星空

首先,我们看一下官方定义:定义：动态规划算法是通过拆分问题，定义问题状态和状态之间的关系，使得问题能够以递推（或者说分治）的方式去解决。动态规划算法的基本思想与分治法类似，也是将待求解的问题分解为若干个子问题（阶段），按顺序求解子阶段，前一子问题的解，为后一子问题的求解提供了有用的信息。在求解任一子问题时，列出各种可能的局部解，通过决策保留那些有可能达到最优的局部解，丢弃其他局部解。依次解决...

今天在Leetcode刷了一道关于最小栈的问题，题目如下：设计一个支持 push，pop，top 操作，并能在常数时间内检索到最小元素的栈。push(x) – 将元素 x 推入栈中。pop() – 删除栈顶的元素。top() – 获取栈顶元素。getMin() – 检索栈中的最小元素。示例:MinStack minStack = new MinStack();minStack....

我们可以使用 Java内部提供的优先级队列PriorityQueue，PriorityQueue是一个内部能够自动排序的队列，往PriorityQueue添加一个元素后，它能自动给整个序列重新排序，确保整个序列从队头到队尾按从小到大排列。PriorityQueue的底层实现是一个小顶堆。另外，题目要求找到数据流中第K大元素，我们可以限定PriorityQueue最大容量为K，这样PriorityQueue按从小到大排列之后，首元素就是我们要的元素，也就是第K大元素。

使用递归实现的广度优先算法：先判断根节点 a 的左节点 b 和右节点 c 想不想等，不相等则返回false，相等的话，递归判断 b 的左子树 d 和 c 的右子树 g 是否相等、b 的右子树e 和 c 的左子树 f 是否相等，如果相等，继续递归。