二叉树的锯齿形层序遍历（树、广度优先搜索）
给定一个二叉树，返回其节点值的锯齿形层序遍历。（即先从左往右，再从右往左进行下一层遍历，以此类推，层与层之间交替进行）。 例如： 给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7], 3 / \ 9 20 / \ 15 7 返回锯齿形层序遍历如下： [ [3], [20,9], [15,7] ]
解答：
public class TreeNode {
int val;
TreeNode left;
TreeNode right;
TreeNode(int x) {
val = x;
}
}
class Solution {
public List<List<Integer>> zigzagLevelOrder(TreeNode root) {
List<List<Integer>> list = new LinkedList<>();
if (root == null) {
return list;
}
Stack<TreeNode> stack1 = new Stack<>();
stack1.push(root);
boolean postive = true;
while (!stack1.isEmpty()) {
Stack<TreeNode> stack2 = new Stack<>();
List<Integer> subList = new LinkedList<>();
while (!stack1.isEmpty()) {
TreeNode current = stack1.pop();
subList.add(current.val);
if (postive) {
if (current.left != null) {
stack2.push(current.left);
}
if (current.right != null) {
stack2.push(current.right);
}
} else {
if (current.right != null) {
stack2.push(current.right);
}
if (current.left != null) {
stack2.push(current.left);
}
}
}
postive = !postive;
stack1 = stack2;
list.add(subList);
}
return list;
}
}
用栈实现队列（栈、设计）
请你仅使用两个栈实现先入先出队列。队列应当支持一般队列支持的所有操作（push、pop、peek、empty）： 实现 MyQueue 类：
- void push(int x) 将元素 x 推到队列的末尾
- int pop() 从队列的开头移除并返回元素
- int peek() 返回队列开头的元素
- boolean empty() 如果队列为空，返回 true ；否则，返回 false
说明：
- 你只能使用标准的栈操作 —— 也就是只有 push to top, peek/pop from top, size, 和 is empty 操作是合法的。
- 你所使用的语言也许不支持栈。你可以使用 list 或者 deque（双端队列）来模拟一个栈，只要是标准的栈操作即可。
进阶：
- 你能否实现每个操作均摊时间复杂度为 O(1) 的队列？换句话说，执行 n 个操作的总时间复杂度为 O(n) ，即使其中一个操作可能花费较长时间。
示例：
输入： ["MyQueue", "push", "push", "peek", "pop", "empty"] [[], [1], [2], [], [], []] 输出： [null, null, null, 1, 1, false]
解释： MyQueue myQueue = new MyQueue(); myQueue.push(1); // queue is: [1] myQueue.push(2); // queue is: [1, 2] (leftmost is front of the queue) myQueue.peek(); // return 1 myQueue.pop(); // return 1, queue is [2] myQueue.empty(); // return false
提示：
- 1 <= x <= 9
- 最多调用 100 次 push、pop、peek 和 empty
- 假设所有操作都是有效的 （例如，一个空的队列不会调用 pop 或者 peek 操作）
解答：
class MyQueue {
Stack<Integer> s1;
Stack<Integer> s2;
/** Initialize your data structure here. */
public MyQueue() {
s1 = new Stack<Integer>();
s2 = new Stack<Integer>();
}
/** Push element x to the back of queue. */
public void push(int x) {
while (!s1.empty())
s2.push(s1.pop());
s1.push(x);
while (!s2.empty())
s1.push(s2.pop());
return;
}
/** Removes the element from in front of queue and returns that element. */
public int pop() {
return s1.pop();
}
/** Get the front element. */
public int peek() {
int ret = s1.pop();
s1.push(ret);
return ret;
}
/** Returns whether the queue is empty. */
public boolean empty() {
return s1.empty();
}
}
/**
* Your MyQueue object will be instantiated and called as such:
* MyQueue obj = new MyQueue();
* obj.push(x);
* int param_2 = obj.pop();
* int param_3 = obj.peek();
* boolean param_4 = obj.empty();
*/
买卖股票的最佳时机 IV（数组、动态规划）
给定一个整数数组 prices ，它的第_ i 个元素 prices[i] 是一支给定的股票在第 i _天的价格。 设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你最多可以完成 k 笔交易。 **注意：**你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。
示例 1： 输入：k = 2, prices = [2,4,1] 输出：2 解释：在第 1 天 (股票价格 = 2) 的时候买入，在第 2 天 (股票价格 = 4) 的时候卖出，这笔交易所能获得利润 = 4-2 = 2 。 示例 2： 输入：k = 2, prices = [3,2,6,5,0,3] 输出：7 解释：在第 2 天 (股票价格 = 2) 的时候买入，在第 3 天 (股票价格 = 6) 的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6-2 = 4 。 随后，在第 5 天 (股票价格 = 0) 的时候买入，在第 6 天 (股票价格 = 3) 的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 3-0 = 3 。
提示：
- 0 <= k <= 100
- 0 <= prices.length <= 1000
- 0 <= prices[i] <= 1000
解答：
class Solution {
public int maxProfit(int k, int[] prices) {
if (k < 1)
return 0;
if (k >= prices.length / 2)
return greedy(prices);
int[][] t = new int[k][2];
for (int i = 0; i < k; ++i)
t[i][0] = Integer.MIN_VALUE;
for (int p : prices) {
t[0][0] = Math.max(t[0][0], -p);
t[0][1] = Math.max(t[0][1], t[0][0] + p);
for (int i = 1; i < k; ++i) {
t[i][0] = Math.max(t[i][0], t[i - 1][1] - p);
t[i][1] = Math.max(t[i][1], t[i][0] + p);
}
}
return t[k - 1][1];
}
private int greedy(int[] prices) {
int max = 0;
for (int i = 1; i < prices.length; ++i) {
if (prices[i] > prices[i - 1])
max += prices[i] - prices[i - 1];
}
return max;
}
}
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