kitt blog (欢迎留言，最近刷的题目放到github上了)

curr = curr.next执行后要确保curr不是None, 而是一个ListNode, 这就需要预先给curr一个ListNode, 也就是开头的curr ＝ ListNode(0), 调了好久才发现, 晕...

动态规划，依次求出target＝1, 2, 3 ... N时的solution set, 后面的结果依赖于前面的结果。

先遍历，记录下每个节点在第几层，然后按层输出。

递归方法，str(int(s)) == s是为了去掉前导0，即Input＝"010010"时, Output不能是"0.1.0.010"之类的。

In-place的话，先以matrix[0][n-1]...matrix[n-1][0]对角线为轴交换元素，再以水平中线(即第(n+1)/2行)交换元素。

看了这个, 挺简洁的, 不断消灭每一层的左子树。

树的题一开始要讨论root是否为空

题目给出1到N的正整数，但是不全，里面也可能混着0和负整数，找出第一个缺失的正整数。要求时间O(N)空间固定，可使用原数组，通过交换元素使得A[i] = i + 1，第二次遍历时不满足A[i] = i + 1的就是要找的数。

二分法，分别讨论左边单调递增还是右边单调递增。

自己写果然一上来就超时啊, 看了水中的鱼的解体报告, 可以用二分法, 也可以用牛顿迭代法, x = (x + a / x) / 2, 膜拜大神啊

看了这个讲解, O(N)解法, 挺明白的。要一个栈来存放非递减的height序列, 即碰到大于等于栈顶的就入栈, 碰到小于栈顶的就pop。对于每个pop出的元素h[stack[top]]，都要计算以它为最低高度的矩形的面积, 高度就是h[stack[top]], 宽度就是i － stack[-1] - 1, 注意栈中的元素都是非递减的。在h末尾多加一个0的目的是保证栈中的元素都可以被pop出。感谢朱老师提供了一个升级版(Largest rectangle problem)。

看了Discuss才会的, 题目说还可以divide and conquer, 咋整捏? S[i]存的是以A[i]为结尾的Subarray的最大和。

递归解法和非递归解法都能过。非递归解法中p指针指的位置如果达到了允许的最大值, p指针就前移。比如C(5,3)得到了[1,2,5], p指向第三个位置已经达到了最大值5, 则p前移，指向第二个位置，c[p]+=1, 于是得到[1,3,4]。当p指向第一个位置且它达到最大值，也就是[3,4,5]的时候就结束了,多谢朱老师的点播。递归解法要注意C(self, List, k)返回的是list of list。

O(N^2)的解法, 对sum排序。先定下来a,在从a~末尾的这一段区间里找b,c, 两头往中间走。需要注意去重, 对于num=[-4,-1,-1,0,1,2]不要出来两组(-1,0,1)

注意head == None的情况，没用到Sorted这个特性，应该有占空间更少的解法。

经Derek提醒,可用dict来存每个integer的初始位置。需注意num=[0,4,3,0], target=0这种两加数相等的情况。