leetcode-master README

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代码随想录 · LeetCode-Master

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一套 循序渐进、少走弯路 的刷题计划。 题目已按知识脉络与难度 排好顺序,每题配 图文题解 + 视频讲解。 适合从零到进阶、系统化掌握数据结构与算法。


🔗 快速入口


📚 为什么选这套刷题路线?


🚀 如何使用本攻略

  1. 从头开始:按模块顺序「数组 → 链表 → 哈希表 → … → 图论」。
  2. 带着问题学:每个模块先看「理论基础」,再刷对应题单。
  3. 及时复盘:刷完一个模块,阅读「总结篇」,形成知识闭环。
  4. 语言不设限:题解以 C++ 讲解为主,配多语言代码,思路通用。

建议:新手先刷「数组/链表/哈希/字符串」,再进阶到「二叉树/回溯/贪心/动态规划/图论」。


🧭 刷题总目录(可折叠)

已根据学习曲线优化排序;下方仅展示每章前若干题目,完整清单请展开查看。

前序
数组
  1. 数组过于简单,但你该了解这些!
  2. 数组:704.二分查找
  3. 数组:27.移除元素
  4. 数组:977.有序数组的平方
  5. 数组:209.长度最小的子数组
  6. 数组:区间和
  7. 数组:开发商购买土地
  8. 数组:59.螺旋矩阵II
  9. 数组:总结篇
链表
  1. 关于链表,你该了解这些!
  2. 链表:203.移除链表元素
  3. 链表:707.设计链表
  4. 链表:206.翻转链表
  5. 链表:24.两两交换链表中的节点
  6. 链表:19.删除链表的倒数第 N 个结点
  7. 链表:链表相交
  8. 链表:142.环形链表
  9. 链表:总结篇!
哈希表
  1. 关于哈希表,你该了解这些!
  2. 哈希表:242.有效的字母异位词
  3. 哈希表:1002.查找常用字符
  4. 哈希表:349.两个数组的交集
  5. 哈希表:202.快乐数
  6. 哈希表:1.两数之和
  7. 哈希表:454.四数相加II
  8. 哈希表:383.赎金信
  9. 哈希表:15.三数之和
  10. 双指针法:18.四数之和
  11. 哈希表:总结篇!
字符串
  1. 字符串:344.反转字符串
  2. 字符串:541.反转字符串II
  3. 字符串:替换数字
  4. 字符串:151.翻转字符串里的单词
  5. 字符串:右旋字符串
  6. 帮你把KMP算法学个通透
  7. 字符串:459.重复的子字符串
  8. 字符串:总结篇!
双指针法

双指针法基本都是应用在数组,字符串与链表的题目上

  1. 数组:27.移除元素
  2. 字符串:344.反转字符串
  3. 字符串:替换数字
  4. 字符串:151.翻转字符串里的单词
  5. 链表:206.翻转链表
  6. 链表:19.删除链表的倒数第 N 个结点
  7. 链表:链表相交
  8. 链表:142.环形链表
  9. 双指针:15.三数之和
  10. 双指针:18.四数之和
  11. 双指针:总结篇!
栈与队列
  1. 栈与队列:理论基础
  2. 栈与队列:232.用栈实现队列
  3. 栈与队列:225.用队列实现栈
  4. 栈与队列:20.有效的括号
  5. 栈与队列:1047.删除字符串中的所有相邻重复项
  6. 栈与队列:150.逆波兰表达式求值
  7. 栈与队列:239.滑动窗口最大值
  8. 栈与队列:347.前K个高频元素
  9. 栈与队列:总结篇!
二叉树

题目分类大纲如下: 二叉树大纲

  1. 关于二叉树,你该了解这些!
  2. 二叉树:二叉树的递归遍历
  3. 二叉树:二叉树的迭代遍历
  4. 二叉树:二叉树的统一迭代法
  5. 二叉树:二叉树的层序遍历
  6. 二叉树:226.翻转二叉树
  7. 本周小结!(二叉树)
  8. 二叉树:101.对称二叉树
  9. 二叉树:104.二叉树的最大深度
  10. 二叉树:111.二叉树的最小深度
  11. 二叉树:222.完全二叉树的节点个数
  12. 二叉树:110.平衡二叉树
  13. 二叉树:257.二叉树的所有路径
  14. 本周总结!(二叉树)
  15. 二叉树:404.左叶子之和
  16. 二叉树:513.找树左下角的值
  17. 二叉树:112.路径总和
  18. 二叉树:106.构造二叉树
  19. 二叉树:654.最大二叉树
  20. 本周小结!(二叉树)
  21. 二叉树:617.合并两个二叉树
  22. 二叉树:700.二叉搜索树登场!
  23. 二叉树:98.验证二叉搜索树
  24. 二叉树:530.搜索树的最小绝对差
  25. 二叉树:501.二叉搜索树中的众数
  26. 二叉树:236.公共祖先问题
  27. 本周小结!(二叉树)
  28. 二叉树:235.搜索树的最近公共祖先
  29. 二叉树:701.搜索树中的插入操作
  30. 二叉树:450.搜索树中的删除操作
  31. 二叉树:669.修剪二叉搜索树
  32. 二叉树:108.将有序数组转换为二叉搜索树
  33. 二叉树:538.把二叉搜索树转换为累加树
  34. 二叉树:总结篇!(需要掌握的二叉树技能都在这里了)
回溯算法

