随笔分类 - 【0-基础】算法
摘要：转自：labuladong公众号 子序列问题是常见的算法问题，而且并不好解决。 首先，子序列问题本身就相对子串、子数组更困难一些，因为前者是不连续的序列，而后两者是连续的，就算穷举都不容易，更别说求解相关的算法问题了。 而且，子序列问题很可能涉及到两个字符串，比如让你求两个字符串的 最长公共子序列，
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摘要：转自：labuladong公众号 很多读者反应，就算看了前文 动态规划详解，了解了动态规划的套路，也不会写状态转移方程，没有思路，怎么办？本文就借助「最长递增子序列」来讲一种设计动态规划的通用技巧：数学归纳思想。 最长递增子序列（Longest Increasing Subsequence，简写 L
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摘要：转载自：labuladong公众号 回文串是面试常常遇到的问题（虽然问题本身没啥意义），本文就告诉你回文串问题的核心思想是什么。 首先，明确一下什：回文串就是正着读和反着读都一样的字符串。 比如说字符串aba和abba都是回文串，因为它们对称，反过来还是和本身一样。反之，字符串abac就不是回文串。
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摘要：转载自：labuladong公众号 最长公共子序列（Longest Common Subsequence，简称 LCS）是一道非常经典的面试题目，因为它的解法是典型的二维动态规划，大部分比较困难的字符串问题都和这个问题一个套路，比如说编辑距离。而且，这个算法稍加改造就可以用于解决其他问题，所以说 L
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摘要：概述 在搜索尝试过程中寻找问题的解，当发现已不满足求解条件时，就“回溯”返回，尝试别的路径。 回溯法是一种选优搜索法，按选优条件向前搜索，以达到目标。但当探索到某一步时，发现原先选择并不优或达不到目标，就退回一步重新选择，这种走不通就退回再走的技术为回溯法，而满足回溯条件的某个状态的点称为“回溯点”
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摘要：~ 参考 5min学算法公众号 概述 在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。 贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以后的过程不会影响以前的状态，只与当前状态有关。 适用
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摘要：概述 Dynamic programming，缩写：DP 通过空间换取时间的算法思想 通过将原问题分解为相对简单的子问题的方式来求解复杂问题。通常许多子问题非常相似，为此动态规划法试图仅仅解决每个子问题一次，从而减少计算量：一旦某个给定子问题的解已经算出，则将其记忆化存储，以便下次需要同一个子问题解
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摘要：3、基本解题步骤或方法： 1) 明确递归函数功能。一定要明确递归程序的功能，对递归程序要完成的功能模棱两可、一知半解，往往导致逻辑混乱，写不出正确的递归程序。 2) 找出递归终止条件。所谓递归，就是在函数内部代码调用函数本身，所以，我们必须要找出递归的结束条件，否则，就会一直调用自己，陷入死循环。也
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摘要：一、特征二维数组数字查找 题目：二维数组中，每行从左到右递增，每列从上到下递增；完成一个函数： 要求：输入该数组和待查找数字，判断是否可查找到该数字； // 从数组右上角启动查询，根据查询结果判断行和列下标的变化，逐渐缩小查找范围 private static boolean findValueIn
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摘要：字符串操作：旋转字符串、字符串包含、字符串转换成整数、回文判断、最长回文子串、字符串的全排列 数组问题：寻找最小的K数，寻找和为定值的两个数、寻找和为定值的N个数、跳台阶 其他技巧：bitmap、异或、字典树 辅助学习： 1、数据结构和算法动态可视化 https://visualgo.net/zh
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摘要：概述 分治，就是“分而治之”，就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解即子问题的解的合并。 分治法常常跟递归一起使用，借助递归，我们可以方便地将问题分解再将结果合并。 解题思路： 分解：将原问题分解为若干个规模较小，相互独立，与原问题形式相
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