题目看到最后如果还不懂你来打我~分析我们看到杨辉三角形很容易想到一个数的值等于它肩膀两个数的和。为此，可以不断通过前一行的数求出后一行的数，重复上面操作，直到找到目标为止。但是看了用例规模后发现其涉及到十的九次方，数值非常大，只有20%的用例才在10以内，如果以刚才枚举的方式求解的话得的分值并不高。因此可以看出，这是一道思维题，需要找出其中的规律来求解。我们找找其中的规律，可以发现杨辉三角形具有以下特点:1.对称性杨辉三角形左右两边数字对称相等。2.渐增性越往中间数字越大，除最外层1外，越往下数字越大。3.组合数杨辉三角形里面的每一个元素都能用组合数表示。第N行的第M列可以表示成C(N-1,M
题目看到最后如果还不懂你来打我~分析我们看到杨辉三角形很容易想到一个数的值等于它肩膀两个数的和。为此，可以不断通过前一行的数求出后一行的数，重复上面操作，直到找到目标为止。但是看了用例规模后发现其涉及到十的九次方，数值非常大，只有20%的用例才在10以内，如果以刚才枚举的方式求解的话得的分值并不高。因此可以看出，这是一道思维题，需要找出其中的规律来求解。我们找找其中的规律，可以发现杨辉三角形具有以下特点:1.对称性杨辉三角形左右两边数字对称相等。2.渐增性越往中间数字越大，除最外层1外，越往下数字越大。3.组合数杨辉三角形里面的每一个元素都能用组合数表示。第N行的第M列可以表示成C(N-1,M
目录(1)定义:(2)结论:(3)证明:(4)例题:看了往上诸多博客,感觉讲的稍有欠缺,于是自己写了一篇(耐心浏览)最小点覆盖:(1)定义:假如选了一个点就相当于覆盖了以它为端点的所有边。最小顶点覆盖就是选择最少的点来覆盖所有的边。(2)结论:最小点覆盖=最大匹配数(3)证明:先了解一些概念匹配点:匹配边两端的端点增广路径,即:一边的非匹配点到另一边的非匹配点的一条非匹配边和匹配边交替经过的路径.(开头和结尾一定是非匹配点且不在一个集合中)如图绿色的线就是增广路径: 然后简单说一下匈牙利算法:(1)找出一条增广路，通过将增广路取反，得到新的M’来代替原M，新的匹配数相对于原匹配数多1(2)重复
目录(1)定义:(2)结论:(3)证明:(4)例题:看了往上诸多博客,感觉讲的稍有欠缺,于是自己写了一篇(耐心浏览)最小点覆盖:(1)定义:假如选了一个点就相当于覆盖了以它为端点的所有边。最小顶点覆盖就是选择最少的点来覆盖所有的边。(2)结论:最小点覆盖=最大匹配数(3)证明:先了解一些概念匹配点:匹配边两端的端点增广路径,即:一边的非匹配点到另一边的非匹配点的一条非匹配边和匹配边交替经过的路径.(开头和结尾一定是非匹配点且不在一个集合中)如图绿色的线就是增广路径: 然后简单说一下匈牙利算法:(1)找出一条增广路，通过将增广路取反，得到新的M’来代替原M，新的匹配数相对于原匹配数多1(2)重复
二分查找参数：有序数组arr(这里按升序来讲)，待搜索的值target步骤定义左边界left和有边界right获取中间索引(整数)mid=(left+right)/2，注意：js只有小数，mid需要再取整中间索引的值arr[mid]与待搜索的值target进行比较arr[mid]==target，即为找到，返回中间索引midarr[mid]>target，说明要搜索的值在mid的左边(降序情况相反)，需要去mid的左边找，更改右边界right为mid-1，重新查找arr[mid]，说明要搜索的值在mid的右边(降序情况相反)，需要去mid的右边找，更改左边界left为mid+1，重新查找查找(
二分查找参数：有序数组arr(这里按升序来讲)，待搜索的值target步骤定义左边界left和有边界right获取中间索引(整数)mid=(left+right)/2，注意：js只有小数，mid需要再取整中间索引的值arr[mid]与待搜索的值target进行比较arr[mid]==target，即为找到，返回中间索引midarr[mid]>target，说明要搜索的值在mid的左边(降序情况相反)，需要去mid的左边找，更改右边界right为mid-1，重新查找arr[mid]，说明要搜索的值在mid的右边(降序情况相反)，需要去mid的右边找，更改左边界left为mid+1，重新查找查找(
二分查找其实二分查找是一个很容易理解的算法，其需要注意的一点就是细节-----边界问题。目录：简介例子总结简介：二分查找也称折半查找（BinarySearch），它是一种效率较高的查找方法。但是，折半查找要求线性表必须采用顺序存储结构，而且表中元素按关键字有序排列。在这个有序序列中，给定一个目标值target，并寻找一个左边界left，一个右边界right，由此得出中间值mid=(left+right)/2。让中间值与目标值比较，重复操作，逐渐缩小范围，直到确认目标值target是否存在给定的序列中以及具体位置。 例子：问题描述：给定一个数组nums,一个目标值target，需要查找targe
二分查找其实二分查找是一个很容易理解的算法，其需要注意的一点就是细节-----边界问题。目录：简介例子总结简介：二分查找也称折半查找（BinarySearch），它是一种效率较高的查找方法。但是，折半查找要求线性表必须采用顺序存储结构，而且表中元素按关键字有序排列。在这个有序序列中，给定一个目标值target，并寻找一个左边界left，一个右边界right，由此得出中间值mid=(left+right)/2。让中间值与目标值比较，重复操作，逐渐缩小范围，直到确认目标值target是否存在给定的序列中以及具体位置。 例子：问题描述：给定一个数组nums,一个目标值target，需要查找targe
一、题目大意存在一个无向图，图中有n个节点。其中每个节点都有一个介于0到n-1之间的唯一编号。给你一个二维数组graph，其中graph[u]是一个节点数组，由节点u的邻接节点组成。形式上，对于graph[u]中的每个v，都存在一条位于节点u和节点v之间的无向边。该无向图同时具有以下属性：不存在自环（graph[u]不包含u）。不存在平行边（graph[u]不包含重复值）。如果v在graph[u]内，那么u也应该在graph[v]内（该图是无向图）这个图可能不是连通图，也就是说两个节点u和v之间可能不存在一条连通彼此的路径。二分图定义：如果能将一个图的节点集合分割成两个独立的子集A和B，并使图
一、题目大意存在一个无向图，图中有n个节点。其中每个节点都有一个介于0到n-1之间的唯一编号。给你一个二维数组graph，其中graph[u]是一个节点数组，由节点u的邻接节点组成。形式上，对于graph[u]中的每个v，都存在一条位于节点u和节点v之间的无向边。该无向图同时具有以下属性：不存在自环（graph[u]不包含u）。不存在平行边（graph[u]不包含重复值）。如果v在graph[u]内，那么u也应该在graph[v]内（该图是无向图）这个图可能不是连通图，也就是说两个节点u和v之间可能不存在一条连通彼此的路径。二分图定义：如果能将一个图的节点集合分割成两个独立的子集A和B，并使图
