随笔分类 - LeetCode
摘要：Brute Force做的话，时间复杂度 O(mn)，考虑有没有更好的方法。 方法一：Rabin-Karp 把needle hash一下，然后对与needle相同长度的在haystack的字符串hash一下，如果hash值相等，就找到了。 期中精髓就是，这个hash如何选择。最好的方法是使用 rol
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摘要：方法一： 最容易想到的就是一个个比，如果不一样，那么前面的就是最长公共前缀。 为了防止下标越界等情况，先把最短的字符找出来，作为基准用来一位位比较。 方法二：Trie 虽然在这道题里trie的优势没有体现出来，但还是写了一下，就当复习Trie。 找最长公共前缀也很容易，只要找到 next数组里有超过
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摘要：典型DP题，思路上和 LCS 很像。 dp[i][j] 表示word1前i个 word2前j个 所需的最小操作数。 base case: dp[i][0]=i, dp[0][j]=j. 需要额外注意这里的base case。 dp[i][j] = dp[i-1][j-1] if word1[i-1]
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摘要：方法一：PreOrder, Recursive Serialize a tree，最容易的还是前序遍历，用空格分开节点即可。 Deserialize 也很容易，递归即可。 方法二：LevelOrder 层次遍历，这种序列化的方式和leetcode序列化的方式基本一样。 Deserialize的时候同
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摘要：方法一：Set (BST) Set存放有人的index。 每次坐下时，遍历set找到最大的距离，并且记录位置，离开则直接删除目标数字。 注意一些边界情况和下标即可，最容易遗漏的就是最左边和最右边的位置。 时间复杂度 seat O(n)，leave O(logn) 方法二：Set (BST) + Un
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摘要：方法一：DFS+Memoization dfs做最直接，但是会超时。 DFS+Memoization 实际就是把所有return的地方就保存到memo再return，时间复杂度O(n^2) 方法二：DP 我最开始想的时候，dp[i][j] 表示用j跳到i，可不可行。dp[0][0]=true， if
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摘要：题不难，但是考虑的时候要全面，很可能漏掉一些条件。 首先要判断棋子个数是否合法。由于X先动，所以X的个数要么比O多一个（O还没下），要么和O相等（O下好了）。 一开始我做的时候，只想到win的只可能一个，就用了一个count_win，判断是不是1。但是这样做是不对的，因为赢了以后，游戏是立即结束的，
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摘要：Graph+BFS/DFS 这道题最好想到的就是建立一个graph，两个节点的ratio就当做图的边保存下来。 query的时候，只要从一个节点开始，dfs或者bfs，把一路的ratio都乘起来即可。 用BFS来做： Union Find 用图来做，既需要大量空间，而且dfs和bfs的效率都不是很高
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摘要：Read N Characters Given Read4 这个题目和C里面读文件很像。 read4每次只能读四个字符，把字符放到buf里，返回值是实际读到的字符数。 而我们要做的是用read4实现一个能够读n个字符的函数 read，同样，读到的字符放到buf里。 if (count==0) bre
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摘要：DFS 最一开始想到的就是dfs，从题目给的点开始dfs搜索。 时间复杂度为O(mn) Binary Search 这道题给了一个坐标(x,y)，其实是有用意的。如果只是单纯的搜索，我们完全可以搜索整个图。 这道题其实可以用二分来做。由于给定的点是黑的，我们可以从水平和竖直两个方向，分别找到由黑变白
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摘要：暴力模拟会超时。因此必须一行行直接放，不能一个个word放。 这种方法很巧妙，把word整合成一个string，单词间用空格分隔，最后也加一个空格。 用一个变量记录当前已经在screen上放了多少个字符，记为count。因此 count%n 下一个要放的字符。 对于每一行，先假设cols个字符都能放
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摘要：Subsets Subsets II 先排序，方便跳过重复元素。同一层递归中相同元素跳过。 Subsets 时间复杂度 T(n) = T(n-1)+T(n-2)+...+T(1)+T(0) -> T(n) = O(2^n) 如果考虑 res.push_back(cur) 是时间 O(n)，那么总的时
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摘要：deep copy graph，图的问题。要copy首先要遍历，遍历图可以用dfs也可以bfs。 本题的关键在于，由于节点和节点之间连通，当前遍历的节点很可能之前就已经clone过了，此时就不需要再一次clone了，否则会出现问题。 因此，我们可以建立原节点与clone节点的映射，用一个unorde
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摘要：题目看着很吓人，实际就是模拟来做。 题目的意思其实是先看左边，每次找离k最近的局部最小值。左边不行才找右边，右边也不行就放在 heights[k]。
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摘要：先根据身高排序，高的在前。然后对people进行遍历（从高到矮放入队伍），对于当前的人来说，比他高的人都已经排好队了，因此只要根据k插入队伍即可。 代码非常简洁。
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摘要：一看就是用dp来做，但是这道题还是有点意思的。 dp[i] = sum_{coin} dp[i-coin] 上述的递推公式看似很对，但是会把重复的情况都考虑进去。举个例子，算dp[5]的时候，dp[5]=dp[0]+dp[4]+dp[3]，但是之前算的dp[4]就是从dp[3]计算得到的。 解决办法
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摘要：Trie树主要用于字符串前缀匹配，树的根节点不存元素，其余节点存一个字符。对于一个字符串，其实就是顺着一条路径搜索的过程。 TrieNode节点有一个bool表示是否是一个word的结束，还有一个TrieNode *的数组，指向所有的孩子。 插入和搜索的时间复杂度都是 O(n)，n表示给定字符串的长
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摘要：Solution 写的很好，怎么一步步到dp的 https://leetcode.com/problems/predict-the-winner/solution/ dp[i][j] 当前玩家从下标i~j的数组，能取得的比另一个玩家多的分数 base case dp[i][i]=nums[i] 每次
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摘要：很tricky的一道题，想通之后不难。 一个数组，从后往前找，找到第一个 nums[i]<nums[i+1] 的下标，因此下标 i+1 ~ n-1 的数组元素都是递减的，这一串序列已经是最大的了，找不到next permutation，因此我们必须找到 i ~ n-1 这一串序列的next perm
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摘要：高频题，需要用unordered_map和list，做到O(1)。unordered_map: key->iterator，而list的元素是pair(key,value) 是有好处的，这样我们就不用另外一个hashtable来记录 key->val。 至于为何要将key和value的pair作为l
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