Exemplos de algoritmos e estruturas de dados frequentemente usados em entrevistas técnicas, com explicações e exemplos para ajudar na compreensão:

Two Sum

Dado um array de inteiros, encontre dois números que somam um valor alvo específico.

Abordagem: Use um hash map para armazenar cada número do array e seu índice. Para cada número, verifique se o complemento (target – número) existe no hash map.
Exemplo: nums = [2, 7, 11, 15], target = 9. A solução é [0, 1] (porque nums[0] + nums[1] == 9).
Considerações: Ideal para demonstrar conhecimento de hash tables e otimização de tempo de execução de O(n^2) para O(n).
Reverse a Linked List: Inverta a ordem dos nós em uma linked list.

Abordagem: Use três ponteiros: prev, current e next. Itere pela lista, invertendo a direção dos ponteiros.
Exemplo: 1 -> 2 -> 3 -> 4 -> 5 torna-se 5 -> 4 -> 3 -> 2 -> 1.
Considerações: Importante para entender manipulação de ponteiros e linked lists.

Merge Intervals:

Dado uma coleção de intervalos, combine todos os intervalos sobrepostos.

Abordagem: Ordene os intervalos pelo início e, em seguida, itere sobre eles, combinando os intervalos sobrepostos.
Exemplo: [[1,3],[2,6],[8,10],[15,18]] torna-se [[1,6],[8,10],[15,18]].
Considerações: Demonstra conhecimento de algoritmos de ordenação e manipulação de intervalos.

Longest Substring Without Repeating Characters:

Encontre o comprimento da maior substring sem caracteres repetidos.

Abordagem: Use a técnica de sliding window com um hash set para rastrear os caracteres no intervalo atual.
Exemplo: Para “abcabcbb”, a resposta é 3 (“abc”).
Considerações: Útil para demonstrar otimização de algoritmos com sliding window.

Binary Tree Inorder Traversal:

Percorra uma binary tree usando a ordem inorder (esquerda, raiz, direita).

Abordagem: Use recursão ou uma pilha para implementar a travessia inorder.
Exemplo: Para uma árvore com raiz 1, esquerda 2, direita 3, a travessia inorder é 2 -> 1 -> 3.
Considerações: Fundamental para entender algoritmos de travessia de árvores.

Valid Parentheses:

Determine se uma string contendo parênteses é válida (ou seja, cada parêntese de abertura tem um parêntese de fechamento correspondente).

Abordagem: Use uma pilha para rastrear os parênteses de abertura. Quando encontrar um parêntese de fechamento, verifique se corresponde ao parêntese de abertura no topo da pilha.
Exemplo: “()[]{}” é válido, “(]” não é.
Considerações: Demonstra conhecimento de estruturas de pilha e correspondência de caracteres.

Search in Rotated Sorted Array:

Pesquise um valor em um array ordenado que foi rotacionado.

Abordagem: Use uma variação da busca binária. Encontre o ponto de rotação e, em seguida, execute a busca binária na metade apropriada do array.
Exemplo: [4,5,6,7,0,1,2], target = 0. A resposta é 4 (índice de 0).
Considerações: Demonstra conhecimento de busca binária e manipulação de arrays rotacionados.

Merge Two Sorted Lists:

Combine duas sorted linked lists em uma única sorted linked list.

Abordagem: Use um ponteiro para rastrear a cabeça da nova lista e compare os nós das duas listas para determinar qual nó adicionar à nova lista.
Exemplo: 1->2->4, 1->3->4 torna-se 1->1->2->3->4->4.
Considerações: Importante para entender manipulação de linked lists e algoritmos de ordenação.

Maximum Subarray:

Encontre a soma máxima de um subarray contíguo.

Abordagem: Use o algoritmo de Kadane, que mantém a soma máxima atual e a soma máxima até o momento.
Exemplo: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]. A resposta é 6 ([4,-1,2,1]).
Considerações: Demonstra conhecimento de programação dinâmica e otimização de algoritmos.

