随笔分类 - Leetcode
摘要：最后更新 二刷。 这个题挺难的啊。。 首先找到需要翻转的位置。 有prev和temp两个node， 思路是把范围内的node放到prev和temp之间。。 这里的temp其实是翻转区间的尾端，用tail表示。 所以prev和tail这2个NODE是指着不动的。 首先找到下一个塞入他们之间的node：
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摘要：最后更新 三刷。 某一个状态下不能赢，说明上一个状态赢了，上上个状态输了，上上上个状态赢了。。但是越往上状态越是不一定的。。 所谓的状态其实就是input的情况。 这个题更像是DFS+状态记录，只不过提前结束的情况比较早。 java public class Solution { Map map =
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摘要：最后更新 这是几刷。 唯一值得说道的是，添加的时候可以用. s.substring(0, i) + " " + s.substring(i+1); 也可以弄成char[] array来修改。 第二种快。 java public class Solution { public List generat
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摘要：刷 Aug 01 2019 居然都4刷了，除了记得我做过之外完全没印象。 居然做出来了。。 对于n来说，我可以选1~n里任意一个，比如我选了3，对方一定会说答案在 [1~2]或者[4~n]中较大的那边，所以还是个MinMax题，总算稍微了有了点MinMax的感觉。 但是1~n选哪个要遍历才行。。 d
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摘要：刷 July 29 2019 以i j为当前位置，它为右下角组成的最大的正方形是，如果上左斜上3个位置都是1，那么它的最大长度取决于刚才3个点里面最小的+它自己的1. 就是这个DP规则，不是很难。 理论上说这种二维的DP，只需要2行或者2列作为DP保存上一轮的值就行，就是滚动。 OLD 用DP. T
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摘要：最后更新 二刷？ 和小机器人走路径差不多= = 这个可以在原有的盘子上更新= = 如果不是只读。 Time : O(N) + O(M) + O(M N) Space: in place java public class Solution { public int minPathSum(int[][
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摘要：最后更新 四刷？ 依然是尝试用一维DP。 每次更新DP的时候相当于直接添加了2个方向的贡献值。 开始的dp[1] = 1不好理解，其实是代表每行第一个格子dp[j]来自左边的贡献值，来自上面的贡献值是他本身，我们在上一行算过，所以是dp[j] + 1。 下个格子dp[j+1]就变成了来自左边的贡献值
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摘要：机器人走棋盘，左上到右下。 比较典型的动态规划，某个格的情况无非是从上面或者从左边来，两者相加就行。 Java public class Solution { public int uniquePaths(int m, int n) { int[][] dp = new int[m][n]; dp[
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摘要：就是看哪个文件的绝对路径最长，不是看最深，是看最长，跟文件夹名，文件名都有关。 \n表示一波，可能存在一个文件，可能只有文件夹，但是我们需要检测. 之后的\t表示层数。 思路是如果当前层数多余已经有的层数说明是在go deeper，就继续，否则就要回到他属于的父目录，这个性质用STACK来实现再好不
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摘要：一刷。 这个题还是挺难的= =有一点需要利用的就是数组长度和数组里面数的值域关系。 数组长度是n，那么数字只可以是1 n。 做法是手动排序，把数字放到相应位置。 超出数组范围的 n or 0，不动。 可以放到相应位置的，放之前看看是不是有重复的，有点话不动= =；没有就和那个位置的元素互换位置。 最
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摘要：看起来像backtrack。。 实际上也就是。 有一个TEST CASE令我们必须先判断String是不是可分的，从而导致我不得不把word break I的办法拿来用，正好复习下。。 java public class Solution { public List wordBreak(String
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摘要：二刷。 牛逼，二刷上来就是backtrack，TLE，时间应该是指数级别的。。 看一刷说的是DP，才想起来。 正好又学习巩固了一下DP。感觉DP套路太多了，每道题都不一样，至少LC上是这样的，很难说总结出什么规律。 按照CodeGanker的路子来： 1.确定可以保存的信息 2.递推式(以及如何在递
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摘要：这个题比想象的容易，尤其是看了hints之后。 本质是要保留窗内元素的ORDER，并且删除元素时不影响ORDER。 说实话如果不看HINTS之后比较难想到，看了HINT就很容易了。 一个queue，保存index，删除从head删，添加从tail添加。 每次要保证head是最大的。 比如 6 2 1
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摘要：刷 July 12 2019 前面123刷逼逼一大堆什么乱七八糟的。。 暴力O(nn) 正确的做法是backtrack. 回文判断从中间判断比较划算，因为一旦失败，就没有继续往外判断的意义了，可以back track。 所以就遍历，从遍历的位置为中心往两边判断。 需要注意，ABA ABBA这俩都算回
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摘要：最长连续区间，如果可以SORT就太容易了。 SORT的目的是把连续的放到一起，便于我们遍历，我们可以手动完成这个过程。。 用MAP，先全都加进去，然后遍历原数组，往大小2个方向找，比较长度，找到了要REMOVE到，要不以后重复寻找了。 做了一般突然感觉不需要MAP，SET就可以，因为KEY和VALU
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摘要：经过昨天的消沉 今天我振作了 设计个数据结构，添加，删除，随机获取都是O(1). 怎么会有这么牛逼的数据结构，所以肯定相应的要耗费空间。 添加和获取耗时O(1)是Array的特性，或者说是Map/Table的特性，思考下php的array就明白其实是index的mapping了。 Random要求O
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摘要：刷 June 21 2019 最早的时候被边界条件各种恶心。 YLNR大法，注意最后的边界。 java public int[] searchRange(int[] nums, int target) { if (nums == null || nums.length == 0 || nums[0]
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摘要：刷 June 22 2019 二分，通过单调性来判断该舍弃哪一半。 需要注意的就是edge case，其实l + 1 nums[r] ? l : r; } ```
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摘要：这个和 I 、II 比不是一个级别的。。 I找数组里有没有重复的，用HashSet判定就行。 II是有没有重复，然后重复俩元素距离小于K。 用HashTable，KEY是元素，VALUE是坐标，遍历数组遇到存在于TABLE中的元素，返还那个元素的坐标，和当前比较，如果小于K，就TRUE；否则用当前元
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摘要：刷 June 27 2019 比较难= = 用indegree的思路来做的，或者说拓扑的思路topological sort prevStr和tempStr，说明prevStr里的char在tempStr里的char之前. eg: abc&abd = d c 说明D前面有一个C 要给所有出现的cha
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