随笔分类 - 算法知识归纳
摘要：leetcode：https://leetcode-cn.com/problemset/lcof 数据结构 --数组 --链表 21 22链表中倒数第k个节点 class Solution { public ListNode getKthFromEnd(ListNode head, int k) {
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摘要：虽然《剑指offer》全书都已经把书本上需要掌握的数据结构和算法都讲得很清楚了，但通过归纳分专题来写，可以给初学者和复习时候带来事半功倍的效果。 一、数据结构题 二、算法 三、综合
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摘要：11-盛最多水的容器 思路：定义2个指针分别指向数组的两端，找出两边缘最小的那个，然后乘以两边缘的距离，然后向中间搜索，移动一次算出结果比较取最大的。 455-分发饼干 思路：可以先对两个数组进行排序，然后从小到大来一一对应，res+1，第二个数组发现不能满足第一个数组的时候逐步+1，然后用该数组后
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摘要：70-爬楼梯 思路：该问题可以理解为经典的“斐波那契数列”问题，但这里需要用动规实现，递归会超时 120-三角形最小路径和 思路：可以考虑从三角形的最后一行作为更新的数组，然后逐步向上遍历出最小的元素放在第一位，第一位即为所求。 64-最小路径和 思路：基础动规，比较上面[i-1][j]和左边[i]
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摘要：235（最近公共祖先） 236（任意二叉树，不是二叉搜索树） 98（验证是否为二叉搜索树） 法一：直接采用自身性质，左<中<右 法二：采用中序遍历来验证 450 108 230 236（任意二叉树，不是二叉搜索树）
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摘要：一、二分搜索树的查找 二、二分搜索树的遍历（深度遍历<前、中、后>，广度遍历） 三、二分搜索树删除最大值最小值 四、 五、
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摘要：一、基本思路 二、leetcode有关题型： 704-二分查找 思路：纯二分查找 69-x的平方根 思路：理解根为以x为最右的区间值的查找 35-搜索插入位置 思路：理解为找到左边为最大值的插入位置 153-寻找旋转排序数组中的最小值 思路：可以设置最小值为最右边界值，然后二分查找到该值 154-
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摘要：17 93 131 46（全排列） 47 77（组合，记得剪枝） 39 40 216 78 90 401
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摘要：79（单词搜索） 200（连通岛屿数量，floodfill算法） 130 417
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摘要：算法思路： leetcode75 sort colors 题意：把相同的颜色（用数字指代）按从小到大排序到一起。 解决代码： 时间复杂度：O(N) 空间复杂度：O(1)
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摘要：1、概念： RMQ（Range Minimum/Maximum Query），即区间最值查询，是指这样一个问题：对于长度为n的数列A，回答若干询问RMQ（A,i,j）(i,j<=n)，返回数列A中下标在i，j之间的最小/大值。 2、解决方法： 对于该问题，最容易想到的解决方案是遍历，复杂度是O(n)
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摘要：1、概念： 线段树是一种二叉搜索树，与区间树相似，它将一个区间划分成一些单元区间，每个单元区间对应线段树中的一个叶结点。对于线段树中的每一个非叶子节点[a,b]，它的左儿子表示的区间为[a,(a+b)/2]，右儿子表示的区间为[(a+b)/2+1,b]。因此线段树是平衡二叉树，最后的子节点数目为N，
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摘要：A、数学： 1、高斯消元法： 概念：数学上，高斯消元法（或译：高斯消去法），是线性代数规划中的一个算法，可用来为线性方程组求解。但其算法十分复杂，不常用于加减消元法，求出矩阵的秩，以及求出可逆方阵的逆矩阵。不过，如果有过百万条等式时，这个算法会十分省时。一些极大的方程组通常会用迭代法以及花式消元来解
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摘要：一、基本概念 动态规划过程是：每次决策依赖于当前状态，又随即引起状态的转移。一个决策序列就是在变化的状态中产生出来的，所以，这种多阶段最优化决策解决问题的过程就称为动态规划。 二、基本思想与策略 基本思想与分治法类似，也是将待求解的问题分解为若干个子问题（阶段），按顺序求解子阶段，前一子问题的解，为
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摘要：对于图G=(V,E)，可以用两种标准表示方法表示。一种表示法是将图作为邻接链表的组合，另一种是将图作为邻接矩阵来看待。 邻接链表 邻接链表表示由一个包含|V|条链表的数组Adj所构成，每个结点有一条链表。对于每个结点u，邻接链表Adj[u]包含所有与结点u之间有边相连的结点v。邻接链表在表示稀疏图上
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