随笔分类 - LeetCode每日刷题
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摘要：☆☆☆思路：本题可以看成约束版的“爬楼梯问题”，即约束版的 f(n) = f(n-1) + f(n-2) 问题。 注意点1：由于 i 取 1 时，dp[len-2]取不到，所以要有n+1个。len-2决定了 dp[i] 应定义为 字符个数为i的方法总数。 注意点2：对于dp[0]的初值，举例如"12
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摘要：思路: 画出递归树可以看出，存在重叠子问题，且具有最优子结构，因此可以使用 动态规划 解决。 （1）使用递归进行编码， 提交到力扣会超时 class Solution { public int integerBreak(int n) { return breakInteger(n); } // 将n
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摘要：思路： 参考左神P187 1. 状态的定义：dp[i][j]表示从左上角即(0,0)位置走到(i,j)位置的最小路径和。 2. 特殊情况： 对于矩阵第一行的所有位置，从(0,0)走到(0，j)只能一直往右走。同理， 对于矩阵第一列的所有位置，从(0,0)走到(i，0)只能一直往下走。 3. 除了第一
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摘要：【举一反三】：最大路径和——数字三角形问题（动态规划） ☆☆☆思路：动态规划 ——> 空间优化（使用一维数组而不是二维数组，这样只使用了O(n)的额外空间。） class Solution { public int minimumTotal(List<List<Integer>> triangle)
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摘要：☆☆☆☆☆思路：与N皇后问题类似。 class Solution { public void solveSudoku(char[][] board) { if (board == null || board.length == 0) return; dfs(board); } private boo
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摘要：☆☆☆☆思路：如果在（i，j）处放置了一个皇后，那么 1. 整个第 i 行的位置都不能放置； 2. 整个第 j 列的位置都不能放置。 3. 如果位置(a,b)满足|a-i|==|b-j|，说明(a,b)和(i,j)处在同一条斜线上，也不能放置。 代码1（参考左神书，耗时2ms）： class Sol
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摘要：N皇后问题也可以转化为树形问题，每一层代表格子的一行，每一个节点都有N种选择。 思路1：以52题的解法为基础，当递归到底时，根据record[]数组的状态信息，还原出皇后的位置。 判断斜线的方法（参考左神）：如果(a,b)满足|a-i|==|b-j|，说明(a,b)和(i,j)处在同一条斜线上。 思
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摘要：☆☆☆思路：类似于130题。从边界开始扩展。 建立两个矩阵Atlantic和Pacific, 当Atlantic[i][j]和Pacific[i][j]同时为true时表示该位置可以同时到达Atlantic和Pacific 遍历时的技巧为: 只需要从四个边界开始遍历即可(类似Flood Fill的思
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摘要：思路1：DFS 如果把X看作海水，O看作陆地，被海水包围的就是岛屿。没有被海水包围的陆地，与边界有连通，就不是岛屿。判断是否是岛屿比较困难，问题转化为先找出非岛屿（凡是与边界有联系的O），即对边界上的 O 特殊处理。根据题意，四个边的 0 以及与其相邻的 0 都不能被替换为X，因此从边界向里面扩展。
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摘要：思路：本题是经典的Flood Fill（泛洪）问题，即染色问题 或 颜色填充问题。 这类问题需要把与(i,j)相连接的岛屿都标记上，而不是在其中找到某个序列或者某个值，所以只标记true，不需要进行状态重置。 代码1（修改输入数据）： class Solution { public int numI
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摘要：☆☆☆☆思路：二维平面上的回溯法。 先将问题转化为树形问题，每一个点都有四个方向可以走，若规定顺时针即为“上->右->下->左”。 注意：关于标记某个格子是否被访问过有两个思路，一是设置visited[][]布尔数组，二是直接修改输入数据，回溯时再改回来。 在具体面试中，需要询问面试官是否可以修改输
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摘要：class Solution { private List<String> res = new LinkedList<>(); public List<String> readBinaryWatch(int num) { dfs(num, 0, 0, 1, 1, new LinkedList<Int
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摘要：☆☆思路：做完1 和 2之后，直接套模板就完了。刚开始可以把1到9放入数组中，然后回溯搜索。 AC后再去掉数组进行优化。 class Solution { public List<List<Integer>> combinationSum3(int k, int n) { List<List<Int
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摘要：思路：回溯搜索 + 剪枝。 注意，回溯做选择的方法，不适用于有 “有重复元素的数组”。因此，重点掌握 常规回溯算法的写法。 class Solution { public List<List<Integer>> combinationSum2(int[] candidates, int target
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摘要：☆☆☆代码： 排序剪枝后效率更高 ~ class Solution { public List<List<Integer>> combinationSum(int[] candidates, int target) { List<List<Integer>> res = new ArrayList<
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摘要：☆☆☆☆思路：回溯 + 剪枝。 如果使用Set去重，不能AC class Solution { public List<List<Integer>> subsetsWithDup(int[] nums) { List<List<Integer>> res = new ArrayList<>(); A
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摘要：☆☆☆思路：回溯算法。注意对比区分这三道题：求排列、求组合、求子集。 求组合 和 求子集 方法的对比： 更新res的位置不同：求组合时，res 的更新是当树到达底端时；而求子集，res的更新是树上每一个节点，走过的路径都是子集的一部分。 求组合 和 求排列 方法的对比： 树的形状不同：排列问题的树比
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摘要：☆☆☆思路：与排列问题不同，组合问题只需要从当前位置往后搜索。而排列问题每次都需要从头寻找，需要用vis数组记录访问过的元素。 class Solution { public List<List<Integer>> combine(int n, int k) { List<List<Integer>
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摘要：思路1：回溯搜索全排列，使用Set暴力去重。 ☆☆☆思路2：回溯搜索 + 剪枝。 对原数组排序，保证相同的数字都相邻，然后每次填入的数一定是这个数所在重复数集合中「从左往右第一个未被填过的数字」 代码1：回溯搜索 + Set去重 代码1.1 ——交换位置确定数字（耗时：30ms） class Sol
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摘要：【举一反三】: 剑指27.字符串的排列 ☆☆回溯算法入门级经典题目，理论讲解及分类习题：回溯算法入门级详解 + 练习（持续更新） 思路1：标记数组 思路2：交换位置。相比思路1，空间复杂度低。 class Solution { public List<List<Integer>> permute(i
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