Hot100

副标题 / 摘要 这题表面上像字符串题，实质上是一个非常标准的固定层数回溯模型：第 k 层只处理第 k 个数字，从其映射字母里选一个，直到路径长度等于输入长度。 预计阅读时长：10~12 分钟 标签：Hot100、回溯、字符串、DFS SEO 关键词：Letter Combinations of a Phone Number, 电话号码的字母组合, 回溯, DFS 元描述：用 LeetCode 17 建立固定层数 DFS 模板，理解字符映射、路径长度终止与多语言实现。 目标读者 已经掌握 78 / 46，准备看另一类回溯树形态的学习者 想把“每层处理一个位置”这种 DFS 模型固定下来的开发者 需要做编码扩展、短串生成、候选串组合的工程师 背景 / 动机 这题和子集、排列都不太一样。 子集题：每层决定“要不要继续选后面的元素” 排列题：每层决定“当前位置放哪个未使用元素” 本题：每层对应一个固定数字位置，只能从该数字映射的字母中选一个 因此它非常适合训练“固定深度 DFS”： 递归层数由输入长度决定 每一层的候选集由当前字符直接决定 路径长度等于输入长度时结束 这类模型在字典枚举、编码扩展、模板字符串生成中很常见。 核心概念 数字映射表：2 -> abc, 3 -> def, …, 9 -> wxyz 固定层数 DFS：第 index 层只处理 digits[index] 叶子条件：index == len(digits) 时得到一个完整答案 路径构建：每层向路径追加一个字符，返回时撤销 A — Algorithm（题目与算法） 题目还原 给定一个仅由数字 2 到 9 组成的字符串 digits，返回它能表示的所有字母组合。 答案顺序不限。数字与字母的映射与电话按键一致，1 不对应任何字母。 ...

副标题 / 摘要 如果说子集题教你“组合型回溯”的骨架，那么全排列题教你的就是“状态型回溯”的核心：当前位置要选一个还没用过的元素，直到路径长度等于 n 才收集答案。 预计阅读时长：10~12 分钟 标签：Hot100、回溯、全排列、DFS SEO 关键词：Permutations, 全排列, 回溯, used, DFS 元描述：通过 LeetCode 46 固定排列型回溯模板，重点理解 used[]、叶子收集与多语言实现。 目标读者 已经做完 78. 子集，准备进入排列型回溯的学习者 会写递归，但状态恢复经常出错的开发者 需要枚举任务执行顺序、测试顺序或操作序列的工程师 背景 / 动机 排列问题和组合问题最本质的区别是： 组合只关心“选了哪些元素” 排列还关心“这些元素出现的顺序” 所以在全排列里，[1,2,3] 和 [1,3,2] 是两个不同答案。 这意味着你不能再靠 startIndex 只向后看，而必须显式记录“哪些元素已经用过”。 LeetCode 46 的价值就在这里：它把“状态恢复”这件事讲得非常干净。 核心概念 path：当前构造中的排列 used[i]：nums[i] 是否已经被当前路径使用 叶子收集答案：只有当路径长度等于 nums.length 时，才得到一个完整排列 状态撤销：递归返回时同时撤销 path 和 used A — Algorithm（题目与算法） 题目还原 给定一个不含重复数字的数组 nums，返回它的所有可能全排列。 答案顺序不限。 输入输出 名称 类型 描述 nums int[] 不含重复元素的整数数组 返回 int[][] 所有可能的全排列 示例 1 输入：nums = [1,2,3] 输出：[[1,2,3],[1,3,2],[2,1,3],[2,3,1],[3,1,2],[3,2,1]] 示例 2 输入：nums = [0,1] 输出：[[0,1],[1,0]] 示例 3 输入：nums = [1] 输出：[[1]] 提示 1 <= nums.length <= 6 -10 <= nums[i] <= 10 nums 中所有整数互不相同 C — Concepts（核心思想） 从子集题到全排列题，模板哪里变了 78. 子集 的关键是 startIndex，因为组合不关心顺序。 但全排列不同，每一层都可以从“所有还没用过的元素”里选一个，所以： ...

