02 2021 档案
摘要：题目 分析 自己想着dp,结果比赛一直卡住。今天看y总直播又学习到了。本题直接暴力搜索就可，用四进制搜。从40——4m减1，并且要排除掉每一位上3的可能。简而言之，就是将一个配料方案看成一个m位的四进制数 代码 1 class Solution { 2 public: 3 int closestCo
阅读全文
摘要：题目 LeetCode102.二叉树的层序遍历 代码 1 class Solution { 2 public: 3 4 vector<vector<int>>ans; 5 vector<vector<int>> levelOrder(TreeNode* root) { 6 if(root == NU
阅读全文
摘要：题目 给定一个n个点m条边的有向图，点的编号是1到n，图中可能存在重边和自环。 请输出任意一个该有向图的拓扑序列，如果拓扑序列不存在，则输出-1。 若一个由图中所有点构成的序列A满足：对于图中的每条边(x, y)，x在A中都出现在y之前，则称A是该图的一个拓扑序列。 输入格式 第一行包含两个整数n和
阅读全文
摘要：题目 分析 所有边的长度都是1，权值相同，用BFS求最短路 代码 1 #include<iostream> 2 #include<cstring> 3 #include<algorithm> 4 #include<queue> 5 using namespace std; 6 7 const int
阅读全文
摘要：题目 分析 DFS，一次遍历，求出每个结点去除该点后的最大连通块的个数，同时更新ans(全局变量存放最终结果) 代码 1 #include<iostream> 2 #include<algorithm> 3 #include<cstring> 4 using namespace std; 5 6 c
阅读全文
摘要：题目 分析 代码 1 class Solution { 2 public: 3 void dfs(TreeNode* root,vector<int>&res){ 4 if(root == NULL) return; 5 6 dfs(root->left,res); 7 res.push_back(
阅读全文
摘要：题目 分析 后序遍历的非递归写法基本上就是按照前序遍历的非递归写出来的。前序遍历：根左右，后序遍历：左右根。如果把前序遍历的结果反转：得到根右左。这就启发我们，前序遍历的非递归代码基本不变，只需要将右孩子先入栈改为左孩子先入栈即可。这样得到的遍历顺序是：根右左。最后反转得到左右根 代码（递归） 1
阅读全文
摘要：题目 分析 用栈来模拟前序遍历，注意右孩子先进左孩子后进，这样出栈顺序就是先左后右！ 代码(递归) /** * Definition for a binary tree node. * struct TreeNode { * int val; * TreeNode *left; * TreeNode
阅读全文
摘要：题目 分析 最短路，权值相同，用BFS 代码 1 #include<iostream> 2 #include<algorithm> 3 #include<queue> 4 #include<cstring> 5 using namespace std; 6 7 const int N = 110;
阅读全文
摘要：题目 分析一 本问题可以按照全排列的dfs来写。生成一个排列数，下标 i 对应第 i 行，其上的数字代表放哪一列。 代码 1 #include<iostream> 2 #include<algorithm> 3 using namespace std; 4 const int N = 20;//这里
阅读全文
摘要：题目 分析 代码 1 #include<iostream> 2 #include<algorithm> 3 using namespace std; 4 const int N = 7; 5 6 bool st[N]; 7 int path[N]; 8 9 void dfs(int n,int u)
阅读全文
摘要：题目 参考代码随想录 分析 本题可看出为完全背包问题。关键是dp[i]表示什么？dp[i] == true 表示长度为 i 的字符串可以词典中的单词完全划分。 确定递推公式 ： if([j, i] 这个区间的子串出现在字典里 && dp[j]是true) 那么 dp[i] = true。 初始化：
阅读全文
