LeetCode 筆記 - 146. LRU Cache
解析如何實作具備最近最少使用(LRU)機制的快取系統。本文探討 Python 中 OrderedDict 的應用,並分享一個提升字典鍵值檢查效率的「奇技淫巧」,顯著優化執行速度。這是一篇兼具資料結構原理與 Python 效能優化的心得。
解析如何實作具備最近最少使用(LRU)機制的快取系統。本文探討 Python 中 OrderedDict 的應用,並分享一個提升字典鍵值檢查效率的「奇技淫巧」,顯著優化執行速度。這是一篇兼具資料結構原理與 Python 效能優化的心得。
挑戰四數之和問題。為了避免陷入 O(N^4) 的暴力解陷阱,本文介紹將問題拆解為兩兩組合並利用字典(dict)儲存結果的 O(N^2) 優化策略。配合排序後的跳過重複計算技巧,能在大規模數據下保持優異的執行效能。
在有障礙物的地圖中尋找機器人的唯一路徑數量。這是一個標準的動態規劃(DP)問題,本文解析如何透過加總格位左方與上方的路徑數來動態遞推結果。文中特別強調障礙物處理與起點初始化的關鍵細節。
尋找鏈結串列的中間節點。本文運用經典的快慢指針(Two Pointers)大法,透過快指針每次移動兩步、慢指針移動一步的速差,讓慢指針在遍歷結束時精確停在中間位置,是一篇展示指針技巧如何優化遍歷效能的範例。
解析如何在單向鏈結串列中移除倒數第 n 個節點。本文教學使用雙指針技巧,透過前導指針領先 n 步的設計,讓追隨指針精確停在目標節點前。同時分享加入虛擬節點以處理邊界情況的實務開發經驗。
LeetCode 基礎實作題,判定數列中是否包含重複元素。本文探討利用 Python 內建的 map 或 set 資料結構,將檢查存在與否的時間複雜度優化至平均 O(1),幫助讀者理解基礎集合運算在提升程式效率上的重要性。
探討最大子數列問題。本文解析優美且強大的 Kadane 演算法,其核心思想在於遍歷過程中動態決定是否加入前一項的累積和。透過簡單的一次遍歷,就能在 O(N) 時間內精確找出總和最大的連續區段,是動態規劃的極簡體現。
延續 3Sum 的概念,本題要求找出三數之和最接近目標值的組合。解法核心在於運用雙指針(Two Pointers)大法,並在夾擠過程中動態更新與目標值的最小差值,是掌握數列搜尋與指針操作技巧的進階練習。
要求反轉句子中每個單字的字符。雖然本題適合運用雙指針,但作者分享了更具 Python 風格的簡潔實作方式。本文記錄了在處理字串分割、反轉與合併時的靈活思維,展示如何用直覺的寫法解決日常開發中的字串處理需求。
LeetCode 基礎反轉字串題。雖然 Python 具備多種簡潔的反轉寫法,本文特別採用雙指針(Two Pointers)大法進行實作,透過頭尾對調的方式達成原地修改。這是一篇適合初學者掌握指針移動與基本字串操作的技術筆記。