摘要：
搞不定这种递归计算，可能我的头脑是“线性”的，这种一层一层的，想起来太费劲了，想的头发都没了。以后希望能有AI来写这种程序吧，AI不怕掉头发！ 参考：https://leetcode.com/problems/distribute-coins-in-binary-tree/discuss/22193
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posted @ 2019-04-23 18:22
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摘要：
考虑线性的搜索会超时，所以用二叉搜索来解决，代码如下： 但是这种写法会超时，这应该是代码质量问题，目前没明白是啥原因。 哪位博友知道我的代码的问题，欢迎告知。 参考了一下别人的方案，看到一个线性搜索的解决方案，却可以通过。
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posted @ 2019-04-23 12:32
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摘要：
补充另一种写法，效率更高： 自己重新写了一个： 两层循环处理，下面给出解释： 第一层循环，从后向前，最后一个元素肯定标记为0，因为它是最后一个元素（废话）。 第二层循环，从倒数第二个元素开始判断，记录当前位置为i，其后面的元素为j， 如果j元素比i元素大，那么就对i进行标记， 如果j元素不比i元素大
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posted @ 2019-04-22 09:10
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摘要：
此解决方案超时： 在上面的代码基础上，增加Trie数据结构，解决方案如下：
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posted @ 2019-04-21 14:12
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摘要：
getMaxByCount()方法是在A中选择连续maxlen长度的最大和。 先求L+M个连续区间的最大值，作为最基本的选择，记为allmax。 再进行一次遍历（从maxlen~n），每次选择maxlen个（L和M中更大的那个数）长度的区间，计算这个区间的和，记为bigmax。 然后将原数组一分为二
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posted @ 2019-04-21 12:41
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摘要：
贪心思想：根据人距离A，B城市的费用的“差值”，从大到小排序。排的靠前的优先选择其费用低的城市。如果某个城市的人数已经达到1/2，则剩下的全部选择另外一个城市。这种方式的总体的费用最低。
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posted @ 2019-04-21 12:40
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摘要：
典型的BFS算法，每一“层”都比前一层的距离多1，因此按层遍历的顺序，即为所求。
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posted @ 2019-04-21 12:40
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摘要：
1 class Solution(object): 2 def __init__(self): 3 self.List = list() 4 5 def rdfs(self,S): 6 if S != '': 7 length = len(S) 8 depth = len(self....
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posted @ 2019-04-14 18:20
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摘要：
最直接的思路是三层循环，但是会超时，代码如下： 但同样的代码，使用java实现，却可以正常提交，leetcode对这道题目的的判断机制有点奇怪。 如果想解决超时问题，可以考虑使用哈希或者dp思想，来减少判断的时间。 这种题目，做起来很麻烦，看看别人的思路吧。 当时没想出来怎么做，经过一段时间的练习(
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posted @ 2019-04-14 12:43
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摘要：
1 public class Solution 2 { 3 Stack S = new Stack(); 4 int maxValue = 0; 5 public void Trace(TreeNode root) 6 { 7 if (root != null) 8 ...
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posted @ 2019-04-14 12:29
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