每日归档： 2022年1月27日

n 皇后问题 研究的是如何将 n 个皇后放置在 n×n 的棋盘上，并且使皇后彼此之间不能相互攻击。

给你一个整数 n ，返回所有不同的 n皇后问题 的解决方案。

每一种解法包含一个不同的 n 皇后问题 的棋子放置方案，该方案中 'Q' 和 '.' 分别代表了皇后和空位。

示例 1：

输入：n = 4
输出：[[".Q..","...Q","Q...","..Q."],["..Q.","Q...","...Q",".Q.."]]
解释：如上图所示，4 皇后问题存在两个不同的解法。

示例 2：

输入：n = 1
输出：[["Q"]]

回溯算法实现：

在如下树形结构中： 

可以看出，当递归到棋盘最底层（也就是叶子节点）的时候，就可以收集结果并返回了。

# @lc app=leetcode.cn id=51 lang=python3
#
# [51] N 皇后
#回溯算法 一行一行进行处理

# @lc code=start
class Solution:
    def solveNQueens(self, n: int) -> List[List[str]]:
        if not n: return []
        board = [['.'] * n for _ in range(n)]
        res = []
        def isVaild(board,row, col):
            #判断同一列是否冲突
            for i in range(len(board)):
                if board[i][col] == 'Q':
                    return False
            # 判断左上角是否冲突
            i = row -1
            j = col -1
            while i>=0 and j>=0:
                if board[i][j] == 'Q':
                    return False
                i -= 1
                j -= 1
            # 判断右上角是否冲突
            i = row - 1
            j = col + 1
            while i>=0 and j < len(board):
                if board[i][j] == 'Q':
                    return False
                i -= 1
                j += 1
            return True

        def backtracking(board, row, n):
            # 如果走到最后一行，说明已经找到一个解
            if row == n:
                temp_res = []
                for temp in board:
                    temp_str = "".join(temp)
                    temp_res.append(temp_str)
                res.append(temp_res)
            for col in range(n):
                if not isVaild(board, row, col):
                    continue
                board[row][col] = 'Q'
                backtracking(board, row+1, n)
                board[row][col] = '.'
        backtracking(board, 0, n)
        return res
# @lc code=end

给定一个二叉树的根节点 root ，返回它的 中序 遍历。

输入：root = [1,null,2,3]
输出：[1,3,2]

# @lc app=leetcode.cn id=94 lang=python3
#
# [94] 二叉树的中序遍历
#

# @lc code=start
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right
class Solution:
    def inorderTraversal(self, root: Optional[TreeNode]) -> List[int]:
        nums=[]
        def inorder(root):
            if root==None:
                return 
            inorder(root.left)
            nums.append(root.val)
            inorder(root.right)
        
        inorder(root)
        return nums
# @lc code=end

有效 IP 地址 正好由四个整数（每个整数位于 0 到 255 之间组成，且不能含有前导 0），整数之间用 '.' 分隔。

• 例如：”0.1.2.201″ 和 “192.168.1.1” 是 有效 IP 地址，但是 “0.011.255.245”、”192.168.1.312″ 和 “192.168@1.1” 是 无效 IP 地址。

给定一个只包含数字的字符串 s ，用以表示一个 IP 地址，返回所有可能的有效 IP 地址，这些地址可以通过在 s 中插入 '.' 来形成。你不能重新排序或删除 s 中的任何数字。你可以按 任何 顺序返回答案。

示例 1：

输入：s = "25525511135"
输出：["255.255.11.135","255.255.111.35"]

示例 2：

输入：s = "0000"
输出：["0.0.0.0"]

示例 3：

输入：s = "1111"
输出：["1.1.1.1"]

示例 4：

输入：s = "010010"
输出：["0.10.0.10","0.100.1.0"]

思路回溯算法

# @lc app=leetcode.cn id=93 lang=python3
#
# [93] 复原 IP 地址
#
#回溯算法：
# void backtracking(参数) {
#     if (终止条件) {
#         存放结果;
#         return;
#     }

#     for (选择：本层集合中元素（树中节点孩子的数量就是集合的大小）) {
#         处理节点;
#         backtracking(路径，选择列表); // 递归
#         回溯，撤销处理结果
#     }
# }

# @lc code=start
class Solution:
    def restoreIpAddresses(self, s: str) -> List[str]:
        def backtracking(n,now,k,rev):
            if  k==1:
                if n-now in range(1,4) and str(int(s[now:n]))==s[now:n] and int(s[now:n]) in range(0,256):
                    res.append(rev+s[now:n]) 
                return
            for i in range(1,4):
                if now+i<n and str(int(s[now:now+i]))==s[now:now+i] and int(s[now:now+i]) in range(0,256):
                    now=now+i
                    backtracking(n,now,k-1,rev+s[now-i:now]+".")
                    now=now-i
        # s = "25525511125"
        rev=str()
        res=list()
        backtracking(len(s),0,4,rev)
        return res
# @lc code=end

给你单链表的头指针 head 和两个整数 left 和 right ，其中 left <= right 。请你反转从位置 left 到位置 right 的链表节点，返回 反转后的链表 。

示例 1：

输入：head = [1,2,3,4,5], left = 2, right = 4
输出：[1,4,3,2,5]

示例 2：

输入：head = [5], left = 1, right = 1
输出：[5]

# [92] 反转链表 II
#反转 left 到 right 部分以后，再拼接起来 

# @lc code=start
# Definition for singly-linked list.
# class ListNode:
#     def __init__(self, val=0, next=None):
#         self.val = val
#         self.next = next
class Solution:
    def reverseBetween(self, head: ListNode, left: int, right: int) -> ListNode:
        def reverse_linked_list(head: ListNode):
            # 也可以使用递归反转一个链表
            pre = None
            cur = head
            while cur:
                next = cur.next
                cur.next = pre
                pre = cur
                cur = next

        # 因为头节点有可能发生变化，使用虚拟头节点可以避免复杂的分类讨论
        dummy_node = ListNode(-1)
        dummy_node.next = head
        pre = dummy_node
        # 第 1 步：从虚拟头节点走 left - 1 步，来到 left 节点的前一个节点
        # 建议写在 for 循环里，语义清晰
        for _ in range(left - 1):
            pre = pre.next

        # 第 2 步：从 pre 再走 right - left + 1 步，来到 right 节点
        right_node = pre
        for _ in range(right - left + 1):
            right_node = right_node.next
        # 第 3 步：切断出一个子链表（截取链表）
        left_node = pre.next
        curr = right_node.next

        # 注意：切断链接
        pre.next = None
        right_node.next = None

        # 第 4 步：同第 206 题，反转链表的子区间
        reverse_linked_list(left_node)
        # 第 5 步：接回到原来的链表中
        pre.next = right_node
        left_node.next = curr
        return  dummy_node.next
        # @lc code=end