副标题 / 摘要 子集是 Hot100 回溯专题里最适合打地基的一题。真正要固定下来的不是“把答案都列出来”，而是 path、startIndex 和“每个节点都是答案”这三个核心不变式。 预计阅读时长：10~12 分钟 标签：Hot100、回溯、子集、DFS SEO 关键词：Subsets, 子集, 回溯, startIndex, 幂集 元描述：用 LeetCode 78 子集建立最稳定的回溯模板，含工程场景、复杂度分析与多语言实现。 目标读者 刚进入 Hot100 回溯专题、想先把模板打稳的学习者 能写 DFS，但还没真正理解“组合”和“排列”区别的开发者 希望把枚举思路迁移到配置组合、策略试跑场景的工程师 背景 / 动机 “列出所有可能组合”在工程里并不少见。 比如功能开关组合试跑、权限策略候选集生成、前端筛选项预设等，本质上都在做“从若干候选元素里列出所有选择结果”。 这类问题最容易犯的错有两个： 把组合写成排列，导致重复答案 把“什么时候收集答案”放错位置，导致漏解 LeetCode 78 的价值就在于：它约束足够简单，没有重复元素，也不要求复杂剪枝，适合你先把回溯树的骨架搭稳。 核心概念 path：当前递归路径上已经选中的元素 startIndex：下一层从哪里开始选，保证组合不会倒序重复 前序收集答案：子集题里，每个节点本身就是一个合法答案 回溯撤销：递归返回后，要把刚加入 path 的元素弹出 A — Algorithm（题目与算法） 题目还原 给定一个元素互不相同的整数数组 nums，返回它的所有可能子集。 结果中不能包含重复子集，返回顺序不限。 输入输出 名称 类型 描述 nums int[] 元素互不相同的整数数组 返回 int[][] 所有可能的子集 示例 1 输入：nums = [1,2,3] 输出：[[],[1],[2],[1,2],[3],[1,3],[2,3],[1,2,3]] 示例 2 输入：nums = [0] 输出：[[],[0]] 提示 1 <= nums.length <= 10 -10 <= nums[i] <= 10 nums 中所有元素互不相同 C — Concepts（核心思想） 为什么它是回溯入门题 这题没有“目标和”、没有“判重数组”、也没有棋盘边界。 你只需要想清楚一件事： ...

副标题 / 摘要 组合总和是回溯专题里第一道真正把“组合模板 + 目标约束 + 剪枝”揉在一起的题。你要学会的不只是枚举，而是怎样用排序和剩余值 remain 把搜索树收紧。 预计阅读时长：12~15 分钟 标签：Hot100、回溯、组合、剪枝 SEO 关键词：Combination Sum, 组合总和, 回溯, 剪枝, DFS 元描述：通过 LeetCode 39 建立组合型回溯加剪枝模板，理解可重复选取、排序与 remain 约束。 目标读者 已经做过 78. 子集，准备把回溯模板升级到“带约束搜索”的学习者 想搞清楚“同一个数可以重复使用”时递归边界怎么写的开发者 需要做资源打包、预算组合、规格拼装类组合搜索的工程师 背景 / 动机 这题是很多人真正开始理解“回溯不是暴力乱搜”的分水岭。 因为它同时有三件事： 仍然是组合问题，所以要保持顺序无关 候选数字可以重复使用 目标和 target 给了你天然剪枝条件 如果你只会硬搜，代码虽然也许能过，但模板不稳定。 而一旦你把“排序 + remain + 从 i 开始递归”的逻辑想清楚，这一类题都会顺很多。 核心概念 path：当前正在尝试的一组组合 remain：当前还差多少才能凑到目标值 从 i 继续递归：表示当前数字可以重复使用 排序剪枝：若 candidates[i] > remain，后面的数更大，可直接停止 A — Algorithm（题目与算法） 题目还原 给定一个无重复元素的整数数组 candidates 和一个目标值 target， 找出所有和为 target 的不同组合。 ...

