## 力扣Hot 100题

### 杂项

- **最大值**：`Integer.MAX_VALUE`
- **最小值**：`Integer.MIN_VALUE`



**数组集合比较**

**`Arrays.equals(array1, array2)`**

- 用于比较两个数组是否相等（内容相同）。

- 支持多种类型的数组（如 `int[]`、`char[]`、`Object[]` 等）。

- ```
  int[] arr1 = {1, 2, 3};
  int[] arr2 = {1, 2, 3};
  boolean isEqual = Arrays.equals(arr1, arr2); // true
  ```



`Collections` 类本身没有直接提供类似 `Arrays.equals` 的方法来比较两个集合的内容是否相等。不过，Java 中的集合类（如 `List`、`Set`、`Map`）已经实现了 `equals` 方法

```
List<Integer> list1 = Arrays.asList(1, 2, 3);
        List<Integer> list2 = Arrays.asList(1, 2, 3);
        List<Integer> list3 = Arrays.asList(3, 2, 1);
        System.out.println(list1.equals(list2)); // true
        System.out.println(list1.equals(list3)); // false（顺序不同）
```



要实现接口自定义排序，必须实现 `Comparator<T>` 接口的 `compare(T o1, T o2)` 方法。

`Comparator` 接口中定义的 `compare(T o1, T o2)` 方法返回**一个整数**（非布尔值！！），这个整数的正负意义如下：

- 如果返回负数，说明 `o1` 排在 `o2`前面。
- 如果返回零，说明 `o1` 等于 `o2`。
- 如果返回正数，说明 `o1` 排在 `o2`后面。

```
public class TestComparator {
    // 定义一个升序排序的 Comparator
    static Comparator<Integer> ascComparator = new Comparator<Integer>() {
        @Override
        public int compare(Integer a, Integer b) {
            return a - b; // 如果 a < b, 则返回负数
        }
    };

    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个整数列表
        List<Integer> numbers = new ArrayList<>();
        numbers.add(5);
        numbers.add(3);
        numbers.add(8);
        numbers.add(1);
        numbers.add(9);
        numbers.add(2);

        // 使用 Collections.sort 进行排序，并指定 Comparator
        Collections.sort(numbers, ascComparator);

        // 输出排序后的列表
        System.out.println("排序后的列表: " + numbers);
    }
}
```

假设有两个参数a=3,b=5，那么返回负数，表示第一个参数a排在第二个参数b前面，因此是升序；



**自定义比较器排序二维数组**  用Lambda表达式实现`Comparator<int[]>接口`

```
import java.util.Arrays;

public class IntervalSort {
    public static void main(String[] args) {
        int[][] intervals = { {1, 3}, {2, 6}, {8, 10}, {15, 18} };

        // 自定义比较器，先比较第一个元素，如果相等再比较第二个元素
        Arrays.sort(intervals, (a, b) -> {
            if (a[0] != b[0]) {
                return a[0] - b[0];
            } else {
                return a[1] - b[1];
            }
        });

        // 输出排序结果
        for (int[] interval : intervals) {
            System.out.println(Arrays.toString(interval));
        }
    }
}

```



**逻辑比较**

```
boolean flag = false;

if (!flag) {    //! 是 Java 中的逻辑非运算符，只能用于对布尔值取反。
    System.out.println("flag 是 false");
}


if (flag == false) {             //更常用！
    System.out.println("flag 是 false");
}

//java中没有 if(not flag) 这种写法！
```



### 常用数据结构

#### `String`

子串：字符串中**连续的一段字符**。

子序列：字符串中**按顺序选取的一段字符**，可以不连续。

异位词：字母相同、字母频率相同、顺序不同，如`"listen"` 和 `"silent"`



排序：

需要String先转为char [] 数组，排序好之后再转为String类型！！

```
char[] charArray = str.toCharArray();
Arrays.sort(charArray);
String sortedStr = new String(charArray);
```





