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RSS订阅原创 代码随想录算法训练营总结篇
0基础小白，从力扣给我答案我都完全看不懂不知道什么意思，到代码随想录看笔记和视频，理解思路，背下来代码再重新写，这样一直坚持持续了2个月。作为算法小白训练营期间的每天都很痛苦，完全不会写，还要去理解，但也会因为看懂一道题而也会有点小开心，感觉一天没有浪费，这也是代码的浪漫之处。未来规划，虽然跟着一刷了，但是所有题目都是背的没有形成自己的解题思维，应该很快会忘了。也发愁还没学会自己去独立思考解决问题。训练营结束后会二刷，重新在去理解算法思维，前行道路还很艰巨，万丈高楼平地起，要继续努力，自己还很大的不足。
2025-05-07 00:02:06
241
原创 代码随想录算法训练营第六十一天 | floyd算法
把k 赋值为 0，本题节点0是无意义的，节点是从1 到 n，在下一轮计算的时候，就可以根据 grid[i][j][0] 来计算 grid[i][j][1]，此时的 grid[i][j][1] 就是 节点i 经过节点1 到达 节点j 的最小距离了。即： grid[i][j][k] = min(grid[i][k][k - 1] + grid[k][j][k - 1]， grid[i][j][k - 1])第二种情况，grid[i][j][k] = grid[i][j][k - 1]3、dp数组如何初始化。
2025-04-28 22:51:43
365
原创 代码随想录算法训练营第六十天 | 1.ford判断负权回路 卡码网95.城市间货物运输II
在没有负权回路的图中，松弛 n 次以上 ，结果不会有变化，但本题有负权回路，如果松弛 n 次，结果就会有变化了，因为有负权回路 就是可以无限最短路径（一直绕圈，就可以一直得到无限小的最短距离）；节点数量为n，起点到终点，最多是n-1条边相连。对所有边松弛一次，相当于计算起点到达与起点一条边相连的节点的最短距离，那么对所有边松弛 k + 1次，就是求 起点到达 与起点k + 1条边相连的节点的最短距离。思路：最多经过k个城市的条件下，而不是一定经过k个城市，也可以经过的城市数量比k小，但要最短的路径。
2025-04-27 22:33:24
220
原创 代码随想录算法训练营第五十八天 | 1.拓扑排序精讲 2.dijkstra(朴素版)精讲 卡码网117.网站构建 卡码网47.参加科学大会
节点0 的入度为0 出度为2， 也就是没有边指向它，而它有两条边是指出去的。节点的入度表示有多少条边指向它，节点的出度表示有多少条边从该节点出发。做拓扑排序的时候，应该优先找入度为0的节点，只有入度为0，它才是出发节点。如果发现结果集元素个数不等于图中节点个数，我们就可以认定图中一定有有向环，这也是拓扑排序判断有向环的方法。最短路算法中的 dijkstra 算法：在有权图（权值非负数）中求从起点到其他节点的最短路径算法。dijkstra 算法 同样是贪心的思路，不断寻找距离 源点最近的没有访问过的节点。
2025-04-25 22:54:53
494
原创 代码随想录算法训练营第五十七天 | prim算法和kruskal算法精讲 卡码网53.寻宝
根据minDist数组，选组距离生成树最近的节点加入生成树，那么minDist数组里记录的其实也是最小生成树的边的权值。最后我们就生成了一个最小生成树，绿色的边将所有节点链接到一起，并且保证权值是最小的，因为我们在更新minDist数组的时候，都是选距离最小生成树最近的点加入到树中。minDist数组用来记录每一个节点距离最小生成树的最近距离，来寻找距离最小生成树最近的节点，加入到最小生成树，刚开始还没有最小生成树，所以随便选一个节点加入就好。1、第一步：选距离生成树最近节点。1、用什么结构来记录。
2025-04-24 22:43:36
485
原创 代码随想录算法训练营第五十六天 | 108.冗余连接 109.冗余连接II
从前向后遍历每一条边（因为优先让前面的边连上），边的两个节点如果不在同一个集合，就加入集合（即：同一个根节点），如果边的两个节点已经出现在同一个集合里，说明着边的两个节点已经连在一起了，再加入这条边一定就出现环了。有向树的性质，如果是有向树的话，只有根节点入度为0，其他节点入度都为1（因为该树除了根节点之外的每一个节点都有且只有一个父节点，而根节点没有父节点）。思路： 题目说是无向图，返回一条可以删去的边，使得结果图是一个有着N个节点的树，如果有多个答案，则返回二维数组中最后出现的边。