副标题 / 摘要 层序遍历是二叉树 BFS 模板的起点。真正关键的不是“用队列”，而是“如何把同一层的节点切分出来”。本文按 ACERS 结构拆解 LeetCode 102 的按层处理方法、DFS 深度分桶备选方案，以及工程里常见的分层遍历场景。 预计阅读时长：10~12 分钟 标签：Hot100、二叉树、BFS、DFS、队列、层序遍历 SEO 关键词：Hot100, Binary Tree Level Order Traversal, 二叉树的层序遍历, BFS, 队列, LeetCode 102 元描述：系统讲透 LeetCode 102 的层序 BFS、层宽控制与 DFS 深度分桶思路，并延伸到组织树、菜单树和波次执行等工程场景。 目标读者 想把 BFS 模板真正固定下来的 Hot100 刷题读者 会普通遍历，但一到“按层输出”就容易把层边界写乱的开发者 需要按深度分组展示树形结构的工程师 背景 / 动机 LeetCode 102 是树题里最标准的 BFS 入门题之一。 它训练的不是“遍历所有节点”，而是两件更重要的事： 如何用队列维护“下一批待处理节点” 如何准确切出“这一层”和“下一层”的边界 很多 BFS bug 都来自这里： 在遍历当前层时直接用不断变化的 queue.length 一边弹当前层，一边把新孩子混进当前层结果 忘记空树处理，导致访问空指针 把 102 的模板写稳，后面的： 右视图 每层平均值 锯齿层序遍历 最小深度 / 最大深度的 BFS 写法 都会自然很多。 ...

副标题 / 摘要 对称二叉树的难点不在遍历，而在“比较方向”。你比较的不是左对左、右对右，而是镜像位置上的节点对。本文按 ACERS 结构拆解 LeetCode 101 的镜像递归合同、BFS 成对入队写法，以及工程中的对称结构校验场景。 预计阅读时长：10~12 分钟 标签：Hot100、二叉树、DFS、BFS、对称性 SEO 关键词：Hot100, Symmetric Tree, 对称二叉树, 镜像递归, BFS, LeetCode 101 元描述：系统讲透 LeetCode 101 的镜像递归与 BFS 对称校验思路，并延伸到布局树与拓扑模板的对称检查。 目标读者 刚从 100 相同的树过渡到“镜像比较”的刷题读者 会写普通树递归，但对“外侧 / 内侧”比较关系容易写乱的开发者 需要在布局树、模板树、镜像结构里做左右对称校验的工程师 背景 / 动机 LeetCode 101 很适合作为树题里的“方向感”训练： 你要先意识到，对称不是“左右子树完全一样” 它要求的是“左边看过去”和“右边镜像过来”之后一致 也就是说，比较方向从“同向”变成了“交叉” 很多人做这题时容易犯三类错误： 还沿用 100 的思路，写成 left.left 对 right.left 只比较节点值，不比较空节点位置 先翻转一棵子树再比较，结果多做了一轮变换，逻辑也更绕 这题真正训练的是“镜像递归模板”。掌握后，树对称、树镜像、结构匹配等题都会更清楚。 核心概念 镜像关系：左子树的左边，要和右子树的右边对应；左子树的右边，要和右子树的左边对应 外侧 / 内侧配对：left.left 对 right.right，left.right 对 right.left 成对递归：递归函数参数是两个节点，表示“这两个位置是否互为镜像” 成对入队：BFS 里队列保存的不是单个节点，而是需要一起比较的节点对 A — Algorithm（题目与算法） 题目还原 给你一个二叉树的根节点 root，检查它是否轴对称。 ...

