Frodo's blog

摘要： 题目链接 64. 最小路径和 思路 分析动态规划题目的时候只需要考虑最后一个阶段，因为所有的阶段转化都是相同的，考虑最后一个阶段容易发现规律 表示状态 假设到了右下角，考虑一下我们要存储的信息 走到最后坐标的最小步数 当前坐标的信息，用来判断是否走到了右下角 很容易联想到使用二维数组 dp[i][j 阅读全文

摘要： 题目链接 70. 爬楼梯 思路 分析动态规划题目的时候只需要考虑最后一个阶段，因为所有的阶段转化都是相同的，考虑最后一个阶段容易发现规律 表示状态 假设走到了最后一层台阶，考虑一下我们要存储的信息： 走到这最后一层台阶的方法数 当前台阶数，用于判断是否走到了最后一层台阶 这时候很容易想到使用一维数组 阅读全文

摘要： 题目链接 62. 不同路径 思路 分析动态规划题目的时候只需要考虑最后一个阶段，因为所有的阶段转化都是相同的，考虑最后一个阶段容易发现规律 表示状态 假如机器人走到了最后一个格子，这时候考虑一下我们需要存储的信息： 最后一个格子的走法数量 机器人的坐标，来判断是否走到 Finish 这时候很容易想到 阅读全文

摘要： 题目链接 剑指 Offer 60. n个骰子的点数 思路 引子 根据概率计算公式，点数 k 出现的概率为 $$ P_{(k)}=k \text { 出现的次数/总次数 } $$ 我们很容易算出来 n 个骰子投掷的结果总共有 $6^n$种，所以我们只需要再算出来点数 k 出现的次数就能算出来概率。 在 阅读全文

摘要： 题目链接 110. 平衡二叉树 思路 一个空树肯定是平衡二叉树，并且一个平衡二叉树的子树也是平衡二叉树。利用这两条性质我们可以推断出代码中含有 root == null -> return true 和 isBalanced(root.left) && isBalanced(root.right)。 阅读全文

摘要： 题目链接 面试题59 - II. 队列的最大值 思路 可以看参考题解：如何解决 O(1) 复杂度的 API 设计题 一开始想到使用单变量 max 来存储最大值，但是会产生两点问题： 当 max 弹出队列之后，下一个最大值是多少没法知道 如果有多个 max，那么当一个最大值弹出队列之后，队列中还有没有 阅读全文

摘要： 题目链接 239. 滑动窗口最大值 思路 单调队列的使用方法，可以参考【单调队列】LeetCode 面试题59 - II. 队列的最大值 在本题中将滑动窗口的移动看作往队列中放数和取数的过程，实际上和上面链接中的解法一样。 代码 class Solution { public int[] maxSl 阅读全文

摘要： 题目链接 121. 买卖股票的最佳时机 思路 状态转移方程为 $dp[i] = max(0, dp[i - 1], prices[i] - min)$，设置 dp[0] = 0，所以在取最大值的过程中可以省略0，只需要写 dp[i] = Math.max(dp[i - 1], prices[i] - 阅读全文

摘要： 原文链接：HashMap和LinkedHashMap遍历机制 对 HashMap 和 LinkedHashMap 遍历的几种方法 以 HashMap 为例，LinkedHashMap 方法一样。 一共有三种遍历方式 Iterator<Map.Entry<String, Integer>> entry 阅读全文

摘要： 题目链接 剑指 Offer 46. 把数字翻译成字符串 思路 这个问题与 dp 中的经典问题“跳台阶”问题十分类似，在跳台阶问题中我们是选择跳一个台阶或者两个台阶，而在这个问题中我们是选择再统计一个字符还是再统计两个字符。即我们在遍历到第 $i$ 个字符的时候，可以把它当做前面 $i-1$ 个字符接 阅读全文