目录

1. 字符串转换整数 (atoi)  ★★

2. 重复的DNA序列  ★★

3. 二叉树中的最大路径和  ★★★

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1. 字符串转换整数 (atoi)

请你来实现一个 myAtoi(string s) 函数，使其能将字符串转换成一个 32 位有符号整数（类似 C/C++ 中的 atoi 函数）。

函数 myAtoi(string s) 的算法如下：

• 读入字符串并丢弃无用的前导空格
• 检查下一个字符（假设还未到字符末尾）为正还是负号，读取该字符（如果有）。 确定最终结果是负数还是正数。 如果两者都不存在，则假定结果为正。
• 读入下一个字符，直到到达下一个非数字字符或到达输入的结尾。字符串的其余部分将被忽略。
• 将前面步骤读入的这些数字转换为整数（即，"123" -> 123， "0032" -> 32）。如果没有读入数字，则整数为 0 。必要时更改符号（从步骤 2 开始）。
• 如果整数数超过 32 位有符号整数范围 [−231,  231 − 1] ，需要截断这个整数，使其保持在这个范围内。具体来说，小于 −231 的整数应该被固定为 −231 ，大于 231 − 1 的整数应该被固定为 231 − 1 。
• 返回整数作为最终结果。

注意：

• 本题中的空白字符只包括空格字符 ' ' 。
• 除前导空格或数字后的其余字符串外，请勿忽略 任何其他字符。

示例 1：

输入：s = "42"
输出：42
解释：加粗的字符串为已经读入的字符，插入符号是当前读取的字符。
第 1 步："42"（当前没有读入字符，因为没有前导空格）
第 2 步："42"（当前没有读入字符，因为这里不存在 '-' 或者 '+'）
第 3 步："42"（读入 "42"）
解析得到整数 42 。
由于 "42" 在范围 [-231, 231 - 1] 内，最终结果为 42 。

示例 2：

输入：s = "   -42"
输出：-42
解释：
第 1 步："   -42"（读入前导空格，但忽视掉）
第 2 步："   -42"（读入 '-' 字符，所以结果应该是负数）
第 3 步："   -42"（读入 "42"）
解析得到整数 -42 。
由于 "-42" 在范围 [-231, 231 - 1] 内，最终结果为 -42 。

示例 3：

输入：s = "4193 with words"
输出：4193
解释：
第 1 步："4193 with words"（当前没有读入字符，因为没有前导空格）
第 2 步："4193 with words"（当前没有读入字符，因为这里不存在 '-' 或者 '+'）
第 3 步："4193 with words"（读入 "4193"；由于下一个字符不是一个数字，所以读入停止）
解析得到整数 4193 。
由于 "4193" 在范围 [-231, 231 - 1] 内，最终结果为 4193 。

示例 4：

输入：s = "words and 987"
输出：0
解释：
第 1 步："words and 987"（当前没有读入字符，因为没有前导空格）
第 2 步："words and 987"（当前没有读入字符，因为这里不存在 '-' 或者 '+'）
第 3 步："words and 987"（由于当前字符 'w' 不是一个数字，所以读入停止）
解析得到整数 0 ，因为没有读入任何数字。
由于 0 在范围 [-231, 231 - 1] 内，最终结果为 0 。

示例 5：

输入：s = "-91283472332"
输出：-2147483648
解释：
第 1 步："-91283472332"（当前没有读入字符，因为没有前导空格）
第 2 步："-91283472332"（读入 '-' 字符，所以结果应该是负数）
第 3 步："-91283472332"（读入 "91283472332"）
解析得到整数 -91283472332 。
由于 -91283472332 小于范围 [-2^31, 2^31 - 1] 的下界，最终结果被截断为 -2^31 = -2147483648 。

提示：

• 0 <= s.length <= 200
• s 由英文字母（大写和小写）、数字（0-9）、' '、'+'、'-' 和 '.' 组成

代码：

class Solution {
    public int myAtoi(String s) {
        long y = 0;
        int i = 0;
        boolean w = false;
        boolean sign = false;
        int offset = 0;
        char[] ints = new char[] { '0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9' };
        while (i < s.length()) {
            char c = s.charAt(i);
            boolean isSign = false;
            if (w == false && c != ' ') {
                w = true;
                if (c == '-') {
                    sign = true;
                    isSign = true;
                }
                if (c == '+') {
                    isSign = true;
                }
            }
            if (w && (!isSign)) {
                int v = Arrays.binarySearch(ints, c);
                if (v < 0) {
                    break;
                }
                y = y * 10 + v;
                if (y > 0x7FFFFFFF) {
                    y = 0x7FFFFFFF;
                    offset = 1;
                    break;
                }
            }
            i++;
        }
        return sign ? -(int) (y + offset) : (int) y;
    }
}