摘要：题目 分析 本题的完全平方数可以重复取，为完全背包问题。dp[i] 表示 凑成 j 的完全平方数的最少个数。递推公式就是从背包问题推出来的 dp[j] = min(dp[j],dp[j-nums[i]] + 1) 初始化，因为求最小值，为了让初始值覆盖结果，所以将初始值设为正无穷。dp[0] = 0
阅读全文
摘要：题目 分析 根据最长公共子序列中状态表示的技巧，本题依旧两个串。状态标识设 dp[i,j] 表示将a[1-i] 变为 b[1-j] 的所有操作方式的集合中最少操作次数。 其实做了几道线性dp的题目，发现还是有些技巧：就是大都根据最后一个状态或者最后一个或一对元素考虑 递推公式的推导：考虑元素a[i]
阅读全文
摘要：题目 分析 状态表示，这里有个技巧，题目涉及两个字符串我们一般采用二维dp数组（经验）。 f(i,j)表示所有在第一个序列前 i 个字母中出现，且在第二个序列前 j 个字母出现的子序列的最长长度。重点是如何找递推公式。。。。 设第一个序列为a[]、第二个序列为b[]。f(i,j)所表示的最长子序列的
阅读全文
摘要：题目 分析 下图为y总的递推公式分析 dp[i] 表示 开头到 i 处最长上升子序列的长度。思考递推公式，如何由小的状态推大状态？ 以第 i 个数结尾的上升子序列的构成：仅含 i 位置这一个数（意味着前面上升子序列）或者 若a[i - 1] < a[i] 时，dp[i - 1] + 1。由于dp[i
阅读全文
摘要：题目 分析 完全背包问题。dp[j]表示和为j的最小硬币个数。最大最小值问题递推公式 dp[j] = min(dp[j],dp[j-coins[i]] + 1) 代码 1 class Solution { 2 public: 3 int coinChange(vector<int>& coins,
阅读全文
摘要：做了LeetCode背包几道题吧，有些感觉了，故来总结一波。本文只针对01背包和完全背包，对于考研复试够用了。其他背包有待补充....... 参考代码随想录Carl和博文 如何区分01背包和完全背包？ 每种物品只能取一次（或nums数组中的每个数字只能用一次）为01背包。每种物品有无数个（或nums
阅读全文
摘要：题目 分析 本题要结合LeetCode518.零钱兑换II这道题一起看，零钱兑换是组合个数总和，而本题排列个数总和，也就是说 (1, 2, 1) 和 (2, 1, 1)是不同的。遍历顺序：要先遍历背包容量再遍历物品。正好与组合问题遍历顺序相反，组合问题不允许重复，所以要先遍历物品再遍历背包容量。由于
阅读全文
摘要：题目 分析 此题组合问题，首先看能否回溯，数据范围太大，会超时。题目中说一种面额的硬币有无限个，本题为完全背包。本题与LeetCode 494目标和问题几乎一样。 dp[j]表示凑成总额 j 的种类。dp[0] = 1表示总额0不取任何硬币，这也是一种方法，所以为1，若初始值设为0，那么dp数组全为
阅读全文
摘要：题目 ACwing 分析 完全背包与01背包的区别在于，每种物品是否可以无限个。意思就是完全背包可以重复取同一间物品。代码上与01背包的不同点在于，在遍历背包容量时要正序遍历，因为倒叙遍历对应只使用取一次物品的情况。 代码 #include<iostream> #include<algorithm>
阅读全文
摘要：题目 分析 本题是两维01背包。每个子字符串为一件物品，并且只取一次，这就是01背包。两个维度体现在零的数量和一的数量上，也就是原始的01背包中的体积是一个维度，这里对应0的数量和1的数量。原始01背包中的价值对应每一个子字符串，选中子字符串就加1。dp【i】【j】表示最多i个零和最多j个1的最大集
阅读全文
摘要：题目 分析 这道题开始我是想用回溯，但一看数据量，肯定会超时（指数级的时间复杂度）。没有思路，想着应该是dp，怎么进行转化，转为我们熟悉的问题呢？题目的意思就是说将数组分成两堆n1，n2，使得 n1 - n2 = S 。且有n1 + n2 = sum。由这两个式子可得 n1 + n2 = 2 * n
阅读全文
摘要：题目 分析 本题和分割等和子集题目有异曲同工之妙。本题就是将石头尽可能分成重量相同的两堆，使得这两堆重量相减之后结果最小。这就转化为了分割相同等和子集的题目。 代码 二维dp数组 1 class Solution { 2 public: 3 int lastStoneWeightII(vector<
阅读全文
摘要：题目 分析 两个子集和相等，转化为找到所有元素总和一半的集合。注意不能回溯，因为时间复杂度为O（2N）会超时。可以将此问题看成0-1背包问题。背包容量为sum / 2。如果总和一半为奇数，那么不可分成两个相同总和的子集。在此问题种物品的重量和价值为数字本身的数值。设dp[i][j]为从0-i中选取不
