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Table of Contents

Heap

Stack

Functions

  • peek(), pop(), push()
  • Stack stack = new Stack<>();

基本用法

  • 用来暂且保存有效信息
  • 翻转stack
  • stack优化DFS, 变成非递归

Monotonous Stack

  • 找每个元素左边或者右边 第一个比它自身小/大的元素
  • 用单调栈来维护
  • 维护monotonous stack 是题目需要, 而不是stack本身性质. 比如, 题目需要stack.peek() O(1), 加上需要单调递增/递减的性质, 就用起来了stack.

Expample

MaxTree, Largest Rectangle In Histogram, Maximal Rectangle (in 2D array)

Queue

  • Functions: peek(), poll(), add()/offer(), remove(object)
  • queue = new LinkedList<...>()
  • PriorityQueue: new Comparator 很重要
  • 看到Min/Max就要想到heap. 如果给出的数组没有排序, 先排序, 然后用heap. PrioirtyQueue是用Binary Heap做出来的
  • 看到median 想到heap

Linked List

  • No concept of size(), it's all pointers: node.next.next
  • how to set head/dummy, and return dummy.next as result.
  • iterate over linked list
  • Don't get mixed up with Java LinkedList. Here we are talking about linked list concept, not the Java data structure LinkedList

Tree

Binary Search Tree

  • If BST not given, can use TreeSet
  • All left nodes are less than current node.val; all right nodes are greater than curr node.val
  • Use DFS to traverse: divide and conquer. Similarly, usually can convert the DFS solution to interative solution.
  • Use stack to traverse iteratively

TreeSet

  • 如果BST treenode没给, 可以用TreeSet
  • TreeSet还是一个set, 存values, 而好处是可以用 treeSet.ceiling(x)找到 最小的大于x的值
  • 其实就是这个value/node的parent

Binary Tree

  • Complete binary tree: all levels are filled, except maybe the last level. 最后一个level可能是缺node的(不是说最右下角缺node, 别忘了!)
  • Balenced bianry tree: has the minimum posible maximum height(depth) for left nodes; for given leaf nodes, the leaf nodes will be placed at greatest height possible.
  • 一个child tree的nodes总量是 2 ^ h - 1; 那么一个child tree + root 的nodes 总量就是 2 ^ h了.

Binary Indexed Tree

Segment Tree

Union Find

  • 集合合并，查找元素在集合里面
  • Find and Union functions
  • Time Complexity: log(n)
  • 在UnionFind function里维护不同的状态, expose with public helper functions

UnionFind基础操作

  • 查询两个元素是否在同一个集合内
  • 合并两个元素所在的集合

UnionFind follow up

  • 查询某个元素所在集合的元素个数
  • 查询当前集合的个数

Trie

  • 一个字母一个字母查找，快速判断前缀

applications

  • Autocomplete
  • Spell check
  • IP routing
  • T9 text prediction (old NOKIA phone)
  • solve world game

why not using a hashmap to store string

  • Trie can help find all strings with prefix
  • Trie can enumerate a data set of strings in lexicographical order
  • Trie saves space because of the prefix
  • Trie can potentially faster than hashMap, when there are logs collisions for the map.

Model

  • children map: Map<Character, TrieNode>. Also can use char[26], but it's more scalable to us a map.
  • always have isEnd which marks a end of a particular string

sample peoblems

  • insert
  • search
  • exist of prefix
  • node when the prefix end

考点

  • 一个一个字母遍历
  • 需要节约空间
  • 查找前缀

Deque

  • linear collection that supports insertion and removal at both ends. Pronounced 'deck'
  • It's a queue && stack
  • new ArrayDeque()
  • head/top: offerFirst(), pollFirst(), peekFirst()
  • tail/bottom: offerLast(), pollLast(), peekLast()
  • 双端queue: 维护一个候选可能的最大值集合
  • ex: Sliding WIndow Maximum

Graph

Topological Sort

  • Sort vertices in a graph
  • Run DFS, output reverse of finishing times of vertices (stored in a list)
  • G graph has a cycle? If there is a back edge, there is a cycle
  • Job Schedule/ Course Schedule: should not have cycle, so acyclic

Topological Sort - BFS

  • https://www.youtube.com/watch?v=_LuIvEi_kZk
  • Can be used to return the topologically sorted list
  • The final sorted list will not include the element on a cycle; these vertices won't reduce to in-degree 0.
  • 给一个graph of nodes
  • 目标是根据edge 的 direction, 把这个graph 里面的 node sort 一个list
  • 如果有cycle, 这个item就不会被放在最后的list 里面. 比如: 如果两个课互相是dependency, 就变成了cyclic dependency.
  • 注意, 有些有cycle的题目里面要求直接fail掉, 因为有了cycle, topological sort的结果是缺element的, 也许对某个场景来说就是没有意义的.
  • 相比DFS, BFS 更容易理解和walk through

