笔下虽有千言，胸中实无一策
随笔分类 - 刷题
Leetcode, Lintcode
摘要：题解 Medium 避免使用 erase ，复杂度较高。 class Solution { public: vector<vector<int>> insert(vector<vector<int>>& intervals, vector<int>& newInterval) { vector<ve
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摘要：题解 Hard 动态规划 nums[0 - i]的数组划分乘j份，这是我们要解决的问题。那么如果我们已经知道 nums[0 .. k] (k < i) 划分成 j-1 份的样子，那么这个问题是不是就好解决了。因为最后一份是确定的。所以，以这样的方式划分，最大的那份是 nums[0 - k] 划分 j
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摘要：题解 Medium 方法：动态规划 左边 k 个数连续求和，右边倒数 k 个数连续求和。然后，两个数组收尾相加，就是 k 次首、尾抽牌的所有组合。 class Solution { public: int maxScore(vector<int>& cardPoints, int k) { vect
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摘要：题解 Hard 方法一：Better Brute Force 思路是好理解的：从左往右遍历，在每一个位置，又从当前位置遍历到数组最后，同时更新 minheight * current_width . 这个方法还不足以通过，但是对后面的85题有启发意义。所以放在这里。 class Solution {
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摘要：题解 Hard 方法一：动态规划 取每个位置的最大高度 Maximum Height at Each Point 这道题与84题联系在一起看，完全可以转化成84题的样子。对于每一行，只看其以上的数组元素，把连续的值为1的格子累加起来，就变成 histogram 了。 那么，在每一个值为1的坐标位置上
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摘要：题解 Hard 动态规划 这道题是一道很具有代表性的二维动态规划问题，非常具有示范效应，理解了这道题的思路，能够举一反三。 一开始没有思路的时候，用一个小例子手动演算一下很有帮助。 Example: word1: abc, word2: abbc \0 a b b c \0 0 1 2 3 4 a
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摘要：题解 Hard Sliding Window 事实证明，掌握套路还是很有用的。用 sliding window 模板套路解决这道题还是比较顺利的，虽然是一道 Hard 级别的题。当然，有一点冗余，可以精简一下。 class Solution { public: int lengthOfLongest
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摘要：题解 Hard 动态规划 这道题还确实挺难的，尤其是状态转移方程，不容易想到。 dp[i][j]: i位到j位的子数组能得到的最大值（或最多硬币值）。 这个问题可以继续分解乘子问题： | i | ... | k | ... | j | (k = i ... j) 考虑如果第k位是[i, j]中最后戳
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摘要：题解 Medium BFS Tree 是一种特殊的 Graph，节点之间只有一个方向。而这里有从 Target 节点向各个方向，包括父节点方向，遍历的需求。所以利用 Hashmap 先转化成一个无向图。 /** * Definition for a binary tree node. * struc
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摘要：class Solution { public: int minKnightMoves(int x, int y) { int steps = 0; unordered_set<string> s; queue<pair<int, int>> q; q.push({0, 0}); s.insert(
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摘要：题解 Medium 动态规划 class Solution { public: bool wordBreak(string s, vector<string>& wordDict) { // a + b = s // as long as a true and b true, then s true
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摘要：题解 Medium Dynamic Programming 顺利做出来了。说明还是理解了coin的组合方式的。动态规划问题，很多都是排列组合问题的应用。 class Solution { public: int coinChange(vector<int>& coins, int amount) {
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摘要：题解 Easy Recursion class Solution { public: int rangeSumBST(TreeNode* root, int L, int R) { if(!root) return 0; if(root->val < L) return rangeSumBST(ro
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摘要：题解 Hard Tree, DFS 时隔两年，再次把我难住。作为深度优先搜索或者递归的一道练习题，还是很有价值的。 基本上这道题，递归的变量，有两个，一个是结果，另一个是从当前节点往一个方向延伸的最大和，这个容易想到。但有几处细节容易忽略。 比如在求一侧的最大和的时候，要把加和为负值的支段剪掉，那么
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摘要：题解 Medium Tree, Stack 几天之内再次做了一遍，思路依旧会卡壳。看来在栈的运用上还是一个难点，毕竟这个倒序的数据结构比起队列并不如那么直观。不过还是很重要。 思路就是先把左节点依次压入栈中，直到最左边的节点，那么以当前节点为根节点，排序就比较容易了，这和遍历方向是一致的所以，可以把
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摘要：题解 Medium BFS /* // Definition for a Node. class Node { public: int val; vector<Node*> children; Node() {} Node(int _val) { val = _val; } Node(int _va
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摘要：题解 双指针 三次遍历，但不影响复杂度为O(n)。后面要进行改进。 class Solution { public: int trap(vector<int>& height) { vector<int> max_left(height.size()+2, 0); vector<int> max_r
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摘要：题解 Easy Stack class Solution { public: bool isValid(string s) { stack<char> st; int i = 0; while(i < s.size()) { if(s[i] == '(' || s[i] == '[' || s[i]
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摘要：题解 Medium Tree + BFS class Solution { public: vector<int> rightSideView(TreeNode* root) { if(!root) return {}; vector<int> ret; queue<TreeNode*> q; q.
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摘要：题解 Medium BFS 这道题有点类似Number of Islands，可以用DFS或者BFS，但我觉得要更难一点，因为涉及到更新记忆数组。下面我的做法是用BFS（今天主要是想要练习BFS的套路）。 看了官方给出的答案，我的做法还是有几点值得改进的，其中一点是避免使用了记忆数组。因为从根本上来
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