给定一个字符串数组ipLines, 每一个元素代表一个IP地址，找到出现频率最高的IP。
样例1:
输入 = ["192.168.1.1","192.118.2.1","192.168.1.1"]输出 "192.168.1.1"
样例2:
输入 = ["192.168.1.1","192.118.2.1","192.168.1.1","192.118.2.1","192.118.2.1"]输出 "192.118.2.1"
public String highestFrequency(String[] ipLines) {// Write your code hereString ans = ipLines[0];if(ipLines.length == 0 || ipLines == null){return ans;}Map<String, Integer> count = new HashMap<>();int maxFre = 0;//遍历for (String ipLine : ipLines) {//map添加, getOrDefault : 如果map中含有指定的key，就返回该key对应的value，否则使用该方法的第二个参数作为默认值返回count.put(ipLine, count.getOrDefault(ipLine, 0) + 1);// 两个数比大小,取大maxFre = Math.max(maxFre, count.get(ipLine));}//为了获取keyfor (String ipLine : ipLines) {if (count.get(ipLine) == maxFre) {return ipLine;}}return null;}
收获:
getOrDefault : 如果map中含有指定的key，就返回该key对应的value，否则使用该方法的第二个参数作为默认值返回
Math.max:静态的工具方法,两个数比大小,取大(有关数字的直接找Math)
将一个链表转换为一个数组
样例 1:
输入: 1->2->3->null输出: [1,2,3]
样例 2:
输入: 3->5->8->null输出: [3,5,8]
/*** Definition for ListNode* public class ListNode {* int val;* ListNode next;* ListNode(int x) {*val = x;*next = null;* }* }*/public class Solution {/*** @param head: the head of linked list.* @return: An integer list*/public List<Integer> toArrayList(ListNode head) {// write your code here//创建数组ArrayList array=new ArrayList();//遍历链表while(head!=null){//赋值array.add(head.val);//下一个head=head.next;}return array;}}
查找斐波纳契数列中第 N 个数。
递归做法
public class Solution {/*** @param n: an integer* @return: an ineger f(n)*/public int fibonacci(int n) {// write your code here//用递归做if(n==1){return 0;}if(n==2){return 1;}return fibonacci(n-1)+fibonacci(n-2);}}
收获:
没想到还能这么做,一直往下递归下去,最终找到0和1.缺点是 会影响性能,反应慢
链表的中点(不要遍历链表)
样例 1:
输入: 1->2->3输出: 2样例解释: 返回中间节点的值
样例 2:
输入: 1->2输出: 1样例解释: 如果长度是偶数，则返回中间偏左的节点的值。
收获:
什么是链表 :
数据存储在“节点”（Node）中
class Node{E e;Node next;}
最后一个节点指向null（Node.next = null）。
0(head) -> 1 -> 2 -> 3 -> 4 -> null
分为单链表和双向链表
1.单链表:每个节点包含两部分,一部分存放数据变量的data,另一部分是指向下一节点的next指针
2.双向链表:除了包含单链表的部分,还增加的pre前一个节点的指针
优点 : 不需要连续的存储单元,修改链表的复杂度为O(1) (在不考虑查找时) , 真正的动态，不需要处理固定容量的问题
缺点 : 无法直接找到指定节点,只能从头节点一步一步寻找复杂度为O(n)
什么是ListNode :
public class ListNode{int val;ListNode next; //链表指向的下一个值的指针ListNode(int x){val = x;} //这个方式赋值}
什么是指针 :
什么是快慢指针 : 用一快一慢的两个指针，快指针每次走两步，慢指针每次走一步，那么快指针到达链尾的时候，慢指针就走了中点，返回它就行了！
/*** Definition for ListNode* public class ListNode {*int val;*ListNode next;*ListNode(int x) {* val = x;* next = null;*}* }*/public class Solution {/*** @param head: the head of linked list.* @return: a middle node of the linked list*/public ListNode middleNode(ListNode head) {// write your code here//如果链表为空,直接返回if (head == null || head.next == null) {return head;}//快慢指针,ListNode slow =head;ListNode fast =head;//循环遍历while(fast.next!=null && fast.next.next!=null){//快慢指针,慢走一步,快走两步slow = slow.next;fast=fast.next.next;}return slow;}}
计算链表中有多少个节点.