取字符：

- `charAt(int index)` 方法返回指定索引处的 `char` 值。
- `char` 是基本数据类型，占用 2 个字节，表示一个 Unicode 字符。
- HashSet<Character> set = new HashSet<Character>(); 

取子串：

- `substring(int beginIndex, int endIndex)` 方法返回从 `beginIndex` 到 `endIndex - 1` 的子字符串。
- 返回的是 `String` 类型，即使子字符串只有一个字符。



#### **`HashMap`**

- 基于哈希表实现，查找、插入和删除的平均时间复杂度为 O(1)。

- 不保证元素的顺序。

- ```
  import java.util.HashMap;
  import java.util.Map;
  
  public class HashMapExample {
      public static void main(String[] args) {
          // 创建 HashMap
          Map<String, Integer> map = new HashMap<>();
  
          // 添加键值对
          map.put("apple", 10);
          map.put("banana", 20);
          map.put("orange", 30);
  
          // 获取值
          int appleCount = map.get("apple");   //如果获取不存在的元素，返回null
          System.out.println("Apple count: " + appleCount); // 输出 10
  
          // 遍历 HashMap
          for (Map.Entry<String, Integer> entry : map.entrySet()) {
              System.out.println(entry.getKey() + ": " + entry.getValue());
          }
          // 输出：
          // apple: 10
          // banana: 20
          // orange: 30
  
          // 检查是否包含某个键
          boolean containsBanana = map.containsKey("banana");
          System.out.println("Contains banana: " + containsBanana); // 输出 true
  
          // 删除键值对
          map.remove("orange");   //删除不存在的元素也不会报错
          System.out.println("After removal: " + map); // 输出 {apple=10, banana=20}
      }
  }
  ```

  

#### **`ArrayList`**

- 基于数组实现，支持动态扩展。

- 访问元素的时间复杂度为 O(1)，在末尾插入和删除的时间复杂度为 O(1)。

- 在指定位置插入和删除O(n)    `add(int index, E element)`   `remove(int index)`

- ```
  import java.util.ArrayList;
  import java.util.List;
  
  public class ArrayListExample {
      public static void main(String[] args) {
          // 创建 ArrayList
          List<Integer> list = new ArrayList<>();
  
          // 添加元素
          list.add(10);
          list.add(20);
          list.add(30);
          
          int size = list.size(); // 获取列表大小
  		System.out.println("Size of list: " + size); // 输出 3
  
          // 获取元素
          int firstElement = list.get(0);
          System.out.println("First element: " + firstElement); // 输出 10
  
          // 修改元素
          list.set(1, 25); // 将第二个元素改为 25
          System.out.println("After modification: " + list); // 输出 [10, 25, 30]
  
          // 遍历 ArrayList
          for (int num : list) {
              System.out.println(num);
          }
          // 输出：
          // 10
          // 25
          // 30
  
          // 删除元素
          list.remove(2); // 删除第三个元素
          System.out.println("After removal: " + list); // 输出 [10, 25]
      }
  }
  ```



