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本系列为笔者的 Leetcode 刷题记录，顺序为 Hot 100 题官方顺序，根据标签命名，记录笔者总结的做题思路，附部分代码解释和疑问解答，01~07为C++语言，08及以后为Java语言。

01 岛屿数量

class Solution {public int numIslands(char[][] grid) {}
}

方法一：深度优先搜索

class Solution {//方法：深度优先搜索//核心：grid[i][j] = '0'; i=row j=column//1.创建递归方法public void dfs(char[][] grid, int i, int j){int row = grid.length;int column = grid[0].length;if(i<0 || j<0 || i>=row || j>=column || grid[i][j] == '0'){return;}//⭐grid[i][j] = '0';//2.上下左右dfs(grid, i+1, j);dfs(grid, i-1, j);dfs(grid, i, j+1);dfs(grid, i, j-1);}public int numIslands(char[][] grid) {if(grid == null || grid.length == 0){return 0;}int row = grid.length;int column = grid[0].length;int ans = 0;for(int i=0; i<row; i++){for(int j=0; j<column; j++){if(grid[i][j] == '1'){ans++;dfs(grid, i, j);}}}return ans;}
}

那为什么正常我们不判断 grid[0].length == 0 呢？

• grid == null：直接返回
• grid.length == 0：没有任意行，不用继续
• 至于 grid[0].length 是否为 0，在 Leetcode 官方测试用例中不会出现奇怪的“0列”矩阵(如 [[], [], []])。就算出现你访问也在之后（第一个循环里 i < row 直接就不会进 j 的循环）

方法二：广度优先搜索

class Solution {//方法：广度优先搜索//核心：grid[i][j] = '0'public int numIslands(char[][] grid) {if(grid == null || grid.length == 0){return 0;}int row = grid.length;int column = grid[0].length;int ans = 0;for(int i=0; i<row; i++){for(int j=0; j<column; j++){if(grid[i][j] == '1'){ans++;grid[i][j] = '0';//1.创建并加入Deque<Integer> queue = new LinkedList<>();queue.offer(i * column + j);while(!queue.isEmpty()){//2.弹出并判断int id = queue.poll();int r = id / column;int c = id % column;//3.上下左右孩子结点if(r-1 >= 0 && grid[r-1][c] == '1'){queue.offer((r-1) * column + c);grid[r-1][c] = '0';}if(r+1 < row && grid[r+1][c] == '1'){queue.offer((r+1) * column + c);grid[r+1][c] = '0';}if(c-1 >= 0 && grid[r][c-1] == '1'){queue.offer(r * column + (c-1));grid[r][c-1] = '0';}if(c+1 < column && grid[r][c+1] == '1'){queue.offer(r * column + (c+1));grid[r][c+1] = '0';}}}}}return ans;}
}

02 腐烂的橘子

class Solution {//方法：多源广度优先搜索int[] di = {-1, 0, 1, 0};int[] dj = {0, -1, 0, 1};public int orangesRotting(int[][] grid) {if(grid == null || grid.length == 0){return -1;}//1.创建并加入Deque<Integer> queue = new LinkedList<>();Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();int row = grid.length;int column = grid[0].length;int ans = 0;for(int i=0; i<row; i++){for(int j=0; j<column; j++){if(grid[i][j] == 2){int id = i * column + j; //二维展开一维queue.offer(id);map.put(id, 0);}}}//2.弹出并判断while(!queue.isEmpty()){int id = queue.poll();int i = id / column;int j = id % column;//3.上下左右孩子结点for(int k=0; k<4; k++){int ni = i + di[k];int nj = j + dj[k];if(ni>=0 && ni<row && nj>=0 && nj<column && grid[ni][nj]==1){grid[ni][nj] = 2; //核心步骤int nid = ni * column + nj;queue.offer(nid);map.put(nid, map.get(id) + 1);ans = map.get(nid); //核心步骤}}}//4.检查是否有正常橘子for(int[] ro : grid){for(int v : ro){if(v == 1){return -1;}}}return ans;}
}

① map建立的意义是什么，不能每次直接ans++吗？

不能简单用 ans++，因为扩散不是简单的线性递增，而是层级递进，且同一层可能同时有多个节点扩散。

② ans = map.get(nid); 不用搞一个Math.max之类的吗，万一更新后比之前小呢？

bfs的特性是按层级遍历，从起点到每个节点的路径最短，不存在“后更新时间更小”的情况。

③ queue.remove()是从队列的头部出去还是尾部出去？

queue.poll() 或 queue.remove() 默认是从队列头部移除元素，即先进先出。

④ if(v == 1)为什么v直接是数字，而不是grid[][] = 1这样的格式？

• for(int[] ro : grid)，ro 是二维数组中的每一行（一维数组）。
• for(int v : ro)，v 是当前行中的每个元素，也就是 grid 中的单元格值。

