在写代码的路上积少成多，现在都是最笨的方法实现要求，一点一点改进。
1. 替换空格
请实现一个函数，将一个字符串中的每个空格替换成“%20”。例如，当字符串为We Are Happy.则经过替换之后的字符串为We%20Are%20Happy。
分析：
①使用replace()
# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
# s 源字符串
def replaceSpace(self, s):
# write code here
return s.replace(' ', '%20')
②使用split()和join()
# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
# s 源字符串
def replaceSpace(self, s):
# write code here
return '%20'.join(s.split(' ') )
str = Solution()
string = 'We are a team'
string = str.replaceSpace(string)
print string
2.从头到尾打印链表
输入一个链表，按链表值从尾到头的顺序返回一个ArrayList。
分析
主要使用的函数是：list.reverse()
# -*- coding:utf-8 -*-
class ListNode:
def __init__(self, x):
self.val = x
self.next = None
class Solution:
# 返回从尾部到头部的列表值序列，例如[1,2,3]
def printListFromTailToHead(self, listNode):
# write code here
m = []
head = listNode
while(head):
m.append(head.val)
head = head.next
m.reverse()
return m
3.二维数组查找
在一个二维数组中（每个一维数组的长度相同），每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。
分析：
会忽略的条件是列表为空：[],[[]]，特别是第二种情况，列表len([[]])=1的时候，还需要再判断len(array[0])是不是也是空的。
# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
# array 二维列表
def Find(self, target, array):
# write code here
count = 0
if array is not None:
for i in range(len(array)):
if len(array[0]) ==0:
return False
else:
for j in range(len(array[1])):
if target == array[i][j]:
count += 1
else:
return False
if count > 0:
return True
else:
return False
4.重建二叉树
输入某二叉树的前序遍历和中序遍历的结果，请重建出该二叉树。假设输入的前序遍历和中序遍历的结果中都不含重复的数字。例如输入前序遍历序列{1,2,4,7,3,5,6,8}和中序遍历序列{4,7,2,1,5,3,8,6}，则重建二叉树并返回。
分析：
递归思想，将先序和中序结合现将二叉树的左右节点分开，然后再将左右作为一个树进行分解。
# -*- coding:utf-8 -*-
class TreeNode:
def __init__(self, x):
self.val = x
self.left = None
self.right = None
class Solution:
# 返回构造的TreeNode根节点
def reConstructBinaryTree(self, pre, tin):
# write code here
#先序遍历：遍历顺序规则为【根左右】
#中序遍历：遍历顺序规则为【左根右】
#后序遍历：遍历顺序规则为【左右根】
if pre == []:
return None
val = pre[0]
ind = tin.index(val)
ltin = tin[0:ind]
rtin = tin[ind+1:]
lpre = pre[1:len(ltin)+1]
rpre = pre[len(ltin)+1:]
root = TreeNode(val)
root.left = self.reConstructBinaryTree(lpre, ltin)
root.right = self.reConstructBinaryTree(rpre, rtin)
return root
a = [1,2,4,7,3,5,6,8]
b = [4,7,2,1,5,3,8,6]
ll = Solution()
c = ll.reConstructBinaryTree(a, b)
[]和None是不一样的。
pre = []
if pre is None:
print (True)
else:
print(False)
**False**
if pre == []:
print (True)
else:
print(False)
**True**
5.斐波那契数列
大家都知道斐波那契数列，现在要求输入一个整数n，请你输出斐波那契数列的第n项（从0开始，第0项为0）。
n<=39
分析：
①笨办法循环：
# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
def Fibonacci(self, n):
# write code here
ret = []
ret.append(0)
ret.append(1)
ret.append(1)
for i in range(3, n+1):
ret.append(ret[i-1]+ ret[i-2])
return ret[n]
6.跳台阶
一只青蛙一次可以跳上1级台阶，也可以跳上2级。求该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法（先后次序不同算不同的结果）。
分析：
假设一次跳一个台阶，那么剩下的n-1个台阶就有f(n-1)种方法。
假设一次跳两个台阶，那么剩下的n-2个台阶就有f(n-1)种方法。
所以，n个台阶的跳法就有f(n-1)+f(n-2)种方法，是递归，所以可以参考菲波那切数列方法。
# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
def jumpFloor(self, number):
# write code here
ret = []
ret.append(0)
ret.append(1)
ret.append(2)
