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原创【LeetCode 每日一题】1768. 交替合并字符串

这段代码的目的是交替合并两个字符串和。合并规则是：从取第一个字符，然后从取第一个字符，接着从取第二个，从取第二个，以此类推。如果其中一个字符串比另一个长，那么在较短的字符串用完后，将较长字符串的剩余部分直接追加到结果的末尾。该算法采用了一种非常直接和高效的单次遍历策略，并使用来高效地构建结果字符串。数据结构选择：核心遍历逻辑返回结果时空复杂度设是的长度。设是的长度。时间复杂度：O(M + N)循环：循环的执行次数由较长的字符串决定，总共会执行

2025-11-04 00:00:00 1200

原创【LeetCode 每日一题】2257. 统计网格图中没有被保卫的格子数

这段代码旨在解决一个二维网格问题：在一个的房间里，给定守卫和墙壁的位置，计算出所有未被守卫监视且不是障碍物（守卫或墙壁）的空格子数量。守卫的监视范围是其所在行和列的四个方向（上、下、左、右），直到遇到边界、另一个守卫或一堵墙为止。该算法采用了一种非常直观的模拟 (Simulation) 或射线投射 (Ray Casting) 的方法。第一步：初始化网格状态第二步：模拟守卫的监视第三步：统计未被监视的格子返回结果时空复杂度设是行数, 是列数。设是守卫的数量 ()。设是墙

2025-11-04 00:00:00 866

原创【LeetCode 每日一题】1414. 和为 K 的最少斐波那契数字数目

这段代码的目的是找到表示一个给定整数所需的最少斐波那契数的数量。这里的斐波那契数是指不重复的、标准的斐波那契数列中的数（通常从开始）。例如，可以表示为，所以需要 2 个斐波那契数。该算法采用了一种贪心策略 (Greedy Strategy)，并结合了递归 (Recursion) 来实现。核心贪心思想 (基于宰克endorf定理) (递归主函数) (辅助函数)时空复杂度设是输入值。时间复杂度：O((log K)^2) 或 O(log K) 的复杂度：的复杂度分析：综合

2025-11-03 00:00:00 1031

原创 Typora 公式不渲染？一文彻底解决 LaTeX 数学公式显示问题

在使用 Typora 编写 Markdown 文档时，你是否遇到过这样的情况：明明写的是标准的 LaTeX 数学公式，比如。Typora 虽然支持 LaTeX 数学公式，但出于性能和兼容性考虑，关闭并重新打开 Typora，此时公式应能自动渲染为清晰的数学符号。，但 Typora 却只显示原始代码，而不是美观的数学符号？💡 小提示：部分旧版本 Typora 中选项显示为英文，如。因此，即使你写的是完全正确的语法，公式也会以。要解决这个问题，只需在设置中手动开启相关选项。，而是因为 Typora 默认。

2025-11-03 00:00:00 1175

原创【LeetCode 每日一题】1470. 重新排列数组——（解法二）原地算法

这段代码同样旨在解决将格式的数组重排为的问题。与上一个创建新数组的 O(N) 空间解法不同，此版本追求 O(1) 额外空间，通过巧妙的位运算在原数组上完成 shuffling。该算法的核心思想是：利用整数中未使用的比特位来临时存储需要移动的数字，从而在一个位置上同时保存原始值和目标值的信息。这基于一个重要的前提：题目约束了的值在之间。第一步：编码 - 将目标值存入高位第二步：解码 - 从高位恢复目标值返回结果时空复杂度设输入数组的总长度为。时间复杂度：O(N)编码循环：第

2025-10-02 00:15:00 1351

原创【LeetCode 每日一题】1470. 重新排列数组——（解法一）构造数组

这段代码的目的是对一个给定格式的数组进行重新排列。输入的数组包含个元素，其格式为。题目要求将它重新排列成的形式。该算法采用了一种非常直接和清晰的构造性 (Constructive) 方法。它不修改原始数组，而是创建一个新的结果数组，并按照目标格式直接填充它。核心思想：按目标位置直接放置算法步骤：时空复杂度设输入数组的总长度为。时间复杂度：O(N)数组初始化：创建并初始化一个长度为的数组，这个操作的时间复杂度是 O(2n)，即 O(N) (这里 N 指的是参数 )。