2025-04-23 00:04:19
307
原创 代码随想录算法训练营第五十五天 | 107.寻找存在的路径
（3）判断两个节点是否在同一个集合，函数：isSame(int u, int v)，就是判断两个节点是不是同一个根节点。（2）将两个节点接入到同一个集合，函数：join(int u, int v)，将两个节点连在同一个根节点上。并查集可以解决：主要就是集合问题，两个节点在不在一个集合，也可以将两个节点添加到一个集合中。（1）寻找根节点，函数：find(int u)，也就是判断这个节点的祖先节点是哪个。最后 isSame(int u, int v) 判断是否是同一个根就可以了。有边连在一起，就算是一个集合。
2025-04-22 00:30:18
281
原创 代码随想录算法训练营第五十三天 | 105.有向图的完全可达性 106.岛屿的周长
如果我们是处理当前访问的节点，当前访问的节点如果是 true ，说明是访问过的节点，那就终止本层递归，如果不是true，我们就把它赋值为true，因为这是我们处理本层递归的节点。首先明确，本题中什么叫做处理，visited数组来记录访问过的节点，该节点默认数组里元素都是false，把元素标记为true就是处理本节点了。（什么时候需要回溯操作，当我们需要搜索一条可行路径的时候，就需要回溯操作了，因为没有回溯，就没法“调头”。计算出总的岛屿数量，边的总的变数为：岛屿数量 * 4，1.确认递归函数，参数。
2025-04-20 19:41:22
428
原创 代码随想录算法训练营第五十二天 | 101.孤岛的总面积 102.沉没孤岛
思路： 本题要求找到不靠边的陆地面积，那么我们只要从周边找到陆地然后通过 dfs或者bfs 将周边靠陆地且相邻的陆地都变成海洋，然后再去重新遍历地图，统计此时还剩下的陆地就可以了。
2025-04-19 22:41:52
147
原创 代码随想录算法训练营第五十一天 | 99.岛屿数量 深搜 99.岛屿数量 广搜 100.岛屿的最大面积
（2）dfs函数终止条件写在了调用dfs的地方，如果遇到不合法的方向，直接不会去调用dfs；下一个节点是否能合法已经判断完了，传进dfs函数的就是合法节点。遇到一个没有遍历过的节点陆地，计数器就加一，然后把该节点陆地所能遍历到的陆地都标记上。在遇到标记过的陆地节点和海洋节点的时候直接跳过。这样计数器就是最终岛屿的数量。（1）把节点陆地所能遍历到的陆地都标记上，可以使用 DFS，BFS或者并查集。
2025-04-18 21:01:00
347
原创 代码随想录算法训练营第五十天 | 98.所有可达路径
首先是要找到 x节点指向了哪些节点，遍历节点x链接的所有节点找到x链接的节点；接下来就是将选中的x所指向的节点，加入到单一路径来；最后就是回溯的过程，撤销本次添加节点的操作。需要存一个目前我们遍历的节点，定义为x；还需要存一个n，表示终点，我们遍历的时候，用来判断当 x==n 时候 标明找到了终点。思路： 给定一个有n个节点的有向无环图，节点编号从1到n，请编写一个程序，找出并返回所有从节点1到节点n的路径。当目前遍历的节点为最后一个节点n的时候就找到了一条从出发点到终止点的路径。1.确认递归函数参数。
2025-04-17 20:25:38
288
原创 代码随想录算法训练营第四十九天 | 42.接雨水 84.柱状图中最大的矩形
此时的栈顶元素st.top()，就是凹槽的左边位置，下标为st.top()，对应的高度为height[st.top()]，当前遍历的元素i，就是凹槽右边的位置，下标为i，对应的高度为height[i]（栈顶和栈顶的下一个元素以及要入栈的元素，三个元素来接水！b.使用单调栈内元素的顺序，从栈头（元素从栈头弹出）到栈底的顺序应该是从小到大的顺序，因为一旦发现添加的柱子高度大于栈头元素了，此时就出现凹槽了，栈头元素就是凹槽底部的柱子，栈头第二个元素就是凹槽左边的柱子，而添加的元素就是凹槽右边的柱子；
2025-04-16 22:18:38
653
原创 代码随想录算法训练营第四十八天 | 739.每日温度 496.下一个更大元素I 503.下一个更大元素II
