1. 项目背景与目标解析这个看似简单的数字组合实际上记录着一位算法学习者的进阶轨迹。作为经历过相同阶段的过来人我完全理解这些编号背后的含义——它们代表LeetCode题库中的四道经典题目45.跳跃游戏II、84.柱状图中最大的矩形进阶题以及132.分割回文串II、129.求根节点到叶节点数字之和基础题。这种刷题记录方式在程序员群体中相当常见通常意味着已完成对45、84两道中等/困难题目的首次攻克对132、129两道题目进行第二次系统复习通过进阶与基础题的组合训练既挑战新难度又巩固基本功2. 题目深度解析与技术要点2.1 进阶题攻克45 8445. 跳跃游戏II这道题考察贪心算法的实际应用。关键点在于理解最小跳跃次数的本质——我们需要在每一步都尽可能到达最远的位置。我采用的解法是维护三个变量current_end当前跳跃能到达的最远位置farthest所有可选位置中能到达的最远点jumps跳跃次数统计def jump(nums): jumps current_end farthest 0 for i in range(len(nums)-1): farthest max(farthest, i nums[i]) if i current_end: jumps 1 current_end farthest return jumps关键技巧在遍历时注意终止条件是len(nums)-1因为到达最后一个位置后不需要再跳跃。84. 柱状图中最大的矩形这道题需要掌握单调栈的应用场景。我通过以下步骤解决在数组前后各添加一个高度为0的哨兵节点维护一个单调递增栈当遇到较小元素时计算前面所有可能形成的矩形面积def largestRectangleArea(heights): heights [0] heights [0] stack [] max_area 0 for i in range(len(heights)): while stack and heights[stack[-1]] heights[i]: h heights[stack.pop()] w i - stack[-1] - 1 max_area max(max_area, h * w) stack.append(i) return max_area2.2 基础题二刷132 129132. 分割回文串II这道题是典型的动态规划问题。二刷时我优化了原来的解法先用DP预处理回文判断再用DP计算最小分割次数def minCut(s): n len(s) is_palindrome [[False]*n for _ in range(n)] dp [0]*n for i in range(n): min_cut i for j in range(i1): if s[j] s[i] and (i-j 2 or is_palindrome[j1][i-1]): is_palindrome[j][i] True min_cut 0 if j 0 else min(min_cut, dp[j-1]1) dp[i] min_cut return dp[-1]129. 求根节点到叶节点数字之和这道二叉树题目考察DFS的应用。二刷时我采用了更简洁的递归写法def sumNumbers(root): def dfs(node, path_sum): if not node: return 0 path_sum path_sum * 10 node.val if not node.left and not node.right: return path_sum return dfs(node.left, path_sum) dfs(node.right, path_sum) return dfs(root, 0)3. 刷题方法论与实战技巧3.1 题目分类与应对策略根据我的经验LeetCode题目可以分为几个核心类型题目类型特征常用解法代表题目数组/字符串大量数据操作双指针、滑动窗口3, 76, 239链表节点操作虚拟头节点、快慢指针141, 206, 23树层次/路径问题DFS/BFS102, 124, 543动态规划最优解/计数问题状态转移方程70, 121, 322贪心算法局部最优解贪心选择性质55, 45, 435回溯所有可能解递归剪枝39, 46, 783.2 高效刷题四步法第一遍理解题意仔细阅读题目描述和示例明确输入输出格式考虑边界情况空输入、极端值等第二遍暴力解法先不考虑时间复杂度确保逻辑正确性写出可运行的代码第三遍优化解法分析时间/空间复杂度寻找重复计算或冗余操作应用算法技巧进行优化第四遍代码重构简化条件判断提取重复逻辑为函数添加清晰的注释4. 常见问题与调试技巧4.1 调试二叉树问题当处理树相关问题时我习惯先可视化树结构。这个简单的打印函数能快速验证树结构def print_tree(root, level0, prefixRoot: ): if root: print( *(level*4) prefix str(root.val)) print_tree(root.left, level1, L--- ) print_tree(root.right, level1, R--- )4.2 动态规划问题诊断当DP解法出错时我会打印DP表格观察状态转移检查初始条件是否正确设置验证状态转移方程是否覆盖所有情况确认遍历顺序是否正确正序/逆序4.3 算法复杂度分析速查快速判断算法效率的经验法则O(1)哈希查找、数学计算O(logn)二分查找、平衡树操作O(n)线性遍历、滑动窗口O(nlogn)排序、分治算法O(n²)双重循环、简单DPO(2^n)组合问题、回溯O(n!)排列问题5. 个人刷题心得与建议经过长期实践我总结出几点关键经验刻意练习针对薄弱环节集中训练比如连续3天只做动态规划题目错题本制度记录每道错题的出错原因和正确思路多种解法对每道题至少掌握两种不同解法时间管理设置25分钟计时器超时就查看题解可视化工具使用LeetCode Playground的图形化调试功能对于题目3.23完成进阶45、84二刷基础132、129这样的学习记录我建议每周安排2-3天做新题其余时间复习旧题建立个人解题模板库如二分查找的标准写法定期参加周赛检验学习成果将相似题目归类比较如各种子序列问题最后分享一个实用技巧当遇到难题卡壳时尝试用白板或纸笔手动模拟算法执行过程这往往能发现思维盲点。我在解决84题时就通过画柱状图才真正理解了单调栈的工作原理。 
