06 2020 档案
摘要：题目描述： 方法一：原地哈希 class Solution: def firstMissingPositive(self, nums: List[int]) -> int: n = len(nums) for i in range(n): if nums[i] <= 0: nums[i] = n +
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摘要：# Definition for singly-linked list. # class ListNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.next = None class Solution: def removeDuplicateN
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摘要：题目描述： 提交： class Solution: from typing import List def avoidFlood(self, rains: List[int]) -> List[int]: import heapq heap = [] res = [-1 if i != 0 else
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摘要：题目描述： 第一次提交： 有错 未找出问题 留坑 class Solution: def getFolderNames(self, names: List[str]) -> List[str]: res = [] dic = collections.Counter() for name in nam
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摘要：方法一： class Solution: def patternMatching(self, pattern: str, value: str) -> bool: count_a = sum(1 for ch in pattern if ch == 'a') count_b = len(patter
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摘要：方法：递归 O(n) O(n) class Solution: def __init__(self): self.maxSum = float("-inf") def maxPathSum(self, root: TreeNode) -> int: def maxGain(node): if not
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摘要：提交： class Solution: def findLeastNumOfUniqueInts(self, arr: List[int], k: int) -> int: count = collections.Counter(arr) order_dic = sorted(count.items
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摘要：方法：倍增法dp ACM经典 class TreeAncestor: def __init__(self, n: int, parent: List[int]): self.cols = 20 # log(50000) < 20 self.dp = [[-1] * self.cols for _ i
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摘要：方法：迭代+栈 O(N) class Solution { public TreeNode recoverFromPreorder(String S) { Deque<TreeNode> path = new LinkedList<>(); int pos = 0; while(pos < S.le
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摘要：解：O(N) class Solution: def maxScoreSightseeingPair(self, A: List[int]) -> int: left, res = A[0], -1 for j in range(1, len(A)): res = max(res, left + A
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摘要：题目描述： 提交：二分 O(nlogk) class Solution: def minDays(self, bloomDay: List[int], m: int, k: int) -> int: minday = min(bloomDay) maxday = max(bloomDay) def
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摘要：方法：动态规划 class Solution: def minDistance(self, houses: List[int], k: int) -> int: houses.sort() n = len(houses) cost = [[0]*n for _ in range(n)] for i
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摘要：题目描述： 提交： class Solution: def finalPrices(self, prices: List[int]) -> List[int]: res = [] for i in range(len(prices)): for j in range(i,len(prices)):
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摘要：提交： class SubrectangleQueries: def __init__(self, rectangle: List[List[int]]): self.list = rectangle def updateSubrectangle(self, row1: int, col1: int
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摘要：方法一：dp+前缀和 O(N) class Solution: def minSumOfLengths(self, arr: List[int], target: int) -> int: n = len(arr) # dp[i]记录从第i个元素(包含第i个)往前找到的和为target最短子数组长度
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摘要：题目描述： 解法一：二分法 提交：O(nlogn） class Solution: def findBestValue(self, arr: List[int], target: int) -> int: def helper(num): res = 0 for i in arr: if i > n
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摘要：题目描述： class Solution: def minCost(self, houses: List[int], cost: List[List[int]], m: int, n: int, target: int) -> int: fcur = [[-1] * n for _ in range
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摘要：题目描述： 提交： class BrowserHistory: def __init__(self, homepage: str): self.list = [homepage] self.cur = 0 def visit(self, url: str) -> None: if self.cur
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摘要：题目描述： 提交： class Solution: def getStrongest(self, arr: List[int], k: int) -> List[int]: arr = sorted(arr) m = arr[(len(arr) - 1) // 2] res = [] tmp = s
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摘要：题目描述： 提交： class Solution: def shuffle(self, nums: List[int], n: int) -> List[int]: nums1 = nums[:n] nums2 = nums[n:] res = [] for i in range(n): res.a
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摘要：贪心算法 特征： • 在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择 • 基本思路： • 建立数学模型来描述问题。 • 把求解的问题分成若干个子问题。 • 对每一子问题求解，得到子问题的局部最优解。 • 把子问题的解局部最优解合成原来解问题的一个解。 • 贪心策略适用的前提是：局部最优策略能导致产生
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摘要：题目描述： 方法一：O(N) O(N) class Solution: def productExceptSelf(self, nums: List[int]) -> List[int]: L = [1] * len(nums) R = [1] * len(nums) for i in range(
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摘要：题目描述： 提价： class Solution: def maxArea(self, h: int, w: int, horizontalCuts: List[int], verticalCuts: List[int]) -> int: horizontalCuts.sort() vertical
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摘要：题目描述： 提交： class Solution: def minReorder(self, n: int, connections: List[List[int]]) -> int: connect = collections.defaultdict(set) c_set = set(tuple(
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摘要：题目描述： 提交： class Solution: def hasAllCodes(self, s: str, k: int) -> bool: k_list = set() if k > len(s): return False for i in range(len(s) - k + 1): if
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摘要：题目描述： 方法：动态规划 自底向上： class Solution: def cherryPickup(self, A): R, C=len(A), len(A[0]) from functools import lru_cache @lru_cache(None) def dp(r,c1,c2)
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摘要：题目描述： 提交：超时 class Solution: def checkIfPrerequisite(self, n: int, prerequisites: List[List[int]], queries: List[List[int]]) -> List[bool]: dic = colle
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