洛兰相遇

一、算法     （算法+数据结构=程序）算法是对特定问题求解步骤的一种描述，它是指令的有限序列，其中每一条指令表示一个或多个操作。算法有五个重要特征：1）有穷性：一个算法必须总是在执行有穷步之后结束，且每一步都可在有穷时间内完成。2）确定性：算法中每一条指令必须有确切的含义，无二义性，并且在任何条件下，算法只有唯一的一条执行路径，即对相同的输入只能得到相同的输出。3）可行性：一个

给出一个非负整数数组，你最初定位在数组的第一个位置。数组中的每个元素代表你在那个位置可以跳跃的最大长度。判断你是否能到达数组的最后一个位置。样例A = [2,3,1,1,4]，返回 true.A = [3,2,1,0,4]，返回 false.=====================================================

有一个机器人的位于一个M×N个网格左上角（下图中标记为'Start'）。机器人每一时刻只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角（下图中标记为'Finish'）。问有多少条不同的路径？================================================================================动态规划 = 分治思想 +

分治算法的思想就是分而治之，通过将原问题分解为与原问题相似的小问题，小问题再分解为规模更小的问题..最终变成一个个简单易解的问题。二分查找就是一种简单的分治算法。问题：给定一个排序的整数数组（升序）和一个要查找的整数target，用O(logn)的时间查找到target第一次出现的下标（从0开始），如果target不存在于数组中，返回-1。@Testpublic voi

在一个二维01矩阵中找到全为1的最大正方形样例1 0 1 0 01 0 1 1 11 1 1 1 11 0 0 1 0返回 4 ===================================== 11 1 0 0111 1 1 1 1 1 1 11 0 0 1 0   ↓11 1 0 01

计算an % b，其中a，b和n都是32位的整数。样例例如 231 %3 = 2例如 1001000 %1000 = 0挑战 O(logn)=======================================================================注意到 a2  %  b =((a%b)*(a%b)) % b

有一些原木，现在想把这些木头切割成一些长度相同的小段木头，需要得到的小段的数目至少为 k。当然，我们希望得到的小段越长越好，你需要计算能够得到的小段木头的最大长度。 注意事项木头长度的单位是厘米。原木的长度都是正整数，我们要求切割得到的小段木头的长度也要求是整数。无法切出要求至少 k 段的,则返回 0 即可。样例有3根木头[232, 124, 456], k=7,最

有 n 个硬币排成一条线。两个参赛者轮流从右边依次拿走 1 或 2 个硬币，直到没有硬币为止。拿到最后一枚硬币的人获胜。请判定 第一个玩家 是输还是赢？样例n = 1, 返回 true.n = 2, 返回 true.n = 3, 返回 false.n = 4, 返回 true.n = 5, 返回 true.====================

编辑距离：指将一个对象编辑为另一个对象的操作次数或代价。如：字符串 view 到 new 的编辑距离为2。 （删除v，将i该为n）动态规划求编辑距离记s1字符串长度为n1，s2字符串长度为n2，记d[ i , j ] 表示s1前 i 个字符所构成的前缀与s2的前 j 个字符所构成的前缀之间的编辑距离。d[n1 , n2]即为最终解。如果其中一个串为空串，则编