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💥1、删除有序数组中的重复项

• Leetcode——删除有序数组中的重复项

示例：

可以用快慢指针，快指针表示遍历数组到达的下标位置，慢指针表示下一个不同元素要填入的下标位置，初始时两个指针都指向下标1，这是为了体现慢指针记录不重复的数据个数。
删除重复项和找不重复的项效果是一样的。

class Solution {
public:int removeDuplicates(vector<int>& nums) {int slow = 1;for (int fast = 1; fast < nums.size(); ++fast){if (nums[fast] != nums[fast - 1]){nums[slow++] = nums[fast];}}return slow;}
};

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💥2、数组中出现次数超过一半的数字

• 牛客——数组中超过一半的数字

方法一：候选法

• 时间复杂度：O(N)
• 空间复杂度：O(1)

初始化一个候选目标val和得票数count，遍历数组，如果当前的得票数count为0的话就选当前在数组中拿到的元素为目标，如果得票数count不为0，有和val相等的元素就给它投一票，遇到不相等的就减一票。 遍历完数组后val就是出现次数超过数组长度一般的数。

• 我们暂且将出现次数超过数组长度一半的数称作众数。数组中如果两个数不相等，就消去这两个数，最坏情况下，每次消去一个众数和一个非众数，那么如果存在众数，最后留下的数肯定是众数

class Solution {
public:int MoreThanHalfNum_Solution(vector<int>& numbers) {int val = 0;int count = 0;for (int e : numbers){if (0 == count){val = e;++count;}else {count = val == e ? ++count : --count;}}return val;}
};

方法二：排序法

• 时间负责度：O(N*logN)
• 空间负责度：O(1)

既然众数的个数超过了数组长度的一半，那有序数组中间位置的数一定就是众数。

class Solution {
public:int MoreThanHalfNum_Solution(vector<int>& numbers) {sort(numbers.begin(), numbers.end());return numbers[numbers.size() / 2];}
};

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💥3、最小栈

• Leetcode——最小栈

定义一个主栈和辅助栈，主栈支持push、pop、top操作，辅助栈用于存相比于栈顶数据更小的或相等的数，主栈pop时如果栈顶数据和辅助栈栈顶数据相等，辅助栈也跟着pop，那么常数时间内检索到的最小元素就是辅助栈栈顶数据。

class MinStack {
public:MinStack() {}void push(int val) {_st.push(val);if (_minst.empty() || val <= _minst.top()){_minst.push(val);}}void pop() {if (_st.top() == _minst.top()){_minst.pop();}_st.pop();}int top() {return _st.top();}int getMin() {return _minst.top();}
private:stack<int> _st;stack<int> _minst;
};

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💥4、栈的压入、弹出序列

• 牛客——栈的压入、弹出序列

定义一个栈用于压入数据，一个下标用于访问弹出序列。将压入序列依次放入栈中，期间如果某次压入的值和弹出序列的第一个数相等，那么就弹出刚压入的这个数，再++下标。
其中弹出栈中的数时要保证栈不为空，当访问完所有的压入数据后，检查栈是否为空，如果为空则返回真，否则返回假。

class Solution {
public:bool IsPopOrder(vector<int>& pushV, vector<int>& popV) {// write code hereint i = 0;for (int e : pushV){_st.push(e);while (!_st.empty() && _st.top() == popV[i]){_st.pop();++i;}}return _st.empty();}
private:stack<int> _st;
};

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💥5、环形链表

• Leetcode——环形链表

快慢指针法： 快指针和慢指针初始时指向头节点，当快指针指向和快指针指向节点内的next指针不为空时，快指针一次走两步，慢指针一次走一步，快指针入环后走N圈后慢指针入环，当快指针和慢指针相等时说明存在环，如果出循环则说明不存在环。

关键的地方是快指针一次走两步，慢指针一次走一步，如果存在环则快指针和慢指针一定会相遇。为什么一定会相遇呢？
如果存在环，假设当慢指针入环时快指针距离此时慢指针的位置为N，则接下来每当快指针追赶慢指针一次，它们的距离就减一，直到减为0，此时快慢指针就相遇了。

bool hasCycle(struct ListNode *head) {struct ListNode* fast = head, *slow = head;while (fast && fast->next){fast = fast->next->next;slow = slow->next;if (fast == slow){return true;}}return false;
}

