# leetcode-150

**Repository Path**: myparadises/leetcode-150

## Basic Information

- **Project Name**: leetcode-150
- **Description**: 4 年 Java 后端转型 AI 工程师的学习记录。目标：掌握大模型微调、RAG、Agent 开发，冲击 35K。
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 8
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-11-08
- **Last Updated**: 2026-04-09

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: 算法, Python, 面试

## README

# LeetCode 150 题精刷计划 💡

> 为冲击 AI/后端高薪岗位（目标 35K+），系统性刷完 LeetCode 精选 150 题，作为**个人能力成长记录**。  
> 每题均包含：Python 实现、详细思路、复杂度分析、关键技巧总结（如双指针、滑动窗口、前缀和、二分模板等）。

## 🎯 目标
- 掌握高频面试题核心套路  
- 提升代码质量与边界处理能力  
- 构建可复用的算法思维框架  

## 📂 项目结构
```text
basic_alg/
├── divide/ # 分治路线(11月17日添加)
├── backtrack/ # 回溯路线(11月18日添加)
├── dp/ # dp路线(11月20日添加)
│
├── sorting/ # 排序算法实现
│ ├── advanced/ # 高级排序：堆排、归并、快排
│ ├── basic/ # 基础排序：冒泡、插入、选择
│ ├── linear/ # 线性时间排序：桶排序
│ └── tests/ #测试模块
│  
├── searching/ # 查找算法
│ └── binary_search.py
│
├── structs/ # 数据结构实现
│ ├── tree/ # 树相关：二叉树、BST、AVL等（持续补充）
│ │ └── binary_tree.py
│ ├── tests/ # 所有数据结构的单元测试
│ └── 数据结构具体实现
│
├── note/ # 解题笔记、模板、易错点总结（待填充）
│ └── 目前是类型题目归纳总结
│
├── solution/ # LeetCode 题解（按模块分类，规划中）
└── README.md # 项目说明
```
## 📅 每日提交记录（个人日志）

