03 2023 档案
摘要：LC139. 单词拆分 dp[i]含义 : 字符串长度为i的话，dp[i]为true，表示可以拆分为一个或多个在字典中出现的单词 遍历顺序：如题说，是拆分为一个或多个在字典中出现的单词，所以这是完全背包 如果求组合数就是外层for循环遍历物品，内层for遍历背包。 如果求排列数就是外层for遍历背包
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摘要：LC647. 回文子串 动态规划法： **遍历顺序：**从下往上，从左往右 当s[i]与s[j]相等时，需要考虑三种情况： 情况一：下标i 与 j相同，同一个字符例如a，当然是回文子串 情况二：下标i 与 j相差为1，例如aa，也是回文子串 情况三：下标：i 与 j 相差大于1的时候，例如cabac
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摘要：LC583. 两个字符串的删除操作 简单题学方法，困难题用方法 实现了Carl哥题解中说的第二种动态规划，和“LC1143.最长公共子序列”基本相同，只要求出两个字符串的最长公共子序列长度即可，那么除了最长公共子序列之外的字符都是必须删除的，最后用两个字符串的总长度减去两个最长公共子序列的长度就是删
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摘要：LC392. 判断子序列 简单题学方法，困难题用方法 bool isSubsequence(string s, string t) { int size_s = s.size(); int size_t = t.size(); vector<vector<int>> dp(size_s + 1, v
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摘要：LC1143. 最长公共子序列 相对于“LC718. 最长重复子数组”，那道题是要求连续的子序列，所以出现不相等的情况时，对当前格子赋0即可。而本题不要求连续，所以不能直接赋零，而是保持跟前面一个格子值一致或者保持跟上一层同位置一样的值（两者比较大小）。 dp[i]含义：对text2数组，以下标为
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摘要：LC300. 最长递增子序列 dp[i]含义：i 之前包括 i 的以nums[i]结尾的最长递增子序列的长度 int lengthOfLIS(vector<int>& nums) { int size = nums.size(); vector<int> dp(size, 1); int maxLe
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摘要：LC309. 最佳买卖股票时机含冷冻期 更多的状态转移： dp[i] [0]含义：持有股票的最多现金 分两种情况，一是昨天就持有，即dp[i - 1] [0]。二是昨天没持有（可能是昨天抛出了，或者是昨天之前更早抛出了），所以今天若要买新的股票，则起码要用前天抛出股票时剩的现金来购买，即 dp[i
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摘要：LC123. 买卖股票的最佳时机Ⅲ 更多的状态转移： dp[i] [0]含义：第一次持有股票的最多现金 dp[i] [1]含义：第一次不持有股票的最多现金 dp[i] [2]含义：第二次持有股票的最多现金 dp[i] [3]含义：第二次不持有股票的最多现金 ////自写的一般实现方法 int max
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摘要：LC121. 买卖股票的最佳时机 ////自写的一般实现方法 int maxProfit(vector<int>& prices) { int purchase = prices[0]; int maxProfit = 0; int todayProfit = 0; for (int i = 1;
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摘要：LC198. 打家劫舍 自己写的版本，用pair<不取本次的最大收获， 取本次的最大收获>进行记录 int rob(vector<int>& nums) { int size = nums.size(); vector<pair<int, int>> dp(size); dp[0] = pair<i
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摘要：LC70. 爬楼梯 原题其实是一道简单动规的题目。但其实本题稍加改动就是一道面试好题。 如改为：一步一个台阶，两个台阶，三个台阶，.......，直到 m个台阶。问有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢？ 1阶，2阶，.... m阶就是物品，楼顶就是背包。每一阶可以重复使用，例如跳了1阶，还可以继续跳1阶
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摘要：LC518. 零钱兑换Ⅱ 刚开始一气写成，没想到犯了个那么傻×的毛病 class Solution { public: int change(int amount, vector<int>& coins) { int size = coins.size(); vector<int> dp(amoun
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摘要：01背包的应用 分割等和子集： 给一个weight的背包，尽量往里塞满，如果有刚刚塞满的组合，则返回true。问的是是否存在刚刚好塞满weight背包的组合。 最后一块石头的重量Ⅱ： 给一个weight的背包，尽量往里塞满，若能刚刚塞满，说明最后剩的一块石头重量为0（即不剩了）。 目标和：这道题就有
