算法沉淀——穷举、暴搜、深搜、回溯、剪枝综合练习三01.字母大小写全排列02.优美的排列03.N皇后04.有效的数独01.字母大小写全排列题目链接：https://leetcode.cn/problems/letter-case-permutation/给定一个字符串s，通过将字符串s中的每个字母转变大小写，我们可以获得一个新的字符串。返回所有可能得到的字符串集合。以任意顺序返回输出。示例1：输入：s="a1b2"输出：["a1b2","a1B2","A1b2","A1B2"]示例2:输入:s="3z4"输出:["3z4","3Z4"]提示:1s由小写英文字母、大写英文字母和数字组成思路在处理

 🎉🎉欢迎光临🎉🎉🏅我是苏泽，一位对技术充满热情的探索者和分享者。🚀🚀🌟特别推荐给大家我的最新专栏《数据结构与算法：初学者入门指南》📘📘希望能和大家一起学习！共同进步！这是苏泽的个人主页可以看到我其他的内容哦👇👇努力的苏泽http://suzee.blog.csdn.net5.最长回文子串提示给你一个字符串 s，找到 s 中最长的回文子串。如果字符串的反序与原始字符串相同，则该字符串称为回文字符串。示例1：输入：s="babad"输出："bab"解释："aba"同样是符合题意的答案。示例2：输入：s="cbbd"输出："bb"提示：1s 仅由数字和英文字母组成题目解析：给定一个字符串s，需要找

算法沉淀——动态规划之其它背包问题与卡特兰数二维费用的背包问题01.一和零02.盈利计划似包非包组合总和Ⅳ卡特兰数不同的二叉搜索树二维费用的背包问题01.一和零题目链接：https://leetcode.cn/problems/ones-and-zeroes/给你一个二进制字符串数组strs和两个整数m和n。请你找出并返回strs的最大子集的长度，该子集中最多有m个0和n个1。如果x的所有元素也是y的元素，集合x是集合y的子集。示例1：输入：strs=["10","0001","111001","1","0"],m=5,n=3输出：4解释：最多有5个0和3个1的最大子集是{"10","0001

算法沉淀——动态规划之01背包问题01.【模板】01背包02.分割等和子集03.目标和04.最后一块石头的重量II01背包问题是一类经典的动态规划问题，通常描述为：有一个固定容量的背包，以及一组物品，每件物品都有重量和价值，目标是找到在背包容量范围内，使得背包中的物品总价值最大的组合。具体来说，问题的输入包括：一个固定容量的背包（通常表示为一个整数W）。一组物品，每个物品有两个属性：重量（通常表示为一个整数weight）和价值（通常表示为一个整数value）。求解的目标是找到一种放置物品的方式，使得放入背包的物品的总重量不超过背包容量，并且总价值最大。这个问题的特点是，对于每件物品，你只能选择

算法沉淀——动态规划之完全背包问题01.【模板】完全背包02.零钱兑换03.零钱兑换II04.完全平方数完全背包问题是背包问题的一种变体，与01背包问题不同，它允许你对每种物品进行多次选择。具体来说，给定一个固定容量的背包，一组物品，每个物品有重量和价值，目标是找到在背包容量范围内，使得背包中的物品总价值最大的组合。相较于01背包问题，完全背包问题允许对每个物品进行多次选择，即每个物品都有无限件可用。动态规划解法：定义状态：通常使用二维数组dp[i][j]表示在前i个物品中，背包容量为j时的最大总价值。状态转移方程：考虑第i个物品，可以选择放入背包或者不放入。如果选择放入，那么总价值为dp[i

算法沉淀——BFS解决拓扑排序01.课程表02.课程表II03.火星词典Breadth-FirstSearch(BFS)在拓扑排序中的应用主要是用来解决有向无环图（DAG）的拓扑排序问题。拓扑排序是对有向图中所有节点的一种线性排序，使得对于每一条有向边(u,v)，节点u在排序中都出现在节点v的前面。如果图中存在环路，则无法进行拓扑排序。BFS解决拓扑排序的步骤如下：统计每个节点的入度（in-degree），即指向该节点的边的数量。将所有入度为0的节点加入队列。对于每个入度为0的节点，依次出队，更新其相邻节点的入度，将入度变为0的节点加入队列。重复步骤3直到队列为空。如果最终遍历过的节点数等于图

算法沉淀——动态规划之两个数组的dp01.正则表达式匹配02.交错字符串03.两个字符串的最小ASCII删除和04.最长重复子数组01.正则表达式匹配题目链接：https://leetcode.cn/problems/regular-expression-matching/给你一个字符串s和一个字符规律p，请你来实现一个支持'.'和'*'的正则表达式匹配。'.'匹配任意单个字符'*'匹配零个或多个前面的那一个元素所谓匹配，是要涵盖整个字符串s的，而不是部分字符串。示例1：输入：s="aa",p="a"输出：false解释："a"无法匹配"aa"整个字符串。示例2:输入：s="aa",p="a*

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

算法沉淀——动态规划之子数组、子串系列01.最大子数组和02.环形子数组的最大和03.乘积最大子数组04.乘积为正数的最长子数组长度01.最大子数组和题目链接：https://leetcode.cn/problems/maximum-subarray/、给你一个整数数组nums，请你找出一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。子数组是数组中的一个连续部分。示例1：输入：nums=[-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]输出：6解释：连续子数组[4,-1,2,1]的和最大，为6。示例2：输入：nums=[1]输出：1示例3：输入：nums=[5,4,-1,7,8