Word Break:

Determine se uma string pode ser segmentada em uma sequência de palavras do dicionário.

Abordagem: Use programação dinâmica para construir uma tabela booleana indicando se cada prefixo da string pode ser segmentado.
Exemplo: s = “leetcode”, wordDict = [“leet”, “code”]. A resposta é true.
Considerações: Demonstra conhecimento de programação dinâmica e manipulação de strings.

Coin Change:

Dado um conjunto de denominações de moedas e um valor alvo, encontre o número mínimo de moedas necessárias para atingir o valor alvo.

Abordagem: Use programação dinâmica para construir uma tabela que armazena o número mínimo de moedas necessárias para cada valor de 0 ao valor alvo.
Exemplo: coins = [1, 2, 5], amount = 11. A resposta é 3 (5 + 5 + 1).
Considerações: Demonstra conhecimento de programação dinâmica e problemas de otimização.

Climbing Stairs:

Calcule o número de maneiras distintas de subir até o topo de uma escada com n degraus, onde você pode subir 1 ou 2 degraus de cada vez.

Abordagem: Use programação dinâmica. O número de maneiras de subir até o degrau n é a soma do número de maneiras de subir até o degrau n-1 e o degrau n-2.
Exemplo: Para n = 3, a resposta é 3 (1+1+1, 1+2, 2+1).
Considerações: Demonstra conhecimento de programação dinâmica e sequências de Fibonacci.

Subtree of Another Tree:

Determine se uma árvore é uma subárvore de outra árvore.

Abordagem: Percorra a árvore maior e, para cada nó, verifique se a subárvore enraizada nesse nó é idêntica à árvore menor.
Considerações: Importante para entender algoritmos de travessia de árvores e recursão.

Product of Array Except Self:

Dado um array de inteiros, retorne um novo array onde cada elemento no índice i é o produto de todos os elementos no array original, exceto o elemento no índice i.

Abordagem: Calcule os produtos prefixados e sufixados do array e, em seguida, multiplique-os para obter o resultado.
Exemplo: [1,2,3,4] torna-se [24,12,8,6].
Considerações: Demonstra conhecimento de manipulação de arrays e otimização de algoritmos.

Valid Anagram:

Determine se duas strings são anagramas uma da outra (ou seja, contêm os mesmos caracteres na mesma quantidade, mas em uma ordem diferente).

Abordagem: Use um hash map para contar a frequência de cada caractere em ambas as strings. Se os hash maps forem iguais, as strings são anagramas.
Exemplo: “anagram” e “nagaram” são anagramas.
Considerações: Demonstra conhecimento de hash maps e manipulação de strings.

Linked List Cycle:

Determine se uma linked list contém um ciclo.

Abordagem: Use o algoritmo da lebre e da tartaruga (dois ponteiros, um movendo-se duas vezes mais rápido que o outro). Se houver um ciclo, os ponteiros se encontrarão.
Considerações: Importante para entender manipulação de linked lists e algoritmos de detecção de ciclos.

Find Minimum in Rotated Sorted Array:

Encontre o elemento mínimo em um array ordenado que foi rotacionado.

Abordagem: Use uma variação da busca binária. Compare o elemento do meio com o elemento mais à direita para determinar qual metade do array contém o mínimo.
Considerações: Demonstra conhecimento de busca binária e manipulação de arrays rotacionados.

Combination Sum:

Dado um conjunto de números candidatos e um valor alvo, encontre todas as combinações únicas dos números candidatos que somam o valor alvo.

Abordagem: Use backtracking para explorar todas as combinações possíveis dos números candidatos.
Considerações: Demonstra conhecimento de backtracking e algoritmos de busca.

House Robber:

Dado um array de inteiros representando os valores das casas ao longo de uma rua, determine o valor máximo que você pode roubar sem roubar duas casas adjacentes.

Abordagem: Use programação dinâmica para construir uma tabela que armazena o valor máximo que você pode roubar até cada casa.
Considerações: Demonstra conhecimento de programação dinâmica e problemas de otimização.