顺序的描述为从栈头到栈底的顺序，要使用递增循序（再强调一下是指从栈头到栈底的顺序），因为只有递增的时候，栈里要加入一个元素i的时候，才知道栈顶元素在数组中右面第一个比栈顶元素大的元素是i。情况二：当前遍历的元素T[i]等于栈顶元素T[st.top()]的情况，如果相等的话，依然直接入栈，因为我们要求的是右边第一个比自己大的元素，而不是大于等于。如果要入栈的元素比栈顶元素大，更新此时栈顶元素下标对应的结果，然后弹出去，如果还比栈顶元素大，还一直弹，直到没有比他大的了，然后入栈。
2025-04-15 19:39:11
794
原创 代码随想录算法训练营第四十六天 | 647.回文子串 516.最长回文子序列
（2）如果s[i]与s[j]不相同，说明s[i]和s[j]的同时加入并不能增加[i,j]区间回文子序列的长度，那么分别加入s[i]、s[j]看看哪一个可以组成最长的回文子序列。（1）如果s[i]与s[j]相同，那么dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1] + 2;那么dp[i][j]一定是取最大的，即：dp[i][j] = max(dp[i + 1][j], dp[i][j - 1]);dp[i][j]：字符串s在[i, j]范围内最长的回文子序列的长度为dp[i][j]。
2025-04-13 00:15:06
415
原创 代码随想录算法训练营第四十五天 | 115.不同的子序列 538.两个字符串的删除操作 72.编辑距离
从如下四个递推公式：dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1]、dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1、dp[i][j] = dp[i][j - 1] + 1、dp[i][j] = dp[i - 1][j] + 1，可以看出dp[i][j]是依赖左方，上方和左上方元素的，所以在dp矩阵中一定是从左到右从上到下去遍历。所以当s[i - 1] 与 t[j - 1]相等时，dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + dp[i - 1][j];
2025-04-12 13:45:43
1012
原创 代码随想录算法训练营第四十四天 | 1143.最长公共子序列 1035.不相交的线 53.最大子序和 392.判断子序列
此时相当于t要删除元素，t如果把当前元素t[j - 1]删除，那么dp[i][j] 的数值就是看s[i - 1]与 t[j - 2]的比较结果了，即：dp[i][j] = dp[i][j - 1];（2）如果text1[i - 1]与text2[j - 1]不相同，那就看看text1[0, i - 2]与text2[0, j - 1]的最长公共子序列 和 text1[0, i - 1]与text2[0, j - 2]的最长公共子序列，取最大的。同理dp[0][j]也是0。
2025-04-11 17:51:55
771
原创 代码随想录算法训练营第四十三天 | 300.最长递增子序列 674.最长连续递增子序列 714.买卖股票的最佳时机含手续费
根据dp[i][j]的定义，dp[i][0] 和dp[0][j]其实都是没有意义的,但dp[i][0] 和dp[0][j]要初始值，因为为了方便递归公式dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;dp[i][j] ：以下标i - 1为结尾的A，和以下标j - 1为结尾的B，最长重复子数组长度为dp[i][j]（特别注意： “以下标i - 1为结尾的A” 标明一定是 以A[i-1]为结尾的字符串 ）dp[i][j]的定义也就决定着，我们在遍历dp[i][j]的时候i 和 j都要从1开始。
2025-04-10 13:58:06
657
原创 代码随想录算法训练营第四十二天 | 188.买卖股票的最佳时期IV 309.买卖股票的最佳时机含冷冻期 714.买卖股票的最佳时机含手续费
