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java第四章 1. 运算符 短路与的判断方式是: 从左到右依次判断，直到出现false为止将不再判断，直接得到结果为false（短路遇false就停） **逻辑或和短路或的区别 逻辑或的判断方式是：**从左到右依次判断，直到结尾 阅读全文
posted @ 2020-12-27 22:16
alexemey
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java第三章 1. 标识符命名规范 2. 变量定义 3. 变量类型 4. 类型转换 强制转化 package com.example.helloworld; public class HelloWorld { public static void main(String[] args) { dou 阅读全文
posted @ 2020-12-27 22:14
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Leetcode Acwing 动态规划 \(O(n^2)\) 设f[i]为有1~i结点的二叉搜索数方案的数量。我们将问题看作两个子问题：根节点的左子树有几个结点？它们的方案数是多少？根节点的右子树有几个结点？它们的方案数是多少？枚举这些情况，f[i]就是这些情况的和。 \[ f(i,j) = \S 阅读全文
posted @ 2020-12-27 20:20
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对应acwing，其实应该叫最短编辑距离 Leetcode Acwing 动态规划 \(O(n^2)\) 时间复杂度 \(O(n^2)\) 空间复杂度 \(O(n^2)\) C++ 代码 class Solution { public: int minDistance(string word1, s 阅读全文
posted @ 2020-12-27 19:33
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leetcode acwing 动态规划 \(O(n)\) 设从第1级台阶走到第i级台阶所需要的步数是f[i]，由于只能走1步或者2步。我们假设到第i级台阶的最后一步有两种情况：走了1步和走了2步。因此我们得到状态转移方程是 \[ f[i] = f[i-1] + f[i-2] \] 时间复杂度 \( 阅读全文
posted @ 2020-12-27 18:14
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Leetcode Acwing 动态规划 \(O(n^2)\) 和LeetCode 62. 不同路径思路相似。 时间复杂度 \(o(n^2)\) 空间复杂度 \(O(n^2)\) C++ 代码 class Solution { public: int minPathSum(vector<vector 阅读全文
posted @ 2020-12-27 18:01
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leetcode acwing 动态规划 \(O(n)\) 设定f[i,j]为从起点到店[i,j]的路径数量，由于机器人只会向下或者向右，所以状态转移关系式很容易求得 \[ f[i,j] = f[i-1,j] + f[i,j-1] \] 时间复杂度 \(O(n^2)\) 空间复杂度 \(O(n^2) 阅读全文
posted @ 2020-12-27 17:42
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