#### **`数组（Array）`**

数组是一种固定长度的数据结构，用于存储相同类型的元素。数组的特点包括：

- **固定长度**：数组的长度在创建时确定，无法动态扩展。

- **快速访问**：通过索引访问元素的时间复杂度为 O(1)。

- **连续内存**：数组的元素在内存中是连续存储的。

- ```
  public class ArrayExample {
      public static void main(String[] args) {
          // 创建数组
          int[] array = new int[5]; // 创建一个长度为 5 的整型数组
  
          // 添加元素
          array[0] = 10;
          array[1] = 20;
          array[2] = 30;
          array[3] = 40;
          array[4] = 50;
  
          // 获取元素
          int firstElement = array[0];
          System.out.println("First element: " + firstElement); // 输出 10
  
          // 修改元素
          array[1] = 25; // 将第二个元素改为 25
          System.out.println("After modification:");
          for (int num : array) {
              System.out.println(num);
          }
          // 输出：
          // 10
          // 25
          // 30
          // 40
          // 50
  
          // 遍历数组
          System.out.println("Iterating through array:");
          for (int i = 0; i < array.length; i++) {
              System.out.println("Index " + i + ": " + array[i]);
          }
          // 输出：
          // Index 0: 10
          // Index 1: 25
          // Index 2: 30
          // Index 3: 40
          // Index 4: 50
  
          // 删除元素（数组长度固定，无法直接删除，可以通过覆盖实现）
          int indexToRemove = 2; // 要删除的元素的索引
          for (int i = indexToRemove; i < array.length - 1; i++) {
              array[i] = array[i + 1]; // 将后面的元素向前移动
          }
          array[array.length - 1] = 0; // 最后一个元素置为 0（或其他默认值）
          System.out.println("After removal:");
          for (int num : array) {
              System.out.println(num);
          }
          // 输出：
          // 10
          // 25
          // 40
          // 50
          // 0
  
          // 数组长度
          int length = array.length;
          System.out.println("Array length: " + length); // 输出 5
      }
  }
  ```

  

#### **二维数组**

```
int rows = 3;
int cols = 3;
int[][] array = new int[rows][cols];

// 填充数据
for (int i = 0; i < rows; i++) {
    for (int j = 0; j < cols; j++) {
        array[i][j] = i * cols + j + 1;
    }
}

//创建并初始化
int[][] array = {
    {1, 2, 3},
    {4, 5, 6},
    {7, 8, 9}
};


// 遍历二维数组，不知道几行几列
public void setZeroes(int[][] matrix) {
    // 遍历每一行
    for (int i = 0; i < matrix.length; i++) {
        // 遍历当前行的每一列
        for (int j = 0; j < matrix[i].length; j++) {
            // 这里可以处理 matrix[i][j] 的元素
            System.out.print(matrix[i][j] + " ");
        }
        System.out.println(); // 换行，便于输出格式化
    }
}
```



```
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

int rows = 3;
int cols = 3;
List<List<Integer>> list = new ArrayList<>();


for (List<Integer> row : list) {
    for (int num : row) {
        System.out.print(num + " ");
    }
    System.out.println(); // 换行
}
for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
    List<Integer> row = list.get(i);
    for (int j = 0; j < row.size(); j++) {
        System.out.print(row.get(j) + " ");
    }
    System.out.println(); // 换行
}
```



**如果事先不知道数组的大小呢？**

```
List<int[]> merged = new ArrayList<>();

merged.add(current);

return merged.toArray(new int[merged.size()][]);
```





#### **`HashSet`**

- 基于哈希表实现，查找、插入和删除的平均时间复杂度为 O(1)。

- 不保证元素的顺序!!因此不太用iterator迭代，而是用contains判断是否有xx元素。

- ```
  import java.util.HashSet;
  import java.util.Set;
  
  public class HashSetExample {
      public static void main(String[] args) {
          // 创建 HashSet
          Set<Integer> set = new HashSet<>();
  
          // 添加元素
          set.add(10);
          set.add(20);
          set.add(30);
          set.add(10); // 重复元素，不会被添加
  
          // 检查元素是否存在
          boolean contains20 = set.contains(20);
          System.out.println("Contains 20: " + contains20); // 输出 true
  
          // 遍历 HashSet
          for (int num : set) {
              System.out.println(num);
          }
          // 输出：
          // 20
          // 10
          // 30
  
          // 删除元素
          set.remove(20);
          System.out.println("After removal: " + set); // 输出 [10, 30]
      }
  }
  ```







