问题描述：给定一个整数数组 和一个目标值 ，请你在该数组中找出和为目标值的那两个整数，并返回它们的数组下标。
解题思路：使用哈希表来存储数组值及其对应的下标，遍历数组时查找 是否存在。
Python代码示例:
问题描述：给定一个链表的头结点 和一个整数值 ，删除链表中所有值等于 的元素。
解题思路：使用虚拟头结点简化边界情况处理，遍历链表并跳过值等于 的节点。
Python代码示例:
问题描述：给定一个只包括 , , , , , 的字符串 ，判断字符串是否有效。有效字符串需满足：
左括号必须用相同类型的右括号闭合。
左括号必须以正确的顺序闭合。
解题思路：使用栈来跟踪左括号，遇到右括号时检查栈顶元素是否匹配。
Python代码示例:
问题描述：给定一个由 '1'（陆地）和 '0'（水）组成的二维网格，计算岛屿的数量。一个岛屿是由一些相邻的 '1' 形成的区域，其中相邻指的是上下左右四个方向。你可以假设网格的四边都是被水包围的。
解题思路：使用深度优先搜索 (DFS) 或广度优先搜索 (BFS) 来遍历和标记每个岛屿。
Python代码示例:
问题描述：给定一个非负整数数组 ，你最初位于数组的第一个位置。数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。判断你是否能够到达最后一个位置。
解题思路：使用贪心算法，维护当前能到达的最远位置，如果最远位置大于等于最后一个位置，则可以到达。
Python代码示例:
问题描述：给定一个单链表的头结点 ，反转链表并返回反转后的头结点。
解题思路：使用三个指针分别指向当前节点、前一个节点和后一个节点，依次更新指针连接。
Python代码示例:
问题描述：给定一个二叉树的根节点 ，判断该树是否是高度平衡的。如果一个二叉树中任意节点的两个子树的高度差不超过1，则称这棵二叉树是平衡的。
解题思路：自底向上递归计算树的高度，并在计算过程中检查是否平衡。
Python代码示例:
问题描述：给出一系列的区间 ，合并所有重叠的区间。
解题思路：先按照区间的起始点排序，然后遍历区间，合并重叠的部分。
Python代码示例:
问题描述：给定一个二叉树的根节点 ，返回其按层次遍历的节点值（从左到右，逐层）。
解题思路：使用队列实现广度优先搜索，每层遍历完成后将结果存入列表。
Python代码示例:
问题描述：编写一个函数来查找字符串数组中的最长公共前缀。如果没有公共前缀，返回空字符串 ''。
解题思路：比较字符串数组中的第一个和最后一个字符串，逐字符检查公共前缀。
Python代码示例:
问题描述：给定一个整数数组 ，找到一个具有最大和的连续子数组（至少包含一个数），返回其最大和。
解题思路：动态规划，维护一个局部最大值和全局最大值。
Python代码示例:
问题描述：给定一棵二叉树的根节点 ，求该树的直径。一棵二叉树的直径是树中任意两个节点间路径长度的最大值。这条路径可能经过也可能不经过根节点。
解题思路：深度优先搜索，递归地计算左右子树的高度。
Python代码示例:
问题描述：设计并实现一个 LRU (Least Recently Used) 缓存机制。它应该支持以下操作：获取数据 和写入数据 。当缓存达到上限时，应该删除最近最少使用的项。
解题思路：使用哈希表和双向链表。
Python代码示例:
问题描述：给定一个二维网格 和一个单词 ，找出该单词是否存在于网格中。单词可以被构造出字母序列必须是通过相邻的单元格内的字母构成，其中“相邻”单元格是那些水平相邻或垂直相邻的单元格。同一个单元格内的字母不允许被重复使用。
解题思路：深度优先搜索。
Python代码示例:
问题描述：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。
解题思路：回溯算法。
Python代码示例:
问题描述：给定一个包含 n 个整数的数组 和一个目标值 ，找到数组中是否存在三个元素 a、b 和 c，使得 a + b + c = target。找出所有满足条件的唯一组合。
解题思路：首先对数组进行排序，然后使用双指针法，固定第一个数后，使用两个指针从两端向中间搜索和为 的两个数。
Python代码示例:
问题描述：给定一个二叉树，检查它是否是高度平衡的二叉树。一棵高度平衡二叉树定义为：一个二叉树每个节点的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1。
解题思路：使用递归方法自底向上计算每个节点的高度，同时检查是否平衡。
Python代码示例:
问题描述：给定一个字符串 ，找到最长的回文子串。
解题思路：中心扩展法，从每个可能的中心出发，向两边扩展，记录最长的回文子串。
Python代码示例:
问题描述：给定一个数组，将数组中的元素向右移动 个位置，其中 是非负数。
解题思路：先将数组整体反转，然后反转前 个元素，再反转剩余元素。
Python代码示例:
问题描述：在未排序的数组中找到第 大的元素。
解题思路：使用最小堆或快速选择算法。
Python代码示例:
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