暮云林凌

摘要： 基本思想： 本来想用DFS加剪枝，发现不太好写，此次题目没想到还是采用dp思想； DP方程的问题： 主要难在方程的构建，主旨思想是通过区间判别； 其中dp为二维数组，其中dp[i][j]为s[0:i]和t[0:j]中元素相等个数； 对于0~i个元素，如果s[i]=t[j],可以产生两种0-i-1子序 阅读全文

摘要： 使用传统栈后缀表达式+弹栈计算，爆时间爆内存，垃圾解法； map<char, int>mp; vector<string>bs; void init() { mp['+'] = 0; mp['-'] = 0; mp['*'] = 1; mp['/'] = 1; } void back_string( 阅读全文

摘要： 计算器得简单题，本来想用后缀+栈来解决，但是没想到只涉及加减和括号可以直接用括号展开得思想进行解决； 主要方法是使用栈来记录当前整个括号内的值； 对字符串内的符号进行记录，为括号展开作准备； 例如：-（2+1） 记录负号之后，遇到左括号直接压栈，此时取栈顶符号进行+，-号判断时，可以达到相反的判断逻 阅读全文

摘要： 简单题，但是当时第一反应没有想到比较好用的数据结构，最后才发现用栈比较合理； 如果不用栈，直接采用两两对比使用递归来做： class Solution { public: string fun(string s) { if (s.size() <= 1) return s; string ss = 阅读全文

摘要： 困难题，先想着DP扫描，但是会爆栈； 主体思想仍然采用滑动窗口来进行； 但是对于该题目，有一个比较新的点，要利用脑经急转弯思想把问题转换一下； 对于正好为K个不同元素组成的最长字符串可以转换为： 最多由K个不同元素组成的字符串-最多由K-1个不同元素组成的字符串； （这样可以有效的降低复杂度，使得单 阅读全文

摘要： DP问题设计两个问题： 1.DP数组的抉择； 2.DP中状态转换方程； 【湍流DP问题】 【子序列DP问题】 阅读全文

摘要： 哎。。。滑动窗口的题目，自己猜到了要用滑动窗口，但是没做出来； 这道题目用滑动窗口和DP都可以； 滑动窗口： 如果采用滑动窗口的记录前一位标志位，right和right-1比较，会丢失一部分序列； 例如：9，4，2，10，7，8； 湍流数列应该为：4，2，10，7，8； 但是如果采用我的滑动窗口比较 阅读全文

摘要： 贪心问题，要主要贪心的是什么； 【求是否存在更改一次的递增序列】 阅读全文

摘要： 一道简单题把自己考成了傻逼。。。 贪心问题，随便加条件也只是个贪心问题，重要的是贪心什么； 这道题需要前瞻后顾，实际问题存在两种可能； 对于1,4,2,5; 对于该序列的调整无非就是两种情况： 1，2，2，5； 1，4，4，5； 可以看到两种情况都可以满足； 而对于： 1，4，2，3； 有两种调整方 阅读全文

摘要： 可以通过滑动窗口转化为一个最长序列求和问题，旨在在指定值下，找到总和小于该值的最长序列； 如果使用dp动态规划，但是会超时； class Solution { public: vector<vector<int>>dp; int equalSubstring(string s, string t, 阅读全文