样例 1:输入: 1->3->5->null输出: 3样例解释: 返回链表中结点个数，也就是链表的长度.样例 2:输入: null输出: 0样例解释: 空链表长度为0
/*** Definition for ListNode* public class ListNode {*int val;*ListNode next;*ListNode(int x) {* val = x;* next = null;*}* }*/public class Solution {/*** @param head: the first node of linked list.* @return: An integer*/public int countNodes(ListNode head) {// write your code here//判断空值if (head == null) {return 0;}//计数器int cound=0;//遍历while(head!=null){//下一个head=head.next;//计数器+1cound++;}return cound;}}
反转一个只有3位数的整数。
样例 1:
输入: number = 123输出: 321
样例 2:
输入: number = 900输出: 9
public class Solution {/*** @param number: A 3-digit number.* @return: Reversed number.*/public int reverseInteger(int number) {// write your code here//用long是怕反转后的数超过int上限long result = 0;//遍历 如: 234while (number != 0){ //得0 则不再循环//4 = 0 * 10 + 234 % 10// 43 = 4*10 + 23 % 10//432 = 43*10 + 2%10result = result * 10 + number % 10;//23=234/10//2=23/10//0=2/10number = number / 10;}//如果超过上限或低于下限则返回0if (result > Integer.MAX_VALUE || result < Integer.MIN_VALUE){return 0;}return (int)result;}}
收获 :
记得考虑int类型最大值和最小值问题
求二叉树中结点的最大值---存疑
样例1:
输入:{1,-5,3,1,2,-4,-5}输出: 3说明:这棵树如下所示：1/ \-53/ \ / \1 2 -4 -5
样例 2
输入:{10,-5,2,0,3,-4,-5}输出: 10说明:这棵树如下所示：10/ \-52/ \ / \0 3 -4 -5
/*** Definition of TreeNode:* public class TreeNode {*public int val;*public TreeNode left, right;*public TreeNode(int val) {* this.val = val;* this.left = this.right = null;*}* }*/public class Solution {/** @param root: the root of tree* @return: the max node*/public TreeNode maxNode(TreeNode root) {// write your code hereif(root==null){return root;}TreeNode left = maxNode(root.left);TreeNode right=maxNode(root.right);return max(root,max(left,right));}TreeNode max(TreeNode a,TreeNode b){if(a==null){return b;}if(b==null){return a;}if(a.val > b.val){return a;}return b;}}
收获:
二叉树:
常用术语:
在链表中找值为 value 的节点，如果没有的话，返回空(null)。
样例 1:
输入: 1->2->3 and value = 3输出: 最后一个结点
样例 2:
输入: 1->2->3 and value = 4输出: null
/*** Definition for ListNode* public class ListNode {*int val;*ListNode next;*ListNode(int x) {* val = x;* next = null;*}* }*/public class Solution {/** @param head: the head of linked list.* @param val: An integer.* @return: a linked node or null.*/public ListNode findNode(ListNode head, int val) {// write your code herewhile(head!=null){if(head.val == val){//如果相同就返回数值,return head;}head=head.next;}//没有相同的返回nullreturn null;}}
string转int
给一个字符串, 转换为整数. 你可以假设这个字符串是一个有效的整数的字符串形式， 且范围在32位整数之间 (-231~ 231- 1)。
样例
样例 1:输入: "123"输出: 123样例解释: 返回对应的数字.样例 2:输入: "-2"输出: -2样例解释: 返回对应的数字，注意负数.
public class Solution {/*** @param str: A string* @return: An integer*/public int stringToInteger(String str) {// write your code here// 方案1//Integer.parseInt() 返回的是一个int的值。//return Integer.parseInt(str);//方案2//Integer.valueof()返回的是Integer的对象。// return Integer.valueOf(str);//方案3// Write your code hereint integer = 0;int Minus = 0;//为了判断是否带负号if (str.charAt(0) == '-'){Minus = 1;}for (int i = Minus; i < str.length(); i++){//这里的-'0', char类型数字-char类型'0',得到int类型数字integer = integer * 10 + str.charAt(i)-'0';}//有负号加上负号if (Minus == 1){integer = -integer;}return integer;}}
收获:
//这里的-'0', char类型数字-char类型'0',得到int类型数字
integer = integer * 10 + str.charAt(i)-'0';
目标最后位置
给一个升序数组，找到target最后一次出现的位置，如果没出现过返回-1
样例 1：
输入：nums = [1,2,2,4,5,5], target = 2输出：2
样例 2：
输入：nums = [1,2,2,4,5,5], target = 6输出：-1
public class Solution {/*** @param nums: An integer array sorted in ascending order* @param target: An integer* @return: An integer*/public int lastPosition(int[] nums, int target) {// write your code here//排除空值,长度0,过大,过小if(nums == null || nums.length == 0||target < nums[0] || target > nums[nums.length-1]){return -1;}int start = 0, end = nums.length-1;// 循环while(start < end - 1){//二分法int mid = start + (end - start) / 2;if(nums[mid] > target){end = mid - 1;}else{start = mid;}}//end在start上面if(nums[end] == target){return end;}if(nums[start] == target){return start;}return -1;}}
收获:
二分法查找,捋清楚思路
尾部的零
设计一个算法，计算出n阶乘中尾部零的个数
样例 1:输入: 11输出: 2样例解释: 11! = 39916800, 结尾的0有2个。样例 2:输入: 5输出: 1样例解释: 5! = 120， 结尾的0有1个。
解法思路:
可以将每个数拆分成其素因子的乘积，可以发现，0是由2*5产生的，而5的数量一定小于2的数量，因此5的个数决定了结尾0的个数。
只要计算n的阶乘中，5这个素因子出现多少次即可。
还需要系统性学习算法,野路子终究不行.