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💥6、环形链表 II

• Leetcode——环形链表 II

还是快慢指针，当快慢指针相遇时我们让meet指针指向相遇时的节点，然后让头指针head和meet指针一步步地向后走，当两指针相遇时指向的节点就是链表开始入环的第一个节点。为什么这两个指针一定会相遇在链表开始入环的第一个节点？

假设头指针距离链表开始入环的第一个节点的长度为L，meet指针相距链表开始入环的第一个节点的距离是N，环的长度为C，当慢指针入环时快指针走了x圈，因为快指针的速度是慢指针的2倍，那我们可以得到下面的等式：

• 2(L + N) = L + X*C + N

化简得：L = X*C - N，由这个等式可以得出head和meet相遇是必然的。

struct ListNode *detectCycle(struct ListNode *head) {struct ListNode* fast = head, *slow = head;while (fast && fast->next){fast = fast->next->next;slow = slow->next;if (fast == slow){struct ListNode* meet = fast;while (head != meet){head = head->next;meet = meet->next;}return meet;}}return NULL;
}

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💥7、用队列实现栈

• Leetcode——用队列实现栈

栈的特点是后进先出，队列的特点是先进先出，用队列实现栈，必须有一个辅助队列在栈数据pop的时候用来导数据，将栈中需要pop的数据放到队列的队头pop。
也就是说用队列实现栈需要两个队列，一个存数据一个导数据，一个为空一个不为空，其中入栈时往不为空的队列中入数据，为空的队列只有一个作用，就是栈pop数据时导数据。
其中队列还有一个重要的特点，就是出队列不会改变数据的相对位置。

typedef struct {Que q1;Que q2;
} MyStack;MyStack* myStackCreate() {MyStack* pst = (MyStack*)malloc(sizeof(MyStack));QueueInit(&pst->q1);QueueInit(&pst->q2);return pst;
}void myStackPush(MyStack* obj, int x) {if (QueueEmpty(&obj->q1)){QueuePush(&obj->q2, x);}else{QueuePush(&obj->q1, x);}
}int myStackPop(MyStack* obj) {//假设法Que* empty = &obj->q1;Que* noempty = &obj->q2;if (!QueueEmpty(&obj->q1)){empty = &obj->q2;noempty = &obj->q1;}while (QueueSize(noempty) > 1){QueuePush(empty, QueueFront(noempty));QueuePop(noempty);}int top = QueueFront(noempty);QueuePop(noempty);return top;
}int myStackTop(MyStack* obj) {if (!QueueEmpty(&obj->q1)){return QueueBack(&obj->q1);}else{return QueueBack(&obj->q2);}
}bool myStackEmpty(MyStack* obj) {return QueueEmpty(&obj->q1) && QueueEmpty(&obj->q2);
}void myStackFree(MyStack* obj) {QueueDestroy(&obj->q1);QueueDestroy(&obj->q2);free(obj);
}

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💥8、用栈实现队列

• Leetcode——用栈实现队列

用两个栈实现队列，这里有两个方法。
方法一：和用两个队列实现栈类似，其中的一个栈用来导数据，因为栈的特点是后进先出，所以将栈中的数据导过来会让数据的相对位置颠倒，所以最后还需要将数据重新导回来才能保证数据的相对位置不变。