#### `PriorityQueue`

- **基于优先堆（最小堆或最大堆）实现**，元素按优先级排序。

- **默认是最小堆**，即队首元素是最小的。

- **支持自定义排序规则**，通过 `Comparator` 实现。

- **常用操作的时间复杂度**：

  - 插入元素：`O(log n)`
  - 删除队首元素：`O(log n)`
  - 查看队首元素：`O(1)`

- **常用方法**

  1. **`add(E e)` / `offer(E e)`**：
     - 将元素插入队列。
     - `add` 在队列满时会抛出异常，`offer` 返回 `false`。
  2. **`remove()` / `poll()`**：
     - 移除并返回队首元素。
     - `remove` 在队列为空时会抛出异常，`poll` 返回 `null`。
  3. **`element()` / `peek()`**：
     - 查看队首元素，但不移除。
     - `element` 在队列为空时会抛出异常，`peek` 返回 `null`。
  4. **`size()`**：
     - 返回队列中的元素数量。
  5. **`isEmpty()`**：
     - 检查队列是否为空。
  6. **`clear()`**：
     - 清空队列。

- ```
  import java.util.PriorityQueue;
  import java.util.Comparator;
  
  public class PriorityQueueExample {
      public static void main(String[] args) {
          // 创建 PriorityQueue（默认是最小堆）
          PriorityQueue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<>();
  
          // 添加元素
          minHeap.add(10);
          minHeap.add(20);
          minHeap.add(30);
          minHeap.add(5);
  
          // 查看队首元素
          System.out.println("队首元素: " + minHeap.peek()); // 输出 5
  
          // 遍历 PriorityQueue（注意：遍历顺序不保证有序）
          System.out.println("遍历 PriorityQueue:");
          for (int num : minHeap) {
              System.out.println(num);
          }
          // 输出：
          // 5
          // 10
          // 30
          // 20
  
          // 移除队首元素
          System.out.println("移除队首元素: " + minHeap.poll()); // 输出 5
  
          // 再次查看队首元素
          System.out.println("队首元素: " + minHeap.peek()); // 输出 10
  
          // 创建最大堆（通过自定义 Comparator）
          PriorityQueue<Integer> maxHeap = new PriorityQueue<>(Comparator.reverseOrder());
          maxHeap.add(10);
          maxHeap.add(20);
          maxHeap.add(30);
          maxHeap.add(5);
  
          // 查看队首元素
          System.out.println("最大堆队首元素: " + maxHeap.peek()); // 输出 30
  
          // 清空队列
          minHeap.clear();
          System.out.println("队列是否为空: " + minHeap.isEmpty()); // 输出 true
      }
  }
  ```




#### `Queue`

队尾插入，队头取！``

```
import java.util.Queue;
import java.util.LinkedList;

public class QueueExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个队列
        Queue<Integer> queue = new LinkedList<>();

        // 添加元素到队列中
        queue.add(10);       // 使用 add() 方法添加元素
        queue.offer(20);     // 使用 offer() 方法添加元素
        queue.add(30);
        System.out.println("队列内容：" + queue);

        // 查看队头元素，不移除
        int head = queue.peek();
        System.out.println("队头元素（peek）： " + head);

        // 移除队头元素
        int removed = queue.poll();
        System.out.println("移除的队头元素（poll）： " + removed);
        System.out.println("队列内容：" + queue);

        // 再次移除队头元素
        int removed2 = queue.remove();
        System.out.println("移除的队头元素（remove）： " + removed2);
        System.out.println("队列内容：" + queue);
    }
}

```



#### `Deque`(双端队列+栈)

支持在队列的两端（头和尾）进行元素的插入和删除。这使得 Deque 既能作为队列（FIFO）又能作为栈（LIFO）使用。

建议在需要栈操作时使用 `Deque` 的实现



**栈**

```
Deque<Integer> stack = new ArrayDeque<>();
stack.push(1);   // 入栈
Integer top1=stack.peek()
Integer top = stack.pop();   // 出栈
```



**双端队列**

**在队头操作**

- `addFirst(E e)`：在队头添加元素，如果操作失败会抛出异常。
- `offerFirst(E e)`：在队头插入元素，返回 `true` 或 `false` 表示是否成功。
- `peekFirst()`：查看队头元素，不移除；队列为空返回 `null`。
- `removeFirst()`：移除并返回队头元素；队列为空会抛出异常。
- `pollFirst()`：移除并返回队头元素；队列为空返回 `null`。