Longest Palindromic Substring:

Encontre a substring palindrômica mais longa em uma determinada string.

Abordagem: Use programação dinâmica ou expanda ao redor do centro para encontrar a substring palindrômica mais longa.
Considerações: Demonstra conhecimento de programação dinâmica e manipulação de strings.

Word Ladder:

Dado uma palavra inicial, uma palavra final e um dicionário de palavras, encontre o comprimento da sequência de transformação mais curta da palavra inicial para a palavra final, usando apenas palavras do dicionário e alterando apenas uma letra de cada vez.

Abordagem: Use a busca em largura (BFS) para explorar o espaço de busca de palavras possíveis.
Considerações: Demonstra conhecimento de algoritmos de busca em grafos e manipulação de strings.
Pow(x, n): Implemente a função para calcular x elevado à potência n.

Abordagem: Use recursão e divida e conquiste para calcular a potência de forma eficiente.
Considerações: Demonstra conhecimento de recursão e algoritmos de divisão e conquista.

Rotate Image:

Gire uma matriz quadrada (imagem) 90 graus no sentido horário.

Abordagem: Inverta a matriz ao longo da diagonal principal e, em seguida, inverta cada linha.
Considerações: Demonstra conhecimento de manipulação de matrizes e operações in-place.

Group Anagrams:

Dado um array de strings, agrupe os anagramas juntos.

Abordagem: Use um hash map para mapear cada string para sua versão ordenada. Todas as strings que são anagramas umas das outras terão a mesma versão ordenada.
Considerações: Demonstra conhecimento de hash maps e manipulação de strings.

Maximum Depth of Binary Tree:

Encontre a profundidade máxima de uma binary tree.

Abordagem: Use recursão para percorrer a árvore e calcular a profundidade de cada nó. A profundidade máxima é a profundidade máxima de qualquer nó na árvore.
Considerações: Fundamental para entender algoritmos de travessia de árvores e recursão.

Insert Interval:

Dado uma lista de intervalos não sobrepostos, insira um novo intervalo na lista.

Abordagem: Encontre a posição correta para inserir o novo intervalo e, em seguida, combine quaisquer intervalos sobrepostos.
Considerações: Demonstra conhecimento de manipulação de intervalos e algoritmos de ordenação.

Subsets:

Dado um conjunto de números distintos, retorne todos os subconjuntos possíveis.

Abordagem: Use backtracking para gerar todos os subconjuntos possíveis.
Considerações: Demonstra conhecimento de backtracking e algoritmos de busca.

Palindromic Substrings:

Dado uma string, conte o número de substrings palindrômicas.

Abordagem: Use programação dinâmica ou expanda ao redor do centro para encontrar todas as substrings palindrômicas.
Considerações: Demonstra conhecimento de programação dinâmica e manipulação de strings.

Minimum Path Sum:

Dado uma grade de números não negativos, encontre um caminho da parte superior esquerda para a parte inferior direita que minimize a soma de todos os números ao longo do caminho.

Abordagem: Use programação dinâmica para construir uma tabela que armazena a soma mínima do caminho até cada célula na grade.
Considerações: Demonstra conhecimento de programação dinâmica e problemas de otimização.

3Sum:

Dado um array de inteiros, encontre todos os triplos únicos que somam zero.

Abordagem: Ordene o array e, em seguida, itere sobre ele. Para cada elemento, use dois ponteiros para encontrar os dois outros elementos que somam zero.
Considerações: Demonstra conhecimento de algoritmos de ordenação e manipulação de arrays.

Find Peak Element:

Encontre um elemento de pico em um array. Um elemento de pico é um elemento que é maior que seus vizinhos.

Abordagem: Use busca binária para encontrar um elemento de pico.
Considerações: Demonstra conhecimento de busca binária e manipulação de arrays.

Serialize and Deserialize Binary Tree:

Serialize uma binary tree em uma string e, em seguida, desserialize a string de volta em uma binary tree.