for i in range(3, number+1):
ret.append(ret[i-1]+ret[i-2])
return ret[number]
7.变态跳台阶
一只青蛙一次可以跳上1级台阶，也可以跳上2级……它也可以跳上n级。求该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法。
分析：
可以跳一级，二级，三级，…到n级，那么跳上n级台阶可以记为：
f(n) = f(n-1) + f(n-2) + f(n-3) + … + f(1) + f(0)
又
f(n-1) = f(n-2) + f(n-3) + f(n-3) + … + f(1) + f(0)
所以
f(n) = f(n-1) + f(n-1) = 2 * f(n-1)
# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
def jumpFloorII(self, number):
# write code here
ret = []
ret.append(0)
ret.append(1)
for i in range(2, number+1):
ret.append(2*ret[i-1])
return ret[number]
8.旋转数组的最小数字
把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾，我们称之为数组的旋转。 输入一个非减排序的数组的一个旋转，输出旋转数组的最小元素。 例如数组{3,4,5,1,2}为{1,2,3,4,5}的一个旋转，该数组的最小值为1。 NOTE：给出的所有元素都大于0，若数组大小为0，请返回0。
分析：简单的比较即可
# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
def minNumberInRotateArray(self, rotateArray):
# write code here
if len(rotateArray) == 0:
return 0
if len(rotateArray) == 1:
return rotateArray
temp = []
for i in range(len(rotateArray)-1):
if rotateArray[i] > rotateArray[i+1]:
temp = rotateArray[i+1:]
temp = temp + rotateArray[:i+1]
rotateArray = temp
return rotateArray[0]
9.求1+2+3+…+n
分析：
①利用等差数列，公式求和sum=n*(n+1)/2.0
# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
def Sum_Solution(self, n):
# write code here
sum = 0
sum = (1+n)*n/2.0
return sum
②递归
# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
def Sum_Solution(self, n):
# write code here
if n == 1:
return 1
if n >= 2:
return n + self.Sum_Solution(n-1)
10.二进制中1的个数
输入一个整数，输出该数二进制表示中1的个数。其中负数用补码表示。
分析：
使用移位，按位与的方法进行比较，计算1的个数。
# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
def NumberOf1(self, n):
# write code here
if n == 1:
return 1
count = 0
f1 = 1
for i in range(32):
if f1 & n :
count += 1
f1 = f1 << 1 #移位
return count
11.不用加减乘除做加法
写一个函数，求两个整数之和，要求在函数体内不得使用+、-、*、/四则运算符号。
分析：
远程面试的时候，面试官问过这个问题，当时只回答出来了是按位运算和左移。
a+b = a^b + (a&b)<<1
①我用python做，在牛客上显示复杂度过大？！在本地运行没有问题，不解？！
class Solution:
def Add(self, num1, num2):
# write code here
sum1 = num1 ^ num2
temp = (num1 & num2)
while(temp != 0):
a = sum1
b = temp << 1
sum1 = a ^ b
temp = a & b
return sum1
②C++语言：（运行没有问题）
class Solution {
public:
int Add(int num1, int num2)
{
int sum1;
int temp;
while(true)
{
sum1 = num1 ^ num2;
temp = (num1&num2) << 1;
num1 = sum1;
num2 = temp;
if (num2 == 0) break;
}
return sum1;
}
};
12.字符串的排列
输入一个字符串,按字典序打印出该字符串中字符的所有排列。例如输入字符串abc,则打印出由字符a,b,c所能排列出来的所有字符串abc,acb,bac,bca,cab和cba。
分析：
递归的思想，不断缩小范围。
①对所有的字符都要进行排序，包括重复的数组，开始的时候，我以为不需要考虑重复的，后来编译的时候会报错。
②对所有字符排序结束后，要进行数组重复的排查，使用 set() 函数，会将重复数组剔除。
③最后使用 sorted() 实现整体数组按照大小的排序，例如：aab,aba, baa才是正确的，aba, aab, baa是错误的;(！？不可思议！？)
# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
def Permutation(self, ss):
# write code here
x = list(ss)
sl = []
if len(x) <= 1:
return x
sl = []
for i in range(len(x)):
for j in self.Permutation(x[:i]+x[i+1:]):
sl.append(x[i]+j)
sl = list(set(sl))
return sorted(sl) #特别重要，会对组合进行整体排序
13.数组中出现次数超过一半的数字
数组中有一个数字出现的次数超过数组长度的一半，请找出这个数字。例如输入一个长度为9的数组{1,2,3,2,2,2,5,4,2}。由于数字2在数组中出现了5次，超过数组长度的一半，因此输出2。如果不存在则输出0。
