是否存在目标整数。
2️⃣该方法使用 while 循环从左下角开始遍历 matrix。
- 如果当前元素大于 target，则将行索引减少；
- 如果当前元素小于 target，则将列索引增加。如果当前元素等于 target，则返回 true。
- 如果 while 循环完成后仍未找到 target，则返回 false。
总体而言，这个算法被称为“在二维矩阵中搜索”问题，可以使用二分搜索或双指针方法进行解决，因为矩阵是有序的。
需要注意的是，此实现假定 matrix 按行和列均按非降序排列。
🐶代码
class Solution {
public boolean findNumberIn2DArray(int[][] matrix, int target) {
// 初始化行和列索引，从左下角开始遍历
int rows = matrix.length - 1, col = 0;
while(rows >= 0 && col < matrix[0].length)
{
// 如果当前元素比目标大，则将行索引减少
if(matrix[rows][col] > target) rows--;
// 如果当前元素比目标小，则将列索引增加
else if(matrix[rows][col] < target) col++;
// 如果当前元素等于目标，返回 true
else return true;
}
// 循环结束后仍未找到目标，返回 false
return false;
}
}
三、替换空格
请实现一个函数，把字符串 s 中的每个空格替换成"%20"。
示例 1：
限制：
0 <= s 的长度 <= 10000
🔥思路
这段Java代码定义了一个名为Solution的类，其中包含了一个replaceSpace方法。
- 该方法接收一个字符串s作为输入，并返回将字符串中所有空格替换成"%20"之后得到的修改后 的新字符串。在实现中，该方法使用了一个StringBuilder对象来逐个构建新字符串。
- 它遍历输入字符串中的每个字符，判断当前字符是否为空格。如果是，则向StringBuilder对象中添加"%20"；
- 否则，向StringBuilder对象中添加原始字符。
这段代码似乎是解决一个常见的编程问题，即将字符串中的空格替换为"%20"。在处理URL或其他类型的Web资源时，经常遇到这种问题。
🐶 代码
class Solution {
public String replaceSpace(String s) {
StringBuilder bulider = new StringBuilder(); // 创建一个StringBuilder对象用于构建新字符串
for(int i = 0 ; i <s.length();i++){ // 遍历输入字符串中的每个字符
if(s.charAt(i)==' ') // 如果当前字符是空格
bulider.append("%20"); // 向StringBuilder对象中添加"%20"
else // 如果当前字符不是空格
bulider.append(s.charAt(i)); // 向StringBuilder对象中添加原始字符
}
return bulider.toString(); // 返回由StringBuilder对象构建的新字符串
}
}
四、从尾到头打印链表
🔥思路
🅰️ 方式一
Java算法流程：
1️⃣. 递推阶段：每次传入head.next,以head=null (即走过链表尾部节点) 为递归终止条件，此时直接返回。
2️⃣. 回溯阶段：层层回时，将当前节点值加入列表，即tmp.add(head.val)。
3️⃣. 最终，将列表tmp转化为数组 res,并返回即可。
- 时间复杂度O(N): 遍历链表，递归N次。
- 空间复杂度O(N): 系统递归需要使用O(N)的栈空间。
该解决方案计算链表的长度，并使用一个数组来存储链表元素。我们首先遍历链表以计算其长度。然后创建一个大小为链表长度的数组，并从头到尾遍历链表，将每个节点的值存储在数组中。
最后，返回结果数组，其中包含链表元素的倒序副本。
❤️请注意，这两种方法的时间复杂度均为O（n），其中n是链表的长度。
🐶代码
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
class Solution {
public int[] reversePrint(ListNode head) {
// 计算链表长度
ListNode cur = head;
int len = 0;
while(cur!=null){
cur = cur.next;
len++;
}
// 创建结果数组，并将链表元素倒序存入其中
int[] res =new int[len];
ListNode node = head;
int i = len-1;
while(node!=null){
res[i]=node.val;
i--;
node = node.next;
}
// 返回结果数组
return res;
}
}
🅱️ 方式二
1️⃣. 入栈：遍历链表，将各节点值push入栈。(Python使用append()方法，Java借助
LinkedList的addLast)方法)。
2️⃣ 出栈：将各节点值pop出栈，存储于数组并返回。(Python直接返回stack的倒序列表，
Java新建一个数组，通过popLast() 方法将各元素存入数组，实现倒序输出)。
这是一个用于反转和打印链表内容的 Java 解决方案。它首先创建一个堆栈并遍历链表，将每个节点的值推送到堆栈上。将所有节点添加到堆栈后，它会使用堆栈的大小初始化整数数组，然后将堆栈中的值弹出到整数数组中，从而创建相反的顺序。LinkedList
该类不包含在提供的代码片段中，但它可能是程序中其他位置使用的自定义类。ListNode