长河君 · 2026/11/3 17:07:21 · 阅读 1.2k LeetCode刷题进阶与基础题解析：贪心算法与动态规划实战
1. 项目背景与目标解析这个看似简单的数字组合实际上记录着一位算法学习者的进阶轨迹。作为经历过相同阶段的过来人我完全理解这些编号背后的含义——它们代表LeetCode题库中的四道经典题目45.跳跃游戏II、84.柱状图中最大的矩形进阶题以及132.分割回文串II、129.求根节点到叶节点数字之和基础题。这种刷题记录方式在程序员群体中相当常见通常意味着已完成对45、84两道中等/困难题目的首次攻克对132、129两道题目进行第二次系统复习通过进阶与基础题的组合训练既挑战新难度又巩固基本功2. 题目深度解析与技术要点2.1 进阶题攻克45 8445. 跳跃游戏II这道题考察贪心算法的实际应用。关键点在于理解最小跳跃次数的本质——我们需要在每一步都尽可能到达最远的位置。我采用的解法是维护三个变量current_end当前跳跃能到达的最远位置farthest所有可选位置中能到达的最远点jumps跳跃次数统计def jump(nums): jumps current_end farthest 0 for i in range(len(nums)-1): farthest max(farthest, i nums[i]) if i current_end: jumps 1 current_end farthest return jumps关键技巧在遍历时注意终止条件是len(nums)-1因为到达最后一个位置后不需要再跳跃。84. 柱状图中最大的矩形这道题需要掌握单调栈的应用场景。我通过以下步骤解决在数组前后各添加一个高度为0的哨兵节点维护一个单调递增栈当遇到较小元素时计算前面所有可能形成的矩形面积def largestRectangleArea(heights): heights [0] heights [0] stack [] max_area 0 for i in range(len(heights)): while stack and heights[stack[-1]] heights[i]: h heights[stack.pop()] w i - stack[-1] - 1 max_area max(max_area, h * w) stack.append(i) return max_area2.2 基础题二刷132 129132. 分割回文串II这道题是典型的动态规划问题。二刷时我优化了原来的解法先用DP预处理回文判断再用DP计算最小分割次数def minCut(s): n len(s) is_palindrome [[False]*n for _ in range(n)] dp [0]*n for i in range(n): min_cut i for j in range(i1): if s[j] s[i] and (i-j 2 or is_palindrome[j1][i-1]): is_palindrome[j][i] True min_cut 0 if j 0 else min(min_cut, dp[j-1]1) dp[i] min_cut return dp[-1]129. 求根节点到叶节点数字之和这道二叉树题目考察DFS的应用。二刷时我采用了更简洁的递归写法def sumNumbers(root): def dfs(node, path_sum): if not node: return 0 path_sum path_sum * 10 node.val if not node.left and not node.right: return path_sum return dfs(node.left, path_sum) dfs(node.right, path_sum) return dfs(root, 0)3. 刷题方法论与实战技巧3.1 题目分类与应对策略根据我的经验LeetCode题目可以分为几个核心类型题目类型特征常用解法代表题目数组/字符串大量数据操作双指针、滑动窗口3, 76, 239链表节点操作虚拟头节点、快慢指针141, 206, 23树层次/路径问题DFS/BFS102, 124, 543动态规划最优解/计数问题状态转移方程70, 121, 322贪心算法局部最优解贪心选择性质55, 45, 435回溯所有可能解递归剪枝39, 46, 783.2 高效刷题四步法第一遍理解题意仔细阅读题目描述和示例明确输入输出格式考虑边界情况空输入、极端值等第二遍暴力解法先不考虑时间复杂度确保逻辑正确性写出可运行的代码第三遍优化解法分析时间/空间复杂度寻找重复计算或冗余操作应用算法技巧进行优化第四遍代码重构简化条件判断提取重复逻辑为函数添加清晰的注释4. 常见问题与调试技巧4.1 调试二叉树问题当处理树相关问题时我习惯先可视化树结构。这个简单的打印函数能快速验证树结构def print_tree(root, level0, prefixRoot: ): if root: print( *(level*4) prefix str(root.val)) print_tree(root.left, level1, L--- ) print_tree(root.right, level1, R--- )4.2 动态规划问题诊断当DP解法出错时我会打印DP表格观察状态转移检查初始条件是否正确设置验证状态转移方程是否覆盖所有情况确认遍历顺序是否正确正序/逆序4.3 算法复杂度分析速查快速判断算法效率的经验法则O(1)哈希查找、数学计算O(logn)二分查找、平衡树操作O(n)线性遍历、滑动窗口O(nlogn)排序、分治算法O(n²)双重循环、简单DPO(2^n)组合问题、回溯O(n!)排列问题5. 个人刷题心得与建议经过长期实践我总结出几点关键经验刻意练习针对薄弱环节集中训练比如连续3天只做动态规划题目错题本制度记录每道错题的出错原因和正确思路多种解法对每道题至少掌握两种不同解法时间管理设置25分钟计时器超时就查看题解可视化工具使用LeetCode Playground的图形化调试功能对于题目3.23完成进阶45、84二刷基础132、129这样的学习记录我建议每周安排2-3天做新题其余时间复习旧题建立个人解题模板库如二分查找的标准写法定期参加周赛检验学习成果将相似题目归类比较如各种子序列问题最后分享一个实用技巧当遇到难题卡壳时尝试用白板或纸笔手动模拟算法执行过程这往往能发现思维盲点。我在解决84题时就通过画柱状图才真正理解了单调栈的工作原理。