Abordagem: Use uma travessia pré-ordem ou pós-ordem para serializar a árvore. Use a mesma travessia para desserializar a árvore.
Considerações: Importante para entender algoritmos de travessia de árvores e serialização/desserialização de dados.

Partition Equal Subset Sum:

Dado um array de inteiros, determine se o array pode ser particionado em dois subconjuntos com somas iguais.

Abordagem: Use programação dinâmica para construir uma tabela que armazena se cada soma possível pode ser alcançada usando um subconjunto dos números no array.
Considerações: Demonstra conhecimento de programação dinâmica e problemas de otimização.

Sort Colors:

Dado um array de cores (representadas por 0, 1 e 2), ordene as cores in-place.

Abordagem: Use o algoritmo de partição de três vias para ordenar as cores.
Considerações: Demonstra conhecimento de algoritmos de ordenação e operações in-place.

Letter Combinations of a Phone Number:

Dado um número de telefone, retorne todas as combinações de letras possíveis que o número pode representar.

Abordagem: Use backtracking para gerar todas as combinações possíveis de letras.
Considerações: Demonstra conhecimento de backtracking e algoritmos de busca.

Best Time to Buy and Sell Stock:

Dado um array de preços de ações, encontre o lucro máximo que você pode obter comprando e vendendo uma ação uma vez.

Abordagem: Mantenha o controle do preço mínimo e do lucro máximo. Itere sobre o array e atualize o preço mínimo e o lucro máximo conforme necessário.
Considerações: Demonstra conhecimento de problemas de otimização e manipulação de arrays.

Top K Frequent Elements:

Dado um array de inteiros, retorne os k elementos mais frequentes.

Abordagem: Use um hash map para contar a frequência de cada elemento. Em seguida, use uma fila de prioridade para armazenar os k elementos mais frequentes.
Considerações: Demonstra conhecimento de hash maps, filas de prioridade e algoritmos de ordenação.

Kth Largest Element in an Array:

Encontre o k-ésimo maior elemento em um array.

Abordagem: Use o algoritmo quickselect para encontrar o k-ésimo maior elemento.
Considerações: Demonstra conhecimento de algoritmos de seleção e manipulação de arrays.

Unique Paths:

Dado uma grade de m x n, encontre o número de caminhos únicos da parte superior esquerda para a parte inferior direita.

Abordagem: Use programação dinâmica para construir uma tabela que armazena o número de caminhos únicos até cada célula na grade.
Considerações: Demonstra conhecimento de programação dinâmica e problemas de otimização.

Longest Common Subsequence:

Encontre a subsequência comum mais longa de duas strings.

Abordagem: Use programação dinâmica para construir uma tabela que armazena o comprimento da subsequência comum mais longa de cada par de prefixos das duas strings.
Considerações: Demonstra conhecimento de programação dinâmica e manipulação de strings.

Implement Trie (Prefix Tree):

Implemente uma estrutura de dados trie (árvore de prefixos).

Abordagem: Use um nó para representar cada caractere em um prefixo. Cada nó tem um ponteiro para seus filhos e um sinalizador que indica se o nó representa o final de uma palavra.
Considerações: Importante para entender estruturas de dados de árvores e manipulação de strings.

Binary Search:

Implemente o algoritmo de busca binária.

Abordagem: Compare o valor alvo com o elemento do meio do array. Se o valor alvo for menor que o elemento do meio, pesquise na metade esquerda do array. Se o valor alvo for maior que o elemento do meio, pesquise na metade direita do array.
Considerações: Fundamental para entender algoritmos de busca e manipulação de arrays.

Flood Fill:

Dado uma imagem e uma coordenada inicial, preencha a região conectada da imagem com uma nova cor.

Abordagem: Use a busca em profundidade (DFS) ou a busca em largura (BFS) para percorrer a região conectada e preenchê-la com a nova cor.
Considerações: Demonstra conhecimento de algoritmos de busca em grafos e manipulação de matrizes.

Course Schedule:

Dado uma lista de cursos e seus pré-requisitos, determine se é possível concluir todos os cursos.