typedef int st_data_type;typedef struct stack
{st_data_type* arr;int top;int capacity;
}stack;
void stack_init(stack* pst)
{assert(pst);pst->arr = NULL;pst->top = pst->capacity = 0;
}//入栈
void stack_push(stack* pst, st_data_type x)
{assert(pst);if (pst->capacity == pst->top){int newcapacity = pst->capacity == 0 ? 4 : 2 * pst->capacity;st_data_type* tmp = (st_data_type*)realloc(pst->arr, newcapacity * sizeof(st_data_type));if (tmp == NULL){perror("realloc fail!");return;}pst->arr = tmp;tmp = NULL;pst->capacity = newcapacity;}pst->arr[pst->top] = x;pst->top++;
}//出栈
void stack_pop(stack* pst)
{assert(pst);assert(pst->top > 0);pst->top--;
}//取出栈顶元素
st_data_type stack_top(stack* pst)
{assert(pst);assert(pst->top > 0);return pst->arr[pst->top-1];
}//销毁
void stack_destroy(stack* pst)
{assert(pst);free(pst->arr);pst->arr = NULL;pst->capacity = pst->top = 0;
}//判空
bool stack_empty(stack* pst)
{assert(pst);return pst->top == 0;
}//获取元素个数
int stack_size(stack* pst)
{assert(pst);return pst->top;
}typedef struct {stack st1;stack st2;
} MyQueue;MyQueue* myQueueCreate() {MyQueue* pqu = (MyQueue*)malloc(sizeof(MyQueue));stack_init(&pqu->st1);stack_init(&pqu->st2);return pqu;
}void myQueuePush(MyQueue* obj, int x) {if (stack_empty(&obj->st1)){stack_push(&obj->st2, x);}else{stack_push(&obj->st1, x);}
}int myQueuePop(MyQueue* obj) {stack* empty = &obj->st1;stack* noempty = &obj->st2;if (stack_empty(&obj->st2)){empty = &obj->st2;noempty = &obj->st1;}while (stack_size(noempty) > 1){stack_push(empty, stack_top(noempty));stack_pop(noempty);}int top = stack_top(noempty);stack_pop(noempty);while (!stack_empty(empty)){stack_push(noempty, stack_top(empty));stack_pop(empty);}return top;
}int myQueuePeek(MyQueue* obj) {stack* empty = &obj->st1;stack* noempty = &obj->st2;if (stack_empty(noempty)){empty = &obj->st2;noempty = &obj->st1;}while (!stack_empty(noempty)){stack_push(empty, stack_top(noempty));stack_pop(noempty);}int top = stack_top(empty);while (!stack_empty(empty)){stack_push(noempty, stack_top(empty));stack_pop(empty);}return top;
}bool myQueueEmpty(MyQueue* obj) {return stack_empty(&obj->st1) && stack_empty(&obj->st2);
}void myQueueFree(MyQueue* obj) {stack_destroy(&obj->st1);stack_destroy(&obj->st2);free(obj);
}

方法二：正是因为栈后进先出的特点，我们可以不用将导过来的数据再导回去，一个栈专门用来入数据，另一个栈专门用来出数据。 很显然这种方法更为简单。

typedef int st_data_type;typedef struct stack
{st_data_type* arr;int top;int capacity;
}stack;
void stack_init(stack* pst)
{assert(pst);pst->arr = NULL;pst->top = pst->capacity = 0;
}//入栈
void stack_push(stack* pst, st_data_type x)
{assert(pst);if (pst->capacity == pst->top){int newcapacity = pst->capacity == 0 ? 4 : 2 * pst->capacity;st_data_type* tmp = (st_data_type*)realloc(pst->arr, newcapacity * sizeof(st_data_type));if (tmp == NULL){perror("realloc fail!");return;}pst->arr = tmp;tmp = NULL;pst->capacity = newcapacity;}pst->arr[pst->top] = x;pst->top++;
}//出栈
void stack_pop(stack* pst)
{assert(pst);assert(pst->top > 0);pst->top--;
}//取出栈顶元素
st_data_type stack_top(stack* pst)
{assert(pst);assert(pst->top > 0);return pst->arr[pst->top-1];
}//销毁
void stack_destroy(stack* pst)
{assert(pst);free(pst->arr);pst->arr = NULL;pst->capacity = pst->top = 0;
}//判空
bool stack_empty(stack* pst)
{assert(pst);return pst->top == 0;
}//获取元素个数
int stack_size(stack* pst)
{assert(pst);return pst->top;
}typedef struct {stack pushst;stack popst;
} MyQueue;MyQueue* myQueueCreate() {MyQueue* pst = (MyQueue*)malloc(sizeof(MyQueue));stack_init(&pst->pushst);stack_init(&pst->popst);return pst;
}void myQueuePush(MyQueue* obj, int x) {stack_push(&obj->pushst, x);
}int myQueuePop(MyQueue* obj) {if (stack_empty(&obj->popst)){while (!stack_empty(&obj->pushst)){stack_push(&obj->popst, stack_top(&obj->pushst));stack_pop(&obj->pushst);}}int top = stack_top(&obj->popst);stack_pop(&obj->popst);return top;
}int myQueuePeek(MyQueue* obj) {if (stack_empty(&obj->popst)){while (!stack_empty(&obj->pushst)){stack_push(&obj->popst, stack_top(&obj->pushst));stack_pop(&obj->pushst);}}return stack_top(&obj->popst);
}bool myQueueEmpty(MyQueue* obj) {return stack_empty(&obj->pushst) && stack_empty(&obj->popst);
}void myQueueFree(MyQueue* obj) {stack_init(&obj->pushst);stack_init(&obj->popst);free(obj);
}

