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RSS订阅原创 5.7 滑动窗口最大值（LC239-H，单调对列）
此时我们需要一个队列，这个队列呢，放进去窗口里的元素，然后随着窗口的移动，队列也一进一出，每次移动之后，队列告诉我们里面的最大值是什么。单调队列：维护元素单调递减的队列，
2024-09-03 14:24:07
329
原创 4.7重复的子字符串（LC_459-E）
给定一个非空的字符串s，检查是否可以通过由它的一个子串重复多次构成。s = "abab"true可由子串 "ab" 重复两次构成。s = "aba"falsetrue可由子串 "abc" 重复四次构成。(或子串 "abcabc" 重复两次构成。所以判断字符串s是否由重复子串组成，只要两个s拼接在一起，里面还出现一个s的话，就说明是由重复子串组成。当然，我们在判断 s + s 拼接的字符串里是否出现一个s的的时候，，这样避免在s+s中搜索出原来的s，我们要搜索的是中间拼接出来的s。
2024-08-23 13:56:24
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原创 3.9三数之和（LC15_M）
给你一个整数数组nums，判断是否存在三元组满足i!= ji!= k且j!= k，同时还满足。请你返回所有和为0且不重复的三元组。答案中不可以包含重复的三元组。不同的三元组是 [-1,0,1] 和 [-1,-1,2]。注意，输出的顺序和三元组的顺序并不重要。[]唯一可能的三元组和不为 0。[[0,0,0]]唯一可能的三元组和为 0。
2024-08-09 14:31:30
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原创 Hot100-链表
请注意相交节点的值不为 1，因为在链表 A 和链表 B 之中值为 1 的节点 (A 中第二个节点和 B 中第三个节点) 是不同的节点。换句话说，它们在内存中指向两个不同的位置，而链表 A 和链表 B 中值为 8 的节点 (A 中第三个节点，B 中第四个节点) 在内存中指向相同的位置。从各自的表头开始算起，链表 A 为 [4,1,8,4,5]，链表 B 为 [5,6,1,8,4,5]。解释：相交节点的值为 8 （注意，如果两个链表相交则不能为 0）。中（从头节点开始）跳到交叉节点的节点数。
2024-05-27 17:12:12
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原创 Hot100-栈
Java中虽然没有专门的Stack类，但可以使用Deque接口及其实现类如LinkedList或ArrayDeque来实现栈的功能。Deque接口提供了非常灵活且高效的栈操作，因此在实际应用中更为推荐。双端队列（Deque）确实可以实现栈的功能，尽管栈是“先入后出”（LIFO，Last In, First Out），而队列是“先入先出”（FIFO，First In, First Out）。
2024-05-23 19:21:41
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原创 Hot100-普通数组（Kadane算法）
只需要和result中的最后一个区间比较即可（result中存储的都是合并好的区间，由于intervals是按左边界升序排的，只需要判断result中最后一个区间的右边届是否小于当前的左边界）在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出，最大利润 = 6-1 = 5。同时，你不能在买入前卖出股票。这类问题的目标是在给定整数数组中找到一个连续的子数组，使其元素之和最大（数组含有负数）。返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。
2024-05-20 17:02:04
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原创 Hot100-滑动窗口
因为字符串 p 的异位词的长度一定与字符串 p的长度相同，所以我们可以在字符串 s 中构造一个长度为与字符串 p的长度相同的滑动窗口，1.若S的长度小于P的长度，不能返回null，应该直接返回一个空数组，因为这个方法要求返回值是List每种字母的数量与字符串 p 中每种字母的数量相同时，则说明当前窗口为字符串 p 的异位词。判断的是两个数组是否是同一个数组对象，而不是它们的内容是否相同。比较的是两个数组对象的内存地址，而不是它们的内容。指由相同字母重排列形成的字符串（包括相同的字符串）。
2024-05-16 16:50:02
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原创 Hot100-哈希法
本题呢，我就需要一个集合来存放我们遍历过的元素，然后在遍历数组的时候去询问这个集合，某元素是否遍历过，也就是 是否出现在这个集合。，当我们需要查询一个元素是否出现过，或者一个元素是否在集合里的时候，就要第一时间想到哈希法。将返回一个包含字符 ‘H’, ‘e’, ‘l’, ‘l’, ‘o’ 的字符数组。1.int是基本属性，所以直接用nums.length，不用调用方法()因为本题，我们不仅要知道元素有没有遍历过，还要知道这个元素对应的下标，map.put(nums[i], i)：将键值对存入map。
