Hot100

这里收录 Hot100 中与贪心相关的题目，重点理解局部选择为什么足以推出全局答案，以及扫描过程中应该冻结哪些状态。 推荐阅读顺序 LeetCode 121：买卖股票的最佳时机，从历史最低价推出一次交易贪心 LeetCode 55：跳跃游戏，用最远覆盖范围判断能否到达终点

这里收录 Hot100 中与并查集相关的模板和题目，重点理解集合代表、路径压缩、合并条件、连通性判断和连通分量计数。 推荐阅读顺序 并查集模板：find / union / count 从零推导 LeetCode 547：省份数量，把邻接矩阵看成图的连通分量

这里收录 Hot100 中与 Trie 相关的题目和模板，重点理解节点字段、children 路径、结束标记和循环 invariant。

这里收录 Hot100 中与回溯相关的题目，统一按 ACERS 结构整理，强调“从题目目标一步一步推到代码结果”的 guided-build 学习方式，以及“模板稳定 + 剪枝明确 + 工程迁移”。

这里收录 Hot100 中与二叉树相关的题目，统一按 ACERS 结构整理。

这里收录 Hot100 中与链表相关的题目，统一按 ACERS 结构整理。

副标题 / 摘要 合并区间是最典型的“排序 + 线性扫描”问题：先按起点排序，再顺序合并重叠区间。本文按 ACERS 结构拆解题意、核心概念、工程迁移与多语言实现，帮助你形成可复用的区间处理模型。 预计阅读时长：12~15 分钟 标签：Hot100、区间、排序、扫描线、合并区间 SEO 关键词：Merge Intervals, 合并区间, 区间合并, 排序, 扫描线 元描述：合并区间的排序扫描解法与工程应用解析，含复杂度对比与多语言实现。 目标读者 想掌握“区间合并”基础模型的初学者 需要把算法思路迁移到工程场景的中级开发者 正在准备算法面试、希望快速建立区间类题型的求职者 背景 / 动机 区间问题在日程排班、监控窗口、日志聚合、资源分配中非常常见。 如果没有一个统一的合并策略，很容易产生重复统计、冲突判断错误或资源浪费。 因此，“把重叠区间合成最少的不重叠集合”是工程与算法都高频出现的基础能力。 A — Algorithm（题目与算法） 题目还原 给定一个区间数组 intervals，其中 intervals[i] = [starti, endi] 表示第 i 个区间。 请合并所有重叠的区间，并返回一个不重叠的区间数组，且能完整覆盖输入中的所有区间。 输入输出 名称 类型 描述 intervals int[][] 区间数组，元素为 [start, end] 返回 int[][] 合并后的不重叠区间数组 基础示例（官方） 输入 输出 [[1,3],[2,6],[8,10],[15,18]] [[1,6],[8,10],[15,18]] [[1,4],[4,5]] [[1,5]] 合并示意（示例 1） 排序后: [1,3] [2,6] [8,10] [15,18] 合并: [1,3] + [2,6] -> [1,6] 结果: [1,6] [8,10] [15,18] 思路概览 按区间起点升序排序（起点相同则按终点升序）。 线性扫描，维护当前合并区间 [cur_start, cur_end]。 如果下一个区间 next_start <= cur_end，则合并为 cur_end = max(cur_end, next_end)。 否则将当前区间放入结果，并以新起点开始下一段合并。 C — Concepts（核心思想） 核心概念 概念 含义 作用 重叠 next_start <= cur_end 判断是否需要合并 合并 cur_end = max(cur_end, next_end) 扩展当前区间 排序 按起点排序 让重叠区间相邻 方法类型 排序 + 线性扫描 + 贪心合并。 ...

副标题 / 摘要 接雨水是最经典的“区间高度约束”题。本文按 ACERS 模板讲清双指针思路、关键公式与工程迁移，并提供多语言可运行实现。 预计阅读时长：12~15 分钟 标签：Hot100、双指针、数组 SEO 关键词：Trapping Rain Water, 接雨水, 双指针, 前后最大值, O(n) 元描述：双指针 O(n) 求接雨水总量，含工程场景、复杂度分析与多语言代码。 目标读者 正在刷 Hot100 的学习者 需要掌握“左右边界约束”模板的中级开发者 处理地形/容量/水位等区间分析的工程师 背景 / 动机 接雨水问题本质是“每个位置能盛多少水”，与工程中的容量评估、缓冲区盈余、资源占用上限等模型高度相似。 朴素做法每个位置都向两侧找最高，复杂度 O(n^2)。 双指针与前后最大值可以把复杂度降到 O(n)。 核心概念 局部水位：water[i] = min(maxLeft[i], maxRight[i]) - height[i] 左右边界：当前位置两侧的最高柱子决定水位上限 双指针：用左/右指针同步维护左右最大值 A — Algorithm（题目与算法） 题目还原 给定 n 个非负整数表示每个宽度为 1 的柱子的高度，计算按此排列的柱子能接多少雨水。 输入输出 名称 类型 描述 height int[] 柱子高度数组 返回 int 能接住的雨水总量 示例 1（官方） height = [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1] 输出 = 6 示例 2（官方） height = [4,2,0,3,2,5] 输出 = 9 C — Concepts（核心思想） 关键公式 对任意位置 i： ...