（1）达到买入股票状态（状态一）即：dp[i][0]，有两个具体操作：操作一：前一天就是持有股票状态（状态一），dp[i][0] = dp[i - 1][0]，操作二：今天买入了，有两种情况：前一天是冷冻期（状态四），dp[i - 1][3] - prices[i]，前一天是保持卖出股票的状态（状态二），dp[i - 1][1] - prices[i]。选最大的，所以 dp[i][1] = max(dp[i - 1][0] - prices[i], dp[i - 1][1]);
2025-04-09 17:10:05
695
原创 代码随想录算法训练营第四十一天 | 121.买卖股票的最佳时期 122.买卖股票的最佳时机II 123.买卖股票的最佳时机III
（注意这里和121. 买卖股票的最佳时机唯一不同的地方，就是推导dp[i][0]的时候，第i天买入股票的情况，在121题中，因为股票全程只能买卖一次，所以如果买入股票，那么第i天持有股票即dp[i][0]一定就是 -prices[i]；同样dp[i][1]取最大的，dp[i][1] = max(dp[i - 1][1], prices[i] + dp[i - 1][0]);一定是选最大的，所以 dp[i][1] = max(dp[i-1][0] - prices[i], dp[i - 1][1]);
2025-04-08 16:43:37
660
原创 代码随想录算法训练营第三十九天 | 198.打家劫舍 279.完全平方数 139.单词拆分
如果偷第i房间，那么dp[i] = dp[i - 2] + nums[i] ，即：第i-1房一定是不考虑的，找出 下标i-2（包括i-2）以内的房屋，最多可以偷窃的金额为dp[i-2] 加上第i房间偷到的钱。递推公式的基础就是dp[0] 和 dp[1]，dp[0] 一定是 nums[0]，dp[1]就是nums[0]和nums[1]的最大值即：dp[1] = max(nums[0], nums[1]);dp[i] 是根据dp[i - 2] 和 dp[i - 1] 推导出来的，那么一定是从前到后遍历。
2025-04-06 13:11:50
742
原创 代码随想录算法训练营第三十八天 | 322.零钱兑换 279.完全平方数 139.单词拆分
其他下标非0的元素都是应该是最大值，考虑到递推公式的特性，dp[j]必须初始化为一个最大的数，否则就会在min(dp[j - coins[i]] + 1, dp[j])比较的过程中被初始值覆盖。要选择最小的dp[j]，和上题一样所以递推公式：dp[j] = min(dp[j - i * i] + 1, dp[j]);一维递推公式：dp[j] = min(dp[j - coins[i]] + 1, dp[j]);二维dp[i][j]=min(dp[i-1][j],dp[i][j-coins[i]]+1)
2025-04-05 20:42:08
725
原创 代码随想录算法训练营第三十七天 | 518.零钱兑换II 377.组合总和IV 70.爬楼梯（进阶）
二维dp 递推公式： dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - coins[i]]二维dp 递推公式：dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i][j-nums[i]]压缩成一维去掉前面,dp[i]有几种来源，dp[i - 1]，dp[i - 2]，dp[i - 3] 等等，即：dp[i - j]递推公式为：dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - coins[i]];一维递推公式：dp[j]=dp[j]+dp[j-nums[i]];
2025-04-04 19:34:27
783
原创 代码随想录算法训练营第三十六天 | 1049.最后一块石头的重量II 494.目标和 474.一和零
dp[i][j] 就可以是 dp[i - zeroNum][j - oneNum] + 1，然后我们在遍历的过程中，取dp[i][j]的最大值。去掉维度i 之后，递推公式：dp[j] = dp[j] + dp[j - nums[i]] ，即：dp[j] += dp[j - nums[i]]二维DP数组递推公式： dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i - 1][j - nums[i]];dp[i][j]：最多有i个0和j个1的strs的最大子集的大小为dp[i][j]。
