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一、LeetCode介绍

LeetCode是一个在线编程网站，提供各种算法和数据结构的题目，面向程序员、计算机科学专业学生和技术爱好者等人群，旨在帮助他们提高算法和编程技能。LeetCode上的问题通常来自各种技术公司的面试题目，因此它也是程序员面试准备的重要资源之一。

LeetCode上的问题涵盖了各种难度级别，从入门级到专家级都有不同难度的题目可供练习。用户可以选择使用不同的编程语言提交答案，LeetCode能够对结果进行评估并返回测试结果。

除了题目外，LeetCode还提供了讨论区、排行榜等社区功能，用户可以在这里交流学习心得、解决疑难问题，并与其他用户比较自己的做题成绩。

挑战100天 AI In LeetCode是基于LeetCode题库，借助AI的能力进行解题、并学习其解题过程。

二、LeetCode 热题 HOT 100-1

2.1 题目

两数之和

给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出 和为目标值 target  的那 两个 整数，并返回它们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，数组中同一个元素在答案里不能重复出现。你可以按任意顺序返回答案。示例 1：输入：nums = [2,7,11,15], target = 9
输出：[0,1]
解释：因为 nums[0] + nums[1] == 9 ，返回 [0, 1] 。
示例 2：输入：nums = [3,2,4], target = 6
输出：[1,2]
示例 3：输入：nums = [3,3], target = 6
输出：[0,1]提示：2 <= nums.length <= 104
-109 <= nums[i] <= 109
-109 <= target <= 109
只会存在一个有效答案

2.2 题解

这个算法的时间复杂度为O(n)，其中n是数组中元素的个数。因为我们最多只需要遍历一次数组，所以是线性的时间复杂度。

解题思路：

我们可以创建一个哈希表map，用于存储数组中每个元素对应的索引。然后遍历数组nums，对于每个元素，计算出与目标值target的差值complement，检查哈希表中是否已经存在这个差值。如果哈希表中存在这个差值，则说明已经找到了两个数之和为目标值，直接返回它们的索引即可。如果哈希表中不存在这个差值，则将当前元素及其索引加入哈希表中，以便后续查找。

public int[] twoSum(int[] nums, int target) {Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();for (int i = 0; i < nums.length; i++) {int complement = target - nums[i];if (map.containsKey(complement)) {return new int[] { map.get(complement), i };}map.put(nums[i], i);}throw new IllegalArgumentException("No two sum solution");
}

三、面试经典 150 题-1

数组 / 字符串

3.1 题目

合并两个有序数组

给你两个按 非递减顺序 排列的整数数组 nums1 和 nums2，另有两个整数 m 和 n ，分别表示 nums1 和 nums2 中的元素数目。请你 合并 nums2 到 nums1 中，使合并后的数组同样按 非递减顺序 排列。注意：最终，合并后数组不应由函数返回，而是存储在数组 nums1 中。为了应对这种情况，nums1 的初始长度为 m + n，其中前 m 个元素表示应合并的元素，后 n 个元素为 0 ，应忽略。nums2 的长度为 n 。示例 1：输入：nums1 = [1,2,3,0,0,0], m = 3, nums2 = [2,5,6], n = 3
输出：[1,2,2,3,5,6]
解释：需要合并 [1,2,3] 和 [2,5,6] 。
合并结果是 [1,2,2,3,5,6] ，其中斜体加粗标注的为 nums1 中的元素。
示例 2：输入：nums1 = [1], m = 1, nums2 = [], n = 0
输出：[1]
解释：需要合并 [1] 和 [] 。
合并结果是 [1] 。
示例 3：输入：nums1 = [0], m = 0, nums2 = [1], n = 1
输出：[1]
解释：需要合并的数组是 [] 和 [1] 。
合并结果是 [1] 。
注意，因为 m = 0 ，所以 nums1 中没有元素。nums1 中仅存的 0 仅仅是为了确保合并结果可以顺利存放到 nums1 中。提示：nums1.length == m + n
nums2.length == n
0 <= m, n <= 200
1 <= m + n <= 200
-109 <= nums1[i], nums2[j] <= 109

3.2 题解

这个算法的时间复杂度为O(m+n)，其中m和n分别是nums1和nums2的长度。因为我们需要遍历两个数组中的所有元素，所以是线性的时间复杂度。空间复杂度为O(1)，因为我们只使用了常量级的额外空间。

解题思路：

这个题目可以使用双指针法来解决。我们可以定义两个指针p1和p2，分别指向nums1和nums2数组的末尾。

由于nums1的长度为m+n，而有效元素只有前m个，所以我们需要将nums1数组的末尾m个元素清零，即变为0。

然后，我们从nums1和nums2的末尾开始比较大小，将较大的元素放入nums1的末尾，并将对应指针向前移动一位。重复这个过程直到其中一个数组遍历完毕。

如果nums1的指针p1先遍历完，说明nums2中剩余的元素是当前最小的，直接将剩余的nums2元素依次放入nums1的前面即可。

如果nums2的指针p2先遍历完，说明nums1中剩余的元素已经在正确的位置上，无需额外操作。

public void merge(int[] nums1, int m, int[] nums2, int n) {int p1 = m - 1;int p2 = n - 1;int p = m + n - 1;while (p1 >= 0 && p2 >= 0) {if (nums1[p1] > nums2[p2]) {nums1[p] = nums1[p1];p1--;} else {nums1[p] = nums2[p2];p2--;}p--;}while (p2 >= 0) {nums1[p] = nums2[p2];p--;p2--;}
}

至此，挑战100天 AI In LeetCode Day01（1）完成，后续会持续调整；查阅过程中若遇到问题欢迎留言或私信交流。