副标题 / 摘要 最小覆盖子串是“可变滑动窗口 + 计数哈希表”的经典题。本文按 ACERS 模板解释如何判断窗口有效、如何收缩得到最短答案，并给出工程场景与多语言实现。 预计阅读时长：12~15 分钟 标签：滑动窗口、哈希表、字符串 SEO 关键词：Minimum Window Substring, 最小覆盖子串, 滑动窗口, 哈希表 元描述：最小覆盖子串的 O(n) 滑动窗口解法与工程应用，含多语言实现。 目标读者 正在刷 LeetCode 的中级开发者 需要掌握“可变窗口 + 覆盖约束”的算法模板 做文本分析、日志聚合或流式过滤的工程师 背景 / 动机 “在一段序列中找到最短区间覆盖目标集合”在工程中非常常见： 日志告警需要覆盖多种错误码，搜索摘要需要覆盖关键字， 运营分析需要覆盖多个行为标签。 本题提供了一个可复用的窗口收缩模板。 核心概念 可变滑动窗口：右指针扩张直到满足条件，左指针收缩缩短答案 计数哈希表：支持重复字符，必须按次数覆盖 满足条件的计数：判断当前窗口是否“覆盖了全部需要” A — Algorithm（题目与算法） 题目重述 给定字符串 s 和 t，返回 s 中最短的子串，使其包含 t 中的每一个字符（包括重复字符）。 若不存在这样的子串，返回空字符串 ""。 测试用例保证答案唯一。 输入输出 名称 类型 描述 s string 源字符串 t string 目标字符串（需要覆盖的字符与次数） 返回 string 最短覆盖子串或空串 示例 1 s = "ADOBECODEBANC", t = "ABC" 输出 = "BANC" 示例 2 s = "a", t = "a" 输出 = "a" 示例 3 s = "a", t = "aa" 输出 = "" C — Concepts（核心思想） 方法类型 可变滑动窗口 + 频次覆盖判断。 ...

副标题 / 摘要 滑动窗口最大值是“滑动窗口 + 单调队列”的经典组合题。本文按 ACERS 模板拆解思路，给出可复用的工程做法与多语言实现。 预计阅读时长：12~15 分钟 标签：滑动窗口、单调队列、数组 SEO 关键词：Sliding Window Maximum, 滑动窗口最大值, 单调队列, deque, O(n) 元描述：滑动窗口最大值的单调队列解法与工程应用，含复杂度分析与多语言代码。 目标读者 正在刷 LeetCode / Hot100 的同学 想建立“滑动窗口 + 单调队列”模板的中级开发者 做实时监控、日志分析、风控的工程师 背景 / 动机 连续窗口的最大值在工程里非常常见： 延迟监控、价格波动、温度报警、在线指标平滑等都需要“窗口最大值”。 暴力做法每次窗口重算最大值是 O(nk)，当 n 很大时会不可接受。 单调队列能把复杂度降到 O(n)，是最工程可行的方案之一。 核心概念 滑动窗口：固定长度 k 的连续区间 单调队列：队列中元素按值单调递减，队首永远是当前最大值 索引维护：用索引判断元素是否过期（离开窗口） A — Algorithm（题目与算法） 题目还原 给你一个整数数组 nums，有一个大小为 k 的滑动窗口从数组最左侧移动到最右侧。 你只能看到窗口内的 k 个数字，窗口每次右移一位。 返回每个窗口中的最大值。 输入输出 名称 类型 描述 nums int[] 整数数组 k int 窗口大小 返回 int[] 每个窗口的最大值 示例 1 nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], k = 3 输出 = [3,3,5,5,6,7] 示例 2 nums = [1], k = 1 输出 = [1] C — Concepts（核心思想） 方法类型 滑动窗口 + 单调队列（Monotonic Queue）。 ...

副标题 / 摘要 这是 Hot100 专栏第 1 篇：和为 K 的子数组。本文用“前缀和 + 频次哈希表”把 O(n^2) 降到 O(n)，并按 ACERS 模板给出工程场景与多语言实现。 预计阅读时长：12~15 分钟 标签：Hot100、前缀和、哈希表 SEO 关键词：Subarray Sum Equals K, 和为K的子数组, 前缀和, 哈希表, O(n) 元描述：和为 K 的子数组计数问题的前缀和解法，含工程迁移、复杂度对比与多语言代码。 目标读者 正在刷 Hot100，希望建立稳定算法模板的初学者 需要把计数类算法迁移到业务数据统计的中级工程师 准备面试，想掌握“前缀和 + 哈希表”核心套路的人 背景 / 动机 “统计和为 K 的子数组数量”是最经典的计数类问题之一。 它广泛出现在日志分析、风控阈值命中、交易序列统计等场景。 朴素的两层遍历虽然直观，但一旦数据规模增大就会明显卡顿，因此需要可扩展的 O(n) 解法。 核心概念（必须理解） 子数组：数组中连续、非空的片段 前缀和：prefix[i] = nums[0..i] 的和 差分关系：若 prefix[r] - prefix[l-1] = k，则 nums[l..r] 的和为 k 频次哈希表：统计某个前缀和出现的次数，以 O(1) 均摊时间查询 A — Algorithm（题目与算法） 题目还原 给你一个整数数组 nums 和一个整数 k，请统计并返回 和为 k 的子数组 的个数。 子数组是数组中元素的连续非空序列。 ...

