将来的事

摘要： ，接下来 在没有接触过动态规划之前，是这样思考这个题的。 首先想到的就是递归中青蛙跳台阶的问题，自然想到递归。就使用原函数 int uniquePaths(int m, int n) 函数的作用，遵循规则的情况下，有多少中途径到达坐标为(m-1,n-1)的位置 递归终止条件：原点（m=n=1），函数 阅读全文

摘要： 对于这道题目我只能说，是我想太多。 首先，我不知道Array自带的排序函数，想着要手写一个排序得多麻烦。。。 其次，我第一个想法就是拍完序后从前往后合并，但是好像老觉得无法穷举，感觉这样排会有问题。 然后变得想，可能会变成嵌套循环的那种求交集 其实是没问题的，首先看两个区间的可能情况： 可以这样手画 阅读全文

摘要： 做这道题目的问题在于，学会了套路，却忘记了分析问题的独特性。 当然，采取双指针我们可以在ON的时间复杂度解决。 OlogN这个条件其实暗示了很多信息，一般见到无非是二分查找或者二叉树搜索。我想了想，觉得二分查找一般好像是找某个范围内的整数 ，想了想好像对这个题目没什么影响。然后就想怎么把这些数据放到 阅读全文

摘要： 是一道排序的题目 题目也提示了计数排序的方法。 当输入的元素是 n 个 0到 k 之间的整数时，时间复杂度是O(n+k)，空间复杂度也是O(n+k) 题目后来的要求是常数空间复杂度O1空间复杂度，一趟扫描On，肯定是在计数排序上有所发展。 这时我们应该关注这道排序的特殊之处，因为没有一种通用的排序算 阅读全文

摘要： 中序。 刚拿到题目时，第一想法是递归，但是搞错了二叉搜索树成立的条件。 我以为的条件是：左侧树为二叉搜索树，右侧树为二叉搜索树，且root.right>root>root.left，然后递归。 但是显然这不对，满足以上条件后，root.right.left可能比root要小。 先说正确的递归解法：正 阅读全文

摘要： 这道题目乍一看很简单，而且也做出来了，但其实反应出了剑指offer中提出的两个问题 第一个便是处理小错误和特殊输入的能力，这道题做的过程中出了很多小错误 第二个是找寻更好算法的能力，这道题有更好的算法。 首先说原本自己写的算法：一开始看到这种锯齿形算法，当然想到的是层序遍历，然后要改变队列先进先出的 阅读全文

摘要： 题目的要求，大白话说就是：把指针指向同层的右侧节点 提到同层，自然就要想到层序遍历，自然是队列实现 问题是需要分层 所以采用之前题目用的那种计数的方式 class Solution { public Node connect(Node root) { if(root==null) {return r 阅读全文

摘要： 相对来说比较简单的一道题目。 第一反应是，搞个数组把整个搜索树搞个排序，然后就完事了。 自然想到，搜索二叉树的中序遍历即是一个升序排列的方式。因为中序排列就是一个先左子树，再root，再右子树的遍历方式。 自然的想到使用递归实现中序遍历： 递归函数的作用：将整棵树的节点按中序放到一个ArrayLis 阅读全文

摘要： 一看到这个题目，知道肯定是要搜索，而且至少从直觉上更接近深度优先搜索，因为明显更关注同一棵树，而不是同一层。 DFS实现的方式是递归，我们加上递归再来看看原来的DFS void dfs(TreeNode root) { if (root == null) { return; } root.val.s 阅读全文

摘要： 二叉树有一些套路，比如说什么中序，层序什么的，这里就是层序遍历。 这里归到了深度优先算法（DFS），或者广度优先算法（BFS）这里 深度优先，最终的结果是先要把一条道走到黑，然后回溯走 以递归的方式实现该算法 void dfs(TreeNode root) { if (root == null) { 阅读全文