Abordagem: Use a detecção de ciclos em grafos. Construa um grafo onde cada nó representa um curso e cada aresta representa um pré-requisito. Se o grafo contiver um ciclo, não é possível concluir todos os cursos.
Considerações: Demonstra conhecimento de algoritmos de grafos e detecção de ciclos.

Lowest Common Ancestor of a Binary Search Tree:

Encontre o ancestral comum mais baixo de dois nós em uma binary search tree.

Abordagem: Percorra a árvore. Se ambos os nós estiverem na subárvore esquerda, o ancestral comum mais baixo está na subárvore esquerda. Se ambos os nós estiverem na subárvore direita, o ancestral comum mais baixo está na subárvore direita. Caso contrário, o nó atual é o ancestral comum mais baixo.
Considerações: Importante para entender algoritmos de travessia de árvores e propriedades de binary search trees.

Basic Calculator II:

Implemente uma calculadora básica para avaliar expressões de string.

Abordagem: Use uma pilha para armazenar os operandos e operadores. Itere sobre a string e execute as operações na ordem correta.
Considerações: Demonstra conhecimento de estruturas de pilha e manipulação de strings.

Jump Game:

Dado um array de inteiros, onde cada elemento representa o número máximo de degraus que você pode dar para frente, determine se você pode chegar ao último índice.

Abordagem: Mantenha o controle do índice mais distante que você pode alcançar. Itere sobre o array e atualize o índice mais distante conforme necessário. Se você puder alcançar o último índice, retorne true. Caso contrário, retorne false.
Considerações: Demonstra conhecimento de problemas de otimização e manipulação de arrays.

Zigzag Conversion:

Converta uma string em um padrão em zigue-zague com um determinado número de linhas.

Abordagem: Itere sobre a string e adicione cada caractere à linha apropriada. Em seguida, concatene as linhas para obter a string convertida.
Considerações: Demonstra conhecimento de manipulação de strings e padrões.

Set Matrix Zeroes:

Dado uma matriz, se um elemento for 0, defina toda a sua linha e coluna como 0.

Abordagem: Use o primeiro elemento de cada linha e coluna para rastrear se a linha ou coluna deve ser definida como 0.
Considerações: Demonstra conhecimento de manipulação de matrizes e operações in-place.

Permutations:

Dado um array de números distintos, retorne todas as permutações possíveis.

Abordagem: Use backtracking para gerar todas as permutações possíveis.
Considerações: Demonstra conhecimento de backtracking e algoritmos de busca.

LRU Cache:

Designe uma cache LRU (Least Recently Used).

Abordagem: Use uma combinação de um hash map e uma doubly linked list. O hash map armazena os pares chave-valor e a doubly linked list rastreia a ordem em que as chaves foram acessadas.
Considerações: Demonstra conhecimento de hash maps, linked lists e design de estruturas de dados.

N-Queens:

Resolva o problema das N-Rainhas. Coloque N rainhas em um tabuleiro de xadrez de N x N para que nenhuma rainha ataque outra.

Abordagem: Use backtracking para explorar todas as possíveis colocações das rainhas.
Considerações: Demonstra conhecimento de backtracking e algoritmos de busca.

Find Median from Data Stream:

Designe uma estrutura de dados que possa encontrar a mediana de um fluxo de dados.

Abordagem: Use duas filas de prioridade: uma fila máxima para armazenar a metade inferior dos dados e uma fila mínima para armazenar a metade superior dos dados.
Considerações: Demonstra conhecimento de filas de prioridade e design de estruturas de dados.

Maximum Product Subarray:

Encontre o produto máximo de um subarray contíguo.

Abordagem: Mantenha o controle do produto máximo atual, do produto mínimo atual e do produto máximo até o momento. Itere sobre o array e atualize os produtos conforme necessário.
Considerações: Demonstra conhecimento de problemas de otimização e manipulação de arrays.

Binary Tree Maximum Path Sum:

Encontre a soma máxima do caminho em uma binary tree.

