# LeetCode 100题 Python解答全集 根据您的需求，我为您整理了LeetCode热门100题的Python解答方案。以下是按算法类型分类的详细解答： ## 📊 题目分类概览 | 算法类型 | 题目数量 | 核心考点 | 难度分布 | |---------|---------|---------|---------| | 哈希表 | 8题 | 快速查找、去重 | 简单-中等 | | 双指针 | 12题 | 数组操作、链表处理 | 中等 | | 滑动窗口 | 6题 | 子串/子数组问题 | 中等 | | 动态规划 | 15题 | 最优子结构、状态转移 | 中等-困难 | | 回溯算法 | 10题 | 组合、排列问题 | 中等 | | 二叉树 | 14题 | 遍历、递归 | 简单-中等 | ## 🔥 核心题目详细解答 ### 1. 哈希表类题目 #### 两数之和 (第1题) ```python def twoSum(nums, target): """ 在数组中找到两个数，使它们的和等于目标值 时间复杂度：O(n)，空间复杂度：O(n) """ hash_map = {} for i, num in enumerate(nums): complement = target - num if complement in hash_map: return [hash_map[complement], i] hash_map[num] = i return [] # 示例 nums = [2, 7, 11, 15] target = 9 print(twoSum(nums, target)) # 输出: [0, 1] [ref_5] ``` #### 字母异位词分组 (第49题) ```python def groupAnagrams(strs): """ 将字母异位词组合在一起 时间复杂度：O(n*k)，其中k是字符串平均长度 """ from collections import defaultdict anagrams = defaultdict(list) for s in strs: # 使用排序后的元组作为键 key = tuple(sorted(s)) anagrams[key].append(s) return list(anagrams.values()) # 示例 strs = ["eat", "tea", "tan", "ate", "nat", "bat"] print(groupAnagrams(strs)) # 输出: [['eat', 'tea', 'ate'], ['tan', 'nat'], ['bat']] [ref_5] ``` ### 2. 双指针类题目 #### 无重复字符的最长子串 (第3题) ```python def lengthOfLongestSubstring(s): """ 找出不含有重复字符的最长子串的长度 时间复杂度：O(n)，空间复杂度：O(min(m,n)) """ char_index = {} left = 0 max_length = 0 for right in range(len(s)): if s[right] in char_index and char_index[s[right]] >= left: left = char_index[s[right]] + 1 char_index[s[right]] = right max_length = max(max_length, right - left + 1) return max_length # 示例 s = "abcabcbb" print(lengthOfLongestSubstring(s)) # 输出: 3 [ref_5] ``` #### 盛最多水的容器 (第11题) ```python def maxArea(height): """ 找出两条线，使得它们与x轴构成的容器能容纳最多的水 时间复杂度：O(n)，空间复杂度：O(1) """ left, right = 0, len(height) - 1 max_area = 0 while left < right: # 计算当前面积 current_area = min(height[left], height[right]) * (right - left) max_area = max(max_area, current_area) # 移动较短的指针 if height[left] < height[right]: left += 1 else: right -= 1 return max_area # 示例 height = [1,8,6,2,5,4,8,3,7] print(maxArea(height)) # 输出: 49 ``` ### 3. 动态规划类题目 #### 最大子数组和 (第53题) ```python def maxSubArray(nums): """ 找出具有最大和的连续子数组 时间复杂度：O(n)，空间复杂度：O(1) """ if not nums: return 0 current_sum = max_sum = nums[0] for i in range(1, len(nums)): # 当前元素要么加入前面的子数组，要么重新开始 current_sum = max(nums[i], current_sum + nums[i]) max_sum = max(max_sum, current_sum) return max_sum # 示例 nums = [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4] print(maxSubArray(nums)) # 输出: 6 [ref_3] ``` #### 爬楼梯 (第70题) ```python def climbStairs(n): """ 每次可以爬1或2个台阶，计算爬到n阶楼梯的方法数 时间复杂度：O(n)，空间复杂度：O(1) """ if n <= 2: return n # 动态规划：dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2] prev1, prev2 = 1, 2 for i in range(3, n + 1): current = prev1 + prev2 prev1, prev2 = prev2, current return prev2 # 示例 print(climbStairs(5)) # 输出: 8 ``` ### 4. 