Topological Sort - DFS

  • https://youtu.be/AfSk24UTFS8?t=42m
  • 还是要先构建好 edges = map<node, list of node>; 或者edges = List[arraylist];
  • dfs到底, 再没有其他child node的时候, 把这个node加进stack (垫底)
  • 最终按照stack的顺序, pop()出来的顺序 (reverse) 就是正确的topological sort
  • 这个比BFS有时候要灵活一些: 可以detect cycle on the fly, 而BFS的做法会到最后再结算cycle是否存在

Array

  • Arrays.asList([1,2,3]);

Two Pointers

Binary Search

Basics

  • 记得二分的template
  • 往往不会有个数组让我们二分, 但是同样是要去找满足某个条件的最大/最小值
  • 二分是个思想, 不是简单的array二分公式.
  • 有时候在index上二分, mid是index; 但是有时候, 会在数值上二分, 那么mid就是value, 忌讳不要死板地套用nums[mid]

二分思想

  • 按值二分，需要怎么二分性
  • 找到可能的解的范围
  • 猜答案
  • 检验答案 (match/if/else ...)
  • 调整搜索范围
  • Find Peak Element II

Sort

Quick Sort

Collections

methods

  • Collections.sort()

ArrayList

  • Integer[] array = {1, 2, 3};
  • new ArrayList(Arrays.asList(array))

Hash

Map

Hash Table

HashSet

  • contains: O(1)
  • set.add(...) returns false if there is duplicate. This operation won't change the existing set.
  • Build HashSet set, and the set will automatically compare the equivalence of the lists within at each list element level.

Basics

Math

  • 转换成string
  • % mod, 除法
  • Integer.MAX_VALUE, Integer.MIN_VALUE; if overflow, use long
  • Integer.valueOf(number), where number is int

String

  • s.toCharArray()
  • String.valueOf(charArrary)
  • sb = new StringBuffer()
  • sb.reverse(), sb.append(), sb.deleteCharAt(), sb.length(), sb.setCharAt(index, char)
  • Character.isDigit(x)
  • 遇到找string的相关问题: 考虑string的重复性

Bit Manipulation

  • Bit OR |, AND &, XOR ^
  • Bit shift: <<, >>
  • A << 1: binary of A shifted left for 1 bit, which result in value x 2
  • A >> 1: divide by integer 2. Note: decimals are ignored in the result.
  • bit shift is a lot faster than reqular 'times' operation.
  • 32 bit number: leading bit = 1, negative numbjer; leading bit = 0, positive number.
  • '>>' add leading '1' if the 32 bit number originally has leading '1'.
  • Java/python: logical shift >>>, always add leading '0' regardless of the sign of the 32-bit number. That is, it may turn a negative number to positive, if the leading bit is originally '1'
  • Because with '( )', make sure to surround the desired operation
  • & 0000 = clean up; | ABC = assign ABC
  • A^B=C, then A = B^C
  • bits可以用来表示不同的状态, 比如2bit可以表示4种状态: 00, 01, 10, 11
  • Math.pow(2, h) = 2 << (h - 1); 2 << 1就是把所有bits往左移动一位, 也就是 * 2
  • Also, 1 << h = 2 ^ h; 1 << h 就是 2 * 2 * 2* ....乘h次.
  • bit operation should be in parentheses

DP

判断

  • 计数: how many
  • 求最大/最小值: min/max
  • 求存在性: 能否, dp=true/false

四个步骤

  • 确定状态
  • 转移方程
  • 初始条件/边界情况
  • 计算顺序

确定状态

  • 最后一步: 遍历最后一步可以取的情况
  • 化成子问题: 切掉最后一块, 剩下的问题跟原问题应该是一样的

转移方程

  • 数学表达式来判断 dp[x]的结果
  • 纸面上工作结束

初始条件/边界情况

  • 非常重要, 必须有初始条件, 才可以让dp计算出正确结果.

计算顺序

  • 递推: 从小到大, 从 dp[0], dp[1] 开始
  • 记忆化: 从大到小, 先算一遍 dp[n-1]

Technique

  • 滚动数组
  • 记忆化搜索

基本原理

  • 加法原理: 无重复, 无遗漏
  • dp = new int[n] 还是 dp = new int[n + 1]: 看角标是否表示坐标, 还是前i items的状态

分类

  • 网格坐标 *
  • 序列类 *
  • 划分类 *
  • 区间类(range DP)
  • 背包类
  • 双序列
  • 博弈
  • combos
  • Bitwise Operation动态规划