阅读全文
摘要：题目 分析 首先要画个草图观察规律，n = 1 ,2, 3 时，结果分别为1，2，5。分析当 n = 3时，BST的种类构成：根节点为1，根节点为2，根节点为3。当根节点为1时，有两种形态 当根节点为2时，有一种形态 当根节点为3时，有两种形态 所以n为3时的BST数量为：根节点为1的BST个数 +
阅读全文
摘要：题目 分析 用dp[i]来表示 和为 i 的拆分正整数成绩最大值。拆分方式 ：一、两个数 j ，i - j 。二、两个以上 j 、dp[i - j ]，拆分（i - j ），j 的范围是从 1 到 i - 1 ，每次会得到dp[i] = max(j * (i - j) ，j * dp[j-i])。
阅读全文
摘要：题目 分析 dp[i][j] 表示从（0，0）到（i，j）有多少条路径。对dp数组初始化，每次移动只能向右或者向下，对第0行和第0列初始化。如果第0 行或者第0列某个位置上第一次出现了障碍物，那么之后的位置都无法走到。动态转移方程为：如果没有障碍物dp[i][j] = dp[i - 1][j] +
阅读全文
摘要：题目 分析 dp【i】【j】代表从（0，0）出发走到（i，j）位置上有多少种路径。关于dp数组的初始化，由于机器人每次只能向右或者向下移动一步。所以第 0 行和第 0 列dp数组初始化为 1。动态转移方程： dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1]，因为dp[i]
阅读全文
摘要：题目 分析 本题也是爬楼梯的扩展，题意不明确。参考LC评论区的解释后，豁然开朗。关键是对于cost代价值的理解，它代表的是从当前楼梯迈出所耗费的体力，而不是到达该层所需要的体力。可以翻译如下： 在首尾都加一个0分别代表地面，和楼顶 数组的每一个数字代表从当前楼梯迈出所需要耗费的体力 从地面开始，第一
阅读全文
摘要：题目 分析 用一维数组 dp[n] 表示爬到 n阶楼顶有多少种爬法，观察规律发现 dp[n] = dp[i-1] + dp[i-2]，就是斐波那契数列。因为爬楼梯每次只能一个或两个台阶 代码 1 class Solution { 2 public: 3 int climbStairs(int n)
阅读全文
摘要：题目 代码 递归 1 class Solution { 2 public: 3 4 int fib(int n) { 5 if(n == 0) return 0; 6 if(n == 1) return 1; 7 return fib(n-1) + fib(n-2); 8 } 9 }; 时间复杂度O
阅读全文
摘要：题目 分析一 暴力枚举每个点，看看能不能成为回路，如无则返回-1。 代码 1 class Solution { 2 public: 3 int canCompleteCircuit(vector<int>& gas, vector<int>& cost) { 4 for(int i = 0;i <
阅读全文
摘要：问题： 刷LeetCode过程中，代码及报错如下： 1 class Solution { 2 public: 3 //按绝对值从大到小进行排列 4 bool cmp(int a,int b){ 5 return abs(a) > abs(b); 6 } 7 int largestSumAfterKN
阅读全文
摘要：题目 分析 每次取最小的反转即可，一次贪心 代码 1 class Solution { 2 public: 3 int largestSumAfterKNegations(vector<int>& A, int k) { 4 int sum = 0; 5 while(k){ 6 sort(A.beg
阅读全文
摘要：题目 分析 其实这题比较坑，不去关心每次究竟跳几步，而是看每次最多能跳到哪里，最后的最高跳范围包含结果就成功。贪心每一次最大范围。 需要注意的是，之前跳的范围不含本层，那么就为false。 代码 自己 1 class Solution { 2 public: 3 bool canJump(vecto
阅读全文
摘要：题目 分析 利润产生在低价买入，高价卖出中。所以递减序列是没有利润的。为了利润最大，我们要找局部最低点和局部最高点，注意是局部，而不是全局 如[7,1,5,3,6,4]，选择1，5和3，6而不是直接从1到6。 所以贪心的局部最优就是 局部最小值和局部最大值的差值 这种思想有些像 LeetCode37