副标题 / 摘要 翻转二叉树是一道看起来非常短、却能快速检验你是否真正理解递归结构的题。本文围绕 LeetCode 226 拆解“交换左右子树”的本质，给出递归 / BFS 两种做法，以及结构镜像在工程中的迁移思路。 预计阅读时长：8~10 分钟 标签：Hot100、二叉树、递归、BFS、树变换 SEO 关键词：Hot100, Invert Binary Tree, 翻转二叉树, 树镜像, 递归, LeetCode 226 元描述：讲清 LeetCode 226 的递归与 BFS 解法，并延伸到布局镜像、结构变换等工程场景。 目标读者 想检验自己是否真正理解“递归作用在整棵树每个节点上”的刷题读者 看到树题就下意识写遍历，但不确定该在什么时机处理当前节点的开发者 需要做树形结构镜像、布局翻转或对称转换的工程师 背景 / 动机 226 的代码通常很短，但它的思维非常典型： 当前节点要做什么？ 把 left 和 right 交换。 子问题是什么？ 左右子树本身也都要继续翻转。 这就是非常纯粹的“当前操作 + 递归处理子问题”。 如果你对这题没有完全吃透，往往会出现： 只交换根节点，不继续处理子树 交换后递归方向写乱 把本来能原地完成的事，额外重建一棵新树 核心概念 树镜像（mirror）：把每个节点的左子树与右子树对调 原地变换（in-place transform）：不新建整棵树，只交换指针 递归分治：当前节点处理完后，左右子树仍是同类型问题 BFS 层序变换：也可以按层把每个节点的左右孩子交换 A — Algorithm（题目与算法） 题目还原 给你一棵二叉树的根节点 root，请将这棵树翻转，并返回翻转后的根节点。 输入输出 名称 类型 描述 root TreeNode 二叉树根节点，可以为空 返回值 TreeNode 翻转后的根节点 示例 1 输入: root = [4,2,7,1,3,6,9] 输出: [4,7,2,9,6,3,1] 解释: 原树左右子树整体对调后，所有节点都完成镜像翻转。 示例 2 输入: root = [2,1,3] 输出: [2,3,1] 示例 3 输入: root = [] 输出: [] 约束 树中节点数目在 [0, 100] 内 -100 <= Node.val <= 100 C — Concepts（核心思想） 思路推导：为什么“交换 + 递归”就够了 假设当前节点是 node，我们要做的事情只有两步： ...

副标题 / 摘要 “最大深度”是树递归最标准的起手式。你只要真正理解“当前树的答案依赖左右子树答案”的定义，整类树形 DP / DFS 题都会顺很多。本文以 LeetCode 104 为核心，系统讲解递归 DFS、层序 BFS 与工程迁移方法。 预计阅读时长：9~11 分钟 标签：Hot100、二叉树、DFS、BFS、递归 SEO 关键词：Hot100, Maximum Depth of Binary Tree, 二叉树的最大深度, DFS, BFS, LeetCode 104 元描述：从深度定义出发，讲清 LeetCode 104 的 DFS 和 BFS 解法，并附多语言可运行代码。 目标读者 刚开始刷树题，想把“树递归返回值”真正吃透的同学 能写遍历，但一遇到“求高度 / 求路径 / 求答案”就容易混乱的开发者 需要在菜单树、组织架构、嵌套 JSON 等层级数据里做深度分析的工程师 背景 / 动机 LeetCode 104 看起来像一道“送分题”，但它几乎是所有树递归的母题： 你需要先回答“空树深度是多少” 再回答“当前节点的答案依赖谁” 最后把关系写成 1 + max(left, right) 一旦这个递归定义真正建立起来，后续的平衡二叉树、直径、路径和、最近公共祖先都会更容易进入状态。 核心概念 深度 / 高度：这里按题意，根到最远叶子节点的节点数 后序式思维：想知道当前节点答案，必须先知道左右子树答案 DFS：递归向下，回溯时组合答案 BFS：按层遍历，最后一层编号就是树深度 A — Algorithm（题目与算法） 题目还原 给定二叉树根节点 root，返回其 最大深度。 ...

