06 2023 档案
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摘要：思路： 1 设置targetmap和windowmap用来记录字符出现的次数以及窗口中字符出现的次数 2 设置start变量，end变量，minstart，minlength 3 设置valid变量以及targetnum为Object.keys(targetmap)的值 4 更新start和end，
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摘要：思路： 滑动窗口 1.设置map存储每个字符的出现次数 2.设置l为0，r为0 r从0开始向右遍历， 计算某一个字符的map[r] maxCharCount = Math.max(maxCharCount,map[r]) 如果 (r-l+1) - maxCharCount > k 那么此时，l应该右
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摘要：思路： 1 使用set，start指针和end指针 2 注意maxLen的计算时机，只有当字符串合法的时候才应该计算 代码种功能条件为 if(!set.has(c)){ /* 这种条件合法，应该在这里进行计算 */ ... }else{ ... /* 这种条件不合法*/}
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摘要：思路： 题目要求之能某一天买入，某一天上升， 所以在一次遍历的时候去更新最小值 和 当前值与最小值的差值，返回maxProfit
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摘要：== 思路： 双指针。计算max，为(r-l)*Math.min(height[l],height[r])，每次移动较小的到另一边，计算max。 为什么要移动较小的？ 因为整个量由较小的指针决定，如果移动较大的，只会让结果更小。为了获得正确的结果，去移动较小的指针。
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摘要：思路： 某一个点的值是min(lmax,rmax) - cur ,如果大于0就是这个，否则是r
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摘要：思路： 注意：去重的地方有三处 1 nums[i] nums[i-1] continue 2 sum target时 while(nums[end-1] nume[end]) end-- 3 sum target时 while(nums[start+1] nums[start]) start++
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摘要：思路： 因为已经排好序了，所以可以一个start，一个end，这样去操作
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摘要：思路： 注意正则的使用
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摘要：思路： 因为一共是9*9的，所以最多有9个 3*3的grid 1 设置rows map 2 设置cols map 3 设置grids map （这里面index会从0-8） 用来存放对应某行，某列的数字，map的key值是index，value值是set，查看是否有问题。 遍历每一项，如果值是'.'
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摘要：思路： 1. 比较容易想到的是使用map先标记一遍，然后遍历数组中的每一个去找，这样会超时，所以使用方法2，set 2.使用set, set = new Set(nums) 然后遍历 if(!set.has(c-1)){ while(set.has(c+1)){ len = len+1 c = c+
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摘要：思路： 1 编码可以编码为下面形式: 数量#字符串数量#字符串的形式 2 然后进行解码，while ( i < s.length)，向下查找匹配每个字符串，找到对应的s，推入到数组中，并返回结果
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摘要：思路： 时间复杂度为O n 1. res数组表示结果值 2. 首先设置prefix和postfix为1 3. 第一次正向遍历的时候res[i]的值为prefix，prefix是prefix * nums[i] 4. 第二次反向遍历的时候res[i]的值是postfix * res[i]，postfi
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摘要：思路： 题目要求用Onlogn 所以不能用排序的方法， 首先创建一个map记录每个字符的次数。 然后创建一个arr，index表示出现次数，value是一个数组，存放值，然后向前遍历，推入res中，如果res的长度等于k了，就返回结果。
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摘要：思路： 可以使用一个map去记录，之后从1开始向后遍历，如果map中没有，就是这个值，这样需要O n的空间复杂度。 我们可以把这个数组当成一个hashmap，这样就只需要O1的空间复杂度。 1 首先遍历，如果遇到<0的，将这些值设置为 Infinity，因为这些值并没有用来索引的意义，就让他们在这里
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摘要：思路： 使用动态规划
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摘要：思路：很简单的一个gen
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摘要：思路： 验证有效地址，记得在正则中加上 ^和$来 明确匹配开头和结尾
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摘要：思路： 1. 退出条件是preorder长度没有了或者inorder长度没有了 2. 构造左子树，右子树，root是preorder的首个位置，从inorder中找到mid索引，这个mid的左子树也是mid个（因为，从0到mid-1，一共有mid个），所以在接下来的构造中 root.left = b