- **2025-11-8**  
  - ✅ 完成链表、栈、堆、哈希表结构的实现、并完成相关测试案例编写
- **2025-11-9**  
  - ✅ 完成树结构的实现、并完成相关测试案例编写
- **2025-11-10---(总进度:10道)**
  - ✅ 完成链表(10道算法)`solutions/08_linkedlist`---涉及基础操作、反转变换类、双指针技巧类、复杂结构类
- **2025-11-11---(总进度:10道)**
  - ✅ 完成前一日链表的算法更新,更新为更适合题型思路的方法，优化相关复杂度
  - ✅ `basic_alg\`完成六大排序算法和二分查找算法的实现
  - 📝 编写 `notes/08_linkedlist_note.md`对链表算法流程梳理
- **2025-11-12---(总进度:23道)**
  - ✅ 完成二叉搜索树的实现、及相关测试案例
  - ✅ 完成二叉树系列代码刷题(13道算法题)`solutions/_09_binary_tree` 二叉树基础操作,`solutions/_10` 全部（层次遍历）
- **2025-11-13---(总进度:32道)**
  - ✅ 收官二叉树全部题型
  - 💡 今日问题: 对于两个序列遍历确定树结构--`边界划分薄弱!`,对树的递归和迭代调用`待形成明确的思路`
  - 🔜 明天切回溯；状态饱满，争取明日拿下`分治`与`回溯`
- **2025-11-14---(总进度:32道)**
  - 💡 今日问题: 动态规划的状态定义与状态转移方程仍不清晰。虽意识到分治、回溯与 DP 均基于递归，但三者边界与建模逻辑需系统梳理。  
  - ⏸️ **计划**：暂停更新 2-3 天，专注夯实 DP 基础。
- **2025-11-17---(总进度:32道+额外10道)**
  - ✅ 用分治思想完成十道题目
  - 💡 今日问题：在实现「查找第 k 个最大元素」时，普通快排因大量重复值退化至 O(n²)；
  通过引入 三路快排（3-Way Partition）的迭代实现，成功将时间复杂度稳定至 平均与最坏均为 O(n)，空间复杂度 O(1)
  - 🔜 今日状态回暖，明日计划：复盘分治逻辑框架，正式启动回溯专题
- **2025-11-18---(总进度:32道+额外21道)**
  - ✅ 用回溯思想完成11道题目
  - 💡 今日问题： 在实现「解数独」（LeetCode 37）时，初始采用每次递归遍历验证合法性，后改用 `set` 分别维护行、列、九宫格的已用数字，显著提升效率并通过测试；
    - 当前实现未使用启发式策略，后续可引入 **MRV（最小剩余值）** 进一步优化搜索顺序；
    - 意外观察到：CPython 中 `set` 对小整数（如 1~9）因哈希与对象缓存机制，在遍历时呈现“伪有序”现象（不可依赖，仅作记录）。
  - 🔜 明日计划：完成剩余回溯专题题目，同步梳理回溯解题通用框架与剪枝规律，形成 `notes/` 下的总结笔记。
- **2025-11-19---(总进度:32道+额外25道)**
  - ✅ 完成 4 道回溯题
  - 💡 今日问题：
    - 「递增子序列」（LeetCode 491）：用 set 实现同层去重，绕过无法排序的限制；
    - 「目标和」（LeetCode 494）：尝试回溯建模，DP 转换仍需加强。
  - 🔜 明日：收尾回溯题，整理通用框架与剪枝技巧到 notes/。
- **2025-11-20 — (总进度: 32道+额外29道)**
  - ✅ 完成 4 道动态规划题目，聚焦背包类问题
  - 💡 **今日思考**：深入理解 0-1 背包与完全背包的核心区别——内层循环**逆序 vs 正序**的本质在于是否允许重复使用物品。
  - 通过手动推演状态转移过程，逐步建立对“状态覆盖”机制的直觉。
  - 🔜 **后续计划**：
    - 收尾回溯专题，完善 `notes/backtracking.md` 中的剪枝与去重模式；
    - 进阶动态规划：系统学习二维 DP、线性 DP 与状态机 DP 建模方法。
- **2025-11-21 — (总进度: 32道+额外37道(分治10道,回溯15道,dp12道))**
  - ✅ 完成 8 道动态规划题目，覆盖：`线性DP`（如打家劫舍、爬楼梯）,`状态机DP`（买卖股票）,`二维DP`（LCS）
  - 💡 **今日思考**
    - **问题**：即使思路接近正确，一个边界条件（如 `dp[0]` 未初始化或初始化错误）也会导致结果完全错误，且难以调试。
    - **认知**：DP 的核心在于状态定义与转移逻辑的**数学建模**，而非代码实现本身。调试时应优先验证状态含义是否清晰、初始值/边界是否合理。
  - 🔜 **后续计划**
    - 暂停新 DP 题目，优先完善 `notes/backtracking.md` 和 `notes/dp.md` 文档
- **2025-11-25 — (总进度: 38道+额外37道(分治10道,回溯15道,dp12道))**
  - ✅ 完成 4 道分治，2道Kadane 算法题目
  - 🔜 **后续计划**
    - 完成二分查找和堆相关面试题目
- **2025-11-26 — (总进度: 42道+额外37道(分治10道,回溯15道,dp12道))**
  - ✅ 完成 4 道二分查找题目
  - 💡 **今日思考**
    - **问题**：「寻找峰值」（LeetCode 162）用 while left < right，最终 left == right 即答案，区间可看作左闭右开
    - 当 right = left + 1 时，mid = left；若此时执行 right = mid - 1，会跳过某些索引，导致漏解。
    - 「搜索旋转排序数组」（LeetCode 33），mid 可能等于 left（如区间很小），但不会等于 right，因此判断左半有序必须用 nums[left] <= nums[mid]，不能用 <。
  - 🔜 **后续计划**
    - 继续完成二分查找和堆相关面试题目
- **（后续每日持续更新...）**

> 💡 记录说明：每日提交后在此追加一条，标明完成内容与关键思考，便于复盘。

## 📎 相关链接
- 项目仓库：[https://gitee.com/myparadises/leetcode-150](https://gitee.com/myparadises/leetcode-150)  
- 题目来源：[LeetCode面试150题](https://leetcode.cn/studyplan/top-interview-150/)

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✨ **仅用于个人学习与面试准备 | 持续更新中**