副标题 / 摘要 二叉树遍历是树题模板的起点，中序遍历则是“递归思维”和“显式栈模拟”最典型的一题。本文按 ACERS 结构拆解 LeetCode 94，把左-根-右的访问顺序、迭代栈写法和工程迁移价值一次讲清。 预计阅读时长：10~12 分钟 标签：Hot100、二叉树、DFS、栈、中序遍历 SEO 关键词：Hot100, Binary Tree Inorder Traversal, 二叉树的中序遍历, 中序遍历, 显式栈, LeetCode 94 元描述：从递归到显式栈，系统讲透 LeetCode 94 二叉树中序遍历，并给出工程场景迁移与多语言实现。 目标读者 正在刷 Hot100，希望把树遍历模板固定下来的同学 刚从数组 / 链表过渡到树结构，容易把前序、中序、后序顺序写混的开发者 需要在 BST、表达式树、抽象语法树里复用“左-根-右”思想的工程师 背景 / 动机 中序遍历本身不复杂，但它的训练价值很高： 它是“递归 = 隐式栈，迭代 = 显式栈”最容易建立直觉的一题 它能帮助你稳定掌握“先一路向左，再回退访问根，再转向右子树”的过程 在 二叉搜索树（BST） 里，中序遍历天然得到有序序列，工程迁移价值很强 很多人第一次写树题不是逻辑不会，而是： 不清楚访问顺序到底是谁先谁后 迭代版不知道什么时候入栈、什么时候出栈 一旦树为空或只有单边链，代码就容易写乱 这题把模板练熟，后面的验证 BST、找第 k 小元素、恢复二叉搜索树等题会更顺。 核心概念 中序遍历：按照 左子树 -> 根节点 -> 右子树 的顺序访问 DFS（深度优先搜索）：树遍历最常见的组织方式，中序遍历就是 DFS 的一种访问顺序 显式栈：把递归调用栈手动写出来，用栈保存“回头还要处理的节点” 树高 h：空间复杂度通常写成 O(h)，平衡树约为 O(log n)，极端退化链表时是 O(n) A — Algorithm（题目与算法） 题目还原 给定二叉树根节点 root，返回它的 中序遍历 结果。 ...

副标题 / 摘要 LeetCode 148 的核心不是“会排序”，而是“在链表结构里选对排序算法”。数组可随机访问适合快排/堆排，而单链表最匹配的是归并排序：找中点、递归分治、线性归并。 预计阅读时长：12~16 分钟 标签：Hot100、链表、归并排序、分治 SEO 关键词：Sort List, 排序链表, 链表归并排序, LeetCode 148, Hot100 元描述：用链表归并排序在 O(n log n) 内完成排序，覆盖思路推导、工程迁移、复杂度分析和多语言可运行实现。 目标读者 正在刷 Hot100，想把链表题模板系统化的同学 做链表题经常在“切分和拼接”环节出错的开发者 想搞清楚“为什么链表排序优先用归并”而不是快排的人 背景 / 动机 链表排序在工程里并不罕见： 合并来自多个来源的链式任务队列 对按时间追加的链式日志做离线整理 对内存敏感结构进行“尽量少拷贝”的重排 如果把数组排序思维直接搬过来，往往会遇到： 链表不支持 O(1) 随机访问，分区/堆操作代价高 频繁节点移动容易写出复杂且脆弱的代码 所以这题本质是：为链表选择正确的数据结构友好算法。 核心概念 分治（Divide & Conquer）：把链表二分到最小子问题，再向上合并 快慢指针找中点：slow 每次 1 步，fast 每次 2 步 链表归并：两个有序链表线性拼接成一个有序链表 稳定排序：相等元素相对次序可保持 A — Algorithm（题目与算法） 题目还原 给你链表头节点 head，请将其按升序排序并返回排序后的链表。 要求时间复杂度为 O(n log n)。 输入输出 名称 类型 描述 head ListNode 单链表头节点（可能为空） 返回 ListNode 升序排序后的头节点 示例 1 输入: 4 -> 2 -> 1 -> 3 输出: 1 -> 2 -> 3 -> 4 示例 2 输入: -1 -> 5 -> 3 -> 4 -> 0 输出: -1 -> 0 -> 3 -> 4 -> 5 思路推导（从朴素到最优） 朴素做法：转数组再排序 遍历链表把值放到数组 调库排序后重建链表 问题： ...