副标题 / 摘要 Two Sum（两数之和）是最经典的数组哈希题：用“补数 + 哈希表”把 O(n^2) 降到 O(n)。本文按 ACERS 结构拆解题意、原理与工程迁移，并给出多语言可运行实现。 预计阅读时长：10~12 分钟 标签：Hot100、哈希表、数组、补数、面试高频 SEO 关键词：Two Sum, 两数之和, hash map, 补数, O(n), LeetCode 1, Hot100 元描述：两数之和的哈希表解法与工程应用解析，含复杂度对比与多语言代码。 目标读者 刚开始刷题，希望建立“补数 + 哈希表”基本模型的初学者 需要把算法思路迁移到工程问题的中级开发者 准备面试、想快速掌握高频题的求职者 背景 / 动机 “在一堆数字里找出两数之和”等价于一个快速配对问题，常见于对账、预算、风控、推荐等场景。 朴素暴力法虽然简单，但在数据量上来后会直接超时；哈希表一遍扫描能把复杂度从 O(n^2) 降到 O(n)，是最工程可行的做法之一。 A — Algorithm（题目与算法） 题目还原 给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target，请在该数组中找出和为目标值的 两个 整数，并返回它们的数组下标。 每种输入只会对应一个答案，并且你不能使用两次相同的元素。答案可以按任意顺序返回。 输入输出 名称 类型 描述 nums int[] 整数数组 target int 目标和 返回 int[] 满足 nums[i] + nums[j] == target 的下标 基础示例 nums target 输出 [2, 7, 11, 15] 9 [0, 1] [3, 2, 4] 6 [1, 2] 补数图示（示例 1） ...

副标题 / 摘要 Search Insert Position 是二分查找的「Hello World」级题目：返回目标值在有序数组中的插入位置（存在返回下标，不存在返回应插入的下标）。本文用统一的 lower_bound 模板，把这个问题讲清楚，并展示其在日志、配置和策略表中的工程应用。 预计阅读时长：8~10 分钟 适用场景标签：二分查找入门、插入位置、范围查找 SEO 关键词：search insert position, lower_bound, 二分插入, 排序数组插入位置, LeetCode 35, Hot100 目标读者与背景 目标读者 知道二分查找基本原理，但还没形成自己的模板的同学； 在工程中经常对有序列表做插入 / 查找操作的后端 / 前端开发者； 刚开始刷 LeetCode，想用一道题把「下界二分」吃透的人。 为什么这题重要？ 它是 most basic 的「lower_bound」模型： 第一个大于等于目标值的下标。 理解它之后： 起始位置 / 插入位置 / 统计 ≤ / ≥ 某值数量等，都可以统一用同一个模板。 在工程中： 策略阈值表、时间戳列表、版本列表等，都会用到类似逻辑。 A — Algorithm（题目与算法） 题目重述 给定一个按非降序排序的整数数组 nums 和一个目标值 target。 请在数组中搜索 target，如果存在则返回其下标； 如果不存在，则返回它按顺序插入时应该在的位置。 要求算法时间复杂度为 O(log n)。 输入 nums: 已排序（非降序）的整数数组，长度为 n target: 目标整数 输出 ...

副标题 / 摘要 很多同学会写“找一个等于目标的二分”，但一到“找目标的起始和结束位置”就容易被边界条件卡住。本文用统一的下界 / 上界二分模板，彻底吃透 Search Range 类型问题，并给出多语言实现和工程场景示例。 预计阅读时长：10~15 分钟 适用场景标签：二分查找、日志区间查询、时间序列检索 SEO 关键词：search range, first and last position, 二分查找边界, lower_bound, upper_bound, LeetCode 34, Hot100 目标读者与背景 目标读者 已经知道二分查找基本写法，但一到“找起始位置/结束位置”就容易出错的同学； 经常对日志、监控指标做时间区间检索的工程师； 准备面试时希望掌握一套可复用二分模板的开发者。 背景 / 动机 几乎所有互联网系统里都有“按时间排序的日志 / 事件 / 指标”： 比如按时间排序的访问日志； 按上报时间排序的监控数据点； 按 ID 排序的业务记录。 在这些有序数据上，最常见的操作之一就是： 找出“所有值等于 X 的记录”的区间 [start, end]。 这道 LeetCode 经典题「Search for a Range」正是这个需求的抽象版本。 A — Algorithm（题目与算法） 题目重述 给定一个按非降序排序的整数数组 nums 和一个目标值 target。 请在数组中找到目标值的起始位置和结束位置，以数组 [start, end] 形式返回。 如果数组中不存在目标值，返回 [-1, -1]。 要求时间复杂度为 O(log n)。 ...