回溯算法大纲

  1. 关于回溯算法,你该了解这些!
  2. 回溯算法:77.组合
  3. 回溯算法:77.组合优化
  4. 回溯算法:216.组合总和III
  5. 回溯算法:17.电话号码的字母组合
  6. 本周小结!(回溯算法系列一)
  7. 回溯算法:39.组合总和
  8. 回溯算法:40.组合总和II
  9. 回溯算法:131.分割回文串
  10. 回溯算法:93.复原IP地址
  11. 回溯算法:78.子集
  12. 本周小结!(回溯算法系列二)
  13. 回溯算法:90.子集II
  14. 回溯算法:491.递增子序列
  15. 回溯算法:46.全排列
  16. 回溯算法:47.全排列II
  17. 本周小结!(回溯算法系列三)
  18. 回溯算法去重问题的另一种写法
  19. 回溯算法:332.重新安排行程
  20. 回溯算法:51.N皇后
  21. 回溯算法:37.解数独
  22. 回溯算法总结篇
贪心算法

贪心算法大纲

  1. 关于贪心算法,你该了解这些!
  2. 贪心算法:455.分发饼干
  3. 贪心算法:376.摆动序列
  4. 贪心算法:53.最大子序和
  5. 本周小结!(贪心算法系列一)
  6. 贪心算法:122.买卖股票的最佳时机II
  7. 贪心算法:55.跳跃游戏
  8. 贪心算法:45.跳跃游戏II
  9. 贪心算法:1005.K次取反后最大化的数组和
  10. 本周小结!(贪心算法系列二)
  11. 贪心算法:134.加油站
  12. 贪心算法:135.分发糖果
  13. 贪心算法:860.柠檬水找零
  14. 贪心算法:406.根据身高重建队列
  15. 本周小结!(贪心算法系列三)
  16. 贪心算法:406.根据身高重建队列(续集)
  17. 贪心算法:452.用最少数量的箭引爆气球
  18. 贪心算法:435.无重叠区间
  19. 贪心算法:763.划分字母区间
  20. 贪心算法:56.合并区间
  21. 本周小结!(贪心算法系列四)
  22. 贪心算法:738.单调递增的数字
  23. 贪心算法:968.监控二叉树
  24. 贪心算法:总结篇!(每逢总结必经典)
动态规划

动态规划专题已经开始啦,来不及解释了,小伙伴们上车别掉队!

  1. 关于动态规划,你该了解这些!
  2. 动态规划:509.斐波那契数
  3. 动态规划:70.爬楼梯
  4. 动态规划:746.使用最小花费爬楼梯
  5. 本周小结!(动态规划系列一)
  6. 动态规划:62.不同路径
  7. 动态规划:63.不同路径II
  8. 动态规划:343.整数拆分
  9. 动态规划:96.不同的二叉搜索树
  10. 本周小结!(动态规划系列二)

背包问题系列:

背包问题大纲

  1. 动态规划:01背包理论基础(二维dp数组)
  2. 动态规划:01背包理论基础(一维dp数组)
  3. 动态规划:416.分割等和子集
  4. 动态规划:1049.最后一块石头的重量II
  5. 本周小结!(动态规划系列三)
  6. 动态规划:494.目标和
  7. 动态规划:474.一和零
  8. 动态规划:完全背包理论基础(二维dp数组)
  9. 动态规划:完全背包理论基础(一维dp数组)
  10. 动态规划:518.零钱兑换II
  11. 本周小结!(动态规划系列四)
  12. 动态规划:377.组合总和Ⅳ
  13. 动态规划:70.爬楼梯(完全背包版本)
  14. 动态规划:322.零钱兑换
  15. 动态规划:279.完全平方数
  16. 本周小结!(动态规划系列五)
  17. 动态规划:139.单词拆分
  18. [动态规划:多重背包理论基础](./pr

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What is this?This is a curated LeetCode study guide ('代码随想录') that organizes 200 classic problems into a step-by-step learning path, with detailed illustrated explanations, video breakdowns, and mind maps for mastering data structures and algorithms.
Is this a book, a course, or a problem list?It is a structured problem-solving curriculum delivered as markdown write-ups: each topic has a theory primer, a sequence of problems, and a summary wrap-up, plus an accompanying published book and video course.
How should I start working through it?Follow the module order from the README top to bottom: arrays, linked lists, hash tables, and so on through graph theory, reading the theory section first and then solving the listed problems for each topic.
Do I need to know a specific programming language first?No single language is required: explanations are primarily in C++ but the logic applies to any language, and the community contributes solutions in Java, Python, Go, and JavaScript too.
Is this aimed at complete beginners or people already comfortable with algorithms?It suits both: newcomers are advised to start with arrays, linked lists, hashing and strings before moving on to harder topics like binary trees, backtracking, greedy algorithms, dynamic programming and graph theory.
Why 200 problems instead of grinding the full LeetCode bank?The project argues against randomly hunting for problems; instead it hand-picks 200 high-frequency, classic interview questions and sequences them by knowledge dependency so learners build understanding systematically rather than scattershot.
What extra materials come with the problem write-ups?Besides ~600k characters of illustrated explanations, it includes a 170-episode video course, over 50 mind maps, a companion printed book, and a PDF deep-dive collection.
Where do I find interview prep beyond the algorithm lessons?The project links to a companion '卡码笔记' knowledge base covering coding interview Q&A and interview techniques, plus a paid community for project experience and job-hunting advice.
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