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摘要： 其实也是动态规划的一种变形，总的来说，是定义一个二维数组dp[i][j],i表示的是天数，j表示的状态，总的表示收益。 最基础的就是有两种状态，dp[i][0]表示未持有股票，dp[i][1]表示持有股票。 用动态规划的思想：dp[i][0]，dp[i][1]都是从dp[i-1]推得的。 只买卖一次 阅读全文

摘要： 0-1背包就是数组中元素只能取一个，完全背包就是数组中的元素能无限取。 最开始接触的就是纯粹的背包问题，就是怎么装是背包价值最大， 二维数组， if (j < weight[i]) dp[i][j] = dp[i - 1][j]; else dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], 阅读全文

摘要： 第一次做这题确实没什么思路，看了卡哥的视频也是似懂非懂，现在整理一下。 首先明确变量有哪些，物品种类，单个物品重量，单个物品价值，背包的最大容量容量；这些变量该如何融入递推公式中呢？ 先明确题目所求的是什么，在背包容纳范围下的价值最大。 为了求容量空间为N的价值最大，可以推想容量空间为1，为2该怎么 阅读全文

摘要： 该题是动态规划入门程度，但最开始做的时候还是无从下手。 我觉得卡哥给的步骤很重要： 确定dp数组（dp table）以及下标的含义 确定递推公式 dp数组如何初始化 确定遍历顺序 举例推导dp数组 首先明确dp数组（dp table）以及下标的含义很重要，最开始做这道题的时候，设了dp但不知道是代表 阅读全文

摘要： 还是之前回溯的模板，只不过添加元素是要加一个判断函数。 它的递归层数可以看成是它行数，因此行数达到n时，这就是递归终止条件。 这里我用的时visited数组来表示，某一行某一列不能取。 完整代码： 点击查看代码 class Solution { public: vector<pair<int,int 阅读全文

摘要： 这也是用回溯解决，回溯就是多层for循环，但是这一题有点难发现多层for循环体现在哪里。 实际上该问题for循环的层数与字符串的间隔有关 for循环的层数代表，分割线的个数；for循环的遍历代表这分割线的位置。 这里引用卡哥的图： 因为分割线不能取前一个的位置，所以要根据之前组合那题的套路，要引用s 阅读全文

摘要： 这题跟之前组合问题不同之处在于给的数组里面的元素是有重复的。 如果按照之前方法处理的话，就会得到重复的集合。 看了卡哥的方法，知道这个去重是是树层去重，横向的；不是树枝去重，纵向的。 这除了和前一个元素比较，还要加一个visit数组。如果前一个元素的visit是false就符合条件。 这个要记得在弹 阅读全文

摘要： 首先要明确一点回溯也是纯暴力的一种方法，就是多层for循环。但是有的题目你不能写出它具体有多少层for循环，因此用递归来表示内侧for循环的逻辑。 比如说这道题，它for循环的数目是随着K变化的，K等于2是就两层for循环。 卡哥给出回溯算法框架 点击查看代码 void backtracking(参 阅读全文

摘要： 删除目标节点首先要找到该节点，因此用到搜索二叉树的性质去寻找，该节点比target大就看左子树部分，小就看右子树部分。 根据主函数可知，最后是返回一个节点，也可以看成是返回一个子树。因此查找的时候就要承接这子树，这子树就是删除好后的结果。 点击查看代码 if(!root){return NULL;} 阅读全文

摘要： 最开始做的时候，就先想到的是找父节点的那个函数，于是先把目标节点的所以祖先节点存起来，然后一个一个进行比对，当然这样耗时很大。 点击查看代码 class Solution { public: vector<TreeNode*>vp,vq; TreeNode*findfa(TreeNode*root, 阅读全文