/*** This reference program is provided by @* Copyright is reserved. Please indicate the source for forwarding*/class Solution {/** param n: As desciption* return: An integer, denote the number of trailing zeros in n!*/public long trailingZeros(long n) {long sum = 0;while (n != 0) {sum += n / 5;n /= 5;}return sum;}};
收获:
(本题解法转载:/surp/article/details/51168272)
算法1：最朴素
面对此问题，第一反应是直接计算结果：11!=39916800，然后设计程序判断末尾的0的个数，很简单就可以实现。
但是相应的会有很多的问题：
1、计算阶乘的开销
现在只是11的阶乘，都已经很大了，如果是5555550000000的阶乘呢？按照程序的计算结果，末尾会有1388887499996个0，计算开销很值得考虑。
2、溢出
按照上面的介绍，5555550000000的阶乘有1388887499996个0，那么可以推知阶乘的结果会是很大的一个整数，肯定会超出long类型的界限，结果会溢出。这样还要考虑处理溢出问题，又是另一个问题。
3、效率
算法2会涉及到效率问题，会发现即使是算法2也会出现计算时间超出要求的问题，那么更为“朴素”的算法1效率更是可想而知了。
因此，算法1，舍弃。
算法2：以5为迭代步数
算法2分析
仔细的考虑问题，会发现末尾出现的0是10或10的倍数相乘的结果，而10其实是5与偶数相乘。也就是，最终结果中末尾出现的0是5、10、15、20、25…自身或与偶数相乘之后的产生的。下面可以分为偶数和5的倍数分析。
首先考虑偶数。
考虑2的幂次项2、4、8…中的2的个数，发现2的幂指数的增长速度远比5的幂指数增长的快，更不用说其他的普通偶数6、12、14…。因此可以认为有足够的偶数与奇数形式的5的倍数相乘产生足够的0。所以我们后面只考虑5的倍数。
接着考虑5的倍数。
1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11...
1
其实1、2、3、4、6、7…都是可以不用考虑的，因此选择以5为迭代步数即可。
首先，这些数字都可以不用进行%5（对5取余数）运算，因此每次循环时可以直接将函数的count变量直接加1。其次，考虑25、125、625…等5的幂次项，因为他们每一个都可以在与偶数相乘之后产生多个0。因此，设置一个循环体，判断是多少幂次项，并将结果加进count。
综上所述，可以编写代码如下：算法2代码
public class Solution {/** param n: As desciption return: An integer, denote the number of trailing* zeros in n!*/public long trailingZeros(long n) {// write your code herelong count = 0;long pwr = 25;for (long temp = 5; temp <= n; temp+=5) {// for循环内部的temp都是5的倍数，因此首先进行+1操作count++;pwr = 25;// 判断是不是25、125、625...的倍数，并根据每次pwr的变化进行+1操作while (temp % pwr == 0) {count++;pwr *= 5;}}return count;}}
代码很简单，不再解释。
但是效率很差，分析发现代码的时间复杂度实际是O(N/5)~=O(N)，达不到要求的O(logN)。
算法2虽然可以解决问题，但考虑执行效率，算法2应该舍弃。
算法3：科学思想
反思&对比
这个算法真的是感触很深，对平时很多习以为常的公式、道理有了非常直观的认识，因此对自己的冲击很大，也促进了思考的进步。
提交算法2的代码，发现前面的简单测试都能通过，但是数值5555550000000测试失败。特别是实现了时间复杂度O(logN)的算法3之后，才发现两者时间开销差别真的是很大。
重新分析
1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、...
1、分析上面的数列可知，每5个数中会出现一个可以产生结果中0的数字。把这些数字抽取出来是：
...、5、...、10、...、15、...、20、...、25、...
