补充第 700 ~ 799 题的题目解析（增加 9 道题）

Author: itcharge

docs/00_preface/00_05_solutions_list.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-# LeetCode 题解（已完成 1120 道）
+# LeetCode 题解（已完成 1123 道）
 
 ### 第 1 ~ 99 题
 
@@ -655,6 +655,7 @@
 | [0707. 设计链表](https://leetcode.cn/problems/design-linked-list/) | [题解](https://github.com/ITCharge/AlgoNote/tree/main/docs/solutions/0700-0799/design-linked-list.md) | 设计、链表 | 中等 |
 | [0708. 循环有序列表的插入](https://leetcode.cn/problems/insert-into-a-sorted-circular-linked-list/) | [题解](https://github.com/ITCharge/AlgoNote/tree/main/docs/solutions/0700-0799/insert-into-a-sorted-circular-linked-list.md) | 链表 | 中等 |
 | [0709. 转换成小写字母](https://leetcode.cn/problems/to-lower-case/) | [题解](https://github.com/ITCharge/AlgoNote/tree/main/docs/solutions/0700-0799/to-lower-case.md) | 字符串 | 简单 |
+| [0710. 黑名单中的随机数](https://leetcode.cn/problems/random-pick-with-blacklist/) | [题解](https://github.com/ITCharge/AlgoNote/tree/main/docs/solutions/0700-0799/random-pick-with-blacklist.md) | 数组、哈希表、数学、二分查找、排序、随机化 | 困难 |
 | [0712. 两个字符串的最小ASCII删除和](https://leetcode.cn/problems/minimum-ascii-delete-sum-for-two-strings/) | [题解](https://github.com/ITCharge/AlgoNote/tree/main/docs/solutions/0700-0799/minimum-ascii-delete-sum-for-two-strings.md) | 字符串、动态规划 | 中等 |
 | [0713. 乘积小于 K 的子数组](https://leetcode.cn/problems/subarray-product-less-than-k/) | [题解](https://github.com/ITCharge/AlgoNote/tree/main/docs/solutions/0700-0799/subarray-product-less-than-k.md) | 数组、二分查找、前缀和、滑动窗口 | 中等 |
 | [0714. 买卖股票的最佳时机含手续费](https://leetcode.cn/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-with-transaction-fee/) | [题解](https://github.com/ITCharge/AlgoNote/tree/main/docs/solutions/0700-0799/best-time-to-buy-and-sell-stock-with-transaction-fee.md) | 贪心、数组、动态规划 | 中等 |
@@ -683,6 +684,7 @@
 | [0741. 摘樱桃](https://leetcode.cn/problems/cherry-pickup/) | [题解](https://github.com/ITCharge/AlgoNote/tree/main/docs/solutions/0700-0799/cherry-pickup.md) | 数组、动态规划、矩阵 | 困难 |
 | [0743. 网络延迟时间](https://leetcode.cn/problems/network-delay-time/) | [题解](https://github.com/ITCharge/AlgoNote/tree/main/docs/solutions/0700-0799/network-delay-time.md) | 深度优先搜索、广度优先搜索、图、最短路、堆（优先队列） | 中等 |
 | [0744. 寻找比目标字母大的最小字母](https://leetcode.cn/problems/find-smallest-letter-greater-than-target/) | [题解](https://github.com/ITCharge/AlgoNote/tree/main/docs/solutions/0700-0799/find-smallest-letter-greater-than-target.md) | 数组、二分查找 | 简单 |
+| [0745. 前缀和后缀搜索](https://leetcode.cn/problems/prefix-and-suffix-search/) | [题解](https://github.com/ITCharge/AlgoNote/tree/main/docs/solutions/0700-0799/prefix-and-suffix-search.md) | 设计、字典树、数组、哈希表、字符串 | 困难 |
 | [0746. 使用最小花费爬楼梯](https://leetcode.cn/problems/min-cost-climbing-stairs/) | [题解](https://github.com/ITCharge/AlgoNote/tree/main/docs/solutions/0700-0799/min-cost-climbing-stairs.md) | 数组、动态规划 | 简单 |
 | [0747. 至少是其他数字两倍的最大数](https://leetcode.cn/problems/largest-number-at-least-twice-of-others/) | [题解](https://github.com/ITCharge/AlgoNote/tree/main/docs/solutions/0700-0799/largest-number-at-least-twice-of-others.md) | 数组、排序 | 简单 |
 | [0748. 最短补全词](https://leetcode.cn/problems/shortest-completing-word/) | [题解](https://github.com/ITCharge/AlgoNote/tree/main/docs/solutions/0700-0799/shortest-completing-word.md) | 数组、哈希表、字符串 | 简单 |
@@ -719,6 +721,7 @@
 | [0791. 自定义字符串排序](https://leetcode.cn/problems/custom-sort-string/) | [题解](https://github.com/ITCharge/AlgoNote/tree/main/docs/solutions/0700-0799/custom-sort-string.md) | 哈希表、字符串、排序 | 中等 |
 | [0792. 匹配子序列的单词数](https://leetcode.cn/problems/number-of-matching-subsequences/) | [题解](https://github.com/ITCharge/AlgoNote/tree/main/docs/solutions/0700-0799/number-of-matching-subsequences.md) | 字典树、数组、哈希表、字符串、二分查找、动态规划、排序 | 中等 |
 | [0793. 阶乘函数后 K 个零](https://leetcode.cn/problems/preimage-size-of-factorial-zeroes-function/) | [题解](https://github.com/ITCharge/AlgoNote/tree/main/docs/solutions/0700-0799/preimage-size-of-factorial-zeroes-function.md) | 数学、二分查找 | 困难 |
+| [0794. 有效的井字游戏](https://leetcode.cn/problems/valid-tic-tac-toe-state/) | [题解](https://github.com/ITCharge/AlgoNote/tree/main/docs/solutions/0700-0799/valid-tic-tac-toe-state.md) | 数组、矩阵 | 中等 |
 | [0795. 区间子数组个数](https://leetcode.cn/problems/number-of-subarrays-with-bounded-maximum/) | [题解](https://github.com/ITCharge/AlgoNote/tree/main/docs/solutions/0700-0799/number-of-subarrays-with-bounded-maximum.md) | 数组、双指针 | 中等 |
 | [0796. 旋转字符串](https://leetcode.cn/problems/rotate-string/) | [题解](https://github.com/ITCharge/AlgoNote/tree/main/docs/solutions/0700-0799/rotate-string.md) | 字符串、字符串匹配 | 简单 |
 | [0797. 所有可能的路径](https://leetcode.cn/problems/all-paths-from-source-to-target/) | [题解](https://github.com/ITCharge/AlgoNote/tree/main/docs/solutions/0700-0799/all-paths-from-source-to-target.md) | 深度优先搜索、广度优先搜索、图、回溯 | 中等 |

