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一：解题思路 对于这样的题目，不能使用加(+)、减(-)，从而求两数之和。连最基本的+,-都不能用，那么肯定就要想到位运算了。找到里面的规律，进而总结出一般性的结论出来。比如，来举个例子，9+11 在二进制的层面来进行运算，为什么要用9和11两个数呢？因为他们包含了相加的多种情况在里面。 二：完整代 阅读全文
posted @ 2020-03-07 17:26
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一：解题思路 方法一：暴力破解法，Time:O(n^2),Space:O(1) 方法二：利用一个哈希表，Time:O(n),Space:O(n) 方法三：利用二分的思想。Time:O(log(n)),Space:O(1) 二：完整代码示例 (C、C++、Java、Python) 方法一C: int* 阅读全文
posted @ 2020-03-05 21:11
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一：解题思路 方法一：暴力法。Time:O(n^2),Space:O(1) 方法二：利用一个哈希表来保存另外一个数字以及数字出现的下标。Time:O(n),Space:O(n) 二：完整代码示例 (C,C++、Java、python) 方法一C: int* twoSum(int* nums, int 阅读全文
posted @ 2020-03-05 17:03
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一：解题思路 Time:O(n)，Space:O(1) 二：完整代码示例 (C、C++、Java、Python)方法一C: bool isNumberOrCharacter(char c) { return (c>='A' && c<='Z') || (c>='a' && c<='z') || (c 阅读全文
posted @ 2020-03-05 12:17
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这是一道动态规划题目，动态规划的核心是：状态和转态转移方程。 //方法一: //Time:O(n),Space:O(n) class Solution { public: int max(int a,int b) { return a>b?a:b; } int rob(vector<int>& nu 阅读全文
posted @ 2020-01-11 16:55
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//方法一：递归版 //Time:O(2^n),Space:O(n) class Solution { public: int climbStairs(int n) { if(n==0) { return 1; } else if(n==1) { return 1; } else { return 阅读全文
posted @ 2020-01-11 13:28
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这道题目的解题方法有很多，我们来介绍几种方法。 //方法一,递归版，是一种最常见的解题方法，没有任何的优化，里面存在大量的重复计算 //时间复杂度较高，实际上是一颗递归树，当N>42时，需要的时间是很久的，在实际的工程开发中 //是不可以忍受的，那么有没有可以优化的办法呢？当然有的，我们看第二种办法 阅读全文
posted @ 2020-01-11 13:18
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这道题属于属于动态规划中比较简单的一道题目。 //Time:O(n),Space:O(1) class Solution { public: int max(int a,int b) { return a>b?a:b; } int maxSubArray(vector<int>& nums) { i 阅读全文
posted @ 2020-01-11 11:37
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//方法一：暴力破解法，使用2重循环来解决,这种方法时间复杂度较高 //Time:O(n^2),Space:O(1) //语言：经典C++ class Solution { public: int max(int a,int b) { return a>b?a:b; } int maxProfit( 阅读全文
posted @ 2020-01-10 21:41
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这个题目也是二分搜索的变体 阅读全文
posted @ 2020-01-07 22:20
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