Abordagem: Use recursão para percorrer a árvore e calcular a soma máxima do caminho para cada nó. A soma máxima do caminho é a soma máxima do caminho de qualquer nó na árvore.
Considerações: Importante para entender algoritmos de travessia de árvores e recursão.

Search a 2D Matrix:

Pesquise um valor em uma matriz 2D ordenada.

Abordagem: Use busca binária para encontrar a linha que pode conter o valor alvo. Em seguida, use busca binária novamente para encontrar o valor alvo na linha.
Considerações: Demonstra conhecimento de busca binária e manipulação de matrizes.

Valid Sudoku:

Determine se um tabuleiro de Sudoku é válido.

Abordagem: Verifique se cada linha, coluna e bloco 3×3 contém os dígitos de 1 a 9 sem repetição.
Considerações: Demonstra conhecimento de manipulação de matrizes e restrições.

Container with Most Water:

Dado um array de inteiros que representam as alturas das linhas verticais, encontre o contêiner que pode conter mais água.

Abordagem: Use dois ponteiros, um no início do array e outro no final do array. Mova o ponteiro com a menor altura em direção ao centro do array. Calcule a área do contêiner em cada etapa e atualize a área máxima conforme necessário.
Considerações: Demonstra conhecimento de problemas de otimização e manipulação de arrays.

Design Add and Search Words Data Structure:

Designe uma estrutura de dados que suporte adicionar novas palavras e pesquisar palavras que correspondam a um padrão.

Abordagem: Use uma trie (árvore de prefixos) para armazenar as palavras. Use a busca em profundidade (DFS) para pesquisar palavras que correspondam a um padrão.
Considerações: Demonstra conhecimento de estruturas de dados de árvores e algoritmos de busca.

Task Scheduler:

Dado um array de tarefas e um número inteiro n, encontre o número mínimo de unidades de tempo necessárias para concluir todas as tarefas.

Abordagem: Calcule a frequência de cada tarefa. O número mínimo de unidades de tempo é o número de vezes que a tarefa mais frequente precisa ser executada, mais o número de vezes que as outras tarefas precisam ser executadas.
Considerações: Demonstra conhecimento de problemas de otimização e manipulação de arrays.

Find the Duplicate Number:

Dado um array de inteiros contendo n + 1 inteiros onde cada inteiro está entre 1 e n (inclusive), prove que pelo menos um número duplicado deve existir. Suponha que haja apenas um número duplicado, encontre o número duplicado.

Abordagem: Use o algoritmo da lebre e da tartaruga (detecção de ciclo de Floyd).
Considerações: Demonstra conhecimento de algoritmos de detecção de ciclos e manipulação de arrays.

Maximum Width of Binary Tree:

Dado uma binary tree, escreva uma função para obter a largura máxima da árvore. A largura de uma linha é definida como o número de nós entre os dois nós não nulos mais distantes, que podem ser após o valor nulo.

Abordagem: Use a busca em largura (BFS) e atribua um índice a cada nó com base em sua posição.
Considerações: Demonstra conhecimento de algoritmos de travessia de árvores e manipulação de dados.

Evaluate Reverse Polish Notation:

Avalie o valor de uma expressão de Notação Polonesa Reversa (RPN), também conhecida como notação pós-fixada.

Abordagem: Use uma pilha para armazenar os operandos. Quando encontrar um operador, retire os dois operandos do topo da pilha, execute a operação e coloque o resultado de volta na pilha.
Considerações: Demonstra conhecimento de estruturas de pilha e manipulação de strings.

Spiral Matrix:

Dado uma matriz m x n, retorne todos os elementos da matriz em ordem espiral.

Abordagem: Mantenha o controle dos limites da matriz. Itere sobre a matriz em ordem espiral e atualize os limites conforme necessário.
Considerações: Demonstra conhecimento de manipulação de matrizes e padrões.

Surrounded Regions:

Dado uma matriz m x n de caracteres, capture todas as regiões ‘O’ que estão cercadas por ‘X’.