docs/others/update_time.md

@@ -1,5 +1,6 @@
 ## 2026-01
 
+- 2026-01-05 补充第 700 ~ 799 题的题目解析（增加 5 道题）
 - 2026-01-04 补充第 700 ~ 799 题的题目解析（增加 9 道题）
 - 2026-01-03 补充第 700 ~ 799 题的题目解析（增加 27 道题）
 - 2026-01-02 补充第 600 ~ 699 题的题目解析（增加 34 道题）

docs/solutions/0700-0799/cheapest-flights-within-k-stops.md

@@ -11,13 +11,13 @@
 
 **描述**：
 
-有 $n$ 个城市通过一些航班连接。给你一个数组 $flights$，其中 $flights[i] = [from_i, to_i, price_i]$，表示该航班都从城市 $from_i$ 开始，以价格 $price_i$ 抵达 $to_i$。
+有 $n$ 个城市通过一些航班连接。给你一个数组 $flights$，其中 $flights[i] = [from_i, to_i, price_i]$，表示该航班都从城市 $from_i$ 开始，以价格 $price_i$ 抵达 $to_i$。
 
 现在给定所有的城市和航班，以及出发城市 $src$ 和目的地 $dst$。
 
 **要求**：
 
-找到出一条最多经过 $k$ 站中转的路线，使得从 $src$ 到 $dst$ 的「价格最便宜」，并返回该价格。如果不存在这样的路线，则输出 $-1$。
+找到出一条最多经过 $k$ 站中转的路线，使得从 $src$ 到 $dst$ 的「价格最便宜」，并返回该价格。如果不存在这样的路线，则输出 $-1$。
 
