第一章数组part02今日花费时间较多，在第二题的边界判定上消耗时间较多，应多注重细节。LeetCode977有序数组的平方Easy题目链接：977有序数组的平方思路:1.考虑到数组可能有负数有正数，它们的平方的大小都是从两边到0逐渐减小，所以可以设置两个指针从两边到中间运动，不断判断指针位置处两个数的大小，将较大的数从后往前放入数组res中。完整C++代码如下：//时间复杂度：O(1)//空间复杂度：O(1)classSolution{public:vectorint>sortedSquares(vectorint>&nums){intlen=nums.size(); intl=0,r=l
LeetCode513找树左下角的值题目链接：找树左下角的值思路比较容易想到使用层序遍历，找到最后一层第一个节点即可。代码classSolution{public:intfindBottomLeftValue(TreeNode*root){queueque;if(root!=NULL)que.push(root);intresult=0;while(!que.empty()){intsize=que.size();for(inti=0;ival;//记录最后一行第一个元素if(node->left)que.push(node->left);if(node->right)que.push(nod
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
力扣（LeetCode）是一个在线编程平台，主要用于帮助程序员提升算法和数据结构方面的能力。以下是一些力扣上的入门题目，以及它们的解题代码。 --点击进入刷题地址 引言： 在算法的世界中，动态规划（DynamicProgramming,DP）是一种非常重要的思想，它帮助我们解决了许多看似复杂的问题。在力扣（LeetCode）上，DP题目的挑战性和实用性都备受赞誉。今天，我们将深入探讨一道DP的经典题目：“打家劫舍”。题目描述： 你是一个专业的小偷，计划偷窃沿街的房屋。每间房内都藏有一定的现金，你希望偷窃得到的现金总额最大。但是，相邻的房屋装有
一、题目给定一个二进制数组 nums ,找到含有相同数量的 0 和 1 的最长连续子数组，并返回该子数组的长度。示例1:输入:nums=[0,1]输出:2说明:[0,1]是具有相同数量0和1的最长连续子数组。示例2:输入:nums=[0,1,0]输出:2说明:[0,1](或[1,0])是具有相同数量0和1的最长连续子数组。提示：1nums[i] 不是 0 就是 1二、思路解析看到这道题，我的第一想法是遍历数组，然后用哈希表记录每次遍历的结果，与子数组长度最长的一次判断，然后更新结果。然后我在思考如何优化的时候，看到一位大神的奇特思路：•本题让我们找出⼀段连续的区间，0和 1出现的次数相同。•如
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
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