**在队尾操作**

- `addLast(E e)`：在队尾添加元素，若失败会抛出异常。
- `offerLast(E e)`：在队尾插入元素，返回 `true` 或 `false` 表示是否成功。
- `peekLast()`：查看队尾元素，不移除；队列为空返回 `null`。
- `removeLast()`：移除并返回队尾元素；队列为空会抛出异常。
- `pollLast()`：移除并返回队尾元素；队列为空返回 `null`。



**添加元素**：调用 `add(e)` 或 `offer(e)` 时，实际上是调用 `addLast(e)` 或 `offerLast(e)`，即在**队尾**添加元素。

**删除或查看元素**：调用 `remove()` 或 `poll()` 时，则是调用 `removeFirst()` 或 `pollFirst()`，即在队头移除元素；同理，`element()` 或 `peek()` 则是查看队头元素。



```
import java.util.Deque;
import java.util.LinkedList;

public class DequeExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 使用 LinkedList 实现双端队列
        Deque<Integer> deque = new LinkedList<>();
        
        // 在队列头部添加元素
        deque.addFirst(10);
        // 在队列尾部添加元素
        deque.addLast(20);
        // 在队列头部插入元素
        deque.offerFirst(5);
        // 在队列尾部插入元素
        deque.offerLast(30);
        
        System.out.println("双端队列内容：" + deque);
        
        // 查看队头和队尾元素，不移除
        int first = deque.peekFirst();
        int last = deque.peekLast();
        System.out.println("队头元素：" + first);
        System.out.println("队尾元素：" + last);
        
        // 从队头移除元素
        int removedFirst = deque.removeFirst();
        System.out.println("移除队头元素：" + removedFirst);
        // 从队尾移除元素
        int removedLast = deque.removeLast();
        System.out.println("移除队尾元素：" + removedLast);
        
        System.out.println("双端队列最终内容：" + deque);
    }
}

```



#### `Iterator`

- **`HashMap`、`HashSet`、`ArrayList` 和 `PriorityQueue`** 都实现了 `Iterable` 接口，支持 `iterator()` 方法。

`Iterator` 接口中包含以下主要方法：

1. `hasNext()`：如果迭代器还有下一个元素，则返回 `true`，否则返回 `false`。
2. `next()`：返回迭代器的下一个元素，并将迭代器移动到下一个位置。
3. `remove()`：从迭代器当前位置删除元素。该方法是可选的，不是所有的迭代器都支持。

```
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个 ArrayList 集合
        ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();
        list.add(1);
        list.add(2);
        list.add(3);

        // 获取集合的迭代器
        Iterator<Integer> iterator = list.iterator();

        // 使用迭代器遍历集合并输出元素
        while (iterator.hasNext()) {
            Integer element = iterator.next();
            System.out.println(element);
        }
    }
}
```



### 排序

排序时间复杂度:O(nlog(n))

求最大值：O(n)

#### **数组排序**

```
import java.util.Arrays;

public class ArraySortExample {
    public static void main(String[] args) {
        int[] numbers = {5, 2, 9, 1, 5, 6};
        Arrays.sort(numbers); // 对数组进行排序
        System.out.println(Arrays.toString(numbers)); // 输出 [1, 2, 5, 5, 6, 9]
    }
}
```

#### 集合排序

```
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;

public class ListSortExample {
    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> numbers = new ArrayList<>();
        numbers.add(5);
        numbers.add(2);
        numbers.add(9);
        numbers.add(1);
        numbers.add(5);
        numbers.add(6);

        Collections.sort(numbers); // 对 List 进行排序
        System.out.println(numbers); // 输出 [1, 2, 5, 5, 6, 9]
    }
}
```

