nums和一个整数pivot，要求重新排列数组，使得所有小于pivot的元素出现在左边，所有大于pivot的元素出现在右边，等于pivot的元素位于中间，且保持元素的相对顺序不变。pivot的元素；另一个从数组的末尾开始遍历，用于收集大于pivot的元素。最后，将等于pivot的元素填充到中间的位置。这种方法的时间复杂度为 O (n)，空间复杂度为 O (n)。def rearrange_array(nums, pivot):
less = []
equal = []
greater = []
for num in nums:
if num < pivot:
less.append(num)
elif num == pivot:
equal.append(num)
else:
greater.append(num)
return less + equal + greater
left指向数组的起始位置，right指向数组的末尾位置，current从左到右遍历数组。当current指向的元素小于pivot时，将其与left指向的元素交换，并同时将left和current向右移动一位；当current指向的元素大于pivot时，将其与right指向的元素交换，并将right向左移动一位；当current指向的元素等于pivot时，只将current向右移动一位。这种方法的时间复杂度为 O (n)，空间复杂度为 O (1)。left到位置right的节点。dummy，并将其指向链表的头节点。prev，并将current指向prev的下一个节点。left到right的节点，使用三个指针start、end和next来记录当前节点、下一个节点和前一个节点。class ListNode:
def __init__(self, val=, next=None):
self.val = val
self.next = next
def reverse_between(head, left, right):
dummy = ListNode()
dummy.next = head
prev = dummy
for _ in range(left - ):
prev = prev.next
current = prev.next
for _ in range(right - left):
next_node = current.next
current.next = next_node.next
next_node.next = prev.next
prev.next = next_node
return dummy.next
result。level_size，并创建一个临时列表level。level，并将子节点加入队列。level，并将其加入result。class TreeNode:
def __init__(self, val=, left=None, right=None):
self.val = val
self.left = left
self.right = right
def zigzag_level_order(root):
if not root:
return []
result = []
queue = [root]
level =
while queue:
level_size = len(queue)
current_level = []
for _ in range(level_size):
node = queue.pop()
current_level.append(node.val)
if node.left:
queue.append(node.left)
if node.right:
queue.append(node.right)
if level % == :
current_level.reverse()
result.append(current_level)
level +=
return result
nums和一个整数target，判断是否可以将数组分成两个子集，使得两个子集的元素和相等。target/2。我们可以使用动态规划来解决这个问题。首先，计算数组的总和sum，如果sum是奇数，则无法分成两个子集，直接返回False。否则，目标和为sum/2。然后，创建一个布尔数组dp，其中dp[i]表示是否可以用前i个元素组成和为i的子集。初始化dp[0]为True，然后遍历数组中的每个元素，对于每个元素num，从后往前更新dp数组。def can_partition(nums):
total = sum(nums)
if total % != :
return False
target = total //
dp = [False] * (target + )
dp[] = True
for num in nums:
for i in range(target, num - , -):
dp[i] = dp[i] or dp[i - num]
return dp[target]
dp，其中dp[i]表示是否可以用当前元素和之前的元素组成和为i的子集。在遍历每个元素时，从后往前更新dp数组。这种方法的时间复杂度为 O (n*target)，空间复杂度为 O (target)。n的整数数组height，找出其中的两条线，使得它们与x轴共同构成的容器可以容纳最多的水。left和right分别指向数组的两端，计算当前容器的面积，并更新最大面积。然后，根据短板理论，移动较短的指针，因为如果移动较长的指针，容器的高度可能会降低，而底边的长度也会减少，导致面积无法增大。def max_area(height):
left =
right = len(height) -
max_area =
while left < right:
current_area = (right - left) * min(height[left], height[right])
max_area = max(max_area, current_area)
if height[left] < height[right]:
left +=
else:
right -=
return max_area
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