2025-04-03 16:35:18
975
原创 代码随想录算法训练营第三十五天 | 416.分割等和子集
放物品i：背包空出物品i的容量后，背包容量为j - weight[i]，dp[i - 1][j - weight[i]] 为背包容量为j - weight[i]且不放物品i的最大价值，那么dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i] （物品i的价值），就是背包放物品i得到的最大价值。递归公式： dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]);从dp[j]的定义来看，首先dp[0]一定是0。
2025-04-02 23:02:39
334
原创 代码随想录算法训练营第三十四天 | 62.不同路径 63.不同路径II 343.整数拆分
代码里for循环的终止条件，一旦遇到obstacleGrid[i][0] == 1的情况就停止dp[i][0]的赋值1的操作，dp[0][j]同理。首先dp[i][0]一定都是1，因为从(0, 0)的位置到(i, 0)的路径只有一条，那么dp[0][j]也同理。因为从(0, 0)的位置到(i, 0)的路径只有一条，所以dp[i][0]一定为1，dp[0][j]也同理。dp[i][j] ：表示从(0 ,0)出发，到(i, j)有dp[i][j]条不同的路径。1.确定dp数组以及下标的含义。
2025-04-01 21:58:50
463
原创 代码随想录算法训练营第三十二天 | 509.斐波那契数 70.爬楼梯 746.使用最小花费爬楼梯
dp[i - 1]，上i-1层楼梯，有dp[i - 1]种方法，还有就是dp[i - 2]，上i-2层楼梯，有dp[i - 2]种方法，dp[i]是两种方法之和，所以dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2]dp[i - 1] 跳到 dp[i] 需要花费 dp[i - 1] + cost[i - 1]，dp[i - 2] 跳到 dp[i] 需要花费 dp[i - 2] + cost[i - 2]。dp[i]是依赖 dp[i - 1] 和 dp[i - 2]，遍历的顺序一定是从前到后遍历的。
2025-03-30 18:00:38
1043
原创 代码随想录算法训练营第三十一天 | 56.合并区间 738.单调递增的数字 968.监控二叉树
按照左边界从小到大排序之后，如果 intervals[i][0] <= intervals[i - 1][1] 即intervals[i]的左边界 <= intervals[i - 1]的右边界，则一定有重叠。思路：输入：intervals = [[1,4],[4,5]] 输出：[[1,5]] 解释：区间 [1,4] 和 [4,5] 可被视为重叠区间。每个节点可能有几种状态：0：该节点无覆盖 1：本节点有摄像头 2：本节点有覆盖。左孩子有覆盖，右孩子有覆盖，此时中间节点应该就是无覆盖的状态了。
2025-03-29 17:51:18
524
原创 代码随想录算法训练营第三十天 | 452.用最少数量的箭引爆气球 435.无重叠区间 763.划分字母区间
2.如果当前区间的左边界<上一个区间的右边界，说明区间有重叠，将当前区间的右边界改为两个重叠区间右边界最小的；因为遍历进入下个区间，前两个区间有重叠，下个区间左边界与前两个区间重叠右边界最小的比较（因为前两个重叠区间移除一个），有重叠说明下个区间也是重叠。思路：输入: intervals = [[1,2],[2,3],[3,4],[1,3]] 输出: 1 解释: 移除 [1,3] 后，剩下的区间没有重叠。1.如果当前气球区间左边界>上个气球区间右边界，两气球区间没有重叠，需要两个箭引爆气球；
2025-03-28 15:41:36
561
原创 代码随想录算法训练营第二十九天 | 134.加油站 135.分发糖果 860.柠檬水找零 406.根据身高重建队列
