随笔分类 - leetcode
摘要：前篇戳：dp入门——由分杆问题认识动态规划 导语 刷过一些算法题，就会十分珍惜“方法论”这种东西。Leetcode上只有题目、讨论和答案，没有方法论。往往答案看起来十分切中要害，但是从看题目到得到思路的那一段，就是绕不过去。楼主有段时间曾把这个过程归结于智商和灵感的结合，直到有天为了搞懂Leetco
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摘要：题目 Given a triangle, find the minimum path sum from top to bottom. Each step you may move to adjacent numbers on the row below. For example, given the
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摘要：题目 Given an integer n, generate all structurally unique BST's (binary search trees) that store values 1 ... n. Example: Input: 3 Output: [ [1,null,3,2
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摘要：简介 如果你常刷leetcode，会发现许多问题带有Dynamic Programming的标签。事实上带有dp标签的题目有115道，大部分为中等和难题，占所有题目的12.8%（2018年9月），是占比例第二大的问题。 如果能系统地对dp这个topic进行学习，相信会极大地提高解题速度，对今后解决实
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摘要：回溯法是一类递归算法，算法中每次只构建答案的一部分，在构建的过程中如果意识到答案不符合要求，会立刻将这一部分答案及它的所有子答案抛弃，以提高效率。
递归算法通常比较难想，容易出现做一个题时“每次都是新题”的情况。如果能够稍微记住一点简单的套路，认识到一个算法的重要点，以及文中几个题目的共性和区别，就能大大提高解算法的速度。
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摘要：简介 用一个可伸缩的窗口遍历字符串，时间复杂度大致为O(n)。适用于“寻找符合某条件的最小子字符串”题型。 题目 链接 求某字符串T中含有某字符串S的所有字符的最小子字符串。如果不存在则返回"". 算法 用左右两个指针维护一个窗口。 WHY IT WORKS 设想一个最naive的算法如何遍历T中的
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摘要：持续更新中(* ॑ᐜ ॑*)(* ॑ᐜ ॑*) Sliding Window (滑动窗口) 寻找符合条件的最短子字符串——SLIDING WINDOW Backtracking (回溯法) 数组排列组合问题——BACKTRACKING Dynamic Programming (动态规划) 系统学习d
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