分析：
使用了字典去统计各个数字出现的次数，首先通过set()得到各个数字，然后通过循环得到数字出现的次数，使用了字典的形式，最后通过max()得到的次数最大对应的健值，最后，比较即可。
-*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
def MoreThanHalfNum_Solution(self, numbers):
# write code here
x = set(numbers)
m = int(len(numbers)/2)
count = {}
for i in x:
count[i] = numbers.count(i)
l = max(count, key=count.get )
if count[l] > m:
return l
else:
return 0
14.数值的整数方次
给定一个double类型的浮点数base和int类型的整数exponent。求base的exponent次方。
分析：
将int型转化为浮点型即可
# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
def Power(self, base, exponent):
# write code here
res = base ** float(exponent)
return res
15.调整数组顺序使奇数位于偶数前面
输入一个整数数组，实现一个函数来调整该数组中数字的顺序，使得所有的奇数位于数组的前半部分，所有的偶数位于数组的后半部分，并保证奇数和奇数，偶数和偶数之间的相对位置不变。
分析：
将奇数和偶数分别放到两个不同的list中，然后总结为一个list。
偶数：n%2 == 0
# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
def reOrderArray(self, array):
# write code here
even = []
odd = []
if array == []:
return []
if len(array)== 1:
return array
if len(array) > 1:
for i in range(len(array)):
if (array[i]%2) == 0:
even.append(array[i])
else:
odd.append(array[i])
return odd+even
16.矩形覆盖
我们可以用21的小矩形横着或者竖着去覆盖更大的矩形。请问用n个21的小矩形无重叠地覆盖一个2*n的大矩形，总共有多少种方法？
分析：
和台阶跳是一样的问题，分治法，将问题分解，进行递归。
# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
def rectCover(self, number):
# write code here
ret = []
ret.append(0)
ret.append(1)
ret.append(2)
for i in range(3, number+1):
ret.append(ret[i-1]+ret[i-2])
return ret[number]
17.数组中只出现一次的数字
一个整型数组里除了两个数字之外，其他的数字都出现了偶数次。请写程序找出这两个只出现一次的数字。
分析：
同数组中出现次数超过一半的数字。
# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
# 返回[a,b] 其中ab是出现一次的两个数字
def FindNumsAppearOnce(self, array):
# write code here
x = list(set(array))
count = {}
num = []
for i in x:
count[i] = array.count(i)
if count[i] == 1:
num.append(i)
return num
18.数组中重复的数字
在一个长度为n的数组里的所有数字都在0到n-1的范围内。 数组中某些数字是重复的，但不知道有几个数字是重复的。也不知道每个数字重复几次。请找出数组中任意一个重复的数字。 例如，如果输入长度为7的数组{2,3,1,0,2,5,3}，那么对应的输出是第一个重复的数字2。
分析：
同13,17，通过统计的方法得到数字出现的个数，然后输出第一个重复的数字。
# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
# 这里要特别注意~找到任意重复的一个值并赋值到duplication[0]
# 函数返回True/False
def duplicate(self, numbers, duplication):
# write code here
count = {}
num = []
if len(numbers) <= 1:
return False
x = list(set(numbers))
for i in x:
count[i] = numbers.count(i)
if count[i] > 1:
num.append(i)
if len(num)>=1:
duplication[0] = num[0]
return True
else:
return False
19.最小K个数
输入n个整数，找出其中最小的K个数。例如输入4,5,1,6,2,7,3,8这8个数字，则最小的4个数字是1,2,3,4。
分析：
主要使用排序函数list.sort()或者sorted(list)，然后取最小的K个数
# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
def GetLeastNumbers_Solution(self, tinput, k):
# write code here
if len(tinput) < k:
return []
else:
tinput.sort()
return tinput[:k]
20.左旋转字符串
汇编语言中有一种移位指令叫做循环左移（ROL），现在有个简单的任务，就是用字符串模拟这个指令的运算结果。对于一个给定的字符序列S，请你把其循环左移K位后的序列输出。例如，字符序列S=”abcXYZdef”,要求输出循环左移3位后的结果，即“XYZdefabc”。是不是很简单？OK，搞定它！
# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
def LeftRotateString(self, s, n):
# write code here
return s[n:]+s[:n]
21.第一个只出现一次的字符
在一个字符串(0<=字符串长度<=10000，全部由字母组成)中找到第一个只出现一次的字符,并返回它的位置, 如果没有则返回 -1（需要区分大小写）.
