LeetCode优化策略：数据结构与算法应用实例

本文档主要涵盖了LeetCode编程挑战中的多个题目及其解决方案，涉及到了不同难度和算法的应用。首先，我们讨论了`127. Word Ladder`，这是一个字符串操作问题，需要找到两个给定单词之间的最短转换路径，每次转换只能改变一个字符。原始的遍历方法在数据量大时会超时，优化的方法是通过将每个字符映射到一个哈希集合中，实现高效查找。 `200. Number of Islands`关注于图论中的四向深度优先搜索（DFS），用于计算无向图中连通岛屿的数量。这个题目锻炼了空间管理和递归思维。 `303. Range Sum Query – Immutable`和`304. Range Sum Query 2D – Immutable`是关于动态范围查询的问题，通过构建并维护数据结构（如哈希表或线段树）来高效计算指定区间内的和。`307. Range Sum Query – Mutable`则涉及可变范围的动态更新，利用线段树技术解决。 `62. Unique Paths`和`63. Unique Paths II`是经典的路径计数问题，前者是标准的网格移动问题，后者则在网格中有障碍物，需要动态规划（DP）策略来计算从左上角到达右下角的不同路径数。 `HiHo：DemoDay`中的微软机器人问题，要求处理机器人在有损坏传感器的情况下寻找路径，需要考虑障碍物的方向调整，利用状态转移矩阵和回溯策略求解。 最后，`357. Count Numbers with Unique Digits`是一道关于整数计数的问题，要求找出0-10的n次方内所有每位数字都不重复的数，可以通过枚举和观察数字特征来寻找解题思路。 这些题目展示了算法设计、数据结构选择（如哈希、线段树、动态规划）以及空间效率在实际编程挑战中的重要性。通过解决这些问题，可以提升编程技能，理解不同场景下的算法优化策略。