🐶 代码
class Solution {
public int[] reversePrint(ListNode head) {
// 创建一个新的LinkedList作为堆栈
LinkedList<Integer> stack = new LinkedList<Integer>();
//遍历链表，将每个节点的值添加到堆栈中
while(head != null) {
stack.addLast(head.val);
head = head.next;
}
// 创建一个与堆栈大小相同的整数数组
int[] res = new int[stack.size()];
// 将值从堆栈中弹出到整数数组中，反转它们的顺序
for(int i = 0; i < res.length; i++)
res[i] = stack.removeLast();
// 返回反转的整数数组
return res;
}
}
五、重建二叉树
输入某二叉树的前序遍历和中序遍历的结果，请构建该二叉树并返回其根节点。
假设输入的前序遍历和中序遍历的结果中都不含重复的数字。
示例 2:
限制：
0 <= 节点个数 <= 5000
🔥思路
这是一个 Java 代码，实现了从二叉树的预序和无序遍历数组构造二叉树的解决方案。这里使用的方法本质上是递归的。
1️⃣该方法采用两个输入数组：表示二叉树的预序遍历，以及表示同一二叉树的无序遍历。该方法初始化一个命名以存储数组中每个元素的索引。buildTree, preorder, inorder ,HashMapIndex ,HashMap ,inorder。
- 在该方法中，检查的第一件事是 or 数组是否为空。
- 如果为 true，则返回 null，因为没有更多要处理的元素。treeBuilder ，preorder，inorder
如果没有，它将检索数组的第一个元素，该元素应该是二叉树的当前根节点。将使用该值创建一个新值。preorder，TreeNode
该变量使用从 .preIndex，inorder，get()，IndexHashMap
2️⃣接下来，通过使用更新的参数调用方法，递归构造左侧子树。
数组中左子树的起始索引是通过在 上加 1 并从计算中减去来给出的。数组中左侧子树的结束索引位于 。treeBuilder，preorder，preLeft，inLeft，preIndex，inorder，preIndex - 1
右子树的构造类似，但数组中的起始索引是通过添加到 来计算的，而数组中的结束索引位于 。preorder，preIndex - inLeft + 1，preLeft，inorder，inRigth
❌最后，返回表示子树根节点的构造。TreeNode
总体而言，该算法的时间复杂度为 O(n），其中 n 是树中的节点数，因为它访问每个节点一次。
🐶 代码
/**
* Definition for a binary tree node.
* public class TreeNode {
* int val;
* TreeNode left;
* TreeNode right;
* TreeNode(int x) { val = x; }
* }
*/
// 定义 Solution 类
class Solution {
private Map<Integer,Integer> IndexHashMap; // 声明一个 Hashmap 存储中序遍历数组元素及其下标
public TreeNode buildTree(int[] preorder, int[] inorder) { // 构建二叉树的方法，输入是前序和中序遍历数组
IndexHashMap = new HashMap(); // 初始化上文声明的 HashMap
for(int i =0 ;i<inorder.length;i++){ // 遍历中序遍历数组
IndexHashMap.put(inorder[i],i); // 将中序遍历数组的元素及其下标存入 HashMap 中
}
// 调用递归方法构建二叉树并返回根节点
return treeBuilder(preorder,0,preorder.length-1,inorder,0,inorder.length-1);
}
// 递归函数，用于构建一棵子树
private TreeNode treeBuilder(int[] preorder,int preLeft,int preRight,int[] inorder,int inLeft,int inRigth){
// 如果传进来的数组为空，则返回 null
if(preLeft>preRight || inLeft>inRigth) return null;
// 取出当前子树的根节点，并创建新节点
int rootValue = preorder[preLeft];
TreeNode root = new TreeNode(rootValue);
// 获取当前根节点在中序遍历数组中的下标
int preIndex=IndexHashMap.get(rootValue);
// 递归构建左子树
root.left = treeBuilder(preorder,preLeft+1,preIndex+preLeft-inLeft,inorder,inLeft,preIndex-1);
// 递归构建右子树
root.right = treeBuilder(preorder,preIndex+preLeft-inLeft+1,preRight,inorder,preIndex+1,inRigth);
// 返回当前根节点
return root;
}
}
总结
提示：这里对文章进行总结：
以上五道算法题是典型的面试题，还有很多各种类型的算法题，接下来回继续更新，持续更新🔥🔥🔥。