2024-04-28 15:29:02
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原创 9.16单词拆分（LC139-M）
"apple", "pen" 是物品，那么我们要求 物品的组合一定是 "apple" + "pen" + "apple" 才能组成 "applepenapple"。"apple" + "apple" + "pen" 或者 "pen" + "apple" + "apple" 是不可以的，那么我们就是强调物品之间顺序。dp[i] 的状态依靠 dp[j]是否为true，那么dp[0]就是递推的根基，dp[0]一定要为true，否则递推下去后面都是false了。dp[i]:i为字符串的长度（装满背包的容量）；
2024-03-19 17:24:22
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原创 9.12零钱兑换（LC518-M）（开始完全背包，与01背包的不同仅在于遍历顺序）
这是一道典型的背包问题，一看到钱币数量不限，就知道这是一个完全背包。但本题和纯完全背包不一样，
2024-03-06 22:27:09
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原创 9.11一和零（LC474-M）
理解成多重背包的同学主要是把m和n混淆为物品了，感觉这是不同数量的物品，所以以为是多重背包。只不过这个背包有两个维度，一个是m 一个是n，而不同长度的字符串就是不同大小的待装物品。装满重量为m（m个0）和重量为n（n个1），两个维度的背包，最多能装多少物品。
2024-03-06 20:38:53
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原创 9.10目标和（LC494-M）
加法的绝对值的集合left减法的绝对值的集合rightnums集合的总和sum这里的left和right都是绝对值：→ left = (target + sum)/2 ，target 和sum都是常量若target + sum为奇数，则无法整除，其实实际意义就是，没有组合能够得到目标和target。
2024-03-04 17:02:13
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原创 9.9最后一块石头的重量②（LC1049-M）
视为注释，而不是有效的代码。因为重量都不会是负数，所以dp[j]都初始化为0就可以了，这样在递归公式dp[j] = max(dp[j], dp[j - stones[i]] + stones[i]);本题中，石头的重量是 stones[i]，石头的价值也是 stones[i] ，可以 “最多可以装的价值为 dp[j]” == “最多可以背的重量为dp[j]”01背包中：dp[j]的含义-容量为j的背包，最多可以装的价值为 dp[j]。本题物品的重量为stones[i]，物品的价值也为stones[i]。
2024-03-03 11:49:27
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原创 背包问题（理论）
对于面试的话，掌握，就够用了，最多可以再来一个。至于背包九讲其他背包，面试几乎不会问，都是竞赛级别的了，leetcode上连多重背包的题目都没有，所以题库也告诉我们，01背包和完全背包就够用了。而完全背包又是也是01背包稍作变化而来，即：完全背包的物品数量是无限的。leetcode上没有纯01背包的问题，都是01背包应用方面的题目，也就是需要转化为01背包问题。
2024-02-12 19:59:22
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原创 9.7不同的二叉搜索树（LC96-M）
dp[j]为j为头结点左子树节点数量，dp[i - j-1]为以j为头结点右子树节点数量。dp[3]，就是 元素1为头结点搜索树的数量 + 元素2为头结点搜索树的数量 + 元素3为头结点搜索树的数量。元素1为头结点搜索树的数量 = 右子树有2个元素的搜索树数量 * 左子树有0个元素的搜索树数量。元素2为头结点搜索树的数量 = 右子树有1个元素的搜索树数量 * 左子树有1个元素的搜索树数量。元素3为头结点搜索树的数量 = 右子树有0个元素的搜索树数量 * 左子树有2个元素的搜索树数量。
2024-02-09 10:19:23
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原创 9.5不同路径②（LC63-M）
从递归公式dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1] 中可以看出，一定是从左到右一层一层遍历，这样保证推导dp[i][j]的时候，dp[i - 1][j] 和 dp[i][j - 1]一定是有数值。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。这意味着即使在第一列中遇到了障碍物，仍然会继续向下遍历，继续赋值。dp[i][j] ：表示从（0 ，0）出发，到(i, j) 有dp[i][j]条不同的路径。