03 课程表

class Solution {public boolean canFinish(int numCourses, int[][] prerequisites) {}
}

方法一：深度优先搜索

class Solution {//1.构造邻接表、访问数组、环判断符号；List<List<Integer>> edges;int[] visited;boolean valid = true;public boolean canFinish(int numCourses, int[][] prerequisites) {//2.初始化邻接表、访问数组edges = new ArrayList<List<Integer>>();for(int i=0; i<numCourses; i++){edges.add(new ArrayList<Integer>());}for(int[] info : prerequisites){edges.get(info[1]).add(info[0]);}visited = new int[numCourses];//3.遍历结点并调用dfs方法for(int i=0; i<numCourses && valid; i++){if(visited[i] == 0){dfs(i);}}return valid;}public void dfs(int u){visited[u] = 1;for(int v : edges.get(u)){if(visited[v] == 0){dfs(v);if(!valid){return;}}else if(visited[v] == 1){valid = false;return;}}visited[u] = 2;}
}

方法二：广度优先搜索

class Solution {//1.构造邻接表、入度数组、访问结点数量；List<List<Integer>> edges;int[] indeg;int visited = 0;public boolean canFinish(int numCourses, int[][] prerequisites) {//2.初始化邻接表、入度数组edges = new ArrayList<>();for(int i=0; i<numCourses; i++){edges.add(new ArrayList<>());}indeg = new int[numCourses];for(int[] info : prerequisites){edges.get(info[1]).add(info[0]);indeg[info[0]]++; //入度增加}//3.广度优先搜索（queue）//a.创建并加入Deque<Integer> queue = new LinkedList<>();for(int i=0; i<numCourses; i++){if(indeg[i] == 0){queue.offer(i);visited++;}}//b.弹出并判断while(!queue.isEmpty()){int u = queue.poll();//c.左右孩子结点for(int v : edges.get(u)){indeg[v]--; //入度减小if(indeg[v] == 0){queue.offer(v);visited++;}}}return visited == numCourses;       }
}

04 实现 Trie（前缀树）

class Trie {public Trie() {}public void insert(String word) {}public boolean search(String word) {}public boolean startsWith(String prefix) {}
}/*** Your Trie object will be instantiated and called as such:* Trie obj = new Trie();* obj.insert(word);* boolean param_2 = obj.search(word);* boolean param_3 = obj.startsWith(prefix);*/

class Trie {private Trie[] children;private boolean isEnd;public Trie() {children = new Trie[26];isEnd = false;}public void insert(String word) {Trie node = this;for(int i=0; i<word.length(); i++){char ch = word.charAt(i);int index = ch - 'a';if(node.children[index] == null){node.children[index] = new Trie();}node = node.children[index];}node.isEnd = true;}public boolean search(String word) {Trie node = searchPrefix(word);return node != null && node.isEnd == true;}public boolean startsWith(String prefix) {return searchPrefix(prefix) != null;}private Trie searchPrefix(String prefix) {Trie node = this;for(int i=0; i<prefix.length(); i++){char ch = prefix.charAt(i);int index = ch - 'a';if(node.children[index] == null){return null;}node = node.children[index];}return node;}
}

① 求什么的长度是.length而不是.length()？

.length返回数组的长度

.length()返回字符串的长度

② node.children[index]是啥玩意儿？

private Trie[] children;

这表示每个 Trie 节点里都有一个 children 数组，里面存放的是该节点的子节点，每个子节点也是一个 Trie 类型的对象。

• children 数组长度为 26，我们只处理小写字母 a~z，每个位置对应一个字母。
• children[0] 就是指向存储字母 'a' 的那个子节点，
• children[1] 指向 'b' 的子节点，依此类推。

③ return node != null && node.isEnd; 当中 node.isEnd 不太理解？

isEnd 是每个Trie节点里的一个布尔变量，表示这个节点是不是有单词“在此结束”的标志。

举例：

• 假设你插入了 "app" 和 "apple" 两个单词。
• 路径a -> p -> p -> l -> e 在Trie里都存在，同时在 "app" 的最后字符的节点（第二个 p）和 "apple" 的最后字符节点（e）上，isEnd 都会标记为true。