分析：
统计个数，然后输出第一个字符，使用了list.index(x)
# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
def FirstNotRepeatingChar(self, s):
# write code here
count={}
for i in s:
count[i] = s.count(i)
if count[i] == 1:
return s.index(i)
return -1
22.滑动窗口的最大值
给定一个数组和滑动窗口的大小，找出所有滑动窗口里数值的最大值。例如，如果输入数组{2,3,4,2,6,2,5,1}及滑动窗口的大小3，那么一共存在6个滑动窗口，他们的最大值分别为{4,4,6,6,6,5}； 针对数组{2,3,4,2,6,2,5,1}的滑动窗口有以下6个： {[2,3,4],2,6,2,5,1}， {2,[3,4,2],6,2,5,1}， {2,3,[4,2,6],2,5,1}， {2,3,4,[2,6,2],5,1}， {2,3,4,2,[6,2,5],1}， {2,3,4,2,6,[2,5,1]}。
分析：
主要是滑动窗口的个数计算，类似一维卷积，number = len(num)-size+1
# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
def maxInWindows(self, num, size):
# write code here
number = len(num) - size + 1
b = []
if size == 0:
return []
else:
for i in range(number):
b.append(max(num[i:i+size]))
return b
23.把数组排成最小的数
输入一个正整数数组，把数组里所有数字拼接起来排成一个数，打印能拼接出的所有数字中最小的一个。例如输入数组{3，32，321}，则打印出这三个数字能排成的最小数字为321323。
分析：
这道题我一直想要结合题12[字符串的排列]，由于在函数**PrintMinNumber()这块使用错了递归，所以一直报错，然后增加了子函数Permutation()**才编译正确。【这部分大概出了10086+种编译错误，要多思考】
需要注意的一点是：要将数组转化为string格式：numbers = list(map(str,numbers))
看见很多人分析了其他方法，我没用，主要还是想结合递归来做（这种说法可能存在疑问？！）。
# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
def Permutation(self, ss):
# write code here
x = list(ss)
sl = []
if len(x) <= 1:
return x
sl = []
for i in range(len(x)):
for j in self.Permutation(x[:i]+x[i+1:]):
sl.append(x[i]+j)
sl = list(set(sl))
return sorted(sl)
def PrintMinNumber(self, numbers):
# write code here
numbers = list(map(str,numbers))
if len(numbers) == 0:
return ""
else:
s = self.Permutation(numbers)
return s[0]
# return s[-1] 返回最大值
24.数组中的逆序对
在数组中的两个数字，如果前面一个数字大于后面的数字，则这两个数字组成一个逆序对。输入一个数组,求出这个数组中的逆序对的总数P。并将P对1000000007取模的结果输出。 即输出P%1000000007
分析
法①：逐一比较【冒泡思想】，程序复杂度高，运行时间不合格
# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
def InversePairs(self, data):
# write code here
count = 0
if len(data) <= 1:
return 0
else:
for i in range(len(data)):
m = data[i]
for j in data[i+1:]:
if m > j:
count += 1
return count%1000000007
法②：排序，索引变换
运行提示时间复杂度大
class Solution:
def InversePairs(self, data):
count = 0
copy = sorted(data)
for i in range(len(copy)):
count += data.index(copy[i])
data.remove(copy[i])
return count
法③：归并排序，减少时间复杂度【现在不会，保留】
25.和为S的两个数字
输入一个递增排序的数组和一个数字S，在数组中查找两个数，使得他们的和正好是S，如果有多对数字的和等于S，输出两个数的乘积最小的。
分析：
已知一个数求另外一个数是否在这个数组中即可。
法①：数组不是递增排序，而是无重复的无序数组
# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
def FindNumbersWithSum(self, array, tsum):
# write code her
mul = []
m = []
d = []
if array == []:
return []
else:
for i in range(len(array)):
y = tsum - array[i]
if y in array[i+1:]:
mul.append(y*array[i])
m.append(y)
if mul == []:
return []
else:
a = min(mul)
b = mul.index(a)
c = tsum - m[b]
d.append(m[b])
d.append(c)
return sorted(d)
法②
# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
def FindNumbersWithSum(self, array, tsum):
# write code her
mul = []
m = []
if array == []:
return []
else:
for i in range(len(array)):
y = tsum - array[i]
if y in array[i+1:]:
mul.append(y*array[i])
m.append([array[i], y])
if mul:
return m[0]
else:
return mul