网格坐标

  • 可能是网格, 或者是序列
  • dp[i]: 以第i个元素结尾的某种性质
  • dp[i][j]: 到格子(i,j)的路径的某种性质.
  • dp index [i][j] = coordinate (i,j), 坐标小标就是grid下标
  • 2D的初始条件: f[0][0]
  • 边界: i = 0, j = 0, 第一行和第一列
  • 计算顺序: 比如第一行, 第二行...etc. 目的: 为了保证, 需要用到的状态, 都已经算到了.
  • Example: Unique Path I, II
  • 可以出print path的题目

序列

特点

  • 变种多
  • 没有固定模板

性质

  • dp[i]种, 表示 '前i个元素a[0], a[1] ... a[i - 1] 的某种性质. (坐标类:dp[i]就代表a[i]结尾的性质)
  • dp[0] 表示空序列的性质 (坐标类: dp[0]表示以a[0]结尾的性质)
  • 题目中遇到 前i个, '并且': 序列 + 状态

特点

  • 可以选择让: DP[i]存的是以 1-based index的状态, 求前i个.
  • 那么, 需要知道dp[n] 的状态, 但是最大坐标是[n-1], 所以int[n+1].
  • 初始化(简单): dp[0]往往是有特殊状态的: 0 index有时候初始化就是0
  • 边界情况(简单): 0 是虚拟的位, 所以大多数时候, 就留成0, 不太有所谓.

关键点

  • 不关心前面n-1是怎么组合出的状态, 但是可以先确定末尾的状态
  • 及时思考的时候从结尾, 在代码写的时候, 其实是模拟末尾是i = [0 ~ n] 的情况, 一圈圈计算.
  • 最后再给出 dp[n] 的末尾解答.

More

  • 序列+状态:如果n-1步有多种状态, 且n步也有多种可能, 添加一种状态记录, 变成2D dp[sequence index][状态]
  • Example: Paint House

划分

  • 不管怎么划, 总有最后一段! 根据题目给出的条件, 从末尾划刀
  • 也可能是看dp[i] 前 i 个item的状态 [0, i - 1]
  • Example: Decode Ways

区间类(range DP)

  • dp[i][j] 表示 [i~j]之间的状态
  • 求一段区间的解: max/min/count
  • 转移方程通过区间更新: len = x
  • 从大到小的更新

三把斧

  • 中间劈开
  • 砍断首或尾
  • Range区间作为iteration的根本

Bitwise Operation DP

记忆化搜索 Memoization

  • 本质是DP, 所有DP也都是为了解决重复计算
  • 从大到小搜索, 其实是暴利解决的思路, 只是在深入到底的的过程中存了状态, 不需要重复计算.
  • 什么时候用记忆化搜索: 1. 状态转移特别麻烦，不是顺序性; 2. 初始化状态不是很容易找到; 3. 从大到小

Minimax

Optimization problems

  • memoization && subproblems
  • Fibonacci
  • Shortest paths
  • guessing && DAG View

Double Sequence

  • Sequence problem, have dp[] length of n + 1.
  • Look at last index for clues
  • Usually can start for loop at index = 0, and we handle the init conditions within the for loop (ex: assign particular value or skip i=0 rows)
  • Rolling array (curr, prev pointer) to optimize space; note the rolling dimension should be apply at the top-for loop.

存状态

  • 复杂的dp, 有时候会需要存一个状态: 拿/不拿, 放1/0, 输/赢
  • 通常加上一个维度

Search

Breadth-first Search

Track queue size, use the queue as in rotation

Depth-first Search

  • backtracking: do not repeatly visit a node
  • DFS traverse O(n)

Backtracking

  • Finding all (or some) solutions to some computational problems, notebaly constraint satisfaction problems
  • It attemps to build/find all candidates and abandon partial candidate when the candidates appears not to be suitable(backtracking, backing off from wrong candidates)

Reservoir Sampling

Geometry

Brainteaser

Red Black Tree

Approach

Greedy

Divide and Conquer

Recursion

  • ex: dfs
  • always find the entry point or terminating point
  • watch out for the return or result of recursed function

Design

Data Structure

  • Union Find
  • Trie
  • Heap: PriorityQueue[Java]. Made of: Binary Heap
  • Hash: HashMap[Java]. Made of: HashMap
  • TreeMap: TreeMap[Java]. Balanced Binary Tree
  • TreeSet: TreeSet[Java]. Balanced Binary Tree

Problem Sets

Two Pointer

Min/Max Heap

  • 见到需要维护一个集合的最小值/最大值的时候要想到用堆
  • 第k小的元素，Heap用来维护当前候选集合
  • 见到数组要想到先排序

Stack

  • Monotonous stack的运用: 找左边和右边第一个比它大的元素
  • 递归转非递归

Windows Problem

  • 加一个数
  • 删一个数

Sweep Line

  • 见到区间需要排序就可以考虑扫描线
  • 事件往往是以区间的形式存在
  • 区间两端代表事件的开始和结束
  • 需要排序
  • Meeting Room I, II