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💥9、设计循环队列

• Leetcode——设计循环队列

这里我们用数组来实现循环队列会相对简单一些，让head指向第一个位置，让tail指向最后一个元素的下一个位置。假设队列长度为K，我们开K + 1个空间，多开一个空间是为了方便区分队列为空和队列为满。也可以在结构体中多加一个变量用来计数。因为如果不多开一个空间，队列为空时是head == tail，队列为满时也是head == tail，无法区分。多开一个空间后，队列为满就是head == (tail + 1) % (k + 1).
当tail越界时我们对其模K+1，让tail指向下标为0的位置。

typedef struct {int* a;int head;int tail;int k;
} MyCircularQueue;bool myCircularQueueIsEmpty(MyCircularQueue* obj) {return obj->head == obj->tail;
}bool myCircularQueueIsFull(MyCircularQueue* obj) {return obj->head == (obj->tail + 1) % (obj->k + 1);
}MyCircularQueue* myCircularQueueCreate(int k) {MyCircularQueue* pq = (MyCircularQueue*)malloc(sizeof(MyCircularQueue));pq->a = (int*)malloc(sizeof(int)*(k + 1));pq->head = pq->tail = 0;pq->k = k;return pq;
}bool myCircularQueueEnQueue(MyCircularQueue* obj, int value) {if (myCircularQueueIsFull(obj)){return false;}obj->a[obj->tail++] = value;obj->tail %= obj->k + 1;return true;
}bool myCircularQueueDeQueue(MyCircularQueue* obj) {if (myCircularQueueIsEmpty(obj)){return false;}obj->head++;obj->head %= obj->k + 1;return true;
}int myCircularQueueFront(MyCircularQueue* obj) {if (myCircularQueueIsEmpty(obj)){return -1;}return obj->a[obj->head];
}int myCircularQueueRear(MyCircularQueue* obj) {if (myCircularQueueIsEmpty(obj)){return -1;}return obj->a[(obj->tail - 1 + obj->k + 1) % (obj->k + 1)];
}void myCircularQueueFree(MyCircularQueue* obj) {free(obj->a);free(obj);
}

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💥10、判断二叉树是否是完全二叉树

• 牛客——判断是不是完全二叉树

层序遍历二叉树，当某次pop到非节点时不再入节点，然后不断pop，如果是完全二叉树，则pop到的全是非节点；如果是非完全二叉树，则某次会pop到节点。

完全二叉树：

非完全二叉树：

class Solution {
public:bool isCompleteTree(TreeNode* root) {// write code hereif (root == nullptr){return true;}_qu.push(root);while (!_qu.empty()){TreeNode* front = _qu.front();_qu.pop();if (front == nullptr){break;}_qu.push(front->left);_qu.push(front->right);}while (!_qu.empty()){TreeNode* front = _qu.front();_qu.pop();if (front != nullptr){return false;}}return true;}
private:queue<TreeNode*> _qu;
};

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