想要通过 LeetCode 算法？这些 Java 存储技巧绝对不能错过！

LeetCode 算法是一个非常流行的算法练习平台，它提供了大量的算法题目，让学习者可以通过练习来提高自己的算法水平。在 LeetCode 上，Java 是一种广泛使用的编程语言之一。如果你想要通过 LeetCode 算法，那么你需要学习一些 Java 存储技巧，这些技巧可以帮助你更好地解决算法问题。本文将介绍一些常用的 Java 存储技巧，让你可以更轻松地通过 LeetCode 算法。

一、数组

数组是一种最基本的数据结构，在 Java 中使用数组非常简单。如果你要创建一个数组，可以使用以下代码：

int[] arr = new int[10];

这个代码创建了一个长度为 10 的 int 型数组。如果你要访问数组中的元素，可以使用以下代码：

arr[0] = 1;
int a = arr[0];

这个代码将数组的第一个元素赋值为 1，然后将数组的第一个元素的值赋给变量 a。

当你在解决 LeetCode 算法问题时，数组是一种非常常见的数据结构。你可以使用数组来存储一些数字或者字符串，然后对它们进行一些操作。以下是一个使用数组来求解 LeetCode 上一个问题的示例代码：

class Solution {
    public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
        int[] res = new int[2];
        Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            if (map.containsKey(target - nums[i])) {
                res[0] = map.get(target - nums[i]);
                res[1] = i;
                break;
            }
            map.put(nums[i], i);
        }
        return res;
    }
}

这段代码使用了一个 int 数组来存储结果，并使用了一个 HashMap 来存储数组中每个元素的下标。在遍历数组时，我们可以使用 map.containsKey 方法来判断 target - nums[i] 是否已经在 map 中出现过，如果出现过，则说明我们已经找到了满足条件的两个数，可以直接返回结果。

二、链表

链表是一种非常常见的数据结构，在 Java 中可以使用 ListNode 类来表示链表。以下是一个使用链表来求解 LeetCode 上一个问题的示例代码：

class Solution {
    public ListNode addTwoNumbers(ListNode l1, ListNode l2) {
        ListNode dummy = new ListNode(0);
        ListNode cur = dummy;
        int carry = 0;
        while (l1 != null || l2 != null) {
            int x = (l1 != null) ? l1.val : 0;
            int y = (l2 != null) ? l2.val : 0;
            int sum = x + y + carry;
            carry = sum / 10;
            cur.next = new ListNode(sum % 10);
            cur = cur.next;
            if (l1 != null) l1 = l1.next;
            if (l2 != null) l2 = l2.next;
        }
        if (carry > 0) {
            cur.next = new ListNode(carry);
        }
        return dummy.next;
    }
}

这段代码使用了两个 ListNode 类型的参数 l1 和 l2，表示两个链表。在遍历链表时，我们可以使用一个 while 循环，每次将两个链表的对应节点的值相加，并将进位 carry 加上去。我们可以使用 ListNode 类型的变量 cur 来表示当前节点，每次将 cur.next 指向新创建的节点，最后返回 dummy.next 即可。

三、栈和队列

栈和队列是两种非常有用的数据结构，在 Java 中可以使用 Stack 类和 Queue 接口来表示栈和队列。以下是一个使用栈和队列来求解 LeetCode 上一个问题的示例代码：

class Solution {
    public boolean isValid(String s) {
        Stack<Character> stack = new Stack<>();
        for (char c : s.toCharArray()) {
            if (c == "(" || c == "[" || c == "{") {
                stack.push(c);
            } else {
                if (stack.isEmpty()) {
                    return false;
                }
                char top = stack.pop();
                if (c == ")" && top != "(") {
                    return false;
                }
                if (c == "]" && top != "[") {
                    return false;
                }
                if (c == "}" && top != "{") {
                    return false;
                }
            }
        }
        return stack.isEmpty();
    }
}

这段代码使用了一个 Stack 类来表示栈，并使用了一个 for 循环遍历字符串中的每个字符。当遇到左括号时，我们可以将它们推入栈中；当遇到右括号时，我们可以将栈顶元素弹出，并判断它们是否匹配。如果栈为空，或者括号不匹配，则说明字符串不合法，应该返回 false。如果在遍历完成后栈不为空，则说明字符串不合法，应该返回 false。

四、哈希表

哈希表是一种非常常见的数据结构，在 Java 中可以使用 HashMap 类来表示哈希表。以下是一个使用哈希表来求解 LeetCode 上一个问题的示例代码：

class Solution {
    public int majorityElement(int[] nums) {
        Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
        for (int num : nums) {
            if (!map.containsKey(num)) {
                map.put(num, 1);
            } else {
                map.put(num, map.get(num) + 1);
            }
        }
        int majority = 0;
        for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : map.entrySet()) {
            if (entry.getValue() > nums.length / 2) {
                majority = entry.getKey();
                break;
            }
        }
        return majority;
    }
}

这段代码使用了一个 HashMap 类来表示哈希表，并使用了一个 for 循环遍历数组中的每个元素。在遍历时，我们可以使用 map.containsKey 方法来判断当前元素是否已经在 map 中出现过，如果出现过，则将它的值加一；否则，在 map 中添加一个新的键值对。在遍历完成后，我们可以使用一个 for 循环遍历 map 中的每个键值对，找到出现次数大于数组长度一半的元素，并返回它的值。

总结

本文介绍了一些常用的 Java 存储技巧，包括数组、链表、栈和队列、哈希表等。当你在解决 LeetCode 算法问题时，这些技巧可以帮助你更好地存储数据，并更轻松地解决问题。当然，在实际开发中，还有很多其他的数据结构和算法需要学习和掌握，希望本文能够对你有所帮助，让你更好地学习和掌握 Java 编程语言。