qq_52485934的博客

通过下标快速定位，如果为这个位置什么都没有就返回null，如果有就调用equals（），如果链表上所有的k都为false，那就返回null，负责true，就返回出这个value。如果下标处为null，那就将数据插入，如果下标不为null，将调用equals（）方法，如果又返回false，将value插入到链表的末尾，如果为true，就将数据覆盖。链表是一种递归类型的数据结构，它可以为空，或者指向一个节点的引用，该节点还有另外一个元素和一个指向另外一条链表的引用。含有大量的引用，占用的内存空间大；

有效的括号，最长有效括号，接雨水

旋转链表，先算出链表长度，然后将首位连接起来，根据K来选取K+1的位置，为新的链表的头节点。把每一步也做了注释。

本文介绍了Java中几种常见的排序算法：插入排序，选择排序，冒泡排序，快速排序，归并排序，堆排序，希尔排序

然后就可以遍历节点，然后判断是非为1，是1就将该地址的值+1（避免重复遍历），然后我们将该位置的上下左右判断一下，如果是0（也就是岛屿和湖面的交界）,当然遇到边界也是相同的情况，+1。岛屿 是由一些相邻的 1 (代表土地) 构成的组合，这里的「相邻」要求两个 1 必须在 水平或者竖直的四个方向上 相邻。首先还是循环遍历出岛屿位置，然后就开始寻找与它相邻的岛屿，将相邻的岛屿+1，直到没有岛屿，这样就可以看循环的次数得到岛屿数量。该题在岛屿问题里面，算是比较基础的，我们就可以根据该题，慢慢理解岛屿问题的求解。

首先就是动态规划的思路，就是将输入的n进行拆解，n=a*a+b，然后再将b进行拆分为b=c*c+d，所以就需要不断的取最大的a，然后取最大的c，n的最优解就是1+(a的最优解)。完全平方数 是一个整数，其值等于另一个整数的平方；换句话说，其值等于一个整数自乘的积。例如，1、4、9 和 16 都是完全平方数，而 3 和 11 不是。根据以上，得到动态规划方程，dp[i]=Math.min(dp[i]，dp[i-j*j]+1)给你一个整数 n ，返回 和为 n 的完全平方数的最少数量。

我们将数组一直分割，然后排序之后合并，如此，得到递推关系，具体排序方法，对左右两个数组的排序，我们只用定义两个指针，分别指向左侧部分的起始位置和右侧部分的起始位置，同时建立一个空数组和一个辅助指针，比较左指针和右指针所对应的元素的大小，较小的元素填充至空数组，同时其对应的指针和辅助指针均加1。merge函数是建立一个新的数组，存放比较后的数组，最后将其放回到nums数组之中。具体实现还是挺简单的。首先是将需要排序的数组分割开来，拆分为左右两部分，分解为两个子问题。2，得到递归的递推关系。

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可以使用record[]数组存放合法的置放皇后条件，由于一行只让存放一个皇后，所以我们可以将record[[0,0],[1,1],[2,2]](在第一列第一个，第二列第二个，第三列第三个存放皇后)，转换为record[0,1,2]，让其数组的下标作为皇后的行数。由上图，大家也可以理解该题的解法，就是一层一层判断出皇后出现的位置是否符合逻辑，大家可能想到的第一个方法就是使用for循环进行处理，比如4皇后问题，可以使用四个for循环进行求解，但是我们处理N皇后问题不方便，于是我们可以使用回溯的方法进行处理。

我们可以先分析一下，这是一类动态规划类题目，我们应该找出递归方程，终点在dp[i][j]，因为机器人只能向下和向右移动，而且机器人初始点在dp[0][0]，所以就是从（0，0）到（i，j）的路径，因为到达（i，j）只有两条路dp[i-1][j]，dp[i][j-1]，所以可以得到递归方程dp[i][j]=dp[i][j-1]+dp[i-1][j]。机器人试图达到网格的右下角（在下图中标记为 “Finish” ）。一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 （起始点在下图中标记为 “Start” ）。

这样就可以很明显的看出来，就那第四行第二列的‘3’找规律，就可以发现，它是由第三行的第一列加第二列组成的。今天的算法题是杨辉三角，大家肯定都对杨辉三角都不陌生，这类型的题也是出现频率提高的。在「杨辉三角」中，每个数是它左上方和右上方的数的和。在「杨辉三角」中，每个数是它左上方和右上方的数的和。，返回「杨辉三角」的第。生成「杨辉三角」的前。

分析：这个题需要注意的就是‘0’的位置，也就是，判断在‘0’之前，能不能直接跳过‘0’，如果可以，就返回‘true’，否则就返回‘false’。解法2：上面是从前往后遍历的，我们也可以从后往前遍历，只要判断'nums[i]'如果可以到末尾，那么这个位置就可以作为临时末尾，反之，就距离+1，然后一直判断到最前方，只要最后结果可以为末尾那么就为真。换句话说，如果你在 nums[i] 处，你可以跳转到任意 nums[i + j] 处；初始位置为 nums[0]。数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。

分析：此题很明显就是动态规划问题，于是我们可以将它分为两个问题，爬楼梯的数量可以分为两个部分，第一个部分为只剩一阶的方法（n-1），第二个部分为只剩两阶的方法（n-2），所以总数=（n-1）+（n-2），然后因为已知0和1阶的时候方法为1，这样就可以优化算法，得到以下代码。分析：此题和上面第二题类似，只是刚刚是F(n)=F(n−1)+F(n−2)，现在需要F(n)=F(n−1)+F(n−2)+...+F(1)+F(0);分析：很容易知道，F(n)=F(n−1)+F(n−2)，所以我们直接根据已知的。