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摘要：思路：经典的算法，要记住
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摘要：思路： //1 找到最小的长度，按位遍历 //2 遍历，如果有一个不满足，那么就到这里
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摘要：思路： gen函数，这道题的难点在于去重，想要去重，要满足两点： 1 对数组排序。 2 如果 i> index 并且 数组candidates[i] candidates[i-1]，那么continue。
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摘要：思路：
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摘要：思路： 在遍历中去计算，每一轮循环中都去计算，如果distance更小就去更新distance。如果sum> target，end-- ，如果sum<target，start++，如果等于，就可以直接返回target
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摘要：思路：设置dummy虚拟指针。dummy.next指向head slow为dummy，fast为head 当fast指向最后一个节点的时候，slow.next = slow?.next?.next 返回dummy.next
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摘要：思路：两个stack，stack1和stack2，如果stack2每只，stack1都没值返回-1，，如果stack1有值就把stack1的值都推到stack2中，返回stack2 pop的值
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摘要：思路：很简单，记得递归的时候传入path.slice
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摘要：思路：如果当前的0小于上一个的1，那么可以合并，先将上一个的1取上一个和当前中的最大值，然后移除当前，i--
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摘要：思路： 1. 对角线翻折 i = 0 ; i<matrix.length j = i ; j < matrix.length matrix[i][j] matrix[j][i] = matrix[j][i] matrix[i][j] 2. 左右翻折 i = 0 i<matrix.length j =
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摘要：思路： 1 声明数组长度为num1.length+num2.length 2 取到各自的i和j位，求sum值为 res[i+j+1] + multiply 3 res[i+j+1] 为 sum %10 4 res[i+j] 为 res[i+j] + Math.floor(sum /10) （记住这个
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摘要：思路： 快速排序 so easy 一次通过啦
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摘要：解法：计数，找到这个节点的位置，然后进行翻转，翻转方法和翻转链表相同，需要注意的是注意翻转后要更新pre的值为之前pre.next
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摘要：思路： 设置flag和c，两两相加
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摘要：思路：使用set遍历
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摘要：思路：有很多的解法，
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摘要：思路： 这是一个特殊的公式，记住就行了
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摘要：思路： 这个题很经典， 最长递增子序列，需要两次遍历，第一次从1到nums.length内层从0到i-1， 满足条件的去更新dp，最后返回dp中最大的值
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摘要：思路：先split，然后根据c的类型去做判断讨论，返回/ + res.join('/')
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摘要：思路：这个也很简单。
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摘要：思路： 首先保存len变量表示当前数组长度，遍历len，如果值为0，就去掉它，并推入到数组底部，注意需要len--和i--
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摘要：思路： 注意这个退出条件 1. !l && !r return true 2. l?.val !== r?.val return false 3. !l || !r return false
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摘要：思路： 1 构造一个map，map的key value对应节点和它的父节点 2 构造一个set，对于p，向上找，记录它到父节点所有的节点 3.对于q，向上找，如果set中包含这个节点，那么这个节点就是公共节点，返回这个节点
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摘要：思路，想象x轴是nums1，y轴是nums2，然后画网格，去解决问题 // 到这里已经画好了网格，接下来进行计算 dp[i][j] // 想象一个网格，横轴是nums1，纵轴是nums2， 那么最左上角位置其实空出来一个格， // dp[i][j]表示这个网格中对应以i-1,j-1为nums1，nu