2025-10-02 00:00:00 570

原创【LeetCode 每日一题】2221. 数组的三角和

这段代码的目的是计算一个数组的 “三角形和 (Triangular Sum)”。这个过程是模拟一个帕斯卡三角形（杨辉三角）的生成方式，但操作是加法后取模10，而不是单纯的加法。具体过程是：从给定的数组开始，不断生成新的、长度减一的数组，新数组的每个元素是前一个数组相邻两个元素的和（对10取模）。这个过程一直持续，直到最后只剩下一个元素，这个元素就是最终的“三角形和”。该算法采用了一种非常高效的原地计算 (in-place computation) 策略，直接在原始输入数组上进行迭代计算，从而避免了

2025-10-01 00:00:00 981

原创【LeetCode 每日一题】120. 三角形最小路径和——（解法三）空间优化

这段代码同样旨在解决 “三角形最小路径和” 问题，它是对上一版自底向上DP解法的直接优化。它实现了相同的逻辑，但将空间复杂度从 O(N^2) 降低到了 O(N)。核心思想：空间压缩 / 滚动数组状态定义 (在一维数组中)算法步骤：时空复杂度设是三角形的行数。时间复杂度：O(N^2)初始化：第一个循环执行次。迭代计算：嵌套循环的总迭代次数与二维DP版本完全相同，为。这部分的复杂度为 O(N^2)。综合分析：总的时间复杂度由嵌套循环决定，仍然是 O(N^2)。空间优

2025-09-27 00:15:00 1431

原创【LeetCode 每日一题】120. 三角形最小路径和——（解法二）自底向上

这段代码旨在解决经典的 “三角形最小路径和” 问题。与上一个自顶向下的递归+记忆化版本不同，此版本采用了一种自底向上 (Bottom-up) 的、迭代式的动态规划方法。这种方法通常在空间上更易于优化，且没有递归开销。状态定义：状态转移方程：算法步骤：时空复杂度设是三角形的行数。时间复杂度：O(N^2)初始化：第一个循环执行次。迭代计算：外层循环从到，执行次。内层循环的执行次数与行号相关，从次递减到 1 次。总的迭代次数等于三角形中除最后一行外的元

2025-09-27 00:00:00 1007

原创【LeetCode 每日一题】120. 三角形最小路径和——（解法一）DFS+记忆化

这段代码旨在解决一个经典的动态规划问题：三角形最小路径和 (Triangle Minimum Path Sum)。问题要求在一个数字三角形中，找到一条从顶部到底部的路径，使得路径上经过的数字之和最小。每一步只能移动到下一行中相邻的两个节点上。该算法采用了一种自顶向下 (Top-down) 的深度优先搜索 (DFS) + 记忆化 (Memoization) 的策略来解决这个问题。这本质上是动态规划的一种递归实现方式。核心思想：递归分解问题记忆化以避免重复计算基准情形 (Base Case)入口与初始化时

2025-09-26 00:15:00 1155

原创【LeetCode 每日一题】165. 比较版本号

这段代码的目的是比较两个版本号字符串和的大小。版本号由点分隔的非负整数修订号组成（例如 “1.0.1”, “7.5.2.4”）。比较规则是从左到右逐个比较修订号，直到找到第一个不同的修订号，或者比较完所有修订号。该算法采用了一种非常清晰和健壮的策略：分割 -> 逐段比较 -> 补零处理。第一步：分割版本号第二步：同步遍历与比较第三步：处理不等长与补零第四步：比较并提前返回第五步：处理相等情况时空复杂度设是的长度，是的长度。设是中的修订号数量，是中的修订号数量。

2025-09-26 00:00:00 1075

原创【LeetCode 每日一题】3005. 最大频率元素计数

这段代码旨在计算一个数组中，具有最高频率的元素的总个数。它要找出出现次数最多的那个频率值（），然后将所有出现次数等于的元素的总数加起来。第一遍扫描：统计频率并找到最高频率第二遍扫描：累加结果返回结果时空复杂度时间复杂度：O(N + C) 或 O(N)第一次扫描：循环遍历数组一次。如果的长度为，这部分时间复杂度为 O(N)。第二次扫描：循环遍历数组一次。该数组的大小是固定的。这部分时间复杂度为 O(C)。综合分析：总的时间复杂度是。由于是一个固定的常数 (10

