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LeetCodeでの最小高さの二分探索木の作成方法

最初に、問題の要件を理解しましょう。与えられたソート済み配列を使用して、最小高さの二分探索木を作成する必要があります。つまり、生成される木の高さをできるだけ小さくする必要があります。>>More

LeetCode 105: TreeNodeを使用した二分木の構築

まず、問題の背景を理解しましょう。二分木は、各ノードが最大で2つの子ノードを持つデータ構造です。先行順序とは、ルートノードを最初に訪れ、その後に左部分木を訪れ、最後に右部分木を訪れる順序です。一方、中間順序とは、左部分木を訪れた後にルートノードを訪れ、その後に右部分木を訪れる順序です。>>More

LeetCodeの階段の問題:原因分析と解決方法

まず、この問題の原因を分析しましょう。階段の問題は、再帰的なアプローチや動的計画法を使用して解決することができます。しかし、再帰的なアプローチでは、同じ計算を複数回行うことがあり、効率が低下する可能性があります。一方、動的計画法は計算結果を保存して再利用するため、効率的な解法となります。>>More

LeetCodeでの0、1、2のソート:効果的なアルゴリズム

問題の要件を満たすために、以下のようないくつかのアプローチがあります。それぞれのアプローチに対して、具体的なコード例を示します。カウントソート: このアプローチでは、まず0、1、2の要素の出現回数を数えます。次に、出現回数に基づいて配列を再構築します。以下にPythonでの実装例を示します。>>More

ウィンドウ内の最初の負の数を見つける方法

以下に、シンプルで簡単な方法といくつかのコード例を示します。最も基本的なアプローチは、与えられた数値のリストを順番にスキャンし、各ウィンドウ内で最初の負の数を見つける方法です。>>More

LeetCodeの最初と最後の位置を見つける方法

最初に、与えられた配列に対して線形探索を行う方法を見てみましょう。線形探索では、配列を順番に見ていき、指定された要素が見つかったら位置を記録します。最初の位置を見つけた後は、その要素と異なる要素が見つかるまで配列を進め、最後の位置を記録します。以下に、このアプローチのコード例を示します。>>More

LeetCodeで解いた問題一覧を見つける方法

LeetCodeは、コーディングの練習や技術面接の準備に役立つオンラインプラットフォームです。LeetCodeを使用して問題を解くと、過去に解いた問題の一覧を追跡する方法があります。>>More