这些数字其实是都能满足5*k的数字，是5的倍数。统计一下他们的数量：n1=N/5。比如如果是101，则101之前应该是5,10,15,20,...,95,100共101/5=20个数字满足要求。
整除操作满足上面的数量统计要求。
2、将1中的这些数字化成5*(1、2、3、4、5、...)的形式，内部的1、2、3、4、5、...又满足上面的分析：每5个数字有一个是5的倍数。抽取为：
...、25、...、50、...、75、...、100、...、125、...
而这些数字都是25的倍数（5的2次幂的倍数），自然也都满足5*k的要求。
这些数字是25、50、75、100、125、...=5*(5、10、15、20、25、...)=5*5*(1、2、3、4、5、...)，内部的1、2、3、4、5、...又满足上面的分析，因此后续的操作重复上述步骤即可。
统计一下第二次中满足条件的数字数量：n2=N/5/5，101/25=(101/5)/5=4。
因为25、50、75、100、125、...它们都满足相乘后产生至少两个0，在第一次5*k分析中已经统计过一次。对于N=101，是20。因此此处的5*5*k只要统计一次4即可，不需要根据25是5的二次幂统计两次。
后面的125,250,...等乘积为1000的可以为结果贡献3个0的数字，只要在5*5*k的基础上再统计一次n3=((N/5)/5)/5即可。
3、第三次
其实到这里已经不用再写，规律已经很清楚了。对于例子N=101，只要根据规律进行101/125=((101/5)/5)/5=4/5=0，退出统计。因此最终结果是20+4=24。计算结束。
算法3代码
下面编写打码实现上面的思想。
public class Solution {/** param n: As desciption return: An integer, denote the number of trailing* zeros in n!*/public long trailingZeros(long n) {// write your code herelong count = 0;long temp=n/5;while (temp!=0) {count+=temp;temp/=5;}return count;}}
代码分析：
算法中每次循环均有除以5的操作，也就是每次都会将所要处理的数据量缩小至上一次的1/5，容易推知时间复杂度为O(logN)。
至此，问题解决。
tips
关于测试代码，按照上一篇文章的介绍，如果使用Main函数调用Solution:trailingZeros()函数，在传入参数较小的时候，不会有什么问题，如下：
public class Test{public static void main(String args[]){Solution s=new Solution();long result=s.trailingZeros(11);System.out.println(result);}}
因为11不超过int类型的最大长度，所以并不会报错。但是如果是5555550000000，则会报错:
The literal 5555550000000 of type int is out of range
将数值进行强制类型转换也不行：long inNum=(long)5555550000000;。
一种解决方法是使用Scanner直接读取数值。
改进后的代码如下：
public class Test{public static void main(String args[]){Solution s=new Solution();Scanner scanner=new Scanner(System.in);long result=s.trailingZeros(scanner.nextLong());System.out.println(result);}}
这时输入5555550000000则不会报错。
另外，如果需要的话，可使用System.currentTimeMillis();观察代码执行时间。
小结
从最终的代码来看，问题是挺简单的。之所以折腾这么久都没有切入要害，直接做到真正的时间复杂度为O(logN)的效果，个人觉得是因为从分析题目的时候就没有真正理解O(logN)的真正含义。
类似于二叉搜索树，从根节点开始比较，比根节点小则与左子树比较，比根节点大则与右子树比较，相等或到达叶子节点则退出。如此循环迭代。
每次判断后，下一次可搜索的数据量均为上一次的1/2，如此循环复杂度为O(logN)。
反思
遇到错误和不足就要反思，吸取教训。正视自己的缺点。
下面是个人吐槽时间，吃瓜子的观众可以有序退场了。
应该来讲，本题的最终目的是要做到O(logN)。分析题目的时候从O(logN)着手分析可能会是更好的方法。从科学的、有章可循的理论出发，作为指导思想，结合之前的例子（二叉搜索树），举一反三，解决本问题不是难事。
但是反过来，采用“朴素”方法，依靠个人经验，观察算法规律，然后解决问题。一个不行再去观察思考尝试下一种方法，虽然也是一种解决问题的思路，但如果想要在此基础上做到有章可循的逐步演进，怕是困难得多。
更何况如果观察不出规律呢？
理论&实践
先分析理论然后落实到实践，还是先动手做，再结合/总结升华出理论，值得推敲。
理性思考有助于身体健康，切记切记。与君共勉。
lintcode (找到出现频率最高 将一个链表转换为一个数组 查找斐波纳契数列中第 N 个数 链表的中点(不遍历) string转int 升序数组 目标最后位置 尾部的零