2024-02-05 09:38:04
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原创 9.3使用最小花费爬楼梯（LC746-E）
dp[i]的定义：到达第i台阶所花费的最少体力为dp[i]。调到dp[i]，不仅需要体力花费（dp[i - 1]或dp[i - 2] 跳1/2阶），还需要金钱花费（cost[i - 1]或 cost[i - 2]）也就是说：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]。那么究竟是选从dp[i - 1]跳还是从dp[i - 2]跳呢？一定是选最小的，所以dp[i]
2024-02-05 08:06:44
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原创 9.1斐波那契数（LC509-E）
一定要写在dp[1] = 1之前；否则当n=0时，就会在dp[1]处报错。dp[i]是依赖 dp[i - 1] 和 dp[i - 2]dp[i]的定义为：第i个数的斐波那契数值是dp[i]那么遍历的顺序一定是从前到后遍历的。
2024-02-02 10:57:04
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原创 8.16单调递增的数字（LC738-M）
拿一个两位的数字来举例。例如：98，一旦出现strNum[i - 1] > strNum[i]的情况（非单调递增），首先想让strNum[i - 1]--，然后strNum[i]给为9，这样这个整数就是89，即小于98的最大的单调递增整数。此时是从前向后遍历还是从后向前遍历呢？举个例子，数字：332：若从前向后遍历：那么就变成了329，此时2又小于了第一位的3了，真正的结果应该是299。若从后向前遍历：332的数值变化为：332 -> 329 -> 299。
2024-01-27 10:07:48
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原创 8.14划分字母区间（LC763-M）（附.length，.length(）,.size()使用原理)
在遍历的过程中相当于是要找每一个字母的边界，。此时前面出现过所有字母，最远也就到这个边界了。
2024-01-27 08:42:20
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原创 8.13无重叠区间（LC435-M）
此时问题就变成：求非交叉区间的最大个数。区间，1，2，3，4，5，6都按照右边界排好序。当确定区间 1 和 区间2 重叠后，如何确定是否与 区间3 也重贴呢？就是取 区间1 和 区间2 右边界的最小值，因为这个最小值之前的部分一定是 区间1 和区间2 的重合部分，
2024-01-26 11:16:38
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原创 8.12用最少数量的箭引爆气球（LC452-M）
可以看出首先第一组重叠气球，一定是需要一个箭，气球3，的左边界大于了 第一组重叠气球的最小右边界，所以再需要一支箭来射气球3了。以题目示例： [[10,16],[2,8],[1,6],[7,12]]为例。java所使用的内置函数用的是快速排序需要 logn 的空间。局部最优：当气球出现重叠，一起射，所用弓箭最少。是比较这两个元素的第一个值的大小。排序需要 O(nlogn) 的复杂度。方法默认是按照升序进行排序的。分别代表数组中的两个元素，个元素的第一个值，而。Lambda 表达式。按照数组中每个元素的。
2024-01-26 10:47:15
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原创 8.11根据身高重建队列（LC406-M）
a和b代表了people数组中的两个元素，每个元素都是一个一维数组，表示一个人的身高和前面的人数。a[0]表示第一个人的身高，a[1]表示第一个人的前面人数。b[0]表示第二个人的身高，b[1]表示第二个人的前面人数。因此，中的比较逻辑根据这些元素的身高和前面的人数进行排序。如果a和b的身高相同（），则表示根据前面的人数升序排列。（ a - b 是升序）如果a和b的身高不同，则表示根据身高降序排列。（ b - a 是降序）
2024-01-26 09:35:30
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原创 8.10柠檬水找零（LC860-E）
只需要维护三种金额的数量，5，10和20。此时大家就发现 情况一，情况二，都是固定策略，都不用我们来做分析了，而唯一不确定的其实在情况三。账单是20的情况，为什么要优先消耗一个10和一个5呢？遇到账单20，优先消耗美元10，完成本次找零。完成全部账单的找零。
2024-01-26 08:30:09
267
空空如也
sklearn实现recal时报错？
2022-12-12
如何用ImageNet预训练模型分类自己的数据集？
2022-12-05
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