LeetCode 500 题攻略：高频算法问题解析
在 LeetCode 平台上，共有超过 500 道编程挑战题目，这些题目覆盖了从基础到高级的各类算法问题。以下将针对其中几个高频出现的问题进行详细解析，帮助读者在备战面试或提升编程能力时能够有的放矢。
问题一：如何高效实现链表反转？
链表反转是数据结构中的基础操作，它有多种实现方式。以下是一种常用的迭代方法：
- 定义一个哑节点 dummy 作为头节点的前一个节点。
- 初始化三个指针：pre 指向 dummy，cur 指向 head，next 指向 cur 的下一个节点。
- 循环遍历链表，每次将 cur 的下一个节点指向 pre，然后移动 pre 和 cur 指针向前。
- 当 cur 为空时，pre 将指向新的头节点。
以下是相关代码示例：
class ListNode:
def __init__(self, val=0, next=None):
self.val = val
self.next = next
def reverseList(head):
dummy = ListNode(0)
pre = dummy
cur = head
while cur:
next = cur.next
cur.next = pre
pre = cur
cur = next
return pre
问题二：如何在不使用额外空间的情况下实现两个数组的交集？
在不使用额外空间的情况下实现两个数组的交集，可以通过双指针的方法来解决问题。以下是具体步骤：
- 对两个数组进行排序。
- 初始化两个指针，分别指向两个数组的起始位置。
- 比较两个指针指向的元素，如果相等，则将结果加入到一个新的列表中，并移动两个指针。
- 如果当前指针指向的元素小于另一个数组的元素，则移动较小的指针。
- 如果当前指针指向的元素大于另一个数组的元素，则移动较大的指针。
- 重复步骤 3-5，直到任一指针超出数组的范围。
以下是相关代码示例：
def intersection(nums1, nums2):
nums1.sort()
nums2.sort()
i, j = 0, 0
result = []
while i < len(nums1) and j < len(nums2):
if nums1[i] == nums2[j]:
result.append(nums1[i])
i += 1
j += 1
elif nums1[i] < nums2[j]:
i += 1
else:
j += 1
return result
问题三：如何实现一个高效的字符串匹配算法？
字符串匹配算法是计算机科学中常见的问题，KMP 算法是一种高效的处理字符串匹配的方法。以下是 KMP 算法的基本思想：
- 构建一个部分匹配表（也称为“前缀表”），该表记录了模式串中任意前缀的最长相同前后缀的长度。
- 在匹配过程中，如果发生不匹配，则利用部分匹配表确定下一次比较的位置，避免从头开始比较。
以下是 KMP 算法的部分匹配表构建和匹配过程的代码示例：
def kmp_search(s, p):
def build_partial_match_table(p):
m = len(p)
lps = [0] m
length = 0
i = 1
while i < m:
if p[i] == p[length]:
length += 1
lps[i] = length
i += 1
else:
if length != 0:
length = lps[length 1]
else:
lps[i] = 0
i += 1
return lps
lps = build_partial_match_table(p)
i, j = 0, 0
while i < len(s):
if p[j] == s[i]:
i += 1
j += 1
if j == len(p):
return i j
elif i < len(s) and p[j] != s[i]:
if j != 0:
j = lps[j 1]
else:
i += 1
return -1