局部最优可以推出全局最优。思路：输入：people = [[7,0],[4,4],[7,1],[5,0],[6,1],[5,2]] 输出：[[5,0],[7,0],[5,2],[6,1],[4,4],[7,1]]如果ratings[i] > ratings[i - 1] 那么[i]的糖一定要比[i - 1]的糖多一个，所以贪心：candyVec[i] = candyVec[i - 1] + 1。局部最优：当前累加rest[i]的和curSum一旦小于0，起始位置至少要是i+1，因为从i之前开始一定不行。
2025-03-27 19:44:00
866
原创 代码随想录算法训练营第二十八天 | 122.买卖股票的最佳时机II 55.跳跃游戏 45.跳跃游戏II 1005.K次取反后最大化的数组和
假如第 0 天买入，第 3 天卖出，那么利润为：prices[3] - prices[0]，相当于(prices[3] - prices[2]) + (prices[2] - prices[1]) + (prices[1] - prices[0])。贪心的思路，局部最优：当前可移动距离尽可能多走，如果还没到终点，步数再加一。局部最优：只找数值最小的正整数进行反转，当前数值和可以达到最大（例如正整数数组{5, 3, 1}，反转1 得到-1 比 反转5得到的-5 大多了），全局最优：整个数组和达到最大。
2025-03-26 14:43:40
601
原创 代码随想录算法训练营第二十七天 | 455.分发饼干 376.摆动序列 53.最大子序列和
在计算是否有峰值的时候，大家知道遍历的下标 i ，计算 prediff（nums[i] - nums[i-1]） 和 curdiff（nums[i+1] - nums[i]），如果prediff < 0 && curdiff > 0 或者 prediff > 0 && curdiff < 0 此时就有波动就需要统计。输入: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4] 输出: 6，连续子数组[4,-1,2,1] 的和最大，为 6。视频讲解：。视频讲解：。
2025-03-25 09:39:53
672
原创 代码随想录算法训练营第二十五天 | 491.递增子序列 46.全排列 47.全排列II
输出: [[4, 6], [4, 7], [4, 6, 7], [4, 6, 7, 7], [6, 7], [6, 7, 7], [7,7], [4,7,7]]输入：nums = [1,2,3] 输出：[[1,2,3],[1,3,2],[2,1,3],[2,3,1],[3,1,2],[3,2,1]]输入：nums = [1,1,2] 输出：[[1,1,2], [1,2,1], [2,1,1]]used数组，记录此时path里都有哪些元素使用了，一个排列里一个元素只能使用一次。
2025-03-23 19:14:43
369
原创 代码随想录算法训练营第二十四天 | 93.复原IP地址 78.子集 90.子集II
输入: nums = [1,2,3] 输出: [ [3], [1], [2], [1,2,3], [1,3], [2,3], [1,2], [] ]递归调用时，下一层递归的startIndex要从i+2开始（因为需要在字符串中加入了分隔符.），同时记录分割符的数量pointNum 要 +1。时间复杂度: O(3^4)，IP地址最多包含4个数字，每个数字最多有3种可能的分割方式，则搜索树的最大深度为4，每个节点最多有3个子节点。求取子集问题，不需要任何剪枝，子集就是要遍历整棵树。
2025-03-22 17:13:54
386
原创 代码随想录算法训练营第二十三天 | 39.组合总和 40.组合总和II 131.分隔回文串
如果candidates[i] == candidates[i - 1] 并且 used[i - 1] == false，就说明：前一个树枝，使用了candidates[i - 1]，也就是说同一树层使用过candidates[i - 1],for循环里就应该做continue的操作。思路：输入: candidates = [2,5,2,1,2], target = 5, 输出:[[1,2,2],[5]]切割过的位置，不能重复切割，所以，backtracking(s, i + 1);
2025-03-21 21:56:39
703
原创 代码随想录算法训练营第二十二天 | 77.组合 216.组合总和III 17.电话号码的字母组合