 **说明**：
 

docs/solutions/0700-0799/delete-and-earn.md

@@ -11,9 +11,9 @@
 
 **描述**：
 
-给定一个整数数组 $nums$，你可以对它进行一些操作。
+给定一个整数数组 $nums$，你可以对它进行一些操作。
 
-每次操作中，选择任意一个 $nums[i]$，删除它并获得 $nums[i]$ 的点数。之后，你必须删除所有等于 $nums[i] - 1$ 和 $nums[i] + 1$ 的元素。
+每次操作中，选择任意一个 $nums[i]$，删除它并获得 $nums[i]$ 的点数。之后，你必须删除所有等于 $nums[i] - 1$ 和 $nums[i] + 1$ 的元素。
 
 开始你拥有 $0$ 个点数。
 
@@ -23,7 +23,7 @@
 
 **说明**：
 
-- $1 \le nums.length \le 2 * 10^{4}$。
+- $1 \le nums.length \le 2 \times 10^{4}$。
 - $1 \le nums[i] \le 10^{4}$。
 
 **示例**：

docs/solutions/0700-0799/index.md

@@ -10,6 +10,7 @@
 - [0707. 设计链表](https://github.com/ITCharge/AlgoNote/tree/main/docs/solutions/0700-0799/design-linked-list.md)
 - [0708. 循环有序列表的插入](https://github.com/ITCharge/AlgoNote/tree/main/docs/solutions/0700-0799/insert-into-a-sorted-circular-linked-list.md)
 - [0709. 转换成小写字母](https://github.com/ITCharge/AlgoNote/tree/main/docs/solutions/0700-0799/to-lower-case.md)
+- [0710. 黑名单中的随机数](https://github.com/ITCharge/AlgoNote/tree/main/docs/solutions/0700-0799/random-pick-with-blacklist.md)
 - [0712. 两个字符串的最小ASCII删除和](https://github.com/ITCharge/AlgoNote/tree/main/docs/solutions/0700-0799/minimum-ascii-delete-sum-for-two-strings.md)
 - [0713. 乘积小于 K 的子数组](https://github.com/ITCharge/AlgoNote/tree/main/docs/solutions/0700-0799/subarray-product-less-than-k.md)
 - [0714. 买卖股票的最佳时机含手续费](https://github.com/ITCharge/AlgoNote/tree/main/docs/solutions/0700-0799/best-time-to-buy-and-sell-stock-with-transaction-fee.md)
@@ -38,6 +39,7 @@
 - [0741. 摘樱桃](https://github.com/ITCharge/AlgoNote/tree/main/docs/solutions/0700-0799/cherry-pickup.md)
 - [0743. 网络延迟时间](https://github.com/ITCharge/AlgoNote/tree/main/docs/solutions/0700-0799/network-delay-time.md)
 - [0744. 寻找比目标字母大的最小字母](https://github.com/ITCharge/AlgoNote/tree/main/docs/solutions/0700-0799/find-smallest-letter-greater-than-target.md)
+- [0745. 前缀和后缀搜索](https://github.com/ITCharge/AlgoNote/tree/main/docs/solutions/0700-0799/prefix-and-suffix-search.md)
 - [0746. 使用最小花费爬楼梯](https://github.com/ITCharge/AlgoNote/tree/main/docs/solutions/0700-0799/min-cost-climbing-stairs.md)
 - [0747. 至少是其他数字两倍的最大数](https://github.com/ITCharge/AlgoNote/tree/main/docs/solutions/0700-0799/largest-number-at-least-twice-of-others.md)
 - [0748. 最短补全词](https://github.com/ITCharge/AlgoNote/tree/main/docs/solutions/0700-0799/shortest-completing-word.md)
@@ -74,6 +76,7 @@
 - [0791. 自定义字符串排序](https://github.com/ITCharge/AlgoNote/tree/main/docs/solutions/0700-0799/custom-sort-string.md)
 - [0792. 匹配子序列的单词数](https://github.com/ITCharge/AlgoNote/tree/main/docs/solutions/0700-0799/number-of-matching-subsequences.md)
 - [0793. 阶乘函数后 K 个零](https://github.com/ITCharge/AlgoNote/tree/main/docs/solutions/0700-0799/preimage-size-of-factorial-zeroes-function.md)
+- [0794. 有效的井字游戏](https://github.com/ITCharge/AlgoNote/tree/main/docs/solutions/0700-0799/valid-tic-tac-toe-state.md)
 - [0795. 区间子数组个数](https://github.com/ITCharge/AlgoNote/tree/main/docs/solutions/0700-0799/number-of-subarrays-with-bounded-maximum.md)
 - [0796. 旋转字符串](https://github.com/ITCharge/AlgoNote/tree/main/docs/solutions/0700-0799/rotate-string.md)
 - [0797. 所有可能的路径](https://github.com/ITCharge/AlgoNote/tree/main/docs/solutions/0700-0799/all-paths-from-source-to-target.md)

