12 2018 档案
摘要：最优子结构：通过求子问题的最优解，可以获得原问题的最优解。 解法一：记忆化搜索 解法二：动态规划 思路：如下图所示，红色部分表示平方数，所有的完美平方数都可以看做一个普通数加上一个完美平方数，那么递推式就变为了：dp[i + j * j] = min(dp[i] + 1, dp[i + j * j]
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摘要：1. 记忆化搜索 - 自上向下的解决问题：使用vector来保存每次计算的结果，如果下次再碰到同样的需要计算的式子就不需要重复计算了。 2. 动态规划 - 自下向上的解决问题 解法一：自顶向下 解法二：自底向上 注意：从2只能移动到3和4；从3只能移动到6和5. 思路：设从位置（i,j）达到底部的最
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摘要：本题是从1开始计数；n一定是合法的。 能否只遍历一遍链表？ n = 2, 则要删除4和5。使用两个指针来寻找要删除的区间。 思路：快慢指针，一开始让fast和slow指向链表的头结点，然后让fast指向链表旋转k位后的头结点，然后fast和slow同时向后移动，直到fast指向原链表的最后一个元素，
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摘要：该逻辑对于删除第一个元素不适用。 这样的代码不优美 可以设置一个虚拟的头结点： 这道题想了好久，原因是要把重复的所有元素都删除，这里设立一个duplicate标志位来记录当前cur是否与下一个结点重复。 又重新做了一遍这道题，思路和前面设置标志位记录重复的不太一样。重点在于在两个结点不相同时，需要判
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摘要：表不支持随机查找，通常是使用next指针进行操作。 206. 反转链表 需要考虑以上两个问题，在本题中已经假定1 <= m <= n <= length of list 思路： 完整的翻转链表程序： 思路：在链表中，可以通过创建两个新的头结点指针，来分别指向小于x的结点和大于等于x的结点，遍历结束之
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摘要：思路：滑动窗口（长度为k+1）看这个窗口里的是否有两个元素的值相同。加查找表。 注意：是数组中有重复的元素返回true，没有返回false。 用set运行的更快。 函数lower_bound()在first和last中的前闭后开区间进行二分查找，返回大于或等于val的第一个元素位置。如果所有元素都小
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摘要：类]
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摘要：这道题已知字符串只有小写字母。可以使用map把字符和对应的次数联系起来。若在s[i]中的字符counts++; 若在t[i]中的字符counts--。 最后来遍历counts判断每个字符的键值，若为0说明t也有s中的对应字符，否则没有返回false。 思路：1）若可以在m中找到在pattern里面的
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摘要：两类查找问题： 1）查找有无： - 某个元素是否存在，通常使用set（集合） 2）查找对应关系（键值对应） - 某个元素出现了几次，map（字典） set和map都不允许里面的键值重复。 常见操作： - insert - find - erase - change（map） 思路：把nums1放到一
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摘要：滑动窗口：这两个索引表示的是一个窗口，让这个窗口不停的在数组中滑动，来找到问题的解。 -什么叫子数组：可以不连续。但是本题强调了是要连续的。、 解法一：滑动窗口 时间复杂度：O(n)，空间复杂度O(1) 因为没有另外开辟空间。 思路：和209类似采用滑动窗口的思路。在[l...r]区间中表示不重复的
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摘要：Two sum: 哈希表解法； 注意这两个元素不能是相同的。 解法一：二分查找法，逐一取数组中的值，然后second = target - numbers[i] , 用二分查找法求第二个值。 时间复杂度：O(nlongn) 解法三：对撞指针 使用两个指针，若nums[i] + nums[j] > t
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摘要：题意：给定一个数组nums，求若 i<j and nums[i] > 2*nums[j] 的逆序对。 Note: 数组的长度不会超过50，000 不愧是hard模式的题目，虽然已经知道可以用归并排序来做，但是写出来的答案总有问题，真的是暴风哭泣 :( 一直在找bug，最后发现是我写的merge函数有
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摘要：1. 我们知道它们都使用了分治算法：将原问题分割成同等结构的子问题，子问题解决后，原问题也得到了解决。 衍生出来的问题： 1）逆序对： 对应题目： 剑指:数组中的逆序对，在数组中的两个数字，如果前面一个数字大于后面的数字，则这两个数字组成一个逆序对。输入一个数组，求出这个数组中的逆序对的总数P。并将
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摘要：题目：在无序的数组中找到第k大的元素，也就是若长度为n的数组从小到大排列时，下标为n-k的元素。 注意Example2：第4大的元素是4，也就是数组中出现的两个5分别是第2大和第3大的数字。 解法一：直接利用sort函数排序后，取第k大的元素。 解法二：快排 时间复杂度是：O(n) 注意几个问题：
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摘要：时间复杂度O(nlongn) 基本思想：取一个枢纽值(privot)，将剩余数组的值依次与privot进行比较，若比privot大就放在privot左边；若小就放在右边。 基础版：假设数组左边界下标为l，右边界下标为r，将下标l所在的元素值记为privot，使得 arr[l+1...j]<v ; a
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摘要：直接插入排序： 基本思想： 把n个待排序的元素看成一个有序表和一个无序表，开始时有序表中只有一个元素，无序表中有n-1个元素；排序过程即每次从无序表中取出第一个元素，将它插入到有序表中，使之成为新的有序表，重复n-1次完成整个排序过程。 实例： 0.初始状态 3，1，5，7，2，4，9，6（共8个数
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摘要：选择排序 Selection Sort 1）在数组中找最小的数与第一个位置上的数交换； 2）找第二小的数与第二个位置上的数交换； 3）以此类推 完整代码： 相应头文件：Student.h
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摘要：归并排序：先将数组一分为二，将左边部分排序（同样将其一分为二），再将右边部分排序，最后逐层归并。（分治策略）（稳定排序）。 算法稳定性 -- 假设在数列中存在a[i]=a[j]，若在排序之前，a[i]在a[j]前面；并且排序之后，a[i]仍然在a[j]前面。则这个排序算法是稳定的！ 先排序的时间复杂
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摘要：解法一：计数排序：统计0，1，2 的个数 时间复杂度：O(n) 空间复杂度：O(k) k为元素的取值范围, 此题为O(1) 解法二：三路快排 时间复杂度：O(n) 空间复杂度：O(1) 只遍历了一遍
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摘要：解法一： 时间复杂度O(n) 空间复杂度O(1) 解法二：将非0元素与0元素交换位置，其中k指向非零元素的位置,且为了不让两个0元素之间相互交换位置，则增加一个判断条件( i != k) 我用了一个比较简便的解法，使用了vector的erase()函数直接删除等于val的元素（相当于下标自动加了一，
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摘要：此处的需要注意的点是： 为什么不用 int mid = (l+r)/2 因为mid，l，r 都是整型，所以如果l，r过大，相加后容易整型溢出，所以使用
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