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摘要：把这个固定写法记住好了
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摘要：思路：固定写法，记住，while(queue.length)的时候，首选取len，然后设置level数组，对len进行遍历，计算值并存储
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摘要：解法： 记住这个特定的算法 // 1 从后向前找到第一对逆序对 i i+1 使得arr[i]>arrr[i+1] // 2 从结尾到i+1找到第一个>i的与i进行交换 // 3 将i+1及后面的逆序排列
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摘要：解法： 分析题目，题目要求是一个最长递增子序列的长度，设置dp数组，数组中每个值为1，dp[i]表示以i点为结尾的最长递增子序列的长度 需要两次循环，第一个是外层循环，第二个是从0到i的循环，如果nums[j]<nums[i] 那么dp[i]的值应该为Math.min(dp[i],dp[j]+1)
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摘要：思路： gen函数，传入index，dots和当前str 如果index是s.length 并且 dots 4 这两个条件满足的时候，就可以把str推入到结果数组了 否则其实应该return gen函数需要好好思考。 其中的条件是i = index ;i < Math.min(index+3,s.l
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摘要：思路：设置一个栈，一个minValueSnapShot栈，和一个min变量 minValueSnapShot中存储的是每次操作（推入或推出），过程中的最小的元素 push的时候minValueSnapShot也将min push进去 pop的时候，将stack和minValueSnapShot都po
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摘要：思路：嗯嗯，想好退出条件，然后gen，很简单。 条件1，某一个的数量>n了。条件2，)的数量大于(了
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摘要：思路：横向只能向右走，纵向只能向下走，所以第一行都是1，第一列都是1， 每一个格子可以上面往下或左边往右，所以dp[i][j] = dp[i-1][j]+dp[i][j-1] 最终返回dp[m-1][n-1]
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摘要：思路： 题目要求，存储一个capacity，并且超过就要删除，每次get和put都要更新值到一个最靠前的顺序 定义capacity和map。 1 get方法，如果有就删了，再set，保证更新 没有就返回-1 2 put方法，如果有就删除第一个，然后去set，如果超出了capacity，就删除第一个值
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摘要：思路：创建dummynode和tail，返回dummynode.next，当list1和list2都有的时候可以比较他们两个较小的值，向下走。否则就取其中的一个向下走。
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摘要：方法1： 方法2：
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摘要：思路： 记住结论。 本质是动态规划 f(x) 表示爬到第x级台阶的方案数，考虑到最后一步可能垮了一级，也可能垮了两级，所以 f(x) = f(x-1) + f(x-2)
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摘要：思路：遍历每一个节点，如果点是1，就开始计算当前岛屿的数量，传入一个ref到dfs函数中用于计算，dfs函数首先设置退出条件，其次将该点的值设置为0，增加ref的值，向四个方向继续dfs
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摘要：思路：设置start和end都为数组第0个元素 ， sum为数组的第一个元素，如果和>=target，就start++ ，sum-=nums[start] 否则end-- ，sum+=nums[end] 每次循环中去计算minLength，并返回
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摘要：思路：当前点的 = min(lmax,rmax) - cur， 最终加到一起
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摘要：思路： 遍历每一项，如果 '1'，那么num+1，dfs(i,j)， 在dfs函数中首先设置退出条件为，1 超出边界 2 当前值为'0' ，接下来，如果grid[i][j] '1'，那么设置grid[i][j]值为'0'， dfs所有项
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摘要：解法：定义上下左右 ，然后做操作
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摘要：px是一个相对单位 ，也叫做 设备独立像素 对应css中的1px 区别于设备的物理像素（设备中的一个实际像素点） 在物理像素上抽象一个逻辑层，以固定数量的物理像素来表示 一个设备独立像素(px) 设备像素比（DPR） 设备像素比 = 物理像素 / 设备独立像素 dpr不是开发者控制的，是厂商决定的。
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摘要：215. 数组中的第K个最大元素 难度中等 2194 给定整数数组 nums 和整数 k，请返回数组中第 k 个最大的元素。 请注意，你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素，而不是第 k 个不同的元素。 你必须设计并实现时间复杂度为 O(n) 的算法解决此问题。 示例 1: 输入: [3,2,