2025-09-25 00:00:00 602

原创【LeetCode 每日一题】1886. 判断矩阵经轮转后是否一致

这段代码的目的是判断一个 n x n 的二维矩阵是否可以通过顺时针旋转90度若干次（0次、1次、2次或3次）后，与另一个 n x n 的矩阵相等。该算法采用了一种非常直观的模拟旋转与比较的策略。它不试图通过数学变换直接判断，而是真实地模拟每一次旋转，并在每次旋转后进行一次完整的比较。核心思想：枚举所有旋转状态主函数逻辑辅助函数逻辑时空复杂度设矩阵是的。时间复杂度：O(N^2) 主函数：外层循环执行固定 4 次。需要比较两个矩阵的所有元素，其时间复杂度为 O(

2025-09-25 00:00:00 760

原创【LeetCode 每日一题】3484. 设计电子表格——（解法二）哈希表

所有操作的平均时间复杂度都与输入的字符串长度。

2025-09-24 00:15:00 1048

原创【LeetCode 每日一题】3484. 设计电子表格——（解法一）二维数组

所有操作的时间复杂度都与输入的字符串长度。

2025-09-24 00:00:00 1128

原创【LeetCode 每日一题】966. 元音拼写检查器

这段代码旨在实现一个具有特定纠错规则的拼写检查器。它接收一个正确的单词列表和一个待检查的查询列表，然后根据三条优先级递减的规则来匹配或纠正每个查询。算法的核心策略是预处理 + 快速查找。它首先通过一次遍历来构建几个高效的查找数据结构（哈希集合和哈希映射），然后在处理时，利用这些预处理好的数据结构进行快速匹配。匹配规则（按优先级）：预处理阶段（构建查找表）：查询处理阶段：时空复杂度设为的长度。设为的长度。设为单词的最大长度。时间复杂度：O(WL + QL)

2025-09-23 00:00:00 1892

原创【LeetCode 每日一题】2349. 设计数字容器系统

这个类的设计目标是实现一个特殊的数据容器，它需要支持两种核心操作：为了高效地实现这两个操作，该类巧妙地使用了两种结合一种的数据结构组合。数据结构的选择与职责：操作的逻辑：操作的逻辑：时空复杂度设为操作的总调用次数。设为操作的总调用次数。在任意时刻，设某个数字对应的索引数量为。时间复杂度：：综合分析：类的总空间复杂度为 O(U)，其中是被操作触及过的唯一索引的总数。

2025-09-23 00:00:00 1253

原创【LeetCode 每日一题】3227. 字符串元音游戏

这段代码旨在解决一个关于字符串和博弈论的问题。它判断的是在一个基于字符串的游戏中，先手玩家 Alice 是否能获胜。该算法的逻辑极其简单，它基于对游戏规则的一种深刻洞察，将一个看似复杂的游戏问题简化为了一个单一的条件判断。这个版本在空间使用上比使用的版本更优。游戏规则的推断：核心逻辑：判断是否存在元音算法实现：时空复杂度时间复杂度：O(N)循环：循环在最坏的情况下会遍历整个字符串一次。最坏情况发生在字符串末尾才有元音，或者整个字符串都没有元音。循环内部操作：在 Java 中是 O(1)

2025-09-22 00:00:00 661

原创【LeetCode 每日一题】3541. 找到频率最高的元音和辅音

这段代码的目的是计算一个给定字符串中，单个元音字母的最大出现频率与单个辅音字母的最大出现频率之和。该算法采用了一种高效的单次遍历结合频率计数的策略来解决问题。它在一次遍历中同时完成了所有必要信息的收集和更新。其核心逻辑步骤如下：数据结构与初始化：单次遍历与动态更新：返回结果：时空复杂度时间复杂度：O(N)字符串转换：会创建一个字符串的字符数组副本。如果字符串长度为，这个操作的时间复杂度是 O(N)。循环：循环会遍历整个字符数组一次，执行次。循环内部操作：循环内部的数组访

2025-09-22 00:00:00 546

原创【LeetCode 每日一题】1733. 需要教语言的最少人数

这段代码旨在解决一个关于语言教学的优化问题。问题背景是：有一群用户，每个人会说一种或多种语言。还有一些好友关系。如果一对好友不能直接交流（即他们没有任何共同语言），那么他们就构成了“无法交流”的好友对。我们需要选择一种语言，教给尽可能少的人，使得所有这些“无法交流”的好友对都能通过这门新教的语言进行交流。问题要求返回需要教学的最少人数。该算法的思路清晰，分为三个主要步骤：预处理 -> 筛选 -> 暴力枚举。第一步：预处理第二步：筛选出无法交流的好友对第三步：枚举所有语言作为通用语返回结果时空复杂度时间复

