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摘要： 思路：因为第一个和最后一个不能同时选，所以将环形分成两段[0,len-2]和[1,len-1]，分别用"打家劫舍1"求解，然后求最大值即可。 class Solution { public int rob(int[] nums) { int len=nums.length; if(len==1) r 阅读全文

摘要： 本题仍是0-1背包问题，只不过背包的容量限制从一维变成了两维。 dp[i][j]: 最多有i个0和j个1的最大子集的长度 转移方程： dp[i][j]=max(dp[i][j],dp[i-zeroNum][j-oneNum]+1) zeroNum,oneNum是当前遍历到的字符串中0和1的数量 cl 阅读全文

摘要： 由于nums中元素全为正数，设nums所有元素之和为sum，加号之和为x，则减号的绝对值之和为sum-x，则 x-(sum-x)=target 得到x=(sum+target)/2 所以问题变成：在nums中选择子集，使得子集之和为x的方案数量。 dp[i][j]: 0~i下标中选择，使得子集和为j 阅读全文

摘要： 本题和分割等和子集基本一样，将stones分成两堆，两堆的和要尽可能的相同。 class Solution { public int lastStoneWeightII(int[] stones) { int sum=0; for(int s:stones) sum+=s; int num=solv 阅读全文

摘要： 先求出总和sum，要求出是否存在子集，使得子集和为sum/2。 本题看做一个0-1背包问题：物品的重量和价值就是元素值，背包总承重是sum/2，可以求出背包能放下的最大价值，如果该值正好等于sum/2，说明正好装满 class Solution { public boolean canPartiti 阅读全文

摘要： 一、0-1背包 有n个物品，它们的重量分别为weight[i]，价值分别为value[i]，现有一个承重为m的背包，每个物品要么拿一个，要么不拿，问背包能装下的最大价值。 2.1 二维数组 直观的动态规划是二维数组 dp[i][j]表示在下标为0-i的物品中选择，且背包承重为j时的最大价值 最后要求 阅读全文

摘要： 贪心思想：尽量在父节点上放摄像头 用后序遍历，三种状态： 0: 无摄像头，并且没被覆盖 -1: 无摄像头，且被覆盖了 1: 有摄像头 class Solution { int num=0; public int minCameraCover(TreeNode root) { if(postOrder 阅读全文

摘要： 贪心： class Solution { public int maxProfit(int[] prices, int fee) { int n=prices.length; int low=prices[0]; int ans=0; for(int i=1;i<n;i++){ if(prices[ 阅读全文

摘要： class Solution { public int monotoneIncreasingDigits(int n) { char[] arr=Integer.toString(n).toCharArray(); int len=arr.length; int k=len; for(int i=l 阅读全文

摘要： class Solution { public int eraseOverlapIntervals(int[][] intervals) { Arrays.sort(intervals,(a,b)->a[1]-b[1]); int n=intervals.length; int right=inte 阅读全文