#### **自定义排序**

```
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.Comparator;
import java.util.List;

class Person {
    String name;
    int age;

    public Person(String name, int age) {
        this.name = name;
        this.age = age;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return name + " (" + age + ")";
    }
}

public class ComparatorSortExample {
    public static void main(String[] args) {
        List<Person> people = new ArrayList<>();
        people.add(new Person("Alice", 25));
        people.add(new Person("Bob", 20));
        people.add(new Person("Charlie", 30));

        // 使用 Comparator 按姓名排序
        Collections.sort(people, new Comparator<Person>() {
            @Override
            public int compare(Person p1, Person p2) {
                return p1.name.compareTo(p2.name); // 按姓名升序排序
            }
        });

        System.out.println(people); // 输出 [Alice (25), Bob (20), Charlie (30)]
    }
}
```



### 题型

#### 哈希

**问题分析**：

- 确定是否需要快速查找或存储数据。
- 判断是否需要统计元素频率或检查元素是否存在。

**适用场景**

1. **快速查找**：
   - 当需要频繁查找元素时，哈希表可以提供 O(1) 的平均时间复杂度。
2. **统计频率**：
   - 统计元素出现次数时，哈希表是常用工具。
3. **去重**：
   - 需要去除重复元素时，`HashSet` 可以有效实现。

#### 双指针

1. 问题分析：

   - 确定问题是否涉及数组或链表的遍历。
   - 判断是否需要通过两个指针的协作来缩小搜索范围或比较元素。

2. 选择双指针类型：

   - **同向双指针**：两个指针从同一侧开始移动，通常用于**滑动窗口**或链表问题。
   - **对向双指针**：两个指针从两端向中间移动，通常用于有序数组或回文问题。重点是考虑**移动哪个指针**可能优化结果！！！
   - **快慢指针**：两个指针以不同速度移动，通常用于链表中的环检测或中点查找。

3. 适用场景

   **有序数组的两数之和**：

   - 在对向双指针的帮助下，可以在 O(n) 时间内找到两个数，使它们的和等于目标值。

   **滑动窗口**：

   - 用于解决**子数组或子字符串**问题，如同向双指针可以在 O(n) 时间内找到满足条件的最短或最长子数组。

   **链表中的环检测**：

   - 快慢指针可以用于检测链表中是否存在环，并找到环的起点。

   **回文问题**：

   - 对向双指针可以用于判断字符串或数组是否是回文。

   **合并有序数组或链表**：

   - 双指针可以用于合并两个有序数组或链表，时间复杂度为 O(n)。



### 前缀和

1. **前缀和的定义**  
   定义前缀和 `preSum[i]` 为数组 `nums` 从索引 0 到 i 的元素和，即  
   $$
   \text{preSum}[i] = \sum_{j=0}^{i} \text{nums}[j]
   $$

2. **子数组和的关系**  
   对于任意子数组 `nums[i+1..j]`（其中 `0 ≤ i < j < n`），其和可以表示为  
   $$
   \text{sum}(i+1,j) = \text{preSum}[j] - \text{preSum}[i]
   $$
   当这个子数组的和等于 k 时，有  
   $$
   \text{preSum}[j] - \text{preSum}[i] = k
   $$
   即  
   $$
   \text{preSum}[i] = \text{preSum}[j] - k
   $$
   $\text{preSum}[j] - k$表示 "以当前位置结尾的子数组和为k"

3. **利用哈希表存储前缀和**  
   我们可以使用一个哈希表 `prefix` 来存储每个**前缀和**出现的**次数**。  

   - 初始时，`prefix[0] = 1`，表示前缀和为 0 出现一次（对应空前缀）。
   - 遍历数组，每计算一个新的前缀和 `preSum`，就查看 `preSum - k` 是否在哈希表中。如果存在，则说明之前有一个前缀和等于 `preSum - k`，那么从该位置后一个位置到**当前索引**的子数组和为 k，累加其出现的次数。

4. **时间复杂度**  
   该方法只需要遍历数组一次，时间复杂度为 O(n)。