2025-09-21 00:00:00 819

原创【LeetCode 每日一题】2785. 将字符串中的元音字母排序

这段代码的目的是对一个给定的字符串中的所有元音字母进行排序，并保持所有辅音字母的位置不变。排序是基于元音字母的ASCII码值进行的，即升序排序。该算法采用了一种非常高效的 “提取-排序-放回” 的策略，并利用了计数排序 (Counting Sort) 的思想来对元音字母进行排序。其核心逻辑步骤如下：第一步：识别并提取元音信息第二步：隐式的排序过程第三步：按序放回元音返回结果时空复杂度时间复杂度：O(N)提取元音信息：第一个循环遍历整个字符串一次，长度为。内部的是 O(1)，是均摊O

2025-09-21 00:00:00 1065

原创【LeetCode 每日一题】1935. 可以输入的最大单词数

这段代码的目的是计算在一个给定的文本中，有多少个单词是可以被完整打出的。判断的标准是，这个单词不包含任何字符串中指定的“损坏”的字母。该算法采用了一种清晰、分步的策略：分割 -> 预处理 -> 逐词检查。第一步：分割文本为单词第二步：预处理损坏的字母第三步：逐词检查并计数返回结果时空复杂度设为的总长度。设为的长度。设为中的单词数。设为最长单词的长度。时间复杂度：O(N + M)分割字符串：的时间复杂度与文本长度成正比，即 O(N)。构建集合

2025-09-20 00:00:00 642

原创【LeetCode 每日一题】2197. 替换数组中的非互质数

这段代码旨在解决一个数组变换问题：给定一个整数数组，需要不断地合并相邻的、不互质（最大公约数 > 1）的两个数，直到数组中任意相邻的两个数都互质为止。合并规则是将这两个数替换为它们的最小公倍数 (LCM)。该算法巧妙地利用了栈 (Stack) 的思想来模拟这个合并过程。虽然代码中使用的是，但其（入栈）、（窥视栈顶）、（出栈）等操作完全符合栈的“后进先出” (LIFO) 特性。核心思想：栈式处理算法步骤：辅助函数返回结果时空复杂度设是数组的长度。设是数组中元素的最大值。时

2025-09-20 00:00:00 905

原创【LeetCode 每日一题】3495. 使数组元素都变为零的最少操作次数

这段代码旨在高效地处理一系列查询。对于每个查询，它需要计算一个特定的值，然后将所有查询的结果累加起来。问题的核心在于理解辅助函数的作用以及主函数中这条计算公式的含义。算法的整体思路可以分解为以下几个步骤：定义“成本”函数：高效计算“成本”的前缀和：处理查询：累加总结果：时空复杂度时间复杂度：O(Q * log R_max) 函数分析：函数分析：综合分析：总的时间复杂度是 (查询数量) * (单次查询的时间)，即 O(Q * log R_max)。综合分析：算法没有使用任何与输

2025-09-19 00:00:00 587

原创【LeetCode 每日一题】1317. 将整数转换为两个无零整数的和

这段代码的目的是找到两个正整数 A 和 B，使得它们满足以下两个条件：该算法采用了一种优化的暴力搜索 (Optimized Brute-force Search) 策略。它通过系统地遍历所有可能的组合，直到找到第一个满足条件的解。其核心逻辑步骤如下：搜索策略：枚举其中一个数优化搜索范围验证条件辅助函数逻辑找到解并终止

2025-09-19 00:00:00 601

原创【LeetCode 每日一题】3516. 找到最近的人

这段代码的目的是在一个非常简单的场景下解决一个“找最近点”的问题。给定三个整数 , , 和，它需要判断和中哪一个离更近。如果它们距离一样近，则有一个特殊的返回值。该算法的思路非常直接，是一种纯粹的计算与比较方法，没有任何复杂的循环或数据结构。计算距离：比较距离并确定返回值：时空复杂度时间复杂度：O(1)操作分析：代码中执行的所有操作都是基本的：两次减法、两次调用、一次相等比较、一次小于比较，以及一次三元运算。这些操作的执行时间是固定的，不依赖于输入 , , 的具体数