docs/solutions/0700-0799/prefix-and-suffix-search.md

@@ -0,0 +1,104 @@
+# [0745. 前缀和后缀搜索](https://leetcode.cn/problems/prefix-and-suffix-search/)
+
+- 标签：设计、字典树、数组、哈希表、字符串
+- 难度：困难
+
+## 题目链接
+
+- [0745. 前缀和后缀搜索 - 力扣](https://leetcode.cn/problems/prefix-and-suffix-search/)
+
+## 题目大意
+
+**要求**：
+
+设计一个包含一些单词的特殊词典，并能够通过前缀和后缀来检索单词。
+
+实现 WordFilter 类：
+- `WordFilter(string[] words)`：使用词典中的单词 $words$ 初始化对象。
+- `f(string pref, string suff)`：返回词典中具有前缀 $pref$ 和后缀 $suff$ 的单词的下标。如果存在不止一个满足要求的下标，返回其中「最大的下标」。如果不存在这样的单词，返回 $-1$。
+
+**说明**：
+
+- $1 \le words.length \le 10^{4}$。
+- $1 \le words[i].length \le 7$。
+- $1 \le pref.length, suff.length \le 7$。
+- $words[i]$、$pref$ 和 $suff$ 仅由小写英文字母组成。
+- 最多对函数 $f$ 执行 $10^{4}$ 次调用。
+
+**示例**：
+
+- 示例 1：
+
+```python
+输入
+["WordFilter", "f"]
+[[["apple"]], ["a", "e"]]
+输出
+[null, 0]
+解释
+WordFilter wordFilter = new WordFilter(["apple"]);
+wordFilter.f("a", "e"); // 返回 0 ，因为下标为 0 的单词：前缀 prefix = "a" 且 后缀 suffix = "e" 。
+```
+
+## 解题思路
+
+### 思路 1：字典树（Trie）
+
+使用字典树存储所有单词，同时为每个节点存储前缀和后缀的组合。
+
+**实现步骤**：
+
+1. 对于每个单词 $word$，将所有可能的 `{suffix}#{word}` 形式插入字典树。
+   - 例如，对于单词 `"apple"`，插入 `"e#apple"`, `"le#apple"`, `"ple#apple"`, `"pple#apple"`, `"apple#apple"`, `"#apple"`。
+2. 查询时，将 `pref` 和 `suff` 组合成 `{suff}#{pref}`，在字典树中查找。
+3. 每个节点存储经过该节点的最大索引。
+
+### 思路 1：代码
+
+```python
+class TrieNode:
+    def __init__(self):
+        self.children = {}
+        self.weight = -1  # 存储最大索引
+
+class WordFilter:
+    def __init__(self, words: List[str]):
+        self.root = TrieNode()
+        
+        # 对于每个单词，插入所有可能的 {suffix}#{word} 形式
+        for index, word in enumerate(words):
+            word_len = len(word)
+            # 遍历所有后缀（包括空后缀）
+            for i in range(word_len + 1):
+                suffix = word[i:]
+                # 插入 suffix#word
+                key = suffix + '#' + word
+                node = self.root
+                for char in key:
+                    if char not in node.children:
+                        node.children[char] = TrieNode()
+                    node = node.children[char]
+                    node.weight = index  # 更新最大索引
+
+    def f(self, pref: str, suff: str) -> int:
+        # 查找 suff#pref
+        key = suff + '#' + pref
+        node = self.root
+        for char in key:
+            if char not in node.children:
+                return -1
+            node = node.children[char]
+        return node.weight
+
+
+# Your WordFilter object will be instantiated and called as such:
+# obj = WordFilter(words)
+# param_1 = obj.f(pref,suff)
+```
+
+### 思路 1：复杂度分析
+
+- **时间复杂度**：
+  - 初始化：$O(n \times L^2)$，其中 $n$ 是单词数量，$L$ 是单词的平均长度。
+  - 查询：$O(L)$，$L$ 是前缀和后缀的长度之和。
+- **空间复杂度**：$O(n \times L^2)$，字典树的空间。