叶子节点就是要收集的结果集，终止条件就是index 等于输入的数字个数（digits.size）了（本来index就是用来遍历digits的），然后收集结果，结束本层递归。第一次取1，集合变为2，3，4 ，因为k为2，我们只需要再取一个数就可以了，分别取2，3，4，得到集合[1,2] [1,3] [1,4]，以此类推。还有一个参数就是int型的index记录遍历第几个数字了，用来遍历digits的，同时index也表示树的深度。这棵树，一开始集合是 1，2，3，4， 从左向右取数，取过的数，不再重复取。
2025-03-20 19:37:48
896
原创 代码随想录算法训练营第二十一天 | 669.修剪二叉搜索树 108.将有序数组转换为二叉搜索树 538.把二叉搜索树转换为累加树
将下一层处理完左子树的结果赋给root->left，处理完右子树的结果赋给root->right，最后返回root节点。如果root（当前节点）的元素小于low，那么应该递归右子树，并返回右子树符合条件的头结点;接着划分区间，root的左孩子接住下一层左区间的构造节点，右孩子接住下一层右区间构造的节点。要定义一个全局变量pre，用来保存cur节点的前一个节点的数值，定义为int型就可以了。定义的是左闭右闭的区间，所以当区间 left > right的时候，就是空节点了。视频讲解：。
2025-03-18 17:32:22
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原创 代码随想录算法训练营第二十天 | 235.二叉搜索树的最近公共祖先 701.二叉搜索树中的插入操作 450.删除二叉搜索树中的节点
cur节点在区间（p->val <= cur->val && cur->val <= q->val）或者 （q->val <= cur->val && cur->val <= p->val）中，那么cur就是最近公共祖先了，直接返回cur。第五种情况：左右孩子节点都不为空，则将删除节点的左子树头结点（左孩子）放到删除节点的右子树的最左面节点的左孩子上，返回删除节点右孩子为新的根节点。第四种情况：删除节点的右孩子为空，左孩子不为空，删除节点，左孩子补位，返回左孩子为根节点。450.删除二叉搜索树中的节点。
2025-03-17 19:38:43
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原创 代码随想录算法训练营第十八天 | 530.二叉树搜索树的最小绝对差 501.二叉搜索树中的众数 98.二叉树的最近公共祖先
判断一个节点是节点q和节点p的公共祖先：如果递归遍历遇到q，就将q返回，遇到p 就将p返回，那么如果左右子树的返回值都不为空，说明此时的中节点，一定是q 和p 的最近祖先。2.在回溯的过程中，必然要遍历整棵二叉树，即使已经找到结果了，依然要把其他节点遍历完，因为要使用递归函数的返回值（也就是代码中的left和right）做逻辑判断。我们要返回最近公共节点，返回值是TreeNode * ，如果遇到p或者q，就把q或者p返回，返回值不为空，就说明找到了q或者p。遇到空的话，因为树都是空了，所以返回空；
2025-03-16 16:43:08
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原创 代码随想录算法训练营第十七天 | 654.最大二叉树 617.合并二叉树 700.二叉搜索树中的搜索 98.验证二叉搜索树
两个树遍历的节点t1 和 t2，如果t1 == NULL 了，两个树合并就应该是 t2 了（如果t2也为NULL也无所谓，合并之后就是NULL），反过来如果t2 == NULL，那么两个数合并就是t1。法三：设置一个节点pre保存中序遍历前一个节点，二叉搜索树按中序遍历：左<中<右，当前节点值<=前一个节点值，不是二叉搜索树；参数传入的是存放元素的数组，返回该数组构造的二叉树的头结点，返回类型是指向节点的指针。递归函数的参数传入的是根节点和要搜索的数值，返回的就是搜索数值所在的节点。
2025-03-15 10:24:47
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空空如也
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