2025-09-18 00:00:00 360

原创【LeetCode 每日一题】2749. 得到整数零需要执行的最少操作数

这段代码旨在解决一个具有数学和位运算性质的问题：给定两个整数和，找到最小的正整数，使得可以表示为个整数的和，其中每个整数的形式都是（）。如果找不到这样的，则返回 -1。该算法将问题进行了巧妙的数学转换，然后通过一个循环来枚举并检验所有可能的值。问题的数学转换：的性质与约束：算法的枚举与检验逻辑：无解情况：时空复杂度时间复杂度：O(1)循环：算法的核心是一个循环，该循环的执行次数是一个固定的常数（从 1 到 60）。循环内部操作：在每次迭代中，执行的操作包括：长整型

2025-09-18 00:00:00 893

原创【LeetCode 每日一题】2327. 知道秘密的人数——动态规划

这段代码旨在解决一个动态规划问题，模拟一个秘密在人群中传播的过程。问题的核心规则是：该算法采用了一种动态规划 (Dynamic Programming) 的方法，通过模拟每一天的状态变化来求解。状态定义：状态转移逻辑：算法通过一个循环，从第天模拟到第天。在每一天，我们需要考虑两件事：a. 当前这一天的人()能做什么？b. 谁在第天还知道秘密？初始化与结果计算：时空复杂度时间复杂度：O(N * F)外层循环：执行次。内层循环：。这个循环的执行次数是。令，，则

2025-09-17 08:42:53 1151

原创【LeetCode 每日一题】1304. 和为零的 N 个不同整数

这段代码的目的是生成一个包含个唯一整数的数组，且这些整数的和为零。该算法采用了一种非常简洁、对称的构造性 (Constructive) 方法来解决这个问题。它利用了正数和负数相加为零的基本数学原理。核心思想：成对抵消算法步骤：唯一性保证：时空复杂度时间复杂度：O(N)数组初始化：创建并初始化一个长度为的数组，这个操作的时间复杂度是 O(N)。循环：算法的核心是一个循环，该循环执行次。循环内部操作：循环内部是两次 O(1) 的数组赋值操作。综合分析：总的时间复杂度由数组初

2025-09-17 08:41:55 1032

原创【LeetCode 每日一题】3025. 人员站位的方案数 I——（解法二）排序 + 贪心

这段代码同样旨在解决“计算满足特定条件的点对数量”的问题。与上一个 O(N^3) 的暴力解法截然不同，此版本采用了一种非常巧妙的排序 + 贪心策略，将时间复杂度显著降低。算法的核心思想是通过一次特殊的排序，将几何问题转化为一个更简单的序列问题，然后通过一次遍历来高效地计数。关键步骤：自定义排序遍历与贪心计数时空复杂度时间复杂度：O(N^2)排序：是算法的第一步。对一个包含个点的数组进行排序，其时间复杂度为 O(N log N)。嵌套循环：外层循环执行次。内层循环在最坏情

2025-09-17 00:15:00 988

原创【LeetCode 每日一题】3025. 人员站位的方案数 I——（解法一）暴力枚举

这段代码旨在解决一个几何计数问题：给定平面上的个点，计算满足特定条件的“点对” 的数量。根据代码的逻辑，一个点对被认为是一个有效的“对子”，必须满足以下两个条件：该算法采用了一种暴力枚举 (Brute-force Enumeration) 的方法来找到所有满足条件的点对。其核心逻辑步骤如下：外层双重循环：枚举所有可能的点对检查位置关系内层循环：检查“空”矩形条件累加结果返回结果时空复杂度时间复杂度：O(N^3)外层循环：执行次。中层循环：执行次。这两层循环构成了对所有

2025-09-17 00:00:00 2290

原创【LeetCode 每日一题】37. 解数独

这段代码的目的是用一个高效的回溯算法（Backtracking）来解决一个 9x9 的数独谜题。它不仅实现了基本的回溯，还引入了一个重要的性能优化启发式策略：最少剩余价值（Minimum Remaining Values, MRV），也称为最受约束优先 (Most Constrained First)。算法的整体思路可以分解为以下几个核心阶段：预处理与状态初始化：应用MRV启发式策略：深度优先搜索 (DFS) / 回溯：时空复杂度时间复杂度：O(1) 或 O(9^E)理论分析：对于一个通用的