docs/solutions/0700-0799/preimage-size-of-factorial-zeroes-function.md

@@ -11,15 +11,15 @@
 
 **描述**：
 
-$f(x)$ 是 $x!$ 末尾是 $0$ 的数量。回想一下 $x! = 1 \times 2 \times 3 \times ... \times x$，且 $0! = 1$。
+$f(x)$ 是 $x!$ 末尾是 $0$ 的数量。回想一下 $x! = 1 \times 2 \times 3 \times ... \times x$，且 $0! = 1$。
 
 - 例如，$f(3) = 0$，因为 $3! = 6$ 的末尾没有 $0$；而 $f(11) = 2$，因为 $11! = 39916800$ 末端有 $2$ 个 $0$。
 
-给定 k。
+给定 k。
 
 **要求**：
 
-找出返回能满足 $f(x) = k$ 的非负整数 $x$ 的数量。
+找出返回能满足 $f(x) = k$ 的非负整数 $x$ 的数量。
 
 **说明**：
 
@@ -32,7 +32,7 @@ $f(x)$ 是 $x!$ 末尾是 $0$ 的数量。回想一下 $x! = 1 \times 2 \tim
 ```python
 输入：k = 0
 输出：5
-解释：0!, 1!, 2!, 3!, 和 4! 均符合 k = 0 的条件。
+解释：0!, 1!, 2!, 3!, 和 4! 均符合 k = 0 的条件。
 ```
 