Abordagem: Percorra a borda da matriz. Para cada ‘O’ na borda, use a busca em profundidade (DFS) para marcar todas as regiões conectadas ‘O’ como ‘T’. Em seguida, itere sobre a matriz novamente. Converta todos os ‘O’ restantes em ‘X’ e todos os ‘T’ em ‘O’.
Considerações: Demonstra conhecimento de algoritmos de busca em grafos e manipulação de matrizes.

Valid Palindrome:

Dado uma string, determine se é um palíndromo, considerando apenas caracteres alfanuméricos e ignorando maiúsculas e minúsculas.

Abordagem: Use dois ponteiros, um no início da string e outro no final da string. Mova os ponteiros em direção ao centro da string, ignorando caracteres não alfanuméricos. Compare os caracteres em cada etapa. Se os caracteres forem diferentes, a string não é um palíndromo.
Considerações: Demonstra conhecimento de manipulação de strings e padrões.

Jump Game II:

Dado um array de inteiros, onde cada elemento representa o número máximo de degraus que você pode dar para frente, encontre o número mínimo de degraus necessários para chegar ao último índice.

Abordagem: Use uma abordagem gananciosa. Mantenha o controle do índice mais distante que você pode alcançar e o número de degraus que você deu. Itere sobre o array e atualize o índice mais distante e o número de degraus conforme necessário.
Considerações: Demonstra conhecimento de problemas de otimização e manipulação de arrays.

LRU Cache:

(Repetição do item 51, mantido para manter a sequência original) Designe uma cache LRU (Least Recently Used).

Abordagem: Use uma combinação de um hash map e uma doubly linked list. O hash map armazena os pares chave-valor e a doubly linked list rastreia a ordem em que as chaves foram acessadas.
Considerações: Demonstra conhecimento de hash maps, linked lists e design de estruturas de dados.

Longest Consecutive Sequence:

Dado um array de inteiros, encontre o comprimento da sequência consecutiva mais longa.

Abordagem: Use um hash set para armazenar todos os números no array. Itere sobre o array e, para cada número, verifique se é o início de uma sequência consecutiva. Se for, encontre o comprimento da sequência.
Considerações: Demonstra conhecimento de hash sets e manipulação de arrays.

Remove Nth Node From End of List:

Dado uma linked list, remova o n-ésimo nó do final da lista e retorne a cabeça da lista.

Abordagem: Use dois ponteiros. Mova o primeiro ponteiro n nós para frente. Em seguida, mova ambos os ponteiros até que o primeiro ponteiro chegue ao final da lista. Remova o nó apontado pelo segundo ponteiro.
Considerações: Importante para entender manipulação de linked lists.

Integer to Roman:

Converta um inteiro em um numeral romano.

Abordagem: Use um hash map para armazenar os valores dos numerais romanos. Itere sobre os numerais romanos em ordem decrescente e subtraia o valor do numeral romano do inteiro até que o inteiro seja 0.
Considerações: Demonstra conhecimento de hash maps e manipulação de números.

Roman to Integer:

Converta um numeral romano em um inteiro.

Abordagem: Use um hash map para armazenar os valores dos numerais romanos. Itere sobre o numeral romano e adicione o valor de cada numeral romano ao inteiro. Se o valor do numeral romano atual for menor que o valor do próximo numeral romano, subtraia o valor do numeral romano atual do inteiro.
Considerações: Demonstra conhecimento de hash maps e manipulação de números.

String to Integer (atoi):

Abordagem: Ignore espaços em branco, leia o sinal (se houver) e converta os caracteres numéricos subsequentes em um número inteiro.
Considerações: Lide com sobrecarga e valores fora do intervalo.

Zigzag Conversion:

Abordagem: Crie linhas que armazenem caracteres enquanto percorrem a string em zigue-zague, depois concatene os resultados.
Considerações: Evidencia manipulação de índices e padrões.

Multiply Strings:

Abordagem: Simule multiplicação manual, acumulando resultados parciais antes de somar.
Considerações: Desafio em otimizar manipulação de strings.