阅读全文
摘要：题目 分析 直接暴力，枚举每个起始点的最大和 代码 1 class Solution { 2 public: 3 int maxSubArray(vector<int>& nums) { 4 int res = INT_MIN; 5 for(int i = 0;i < nums.size();i++
阅读全文
摘要：题目 分析 摘自Carl大佬总结 局部最优：删除单调坡度上的节点（不包括单调坡度两端的节点），那么这个坡度就可以有两个局部峰值。实际操作上，其实连删除的操作都不用做，因为题目要求的是最长摆动子序列的长度，所以只需要统计数组的峰值数量就可以了（相当于是删除单一坡度上的节点，然后统计长度）但题目只要求返
阅读全文
摘要：题目 分析一 直接类似双指针比较，本质就是贪心，小饼干给小的胃口，贪心小胃口 代码一 1 class Solution { 2 public: 3 int findContentChildren(vector<int>& g, vector<int>& s) { 4 sort(g.begin(),g
阅读全文
摘要：题目 分析 本题区别于n皇后问题，n皇后问题是每一行放置一个，而解数独问题，是每行可放置多个数。实质就是二维递归，既对行进行递归，也对列进行递归。只要搜索到一种可以满足题意的结果立即返回，所以backtracking的类型是bool，意味可能不必搜索整个树。并且不需要判断结束条件，不会导致进入死循环
阅读全文
摘要：题目 分析 依旧回溯的模板题，要看出每次检查一个table，搜索树的元素是table 代码 1 class Solution { 2 public: 3 vector<vector<string>>res; 4 5 bool check(int row,int col,vector<string>t
阅读全文
摘要：题目 分析 https://mp.weixin.qq.com/s/3kmbS4qDsa6bkyxR92XCTA 代码 1 class Solution { 2 public: 3 unordered_map<string,map<string,int>>tar;//起点、<终点,次数> 4 bool
阅读全文
摘要：题目 给定一个可包含重复数字的序列 nums ，按任意顺序 返回所有不重复的全排列。 分析 本题是在 LeetCode46. 全排列 基础上的变形，就是加上序列中包含重复数字这一条件，导致的结果就是可能出现重复的序列。此题又回归到如何去重的问题？ 1.排序 + used 数组 见 LeetCode4
阅读全文
摘要：题目 给定一个 没有重复 数字的序列，返回其所有可能的全排列。 思路 回溯解决排列问题。这里和组合问题、切割问题和子集问题最大的不同就是for循环里不用startIndex了。而used数组，其实就是记录此时path里都有哪些元素使用了，一个排列里一个元素只能使用一次 代码 1 class Solu
阅读全文
摘要：题目 给定一个整型数组, 你的任务是找到所有该数组的递增子序列，递增子序列的长度至少是2。 给定数组的长度不会超过15。 数组中的整数范围是 [-100,100]。 给定数组中可能包含重复数字，相等的数字应该被视为递增的一种情况。 法一分析 自己首先想法：本题和取子集的题目差不多，但不能通过排序+u
阅读全文
摘要：题目 给定一个可能包含重复元素的整数数组 nums，返回该数组所有可能的子集（幂集）。说明：解集不能包含重复的子集。 分析 在LeetCode78.子集基础上的变形，解题思路来源 LeetCode40.组合总和II，这两个题目的核心就是，给定可能包含重复元素的集合，如何将结果去重？利用 used数组
阅读全文
摘要：题目 给你一个整数数组 nums ，数组中的元素 互不相同 。返回该数组所有可能的子集（幂集）。解集 不能 包含重复的子集。你可以按 任意顺序 返回解集。 分析 代码 1 class Solution { 2 public: 3 vector<int>path; 4 vector<vector<in
阅读全文
摘要：题目 给定一个只包含数字的字符串，复原它并返回所有可能的 IP 地址格式。有效的 IP 地址 正好由四个整数（每个整数位于 0 到 255 之间组成，且不能含有前导 0），整数之间用 '.' 分隔。 例如："0.1.2.201" 和 "192.168.1.1" 是 有效的 IP 地址，但是 "0.0
阅读全文