 - 示例 2：

docs/solutions/0700-0799/random-pick-with-blacklist.md

@@ -0,0 +1,116 @@
+# [0710. 黑名单中的随机数](https://leetcode.cn/problems/random-pick-with-blacklist/)
+
+- 标签：数组、哈希表、数学、二分查找、排序、随机化
+- 难度：困难
+
+## 题目链接
+
+- [0710. 黑名单中的随机数 - 力扣](https://leetcode.cn/problems/random-pick-with-blacklist/)
+
+## 题目大意
+
+**描述**：
+
+给定一个整数 $n$ 和一个「无重复」黑名单整数数组 $blacklist$。设计一种算法，从 $[0, n - 1]$ 范围内的任意整数中选取一个「未加入」黑名单 $blacklist$ 的整数。任何在上述范围内且不在黑名单 $blacklist$ 中的整数都应该有「同等的可能性」被返回。
+
+优化你的算法，使它最小化调用语言「内置」随机函数的次数。
+
+**要求**：
+
+实现 Solution 类:
+
+- `Solution(int n, int[] blacklist)` 初始化整数 $n$ 和被加入黑名单 $blacklist$ 的整数。
+- `int pick()` 返回一个范围为 $[0, n - 1]$ 且不在黑名单 $blacklist$ 中的随机整数。
+
+**说明**：
+
+- $1 \le n \le 10^{9}$。
+- $0 \le blacklist.length \le min(10^{5}, n - 1)$。
+- $0 \le blacklist[i] \lt n$。
+- $blacklist$ 中所有值都不同。
+- $pick$ 最多被调用 $2 \times 10^{4}$ 次。
+
+**示例**：
+
+- 示例 1：
+
+```python
+输入
+["Solution", "pick", "pick", "pick", "pick", "pick", "pick", "pick"]
+[[7, [2, 3, 5]], [], [], [], [], [], [], []]
+输出
+[null, 0, 4, 1, 6, 1, 0, 4]
+
+解释
+Solution solution = new Solution(7, [2, 3, 5]);
+solution.pick(); // 返回0，任何[0,1,4,6]的整数都可以。注意，对于每一个pick的调用，
+                 // 0、1、4和6的返回概率必须相等(即概率为1/4)。
+solution.pick(); // 返回 4
+solution.pick(); // 返回 1
+solution.pick(); // 返回 6
+solution.pick(); // 返回 1
+solution.pick(); // 返回 0
+solution.pick(); // 返回 4
+```
+
+## 解题思路
+
+### 思路 1：哈希表 + 随机映射
+
+将黑名单中的数字映射到 $[n - len(blacklist), n)$ 范围内的白名单数字。
+
+**实现步骤**：
+
+1. 计算白名单的大小：$white\_count = n - len(blacklist)$。
+2. 将黑名单中 $\ge white\_count$ 的数字放入集合 $black\_set$。
+3. 对于黑名单中 $< white\_count$ 的数字，将其映射到 $[white\_count, n)$ 范围内不在黑名单中的数字。
+4. 随机生成 $[0, white\_count)$ 范围内的数字：
+   - 如果在映射表中，返回映射后的值。
+   - 否则，直接返回该数字。
+
+### 思路 1：代码
+
+```python
+class Solution:
+    def __init__(self, n: int, blacklist: List[int]):
+        import random
+        self.random = random
+        
+        # 白名单的大小
+        self.white_count = n - len(blacklist)
+        
+        # 黑名单中 >= white_count 的数字
+        black_set = set()
+        for b in blacklist:
+            if b >= self.white_count:
+                black_set.add(b)
+        
+        # 映射表：将黑名单中 < white_count 的数字映射到 [white_count, n) 范围内的白名单数字
+        self.mapping = {}
+        white = self.white_count
+        for b in blacklist:
+            if b < self.white_count:
+                # 找到下一个不在黑名单中的数字
+                while white in black_set or white in blacklist:
+                    white += 1
+                self.mapping[b] = white
+                white += 1
+
+    def pick(self) -> int:
+        # 随机生成 [0, white_count) 范围内的数字
+        rand = self.random.randint(0, self.white_count - 1)
+        # 如果在映射表中，返回映射后的值
+        return self.mapping.get(rand, rand)
+
+
+# Your Solution object will be instantiated and called as such:
+# obj = Solution(n, blacklist)
+# param_1 = obj.pick()
+```
+
+### 思路 1：复杂度分析
+
+- **时间复杂度**：
+  - 初始化：$O(B)$，其中 $B$ 是黑名单的长度。
+  - 查询：$O(1)$。
+- **空间复杂度**：$O(B)$，映射表的空间。

docs/solutions/0700-0799/reach-a-number.md

@@ -16,18 +16,18 @@
 你可以做一些数量的移动 $numMoves$:
 
 - 每次你可以选择向左或向右移动。
-- 第 $i$ 次移动（从 $i == 1$ 开始，到 $i == numMoves$），在选择的方向上走 $i$ 步。
+- 第 $i$ 次移动（从 $i == 1$ 开始，到 $i == numMoves$），在选择的方向上走 $i$ 步。
 
-给定整数 $target$。
+给定整数 $target$。
 
 **要求**：
 
-返回 到达目标所需的 最小 移动次数(即最小 $numMoves$ ) 。
+返回 到达目标所需的 最小 移动次数(即最小 $numMoves$ ) 。
 
 
 **说明**：
 
-- $-10^{9} \le target \le 10^{9}$。
+- $-10^{9} \le target \le 10^{9}$。
 - target != 0。
 
 **示例**：

docs/solutions/0700-0799/reaching-points.md

@@ -11,13 +11,13 @@
 
 **描述**：
 
-给定四个整数 $sx$，$sy$，$tx$ 和 $ty$。
+给定四个整数 $sx$，$sy$，$tx$ 和 $ty$。
 
 **要求**：
 
-如果通过一系列的转换可以从起点 $(sx, sy)$ 到达终点 $(tx, ty)$，则返回 true，否则返回 false。
+如果通过一系列的转换可以从起点 $(sx, sy)$ 到达终点 $(tx, ty)$，则返回 true，否则返回 false。
 
-从点 $(x, y)$ 可以转换到 $(x, x+y)$  或者 $(x+y, y)$。
+从点 $(x, y)$ 可以转换到 $(x, x+y)$  或者 $(x+y, y)$。
 
 **说明**：