Median of Two Sorted Arrays:

Abordagem: Use busca binária para encontrar a mediana de forma eficiente.
Considerações: Demonstra habilidade em busca binária em contextos complexos.

Longest Increasing Subsequence:

Abordagem: Use programação dinâmica ou algoritmo de paciência para encontrar a sequência.
Considerações: Identificação de subsequências e otimização.

Reverse Nodes in k-Group:

Abordagem: Inverta nós de k em k numa lista ligada.
Considerações: Conhecimento aprofundado de manipulação de linked lists.

Word Search:

Abordagem: Use backtracking para verificar a presença de uma palavra em uma grade de caracteres.
Considerações: Algoritmos de busca em matrizes.

Edit Distance:

Abordagem: Use programação dinâmica para calcular a menor edição para transformar uma string em outra.
Considerações: Problemas de transformação e distâncias mínimas.

Minimum Window Substring:

Abordagem: Use a técnica de sliding window para encontrar o menor substrato que contém todos os caracteres.
Considerações: Manipulação de substrings e otimização.

Kth Largest Element in an Array:

Abordagem: Use heap ou Quickselect para eficiência.
Considerações: Algoritmos de ordenação e seleção.

Trapping Rain Water:

Abordagem: Use dois ponteiros para calcular a água retida entre colunas.
Considerações: Análise de problemas de espaço e volume.

Binary Search Tree Iterator:

Abordagem: Use uma pilha para implementar a travessia em ordem.
Considerações: Orthogonalidade em travessias de árvores.

Clone Graph:

Abordagem: Use busca em profundidade ou largura para clonar o gráfico.
Considerações: Estruturas de dados e clonagem.

Longest Common Subsequence:

Abordagem: Use programação dinâmica para encontrar a subsequência comum mais longa entre duas strings.
Considerações: Sequências e problemas de alinhamento.

Graph Valid Tree:

Abordagem: Verifique conectividade e aciclicidade usando BFS ou DFS.
Considerações: Estrutura de grafos e validez de árvores.

Game of Life:

Abordagem: Simule as transições de células vivas e mortas em uma matriz.
Considerações: Manipulação de matrizes e simulação.

Number of Islands:

Abordagem: Use BFS ou DFS para contar e marcar as ilhas em uma matriz.
Considerações: Conectividade em 2D.

Lowest Common Ancestor of a Binary Tree:

Abordagem: Use recursão para localizar o ancestral comum.
Considerações: Travessia de árvores e aninhamento.

Decode Ways:

Abordagem: Use programação dinâmica para calcular maneiras de decodificar uma string numérica em letras.
Considerações: Problemas de mapeamento e interpretação.

House Robber II:

Abordagem: Use programação dinâmica, considerando casas organizadas em um círculo.
Considerações: Otimização de problemas cíclicos.

Randomized Set:

Abordagem: Use uma combinação de array e hash map para permitir operações de tempo constante.
Considerações: Estruturas de dados de conjunto.

Sliding Window Maximum:

Abordagem: Use um deque para obter máximos em um intervalo deslizante.
Considerações: Algoritmos de janelas deslizantes.

Merge K Sorted Lists:

Abordagem: Use uma fila de prioridade para mesclar as listas eficientemente.
Considerações: Estruturas de dados de filas de prioridade.

Binary Tree Right Side View:

Abordagem: Use BFS para capturar a visão direita de uma árvore.
Considerações: Visualização e travessia de árvores.

Palindrome Partitioning:

Abordagem: Use backtracking para encontrar todas as partições palindrômicas possíveis.
Considerações: Particionamento e reconhecimento de padrões.

Vertical Order Traversal of a Binary Tree:

Abordagem: Use BFS com coordenadas para imprimir a ordem vertical.
Considerações: Visualização em árvores e coordenadas.

Peeking Iterator:

Abordagem: Adapte um iterador para permitir espiar o próximo elemento.
Considerações: Manipulação de iteradores.

Kth Smallest Element in a BST: –

Abordagem: Use in-order traversal para encontrar o k-ésimo elemento. – Considerações: Ordem de árvores binárias e travessia.