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摘要：动态规划五部曲 确定dp[i]的含义 dp递推公式 dp数组如何初始化 确认dp数组遍历顺序 打印dp数组，主要用于调试 LC416. 分割等和子集 这道题是“背包问题”的应用，但其实不好看出来。 dp[i]的含义和递推公式 与 01背包问题一致。 这道题的dp数组中，物品的weight即为价值 注
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摘要：动态规划五部曲 确定dp[i]的含义 dp递推公式 dp数组如何初始化 确认dp数组遍历顺序 打印dp数组，主要用于调试 LC343. 整数拆分 dp[i]含义：数字 i 被拆解后的最大乘积 递推公式：对多组dp[i] * [i - j] 求最大值 dp数组初始化：dp[1] = 1; dp[2]
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摘要：动态规划五部曲 确定dp[i]的含义 dp递推公式 dp数组如何初始化 确认dp数组遍历顺序 打印dp数组，主要用于调试 LC62. 不同路径 dp[i] [j]含义：到达格子(i, j)中有dp[i] [j]种方法 递推公式：dp[i] [j] = dp[i] [j - 1] + dp[i - 1
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摘要：动态规划五部曲 确定dp[i]的含义 dp递推公式 dp数组如何初始化 确认dp数组遍历顺序 打印dp数组，主要用于调试 LC509. 斐波那契数 dp[i]含义：第i个斐波那契数的值为dp[i] 递推公式：dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2] dp数组初始化：dp[0] =
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摘要：LC738. 单调递增的数字 用queue容器辅助实现的版本 int monotoneIncreasingDigits(int n) { deque<int> que; int temp = n; while (temp > 0) { que.emplace_front(temp % 10); te
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摘要：LC435. 无重叠区间 贪心表现在每一步，都保证右边界尽量靠左，若两个区间出现重叠冲突，将右边界更新为两者右边界中较小的那个。 如排序后，[1,5],[2,4],[4,8],[5,6],[6,7]，初始右边界为5，遇到[2,4]有冲突，+1并更新右边界为4，访问[4,8]后，right为8，遇到[
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摘要：LC860. 柠檬水找零 bool lemonadeChange(vector<int>& bills) { int C5 = 0, C10 = 0; for (int i = 0; i < bills.size(); ++i) { if (bills[i] == 5) { ++C5; } else
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摘要：LC1005. K 次取反后最大化的数组和 借用评论区的一句话——“普通人思维，无数个if else”。 void NegationsLoop(vector<int>& nums, int k, int pos) { if (k % 2 != 0) nums[pos] = -nums[pos]; }
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摘要：LC122. 买卖股票的最佳时机Ⅱ 一旦遇到相比于昨天降价的，就抛出，就购入低价的，直到又遇到下一个滑坡点，又立即抛出，计算收益 贪心算法表现在：总是在降价前抛出，获取收益，总是在降价当前抛出 这道题的另一个思考角度是，对原数组如[7,1,5,3,6,4]，除第一天外求取利润数组，即[-6, 4,
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摘要：LC445. 分发饼干 int findContentChildren(vector<int>& g, vector<int>& s) { int count = 0; sort(g.begin(), g.end()); sort(s.begin(), s.end()); for (int i =
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摘要：LC332. 重新安排行程 做了很久，还是没有通过全部案例，最后是一个输入为100个元素的数组，运行超出时间限制。 LC51. N皇后 实现了回溯算法中的超暴力解法，主要是对某个节点的斜线，在用数学式去表示的思想没想到。 官方解法： auto columns = unordered_set(); /
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摘要：跟“去重”相关的题目： 三数之和 组合之和Ⅱ 子集Ⅱ 递增子序列 在回溯算法题目中，去重问题分为**“树层去重”和“树枝去重”** 之前组合之和、子集中的去重使用的方法都是先排序，使用prev_pop记录每次在temp中pop出的值，解决的是“树层去重”。因为题目要求的是在当次temp中，是允许有重
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