随笔分类 - LeetCode
摘要：一看知道是dp题，但是和常规dp很不一样，如何formulate问题很难想。 dp[i][j] 表示最后长度L的list前 i 个中有 j 首unique的歌。dp[L][N] 就是我们的答案。 第一维i很好想。由于题目有要求其他k首歌放过以后才能重复播放歌曲，因此我们要记录其他歌曲的播放情况。因此
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摘要：直接根据最短distance greedy做。 用了优先队列，C++ less<type> 是大的先，所以我们可以重载<符号，把逻辑反过来。 第二种写法不用结构体，节省了空间复杂度，但是每次cmp的时候都要计算dist，但是时间会翻倍。 这里采用了 lambda funtion，注意 priorit
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摘要：比较难的dp问题。由于A最多出现一次，我们先不考虑A，只考虑存在L和P的情况，最后插入A。 dp[i][0] 前i个且最后为L，dp[i][1] 前i个且最后为P 递推公式如下 dp[i][0] 说明当前最后是L，那么前面可能是L或者A。前面如果是L，那么再前面只能是A，所以是 dp[i-2][1]
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摘要：dfs的问题，第一眼看上去不难，但是由于地图和位置信息都是不可知的，这导致 dfs 的时候坐标无从下手，同样判断是否访问过的 visited 也不好处理 。 本题的关键点在于，如何构建构建坐标系。令当前坐标为坐标原点，记录当前的方向，这样我们就能知道我们每次 move 以后的正确坐标了。然后就是标准
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摘要：dp问题，一维是没法dp的，因为我们还要记录一个diff才能判断是否是Arithmetic Sequence。 dp[i][diff] 表示以 A[i] 结尾，等差为 diff 的最大长度。从这种角度来看本题和 LeetCode 300. Longest Increasing Subsequence
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摘要：除法除了构成1，是没有作用的。 本题可以转化为，用 x/x，x，x*x，x*x*x，... 构建target。 由于题目中限定target为正数，因此肯定有一项为正，我们可以调整位置是的正项放在最前面。对于每一项，考虑前面的符号，我们可以得到构成这些项所需的符号数。第一项的正号是不需要的，因此最后答
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摘要：方法一：BFS bfs所有可能的instruction，需要剪枝。 方法二：DP 定义dp[t]为以初始速度为1，向终点行进 t 所需的最小instruction数量。初始条件 dp[0]=0 Lemma：到达t的操作可以表示为 A^k1 R A^k2 R .... A^kl，我们可以重新排列，使得
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摘要：本题是有向图找 Euler Path 的问题。可以用 Hierholzer’s Algorithm for the directed graph https://www.geeksforgeeks.org/hierholzers-algorithm-directed-graph/ Hierholze
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摘要：Two Heaps 本题是实质是如何最快找到最中间的数的数。每次都sort效率很低。 由于中位数实质就是将数组分为两半，比如说左半边a，右半边b，那么计算median只要考虑 a[-1] 和 b[0] 即可 (奇数偶数的情况都类似)。 顺着这个思路想下去，难点就是当新的num到来，如果保证两边数组的
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摘要：典型Trie问题，首先根据sentences和times建树。 然后由于input是一个个char输入的，我们只需每次根据输入的字符往下走即可。然后dfs该节点得到所有以此为前缀的字符串，然后根据题目要求排序取出最大的三个即可。 如果输入是'#'，我们要把迄今的input加到Trie Tree里。我
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摘要：方法一：Priority Queue 由于相同的间隔至少为n，所以可以把 n+1 看作一组。利用greedy的思想，每次按照剩余的frequency来填充当前 n+1 个time slot。注意需要一个临时的数组记录新的frequency，等 n+1 个time slot分配完以后再放入优先队列中。
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摘要：字符串题，很自然想到dp去做。由于print时可以自由选择开始位置并覆盖原有的部分，比如先打印5个a，"aaaaa"，然后在index 2的位置打印2个b，得到 "aabba"。 因此对于一个字符串s，我们可以通过其最后一个字符，找到这个字符可能是和前面某个位置的相同字符一起打印出来的。 比如 "a
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摘要：Basic Calculator 由于只需要实现加减和括号，除了括号不需要考虑运算的优先级，所以可以直接one pass做。 思路是将 a-b 等价为 a+(-b)，这样所有的运算都是加法，而负号只要乘以后面的数即可。 建立一个stack，遇到左括号时，压栈迄今为止的和以及括号前的符号。遇到对应右括
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摘要：看起来是 LeetCode 221. Maximal Square 的拓展，但是完全不能用那一题dp的思想。 最主要的问题是，矩形没法和正方形一样保证 较小的边+1后形成的矩形一定是包含在其他图形中。 二维的问题我们想办法转换为一维的问题去做。类似 LeetCode 363. Max Sum of
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摘要：方法一：DP (TLE?) brute force需要先枚举左上顶点 O(mn)，右下顶点 O(mn)，然后扫描面积 O(mn)，总时间复杂度 O((mn)^3)。 我们可以用DP优化。利用二维prefix sum，计算出所有(0,0)到(i,j)的面积。这样对于任意一个矩形，我们可以通过大矩形减去
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摘要：minmax的问题，通常解法是用dfs。对于本题，可以记录 [mouse,cat,turn] 来递归，根据是谁的turn决定策略。但是本题由于平局存在，而平局很难判断 (别的选择都不利，且有一种走法在recursion stack里存在，才能说明选平局)，所以dfs自顶向下搜索写起来比较困难 (df
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摘要：Backtracing + Pruning (TLE) 最容易的解法是 backtracing，但是即使加了剪枝，还是会超时。 Backtracing + Memoization 加一个memo减少递归次数。由于上面的写法的递归函数返回void，要修改为有返回值的写法才能运用memo。 让 dfs
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摘要：Best Time to Buy and Sell Stock II Best Time to Buy and Sell Stock III 比较难想到，分别记录四个状态: 1buy，1buy1sell，2buy1sell，2buy2sell。 构建四个dp数组，例如，1buy1sell[i] =
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摘要：需要利用 sparse 的特性来做这道题。扫描A的每一个元素 A[i][j]，考虑A[i][j]会被B中哪些元素乘到。 对于A的第i行 A[i][*]，会乘以B的每一列 B[*][k] ∀k，得到 res[i][k]。因此，最后 res[i][k] += A[i][j] * B[j][k]。 这样的
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摘要：经典line sweep问题，和 perfect rectangle 很类似，但是要考虑多个矩形左边界一样的情况，加个id来区分。 和另一道类似的题 the skyline problem 不同的是，没有很多 corner cases，对 x 排序非常简单。 难点是在 active set 里，和
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