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摘要：121. 买卖股票的最佳时机 难度简单 2995 给定一个数组 prices ，它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。 你只能选择 某一天 买入这只股票，并选择在 未来的某一个不同的日子 卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。 返回你可以从这笔交易中
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摘要：思路：固定写法。记住，使用队列bfs，获取栈的长度len，每次while queue.length的时候创建一个新的数组， i从0到len的过程中，取出队列首的元素，推入到数组中
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摘要：15. 三数之和 难度中等 5996 给你一个整数数组 nums ，判断是否存在三元组 [nums[i], nums[j], nums[k]] 满足 i != j、i != k 且 j != k ，同时还满足 nums[i] + nums[j] + nums[k] == 0 。请 你返回所有和为 0
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摘要：415. 字符串相加 难度简单 724 给定两个字符串形式的非负整数 num1 和num2 ，计算它们的和并同样以字符串形式返回。 你不能使用任何內建的用于处理大整数的库（比如 BigInteger）， 也不能直接将输入的字符串转换为整数形式。 示例 1： 输入：num1 = "11", num2
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摘要：46. 全排列 难度中等 2572 给定一个不含重复数字的数组 nums ，返回其 所有可能的全排列 。你可以 按任意顺序 返回答案。 示例 1： 输入：nums = [1,2,3] 输出：[[1,2,3],[1,3,2],[2,1,3],[2,3,1],[3,1,2],[3,2,1]] 示例 2：
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摘要：注意默认传一个字符串
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摘要：20. 有效的括号 难度简单 3969 给定一个只包括 '('，')'，'{'，'}'，'['，']' 的字符串 s ，判断字符串是否有效。 有效字符串需满足： 左括号必须用相同类型的右括号闭合。 左括号必须以正确的顺序闭合。 每个右括号都有一个对应的相同类型的左括号。 示例 1： 输入：s = "
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摘要：1. 两数之和 难度简单 17144 给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出 和为目标值 target 的那 两个 整数，并返回它们的数组下标。 你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，数组中同一个元素在答案里不能重复出现。 你可以按任意顺序返回答案。 示例
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摘要：== 注意 递归退出条件
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摘要：53. 最大子数组和 难度中等 6106 给你一个整数数组 nums ，请你找出一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。 子数组 是数组中的一个连续部分。 示例 1： 输入：nums = [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4] 输出：6 解释：连续子数组 [4,-
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摘要：165. 比较版本号 难度中等 370 给你两个版本号 version1 和 version2 ，请你比较它们。 版本号由一个或多个修订号组成，各修订号由一个 '.' 连接。每个修订号由 多位数字 组成，可能包含 前导零 。每个版本号至少包含一个字符。修订号从左到右编号，下标从 0 开始，最左边的修
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摘要：88. 合并两个有序数组 难度简单 1896 给你两个按 非递减顺序 排列的整数数组 nums1 和 nums2，另有两个整数 m 和 n ，分别表示 nums1 和 nums2 中的元素数目。 请你 合并 nums2 到 nums1 中，使合并后的数组同样按 非递减顺序 排列。 注意：最终，合并后
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摘要：3. 无重复字符的最长子串 难度中等 9231 给定一个字符串 s ，请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度。 示例 1: 输入: s = "abcabcbb"输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "abc"，所以其长度为 3。示例 2: 输入: s = "bbbbb"输出: 1解
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摘要：longest-common-subsequence 1143. 最长公共子序列 难度中等 1337 给定两个字符串 text1 和 text2，返回这两个字符串的最长 公共子序列 的长度。如果不存在 公共子序列 ，返回 0 。 一个字符串的 子序列 是指这样一个新的字符串：它是由原字符串在不改变字
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摘要：背景： 其实leetcode之前也刷过很多次。但是发现一个问题就是，做完了会忘掉。二刷时候又得重新开始。 尝试把解法写在博客中，看看这种办法 是否有助于自己的记忆 方案： 怎么刷呢，比较火爆的路径我觉得这样刷比较好 1. codetopcc 前5页 问题 2. neetcode的roadmap bl
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