26.数字在排序数列中出现的次数
统计一个数字在排序数组中出现的次数。
# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
def GetNumberOfK(self, data, k):
# write code here
count = {}
if k in data:
return data.count(k)
else:
return 0
或者直接：
return data.count(k)
27.把字符串转化为整数
将一个字符串转换成一个整数(实现Integer.valueOf(string)的功能，但是string不符合数字要求时返回0)，要求不能使用字符串转换整数的库函数。 数值为0或者字符串不是一个合法的数值则返回0。
分析：
编译成功83.33%，没找到问题在哪？:问题在当输入为’+'时，不能执行是s[1:]
所以增加了当len(s)=1时的判断。
# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
def StrToInt(self, s):
if not s:
return 0
mul = 1
res = 0
flag = 1
if len(s) == 1:
if '9'>= s[0] >= '0':
return (ord(s)-ord('0'))
else:
return 0
else:
if s[0] == '+':
flag = 1
s = s[1:]
if s[0] == '-':
flag = -1
s = s[1:]
for i in range(len(s)-1, -1, -1):
if '9'>= s[i] >= '0':
res += (ord(s[i])-ord('0')) * mul
mul = mul * 10
else:
res = 0
break
return res * flag if res else 0
28.数据流中的中位数
如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。我们使用Insert()方法读取数据流，使用GetMedian()方法获取当前读取数据的中位数。
分析：
一直没明白数据流是什么意思，现在清楚了。当不断的输入数据时，要求姐当前数据中的中位数。所以使用Insert()表示不断增加数据，GetMedian()用来计算当前数据集的中位数：先排序后取中位数。
# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
def __init__(self):
self.nums = []
def Insert(self, num):
self.nums.append(num)
# write code here
def GetMedian(self, k):
# write code here
self.nums.sort()
if len(self.nums) % 2 == 0:
return (self.nums[len(self.nums)/2]+self.nums[len(self.nums)/2-1])/2.0
else:
return self.nums[(len(self.nums)-1)/2]
29.把二叉树多行打印
从上到下按层打印二叉树，同一层结点从左至右输出。每一层输出一行。
分析：
需要理解怎么建立的二叉树
# -*- coding:utf-8 -*-
# class TreeNode:
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.left = None
# self.right = None
class Solution:
# 返回二维列表[[1,2],[4,5]]
def Print(self, pRoot):
A = []
res = []
if not pRoot:
return res
A.append(pRoot)
while A:
temp = []
for Node in A:
temp.append(Node.val)
size = len(A)
res.append(temp)
for i in range(size):
current_root = A.pop(0)
if current_root.left:
A.append(current_root.left)
if current_root.right:
A.append(current_root.right)
return res
30.二叉树的深度
输入一棵二叉树，求该树的深度。从根结点到叶结点依次经过的结点（含根、叶结点）形成树的一条路径，最长路径的长度为树的深度。
分析：
法①：
与题29结合，直接计算打印行数的len()
# -*- coding:utf-8 -*-
# class TreeNode:
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.left = None
# self.right = None
class Solution:
def TreeDepth(self, pRoot):
# write code here
A = []
res = []
if not pRoot:
return 0
A.append(pRoot)
while A:
temp = []
for Node in A:
temp.append(Node.val)
size = len(A)
res.append(temp)
for i in range(size):
current_root = A.pop(0)
if current_root.left:
A.append(current_root.left)
if current_root.right:
A.append(current_root.right)
return len(res)
法②：
class Solution:
def TreeDepth(self, pRoot):
# write code here
A = []
if not pRoot:
return 0
A.append(pRoot)
num = 0
while A:
size = len(A)
for i in range(size):
current_root = A.pop(0)
if current_root.left:
A.append(current_root.left)
if current_root.right:
A.append(current_root.right)
num = num + 1
return num
法③：通过递归函数进行计算
class Solution:
def TreeDepth(self, pRoot):
# write code here
if not pRoot:
return 0
else:
left = self.TreeDepth(pRoot.left)