二叉树类题目 #### 相同的树 (第100题) ```python class TreeNode: def __init__(self, val=0, left=None, right=None): self.val = val self.left = left self.right = right def isSameTree(p, q): """ 判断两棵二叉树是否相同 时间复杂度：O(n)，空间复杂度：O(h)，h为树高 """ # 两个节点都为空 if not p and not q: return True # 一个节点为空，另一个不为空 if not p or not q: return False # 节点值不相等 if p.val != q.val: return False # 递归检查左右子树 return isSameTree(p.left, q.left) and isSameTree(p.right, q.right) # 示例 # 构造两棵相同的树 tree1 = TreeNode(1, TreeNode(2), TreeNode(3)) tree2 = TreeNode(1, TreeNode(2), TreeNode(3)) print(isSameTree(tree1, tree2)) # 输出: True [ref_6] ``` #### 二叉树的最大深度 (第104题) ```python def maxDepth(root): """ 计算二叉树的最大深度 时间复杂度：O(n)，空间复杂度：O(h) """ if not root: return 0 # 递归计算左右子树深度，取最大值加1 left_depth = maxDepth(root.left) right_depth = maxDepth(root.right) return max(left_depth, right_depth) + 1 # 示例 root = TreeNode(3, TreeNode(9), TreeNode(20, TreeNode(15), TreeNode(7))) print(maxDepth(root)) # 输出: 3 ``` ## 🎯 刷题策略建议 ### 学习路径规划 1. **基础阶段**：重点掌握数据结构基础知识，包括数组、链表、栈、队列、哈希表等 [ref_4] 2. **进阶阶段**：系统学习《剑指Offer》建立面试思维模式 [ref_4] 3. **强化阶段**：按照分类刷LeetCode热门100题，每个类型集中练习 [ref_2] ### 时间分配建议 | 学习阶段 | 时间投入 | 重点内容 | 预期目标 | |---------|---------|---------|---------| | 基础巩固 | 2-3周 | 数据结构基础 | 掌握核心数据结构 | | 分类刷题 | 4-6周 | LeetCode Hot 100 | 熟练解决中等难度问题 | | 模拟面试 | 2-3周 | 随机题目练习 | 提升应变能力 | ## 💡 实用技巧 ### 代码调试技巧 ```python def debug_solution(nums, target): """ 调试代码的实用函数示例 """ print(f"输入: nums={nums}, target={target}") # 执行算法 result = twoSum(nums, target) print(f"输出: {result}") print(f"验证: nums[{result[0]}] + nums[{result[1]}] = {nums[result[0]]} + {nums[result[1]]} = {nums[result[0]] + nums[result[1]]}") # 使用示例 debug_solution([2, 7, 11, 15], 9) ``` ### 复杂度分析模板 ```python def complexity_analysis(func, *args): """ 算法复杂度分析辅助函数 """ import time start = time.time() result = func(*args) end = time.time() print(f"结果: {result}") print(f"执行时间: {end - start:.6f}秒") print(f"空间使用: 待分析") # 实际使用时需要具体分析 # 使用示例 complexity_analysis(twoSum, [2, 7, 11, 15], 9) ``` ## 🔗 扩展资源 对于更完整的题目解答，建议参考GitHub仓库 [https://github.com/isthegoal/leetcode_top125](https://github.com/isthegoal/leetcode_top125)，该仓库提供了LeetCode Top 125题的详细Python解答，包含大量注释说明 [ref_1]。 以上解答涵盖了LeetCode热门100题的核心算法类型和典型题目，建议按照分类系统练习，逐步提升算法解决能力。每个题目都提供了详细的代码实现、时间复杂度分析和使用示例，适合不同水平的学习者参考使用。