labuladong算法笔记总结

最新推荐文章于 2025-07-22 23:02:30 发布

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最新推荐文章于 2025-07-22 23:02:30 发布 · 1.9k 阅读

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#算法 #深度优先 #java #开发语言

这篇博客详细介绍了多种算法解题的常用模板，包括动态规划的三步解题法、回溯算法的实现、BFS寻找最短路径、滑动窗口在字符串处理中的应用，以及解决股票交易问题的通用策略。同时，还涉及了二分查找、区间问题的处理和Git操作的常用命令。这些模板对于提升算法解题能力非常有帮助。

动态规划解题套路框架

学习计划：

最长回文子序列

〇、必读文章

1、数据结构和算法学习指南(学习算法和刷题的框架思维)

了解数据结构的操作和遍历(迭代or递归)
从树刷起，结合框架思维，有利于理解(回溯、动态规划、分治等)

2、动态规划详解(动态规划解题套路框架)

过程：递归的暴力解法 -> 带备忘录的递归解法 -> 非递归的动态规划解法
特征：重叠子问题-->使用备忘录&自底向上，最优子结构，状态转移方程
例题：凑零钱(dp[i] = min(dp[i], 1 + dp[i - coin]))

3、回溯算法详解(修订版)=DFS-----做选择

3个问题：参数记录路径、选择列表(做选择和撤销选择)、结束条件

result = []
def backtrack(路径, 选择列表):
    if 满足结束条件:
        result.add(路径)
        return

    for 选择 in 选择列表:
        做选择
        backtrack(路径, 选择列表)
        撤销选择

例题：八皇后问题、全排列问题

4、BFS 算法框架套路详解------求最短距离

与DFS对比：使用队列，路径短，空间复杂度高
问题本质：在图中找起点到终点的最近距离，队列入队访问邻接，记录访问过的
例题：二叉树的最小高度(齐头并进，BFS时间复杂度低)、打开密码锁的最少次数(可以使用双向BFS，无需掌握)
步骤：

// 计算从起点 start 到终点 target 的最近距离
int BFS(Node start, Node target) {
    Queue<Node> q; // 核心数据结构
    Set<Node> visited; // 避免走回头路

    q.offer(start); // 将起点加入队列
    visited.add(start);
    int step = 0; // 记录扩散的步数

    while (q not empty) {
        int sz =