1.1 题目：二叉树镜像：操作给定的二叉树，将其变换为源二叉树的镜像。
1.2 思路：先交换根节点的两个子结点之后，我们注意到值为10、6的结点的子结点仍然保持不变，因此我们还需要交换这两个结点的左右子结点。做完这两次交换之后，我们已经遍历完所有的非叶结点。此时变换之后的树刚好就是原始树的镜像。交换示意图如下所示：
1.3 代码：
1 # -*- coding:utf-8 -*- 2 # class TreeNode: 3 # def __init__(self, x): 4 # self.val = x 5 # self.left = None 6 # self.right = None 7 class Solution: 8 # 返回镜像树的根节点 9 def Mirror(self, root): 10 # write code here 11 if root == None: 12 return False 13 if root.left == None and root.right == None: 14 return root 15 temp = root.left 16 root.left = root.right 17 root.right = temp 18 19 if root.left != None: 20 self.Mirror(root.left) 21 if root.right != None: 22 self.Mirror(root.right)
2.1 题目：顺时针打印矩阵：输入一个矩阵，按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字，例如，如果输入如下4 X 4矩阵： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 则依次打印出数字1,2,3,4,8,12,16,15,14,13,9,5,6,7,11,10.
2.2 思路：将结果存入vector数组，从左到右，再从上到下，再从右到左，最后从下到上遍历。
2.3 代码：
1 # -*- coding:utf-8 -*- 2 class Solution: 3 # matrix类型为二维列表，需要返回列表 4 def printMatrix(self, matrix): 5 # write code here 6 rows = len(matrix) 7 cols = len(matrix[0]) 8 result = [] 9 if rows == 0 and cols == 0: 10 return result 11 left, right, top, buttom = 0, cols-1, 0, rows - 1 12 while left <= right and top <= buttom: 13 for i in range(left, right+1): 14 result.append(matrix[top][i]) 15 for i in range(top+1, buttom + 1): 16 result.append(matrix[i][right]) 17 if top != buttom: 18 for i in range(left, right)[::-1]: 19 result.append(matrix[buttom][i]) 20 if left != right: 21 for i in range(top+1, buttom)[::-1]: 22 result.append(matrix[i][left]) 23 left += 1 24 top += 1 25 right -= 1 26 buttom -= 1 27 return result
3.1 题目：包含min函数的栈：定义栈的数据结构，请在该类型中实现一个能够得到栈中所含最小元素的min函数（时间复杂度应为O（1））。
3.2 思路：使用两个stack，一个为数据栈，另一个为辅助栈。数据栈用于存储所有数据，辅助栈用于存储最小值。
举个例子：
入栈的时候：首先往空的数据栈里压入数字3，显然现在3是最小值，我们也把最小值压入辅助栈。接下来往数据栈里压入数字4。由于4大于之前的最小值，因此我们只要入数据栈，不压入辅助栈。
出栈的时候：当数据栈和辅助栈的栈顶元素相同的时候，辅助栈的栈顶元素出栈。否则，数据栈的栈顶元素出栈。
获得栈顶元素的时候：直接返回数据栈的栈顶元素。
栈最小元素：直接返回辅助栈的栈顶元素。
3.3 代码：
1 # -*- coding:utf-8 -*- 2 class Solution: 3 def __init__(self): 4 self.stack = [] 5 self.min_stack = [] 6 def push(self, node): 7 # write code here 8 self.stack.append(node) 9 if not self.min_stack or node <= self.min_stack[-1]: 10 self.min_stack.append(node) 11 def pop(self): 12 # write code here 13 if self.stack[-1] == self.min_stack[-1]: 14 self.min_stack.pop() 15 self.stack.pop() 16 def top(self): 17 # write code here 18 return self.stack[-1] 19 def min(self): 20 # write code here 21 return self.min_stack[-1]