一、动态规划的算法原理        这是本人动态规划的第一篇文章，所以先阐述一下动态规划的算法原理以及做题步骤。动态规划本人的理解就是通过题目所给的条件正确地填满dp表（一段数组）。首先要先确定好dp表每个位置的值所代表的含义是什么，然后通过题目条件以及经验推出状态转移方程，第三个就是初始化，确定填表顺序以及保证填表不越界，最后输出题目所需的结果，大致就是这个思路。二、斐波那契数列模型例题分析1137.第N个泰波那契数-力扣（LeetCode）本题的思路较为简单，状态转移方程已经给出，直接上代码：classSolution{public:inttribonacci(intn){vectorv

我的代码思路是先创建一个新整型数组arr，然后将nums1和nums2中的数存入arr中。(存入后代码是无序的，例如leetcode给出的第一种情况，arr数组中应该是{1，3，2}）易错点：但在使用循环存入时注意，arr的元素个数应该是nums1Size+nums2Size，因此存入时要小心，不要出现数组某一地址重新赋值的状况。本题的难点在于排序和判断中位数算法，分为了偶数个数字与奇数个数字两种中位数算法，但只需将这两个功能实现，本题便迎刃而解了。    一.排序方法：    本题笔者能立即想到的排序方法共有两种：选择法排序、冒泡法排序。笔者在本文中会将两种排序方式一一讲述，读者可以选择最适

动态规划动态规划之第N个泰波那契数/三步问题动态规划LeetCode题目第N个泰波那契数求解1求解2（滚动数组）三步问题求解1求解2（滚动数组）动态规划  如果问题是由重叠的子问题构成的，那就可以用动态规划（dynamicprogramming）来解决它。  在求解动态规划问题的时候，我们需要思考以下5个步骤：状态表示（这是最重要的）：我们会创建一个dp表，将较小问题的解放在表中，这样我们就会得到原始问题的解，所以状态表示就是清楚dp表里面某个位置所表示的含义。状态转移方程（最难的）：也就是从题干中找到关于dp[i]的等式。初始化：填表时，保证不越界。当求解问题时，需要知道较小问题的解，较小问

语言：Java/C++ 654.最大二叉树给定一个不含重复元素的整数数组。一个以此数组构建的最大二叉树定义如下：二叉树的根是数组中的最大元素。左子树是通过数组中最大值左边部分构造出的最大二叉树。右子树是通过数组中最大值右边部分构造出的最大二叉树。通过给定的数组构建最大二叉树，并且输出这个树的根节点。示例：题目中说了输入的数组大小一定是大于等于1的，所以我们不用考虑小于1的情况，那么当递归遍历的时候，如果传入的数组大小为1，说明遍历到了叶子节点了。那么应该定义一个新的节点，并把这个数组的数值赋给新的节点，然后返回这个节点。随后找当前整个数组的最大值，根据最大值的下标将数组分为左子树和右子树，继续

刷题1544.整理字符串思路一（模拟栈速解版）思路二（原地算法巧解版）思路三（C++栈版）Thanks♪(･ω･)ﾉ谢谢阅读！！！下一篇文章见！！！1544.整理字符串来看题目描述我看到本题的第一想法是双指针法，但是我所构想的逻辑无法达到目的，具体来说我采用前后指针，依次前进，然后满足条件就跳过，这样就导致会忽略许多满足的结构，就让我十分头疼，调试了半天还是不行，甚至想要使用三指针，四指针…服啦！结果表明都是不行的。下面来一起看看正确解法吧思路一（模拟栈速解版）这个和括号匹配问题很像，把字符串依次入栈，然后满足条件的就一起消除，主要就用到栈的压栈操作和取栈顶操作。这样一一匹配就能达到要求。来看

GoogleAnalytics(分析)自定义变量是否是对超大型网站的不同部分进行分割的好方法？目前它们只是按标题标签进行分段和过滤，但我们希望具体了解分段中查看了哪些页面以及每个分段的整体健康状况。我看到它说谷歌自定义变量可以被覆盖，这会导致获得准确结果的问题吗？ 最佳答案 您可以使用自定义变量进行分割(这就是它们的用途)，但在标准GA中，三个不同范围(页面、session、访问者)中只有五个自定义变量和不同范围但相同“槽”的变量可能会互相干扰。因此，使用自定义变量需要比人们想象的更多的思考和更多的测试(特别是因为您在任何情况下都会

算法沉淀——动态规划之回文串问题01.回文子串02.最长回文子串03.分割回文串IV04.分割回文串II05.最长回文子序列06.让字符串成为回文串的最少插入次数01.回文子串题目链接：https://leetcode.cn/problems/palindromic-substrings/给你一个字符串s，请你统计并返回这个字符串中回文子串的数目。回文字符串是正着读和倒过来读一样的字符串。子字符串是字符串中的由连续字符组成的一个序列。具有不同开始位置或结束位置的子串，即使是由相同的字符组成，也会被视作不同的子串。示例1：输入：s="abc"输出：3解释：三个回文子串:"a","b","c"示例

算法沉淀——动态规划之子序列问题01.最长递增子序列02.摆动序列03.最长递增子序列的个数04.最长数对链01.最长递增子序列题目链接：https://leetcode.cn/problems/longest-increasing-subsequence/给你一个整数数组nums，找到其中最长严格递增子序列的长度。子序列是由数组派生而来的序列，删除（或不删除）数组中的元素而不改变其余元素的顺序。例如，[3,6,2,7]是数组[0,3,1,6,2,2,7]的子序列。示例1：输入：nums=[10,9,2,5,3,7,101,18]输出：4解释：最长递增子序列是[2,3,7,101]，因此长度为

LeetCode35.搜索插入位置题目链接代码题目链接https://leetcode.cn/problems/search-insert-position/代码classSolution{public:intsearchInsert(vectorint>&nums,inttarget){intleft=0;intright=nums.size()-1;while(leftright){intmiddle=left+(right-left)/2;if(nums[middle]>target){right=middle-1;}elseif(nums[middle]target){left=mid

LeetCode704.二分查找题目链接代码题目链接https://leetcode.cn/problems/binary-search/description/代码classSolution{public:intsearch(vectorint>&nums,inttarget){intleft=0;intright=nums.size()-1;while(leftright){intmiddle=left+(right-left)/2;if(nums[middle]>target){right=middle-1;}elseif(nums[middle]target){left=middle+