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https://leetcode-cn.com/problems/longest-increasing-subsequence/class Solution {public: int lengthOfLIS(vector<int>& nums) { int len = 1, n = nums.size(); if (n == 0) return 0; vector<int> d(n, 0);//d[i]是长度为i

1959. K 次调整数组大小浪费的最小总空间https://leetcode-cn.com/problems/minimum-total-space-wasted-with-k-resizing-operations/

https://leetcode-cn.com/problems/circular-array-loop/存在一个不含 0 的 环形 数组nums ，每个 nums[i] 都表示位于下标 i 的角色应该向前或向后移动的下标个数：如果 nums[i] 是正数，向前 移动 nums[i] 步如果nums[i] 是负数，向后 移动 nums[i] 步因为数组是 环形 的，所以可以假设从最后一个元素向前移动一步会到达第一个元素，而第一个元素向后移动一步会到达最后一个元...

用快慢指针判断是否存在环https://leetcode-cn.com/problems/linked-list-cycle///结点定义struct ListNode { int val; ListNode *next; ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {}};bool hasCycle(ListNode *head) { if (head == nullptr || head->next == n

https://leetcode-cn.com/problems/shortest-path-visiting-all-nodes/存在一个由 n 个节点组成的无向连通图，图中的节点按从 0 到 n - 1 编号。给你一个数组 graph 表示这个图。其中，graph[i] 是一个列表，由所有与节点 i 直接相连的节点组成。返回能够访问所有节点的最短路径的长度。你可以在任一节点开始和停止，也可以多次重访节点，并且可以重用边。示例 1：输入：graph = [[1,2,3],[0].

思想：动态规划。图中共有n个顶点，定义一个n阶方阵矩阵序列，其中，arcs为带权有向图的邻接矩阵；根据以下转移方程迭代其中是从顶点 i 到 j、中间顶点的序号不大于k的最短路径的长度。每迭代一次，从 i 到 j 的最短路径上就多考虑一个顶点；n次迭代后，得到任意一对顶点之间的最短路径。时间复杂度允许图中有带负权值的边，不允许有包含负权值边的回路。//graph为无向连通图的邻接表(不带权)void shortestPathLength(vector<vector<int>&g

定义：一个有向无环图的顶点组成的序列（可遍历图所有顶点的一条单向链表），需满足两个条件：（1）该序列中包含图的每个顶点，且只出现一次；（2）若排序中A在B的前面，则图中不存在B到A的路径；步骤：（1）从图中找一个入度为0的顶点A，加到路径（2）从图中删除顶点A和A的出边（以A为起点的有向边）（3）重复（1）（2），知道图为空若最终图不为空，即剩下了入度不为0的顶点，则图必然有环例题：https://leetcode-cn.com/problems/find-eventual-safe-

例题：https://leetcode-cn.com/problems/number-of-visible-people-in-a-queue/有n个人排成一个队列，从左到右编号为0到n - 1。给你以一个整数数组heights，每个整数 互不相同，heights[i]表示第i个人的高度。一个人能 看到 他右边另一个人的条件是这两人之间的所有人都比他们两人 矮。更正式的，第i个人能看到第j个人的条件是i < j且min(heights[i], heights[...

思想：贪心。将所有节点分成两类：已确定从起点到当前点的最短路径长度的节点，以及未确定从起点到当前点的最短路长度的节点。（下面简称「未确定节点」和「已确定节点」）。每次从「未确定节点」中取一个与起点距离最短的点，将它归类为「已确定节点」，并用它「更新」从起点到其他所有「未确定节点」的距离。直到所有点都被归类为「已确定节点」。数据：（1）集合S：已求得的最短路径顶点，初始化把源点v0放入（2）数组dist[]：从源点v0到顶点i当前的最短路径长度，初始化为MAX（3）arcs[0][i]：图的邻接矩

将一个状态转化成一个数，如[1,0,1,0,1,0]可用二进制数101010直接表示，常用于动规、搜索等详情参考https://www.cnblogs.com/mxrmxr/p/9799832.html

快速幂：int fastpow(int base,int n,int mod){ int ans=1; while(n){ if(n&1) ans*=base%mod; base*=base; n>>=1; } return ans%mod;}取模是避免溢出，因为幂运算结果可能太大。同模原理：A*B % C = (A%C * B%C)%C...

【暴力】int** get_matrix(int n) { int** c; c = (int**)malloc(sizeof(int*) * n);//为二维数组分配n行 for (int i = 0; i < n; ++i) {//为每列分配n个空间 c[i] = (int*)malloc(sizeof(int) * n); } return c;}//暴力相乘int** square_matrix_multiply(int** a, int**b, int n)

子数组内数字的和最大1、分治设立数组中点A[mid]，将数组分为左半和右半部分，子数组只可能存在于三个位置：（1）左半部分（2）右半部分（3）跨越了中点对于(1)(2)，可以不断的作中点进行划分，递归的求解对于(3)，因为有位置限制，子数组左半部分一定以A[mid]结尾，右半部分一定以A[mid]开头，相当于求左半部分最大子数组+A[mid]+右半部分最大子数组：【解答】#include <stdio.h>//求跨越了中点的部分int find_max_..

相对于暴力匹配，kmp匹配在匹配失败后的下一轮匹配中，不一定将模式字符串从头重新开始去匹配，而是在模式字符串中滑动一段才开始匹配，如第四趟匹配模式字符串滑动多少距离由next数组决定，next数组只与模式串p有关，记录了模式串p[0]...p[i]这段子串的最大公共前后缀长度比如第三趟：abaab是能匹配的部分，后缀ab=前缀ab，这部分已相等的匹配已经得到确认，那可以在下一趟中直接省略，即滑动掉这段前缀进行后续的匹配求next数组：初始化next[0]=-1，模式串自身进行匹配。 a..

1、深度优先搜索DFS（Deep First Search）（1）向一个方向递归下去（2）未找到且碰到边界，回溯（3）向下一个方向继续递归下去（4）反复，直到找到【基础实现】import org.junit.Test;public class Dfs { int row = 5, column = 4; //地图 int[][] graph = new int[row][column]; //记录地图上的点是否走过 int[][] passed = n

1、Java的HashCode/** The value is used for character storage. */ private final char value[];//把String缓存成字符数组/* @param value * The initial value of the string */ public Stri...