摘要： 力扣 62.不同路径 思路：自顶向下，dp[i][j]表示（0，0）->(i,j)的路径和，dp数组就是当前格子可走的路径数也就是左边和上边的dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1];，迭代填满二维数组，最后一个就是答案。 点击查看代码 class Solution { 阅读全文

摘要： 思考 这道题实在是写不出来，听了讲解，自己尝试敲代码，思路一团浆糊。标记标记标记重点题 右指针不断向右移动 扩展子串，左指针不断向右移 压缩子串 1.先利用右指针遍历 while(right < s.length())，先什么情况不考虑最后，肯定right++。 2.嵌套while(have == 阅读全文

摘要： 分析 1.队列存数组的下标优势：既能通过索引获得值，又能得知索引以判断边界条件。 2.循环遍历数组n个。遍历的当前数cur与当前队列中的最后一个数比较 直到该队列为空 或 队列尾部的数大于cur,就把队尾的数 pollLast清出队列。然后把cur放进队列。 3.结尾判断一下是否已经走出k步（i > 阅读全文

摘要： 暴力解法 设立两个数组leftmaxrightmax，leftmax存入每个元素的左边界最大值，rightmax存入每个元素的右边界最大值，取左右的最小的边界减当前元素即为当前元素可存雨水量。然后累加一下返回res。 时间复杂度：O(n) 空间复杂度：O(n) 题解代码： 点击查看代码 class 阅读全文

摘要： 分析： 迭代翻转每k个节点，然后递归迭代直到最后一层。 代码： 点击查看代码 class Solution { public ListNode reverseKGroup(ListNode head, int k) { //1. if(head == null || k == 1){ return 阅读全文

摘要： 分析： 先用hash表存数字和次数，然后使用最小堆遍历哈希表，堆的大小为k，时间复杂度为 O(n) = n log k 代码： 点击查看代码 class Solution { public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) { Map<Integer,Int 阅读全文

摘要： 暴力解法： 先排序，然后找n-k下标的值。 解析： 排序算法（如快速排序、归并排序或堆排序）的平均时间复杂度通常为 O(n·log n)。这意味着随着数组规模 n 增大，排序所需的时间以 n·log n 的速度增长。空间换时间，使用 堆 存入的数据有序，大根堆和小根堆。 优化解法： 如果是大根堆，堆 阅读全文

摘要： 题解 点击查看代码 class Solution { public String decodeString(String s) { Stack<String> stack = new Stack<>(); for(char c : s.toCharArray()){ String str = Str 阅读全文

摘要： 代码块 1.静态代码块 2.实例代码块 内部类 1.成员内部类 使用方法 特别提醒 f.成员内部类不仅可以访问外部类的静态成员，也可以访问外部类的对象成员 如：public static string a = "a";直接OUTER.a即可访问 private a ; 直接a即可 s.成员内部类的实 阅读全文

摘要： 抽象类 接口 异同点 智能家居系统 阅读全文