进阶之路

摘要： 思想： 动态规划，分析： 12121212： 前面为1 或者 （前面是2 且 当前值 1。 阅读全文

摘要： 思想：因为 A 很大， 所以从最大值开始插入， 即从 A 的 m+n 位置开始插入数据。避免了冗余的移动。 思想： 1. 由于要 O(1) 时间确定某 key 是不是在 Cache 中，所以用 Hash_map (), 从而能够O(1)找到结点地址，返回对应的 value。 2. 由于要 O(1) 时间插入、删除某项， 所以各项之间的存储不能用单链表（删除时要O(n)查找前面的结点），不能用顺序表(插入、删除都 O(n)), 故存储使用双链表。 综上分析，查找、插入、删除都是 O(1)时间。（代码尚可优化） 阅读全文

摘要： 思想： 顺序读，取前面的每个子集，把该位置数放后面作为新的子集。 思想： 排序后，按照 1 的方法。但是若前面的数字与本数字相同，则只读取含有前面数字的每个子集，把自身放在后面作为一个新的子集。 阅读全文

摘要： 思路： f(n) = Σi=1n f(n-i)*f(i-1), 其中 f(0) = f(1) = 1; 利用动归记下之前的 f(2)~f(n-1)即可。 思路：分别以 1~n 为根节点，左右子树根的集合数量相乘,递归，依次得出结果。 阅读全文

摘要： 思想： 动态规划。 DP[i][j] = (DP[i-1][j] && s1[i-1] == s3[i+j-1]) || (DP[i][j-1] && s2[j-1] == s3[i+j-1]); 其中，i, j 分别为字符串 s1, s2 的当前长度。 方法二： 进一步优化，空间复杂度， O(min(s1.size(), s2.size())); 阅读全文

摘要： 思想： Morris traversal. Solution 1 : Preorder traversal Solution 2: Inorder traversal. Solution 3: Morris Traversal. 阅读全文

摘要： 思想： 构造其镜像树。 阅读全文

摘要： 思路： 使用两个队列（一个可以顺序读，所以用vector模拟），每个队列放一层结点。 题解： 两种方法： 1. 使用栈: O(n) Time, O(n) Space。 2. Morris traversal (构造线索树), O(n) Time, O(1) Space. 阅读全文

摘要： 思想： 迭代。 说明： 这类问题，要求一个提供根节点，然后另一个序列（中序序列）可依据根节点分出左右子树。 阅读全文

摘要： 思想： 若递归，传入层号。若迭代，使用队列，在每层结束时，加入一个标记。 思想： 目前用两种方法：1 同上，最后将结果反转一下。 2.先求出最大层数，再层序遍历。（也许还有更好的方法） 阅读全文

摘要： 思想： 以中间点为根节点，按先序顺序来创建 。 阅读全文

摘要： 思想：先序遍历。注意的是： 当只有一个孩子结点时，深度是此孩子结点深度加 1 . 思想： 先序遍历。既要返回左右子树判断的结果，又要返回左右子树的深度进行再判断。 所以要么返回一个 pair, 要么函数参数增加一个引用来传递返回值。 阅读全文

摘要： 思想： 先序遍历。若当前结点为空，返回 false； 不为空，则加上其值，若为叶子结点，则判断一次。 注意： 非路径和， 而是到叶子结点的路径和。例如： {1, 2} 1 返回: false 思路同上： 只是要记下路径。 阅读全文

摘要： 思想： 如 Hints. 阅读全文

摘要： 思想：动态规划。 D[i][j] = D[i][j-1] + (T[i-1] == S[j-1] ? D[i-1][j-1] : 0); 改进后：空间复杂度 O(T.size()). 阅读全文

摘要： 思想： 常量空间要求，决定了不能使用递归。满二叉树，简单循环，每次修改一层即可。 思想同上： 但是下一层最开始结点和连接过程中链表的第一个结点不易确定，所以需要设定两个变量来保存。 阅读全文

摘要： 思想： 简单动态规划。 阅读全文

摘要： 注意： 限制条件： 先买后卖（不同天）。 思想： 买了后，1. 若以后价格不变，不买不卖。 1. 更价格低，重新买。2. 价格升高，假定抛售，更新一下利润值。 思想：求出所有非递减序列两端绝对值之和。我贴在 leedcode 的代码和证明: 思想：动态规划。 记录下从各位置（含）开始之前的最大利润和此时开始到最后的最大利润。 阅读全文

摘要： 思想： 后序遍历。注意路径的连通： 结点不为空时要返回 max( max(leftV, rightV)+rootV, rootV); 阅读全文

摘要： 思想：简单的从两端来逐个读字符，判断是否相等。(36ms) 阅读全文