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题型：贪心算法 局部最优解：每次取最大跳跃步数（取最大覆盖范围），整体最优解：最后得到整体最大覆盖范围，看是否能到终点。 i 每次移动只能在 cover 的范围内移动，每移动一个元素，cover 得到该元素数值（新的覆盖范围）的补充，让 i 继续移动下去。 而 cover 每次只取 max(该元素数 阅读全文
posted @ 2025-09-23 14:25
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力扣96题 不同的二叉搜索树 难度大 dp[3]就是元素1为头结点搜索树的数量+元素2为头结点搜索树的数量+元素3为头结点搜索树的数量 元素1为头结点搜索树的数量=右子树有2个元素的搜索树数量*左子树有0个元素的搜索树数量 元素2为头结点搜索树的数量=右子树有1个元素的搜索树数量*左子树有1个元素的 阅读全文
posted @ 2025-09-22 21:53
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题型：动态规划，难度大 1.确定dp数组以及下标的含义 dp[i][j] 表示以下标i-1为结尾的字符串word1，和以下标j-1为结尾的字符串word2，最近编辑距离为dp[i][j]。 2.确定递推公式 class Solution { public: int minDistance(strin 阅读全文
posted @ 2025-09-16 23:41
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1.确定dp数组（dp table）以及下标的含义 dp[i][j] ：表示从（0 ，0）出发，到(i, j) 有dp[i][j]条不同的路径。 2.确定递推公式 想要求dp[i][j]，只能有两个方向来推导出来，即dp[i - 1][j] 和 dp[i][j - 1]。 此时在回顾一下 dp[i 阅读全文
posted @ 2025-09-16 20:14
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1.确定dp数组以及下标的含义 dp[i]：爬到第i层楼梯，有dp[i]种方法 2.确定递推公式 dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2] 3.dp数组如何初始化 dp[1]=1,dp[2]=2 4.确定遍历顺序 从前向后遍历的 5.举例推导dp数组 class Solution { public 阅读全文
posted @ 2025-09-16 20:00
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力扣 53题最大子数组和 动规五部曲 1.确定dp数组以及下标的含义 dp[i]：包括下标（以nums[i]为结尾）的最大连续子序列和为dp[i] 2.确定递推公式 dp[i-1]+nums[i]，即：nums[i]加入当前连续子序列和 nums[i]，即：从头开始计算当前连续子序列和 一定是取最大 阅读全文
posted @ 2025-09-16 17:19
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class Solution { public: vector<vector<string>> groupAnagrams(vector<string>& strs) { unordered_map<string,vector<string>>mp; for(string &str:strs){ s 阅读全文
posted @ 2025-09-16 16:53
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题型属于回溯算法 1.递归函数参数 排列有序，因此需要一个used数组，标记已经选择的元素 2.递归终止条件 当收集元素的数组path的大小达到和nums数组一样大的时候，说明找到了一个全排列，也表示达到了叶子节点。 3.单层搜索的逻辑 与组合问题相比最大的不同就是for循环里不用startinde 阅读全文
posted @ 2025-09-16 15:43
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这三道题都是单调栈的应用 力扣739题 每日温度 使用单调栈主要有三个判断条件 1.当前遍历的元素T[i]小于栈顶元素T[st.top()]的情况 2.当前遍历的元素T[i]等于栈顶元素T[st.top()]的情况 3.当前遍历的元素T[i]大于栈顶元素T[st.top()]的情况 要保持单调递增的 阅读全文
posted @ 2025-09-16 15:28
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摘要：
类型：回溯算法 无重复元素 重点：同一个数字可以无限制重复选取，但是有总和的限制，所以间接的也就是有个数的限制。 1.递归函数参数 result存放结果集，数组path存放符合条件的结果。集合candidates和目标值target，需要使用startindex来控制循环的起始位置，对于组合问题，什 阅读全文
posted @ 2025-09-15 20:42
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