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2. 重复的DNA序列

所有 DNA 都由一系列缩写为 'A'，'C'，'G' 和 'T' 的核苷酸组成，例如："ACGAATTCCG"。在研究 DNA 时，识别 DNA 中的重复序列有时会对研究非常有帮助。

编写一个函数来找出所有目标子串，目标子串的长度为 10，且在 DNA 字符串 s 中出现次数超过一次。

示例 1：

输入：s = "AAAAACCCCCAAAAACCCCCCAAAAAGGGTTT"
输出：["AAAAACCCCC","CCCCCAAAAA"]

示例 2：

输入：s = "AAAAAAAAAAAAA"
输出：["AAAAAAAAAA"]

提示：

• 0 <= s.length <= 10^5
• s[i] 为 'A'、'C'、'G' 或 'T'

代码：

class Solution {
    public List<String> findRepeatedDnaSequences(String s) {
        Set<String> set = new HashSet<>();
        Set<String> help = new HashSet<>();
        for (int i = 0; i <= s.length() - 10; i++) {
            String cur = s.substring(i, i + 10);
            if (!set.add(cur))
                help.add(cur);
        }
        return new ArrayList<String>(help);
    }
}

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3. 二叉树中的最大路径和

路径 被定义为一条从树中任意节点出发，沿父节点-子节点连接，达到任意节点的序列。同一个节点在一条路径序列中 至多出现一次 。该路径 至少包含一个 节点，且不一定经过根节点。

路径和 是路径中各节点值的总和。

给你一个二叉树的根节点 root ，返回其 最大路径和 。

示例 1：

输入：root = [1,2,3]
输出：6
解释：最优路径是 2 -> 1 -> 3 ，路径和为 2 + 1 + 3 = 6

示例 2：

输入：root = [-10,9,20,null,null,15,7]
输出：42
解释：最优路径是 15 -> 20 -> 7 ，路径和为 15 + 20 + 7 = 42

提示：

• 树中节点数目范围是 [1, 3 * 10^4]
• -1000 <= Node.val <= 1000

代码： 递归法

class Solution {
    int maxSum = Integer.MIN_VALUE;
    public int maxPathSum(TreeNode root) {
        maxGain(root);
        return maxSum;
    }
    public int maxGain(TreeNode node) {
        if (node == null) {
            return 0;
        }
        int leftGain = Math.max(maxGain(node.left), 0);
        int rightGain = Math.max(maxGain(node.right), 0);
        int priceNewpath = node.val + leftGain + rightGain;
        maxSum = Math.max(maxSum, priceNewpath);
        return node.val + Math.max(leftGain, rightGain);
    }
}

非递归法：

用栈来模拟递归过程，用哈希表存储每个节点的最大贡献值。首先将根节点入栈，然后在循环中不断弹出栈顶节点，如果该节点为空，我们将其最大贡献值设为0；如果该节点为叶子节点，将其最大贡献值设为节点值，并更新最大路径和；否则，计算左右子树的最大贡献值，并计算包含该节点的最大路径和，同样更新最大路径和，并将该节点的最大贡献值存入哈希表，同时将左右子节点入栈。最后返回最大路径和即可。 

class Solution {
    int maxSum = Integer.MIN_VALUE;
    public int maxPathSum(TreeNode root) {
        Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
        Map<TreeNode, Integer> map = new HashMap<>();
        stack.push(root);
        while (!stack.isEmpty()) {
            TreeNode node = stack.pop();
            if (node == null) {
                map.put(node, 0);
                continue;
            }
            if (node.left == null && node.right == null) {
                map.put(node, node.val);
                maxSum = Math.max(maxSum, node.val);
                continue;
            }
            int leftGain = Math.max(map.getOrDefault(node.left, 0), 0);
            int rightGain = Math.max(map.getOrDefault(node.right, 0), 0);
            int priceNewpath = node.val + leftGain + rightGain;
            maxSum = Math.max(maxSum, priceNewpath);
            map.put(node, node.val + Math.max(leftGain, rightGain));
            stack.push(node.left);
            stack.push(node.right);
        }
        return maxSum;
    }
}

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