CS_boy的博客

补题时遇到的数据结构

补周赛题时遇到的算法

- 本人的LeetCode账号：魔术师的徒弟，欢迎关注获取每日一题题解，快来一起刷题呀~本人Gitee账号：路由器，欢迎关注获取博客内容源码。文章目录一、多个数组求交集二、统计圆内格点数目三、统计包含每个点的矩形数目四、花期内花的数目五、扯淡一、多个数组求交集6041. 多个数组求交集  因为数组中所有元素互不相同，所以我们可以把每个元素出现的次数统计到一个哈希表中，然后出现次数为n(n是二维数组nums的一位数组个数)，因为答案要求升序排列返回，所以我们可以用map<int, int

力扣杯编程大赛春季赛个人赛前三题题解

有机会AK的一场，然而不会脑筋急转弯。

- 本人的LeetCode账号：魔术师的徒弟，欢迎关注获取每日一题题解，快来一起刷题呀~本人Gitee账号：路由器，欢迎关注获取博客内容源码。文章目录一、按奇偶性交换后的最大数字二、向表达式添加括号后的最小结果三、K 次增加后的最大乘积四、扯淡一、按奇偶性交换后的最大数字6037. 按奇偶性交换后的最大数字  本题的思路比较直接，我们先把数组转成字符串s，然后把它的奇数项和偶数项分别放到不同的数组中，然后排序，然后遍历一遍s，如果遇到奇数，就把排好序的奇数数组的最后一位加上，然后奇数数组指针

力扣第75场双周赛前三题题解

周赛总结

位运算积累

母鸡哇啦路飞！

海的那边，到底是什么呢？

双指针算法是一类依靠单调性来去除结果的算法。

高精度乘法

状态压缩dp

gogogo

煎饼排序

哦 情人节还有这种每日一题 我马上举报

踏歌而行八荒路 物我两往九逍遥 芒鞋斗笠千年走 万古长空一朝游

文章目录一、贪心算法思想二、买卖股票的最佳时机II二、买卖股票的最佳时机含手续费三、跳跃游戏II四、零钱找零五、多机调度问题六、活动选择七、最多可以参加的会议数目八、无重叠区间一、贪心算法思想  贪心算法的思想就是将问题分解为一个一个的子问题，对每个子问题都去取在子问题条件下的最优解，然后把这些解组合到一起即为贪心算法的解。  从贪心算法思想的描述就能看出，这种算法很难保证自己的解就是问题的最优解，因为最优解对应的子结构可能不都是最优的，这时便无法使用贪心算法。  由于这个问题，贪心算法的应用场景相

小天使请安

一、正向动态规划及其优化class Solution {public: int numDistinct(string s, string t) { /* 定义f(i,j)为s串的前i个字符的子序列中t的前j个字符出现的个数 对新增进来的第i个字符， 1.可以选择让他拼凑t的第j个字符(如果s[i - 1] == t[j - 1]) 这样就让s串的前i-1个字符只要拼凑t串的前j-1个字符就行 拼凑的方法

题目概述：链接：点我做题题解一、暴力解法  如果要遍历到每一组求和等于0的连续结点，可以从每个结点出发，遍历它的后缀和，如果它的后缀和等于0了，说明当前遍历的起始结点到令后缀和等于0的这些结点是一组求和等于0的连续结点，应当删除掉，但是不要delete,因为经过测试如果delete掉头结点后Leetcode会报错，猜测可能和Leetcode的测试用例的链表实现有关系，所以删除掉的方法就是cur->next = search->next,这里cur是起始结点的前一个结点，search是使

题目概述链接：点我做题题解一、找到翻转的点  因为翻转后两边都是部分有序的，都是满足前一个元素比后一个元素小的，当出现前一个元素比后一个元素大的时候说明出现了翻转点，我们知道这个反转的结果是把原本一团小的有序的数组放到了后面，因此找到反转点后，这个翻转点的元素就是有序数组中最大的元素，如果目标元素比它大，就可以直接返回-1了，否则比较一下这个元素和前面这个有序数组中最小的元素的大小，如果比前面这个有序数组中最小的元素小，就二分查找前面这个有序数组，如果比前面这个有序数组大，就二分查找反转点后的那个

小天使请安

✟升天✟

小天使请安

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题目概述题解  这个题需要多看图，仔细看图会发现你只能在第2i2i2i个椅子和第2i+12i+12i+1个椅子之间摆放屏风(i=1,2,3,...i = 1,2,3,...i=1,2,3,...),其他位置都不能摆放屏风，因为其他位置在上一个屏风到这个位置之前的椅子数不够2个。  那既然只能在第2i2i2i个椅子和第2i+12i+12i+1个椅子之间摆放屏风，那么两个位置之间摆放屏风的方法数就是第2i+12i + 12i+1个椅子的下标和第2i2i2i个椅子的下标之差，然后根据乘法原理，把这些第2个

class Solution {public: int rob(vector<int>& nums) { int size = nums.size(); if (size == 1) { return nums[0]; } if (size == 2) { return max(nums[0], nums[1]);

坐标型动态规划及优化其复杂度

题目概述：题解  这个题其实建立动态规划的指标比较容易，很容易想到就是以第i个字符为结尾的解码方法数，但是难想的是状态转移方程，这里定义f(i)f(i)f(i)为以第i个字符结尾时的解码方法数。  注意到一个新的字符加入前面的串后，有两种解码方式：一种是自己作为一个单独的字符解析，然后前面保留原来的解析方式，这种解码的要求是字符s[i−1]s[i - 1]s[i−1]可以单独解析，也就是说s[i−1]!=′0′s[i-1] != '0's[i−1]!=′0′,这种情况下，解码方法数就等于f(i−1)

题目概述：题目链接：点我做题题解：  本题的难点在于建立出合适的动态规划模型。  仔细想一想，本题求得是最终的最小费用，给的规则是相邻的两个房子不能涂成一样的颜色，注意到当前房子如果涂成红色，那么前面的房子就必须涂成蓝色或绿色。  我们对下标为i的房子图不同的颜色，0 i0~i0 i的房子的涂色方案也要发生变化，  因此我们可以对下标为i的房子建立一个向量s[i]⃗=(s0[i],s1[i],s2[i])\vec{s[i]}=(s_0[i],s_1[i],s_2[i])s[

LeetCode63. 不同路径 II——动态规划

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LeetCode322. 零钱兑换—缓存优化递归和直接动态规划

LeetCode384. 打乱数组的两种解法：蓄水池抽样和洗牌算法