right = self.TreeDepth(pRoot.right)
return max(left, right)+1
31.二叉树的镜像
操作给定的二叉树，将其变换为源二叉树的镜像。
分析：
递归真的太好了，太好了
# -*- coding:utf-8 -*-
# class TreeNode:
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.left = None
# self.right = None
class Solution:
# 返回镜像树的根节点
def Mirror(self, root):
# write code here
if not root:
return None
root.left, root.right = root.right, root.left
if root.left:
self.Mirror(root.left)
if root.right:
self.Mirror(root.right)
32.连续数组的最大和
HZ偶尔会拿些专业问题来忽悠那些非计算机专业的同学。今天测试组开完会后,他又发话了:在古老的一维模式识别中,常常需要计算连续子向量的最大和,当向量全为正数的时候,问题很好解决。但是,如果向量中包含负数,是否应该包含某个负数,并期望旁边的正数会弥补它呢？例如:{6,-3,-2,7,-15,1,2,2},连续子向量的最大和为8(从第0个开始,到第3个为止)。给一个数组，返回它的最大连续子序列的和，你会不会被他忽悠住？(子向量的长度至少是1)
分析：
计算全部连续数组的和，然后取最大值。
class Solution:
def FindGreatestSumOfSubArray(self, array):
# write code here
b = []
if array == []:
return None
if len(array) == 1:
return b.append(array)
for i in range(len(array)-2):
sum = array[i]
a = []
a.append(sum)
for j in array[i+1:]:
sum += j
a.append(sum)
b.append(max(a))
return max(b)
33.翻转单词顺序列
牛客最近来了一个新员工Fish，每天早晨总是会拿着一本英文杂志，写些句子在本子上。同事Cat对Fish写的内容颇感兴趣，有一天他向Fish借来翻看，但却读不懂它的意思。例如，“student. a am I”。后来才意识到，这家伙原来把句子单词的顺序翻转了，正确的句子应该是“I am a student.”。Cat对一一的翻转这些单词顺序可不在行，你能帮助他么？
分析：
同题1
class Solution:
def ReverseSentence(self, s):
# write code here
if not s:
return ""
b = s.split(' ')
b.reverse()
return ' '.join(b)
34.整数中1出现的次数
求出113的整数中1出现的次数,并算出1001300的整数中1出现的次数？为此他特别数了一下1~13中包含1的数字有1、10、11、12、13因此共出现6次,但是对于后面问题他就没辙了。ACMer希望你们帮帮他,并把问题更加普遍化,可以很快的求出任意非负整数区间中1出现的次数（从1 到 n 中1出现的次数）。
分析：
统计list中含‘1’的个数
# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
def NumberOf1Between1AndN_Solution(self, n):
# write code here
sum = 0
for i in range(1, n+1):
a = str(i)
b = list(a)
c = b.count('1')
sum += c
return sum
35.从上往下打印二叉树
从上往下打印出二叉树的每个节点，同层节点从左至右打印。
分析：
同29从上到下打印二叉树
# -*- coding:utf-8 -*-
# class TreeNode:
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.left = None
# self.right = None
class Solution:
# 返回从上到下每个节点值列表，例：[1,2,3]
def PrintFromTopToBottom(self, root):
# write code here
A = []
res = []
if not root:
return res
A.append(root)
while A:
for Node in A:
res.append(Node.val)
size = len(A)
for i in range(size):
current_root = A.pop(0)
if current_root.left:
A.append(current_root.left)
if current_root.right:
A.append(current_root.right)
return res
36.二叉搜索树的后序遍历
输入一个整数数组，判断该数组是不是某二叉搜索树的后序遍历的结果。如果是则输出Yes,否则输出No。假设输入的数组的任意两个数字都互不相同。
分析：
递归函数
二叉搜索树：二叉查找树（Binary Search Tree），（又：二叉搜索树，二叉排序树）它或者是一棵空树，或者是具有下列性质的二叉树： 若它的左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值； 若它的右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值； 它的左、右子树也分别为二叉排序树。
class Solution:
def VerifySquenceOfBST(self, sequence):
# write code here
if sequence is None:
return False
if len(sequence) == 0:
return False
n = len(sequence)
root = sequence[-1]
for i in range(n):
if sequence[i] > root:
break
for j in range(i, n):
if sequence[j] < root:
return False
left = True
if i > 0:
left = self.VerifySquenceOfBST(sequence[0:i])
right = True
if i < n-1:
right = self.VerifySquenceOfBST(sequence[i:-1])
return left and right