2025-09-16 00:00:00 1165

原创【LeetCode 每日一题】1792. 最大平均通过率——贪心 + 优先队列

这段代码旨在解决一个优化问题：给定一组班级，每个班级有个通过人数和个总人数，以及个额外的学生。你需要将这些额外的学生分配给各个班级，使得所有班级的平均通过率最大化。该算法采用了一种贪心策略 (Greedy Strategy)，并利用优先队列 (Priority Queue) 这一数据结构来高效地实现。其核心思想是：每一次分配，都把一个额外的学生分配给那个能带来最大通过率增益的班级。定义“增益”：数据结构选择：优先队列排序标准的数学推导：算法执行流程：时空复杂度时间复杂度：O(N log

2025-09-16 00:00:00 877

原创【LeetCode 每日一题】3021. Alice 和 Bob 玩鲜花游戏

该算法的思路非常直接，是一种纯粹的数学组合分析方法，而非模拟或搜索。问题抽象：分类计数：应用乘法原理：应用加法原理：数据类型：时空复杂度时间复杂度：O(1)操作分析：代码中执行的所有操作都是基本的算术运算：两次除法、两次减法、两次乘法和一次加法。这些操作的执行时间是固定的，不依赖于输入和的大小。综合分析：算法的执行时间是一个常数。因此，其时间复杂度为 O(1)。综合分析：算法没有使用任何与输入规模成比例的额外数据结构。因此，其额外辅助空间复杂度为 O(1)。

2025-09-15 00:00:00 785

原创【LeetCode 每日一题】36. 有效的数独

这段代码的目的是验证一个 9x9 的数独棋盘是否有效。根据数独的规则，一个有效的棋盘（不一定是可解的）必须满足以下三个条件：该算法采用了一种非常高效的 “一次遍历，同步检查” 的策略。它通过一次遍历整个棋盘，同时利用三个辅助的二维数组来记录每个数字在行、列和子区域中的出现情况，从而高效地检测重复。其核心逻辑步骤如下：数据结构选择（状态记录）：单次遍历：单元格处理与检查：最终结果：

2025-09-15 00:00:00 1547

原创【LeetCode 每日一题】3446. 按对角线进行矩阵排序——（解法二）原地优化

这段代码同样旨在解决对矩阵对角线进行特殊排序的问题。与上一个版本不同，此版本采用了一种原地（in-place）处理的策略，它逐条处理对角线，将每条对角线上的元素提取出来排序后，再放回原矩阵的对应位置。这种方法避免了为整个矩阵开辟一个 O(N^2) 的辅助存储空间。算法的核心思想依然是基于对角线的数学特性，但这次使用的是反向对角线（从右上到左下）。识别反向对角线：逐条处理对角线：返回结果：时空复杂度时间复杂度：O(N^2 * log N)外层循环：循环执行次，即 O(N) 次。内层操作：在每次

2025-09-14 00:15:00 1220

原创【LeetCode 每日一题】3446. 按对角线进行矩阵排序——（解法一）分组 - 排序 - 重建

这段代码旨在解决一个非常特殊的矩阵排序问题：对一个的方阵，将其主对角线方向（从左上到右下）的每一条对角线上的元素进行排序，然后用排序后的元素重构矩阵。排序规则是：主对角线（从到）及其下方的所有对角线按降序排序，而主对角线上方的所有对角线按升序排序。算法采用了一种分步处理的策略：分组 -> 排序 -> 重建。第一步：按对角线分组第二步：对每条对角线进行排序第三步：重建排序后的矩阵时空复杂度时间复杂度：O(N^3)分组循环：第一个嵌套循环遍历矩阵一次，内部操作为 O(1)。总时间为

2025-09-14 00:00:00 1098

原创【LeetCode 每日一题】3000. 对角线最长的矩形的面积

这段代码的目的是在一个给定的矩形尺寸列表中，找到具有最大对角线的矩形的面积。如果存在多个具有相同最大对角线的矩形，则选择其中面积最大的一个。该算法采用了一种简单直接的单次遍历策略来解决这个问题。它通过迭代检查每一个矩形，并动态地维护当前找到的“最优”矩形的属性。其核心逻辑步骤如下：状态初始化：遍历所有矩形：计算当前矩形的属性：比较与更新：返回结果：时空复杂度时间复杂度：O(N)循环：算法的核心是一个循环，它遍历数组中的每一个矩形。如果输入的矩形数量为（即），那么这个循环将执行

2025-09-13 00:00:00 1028

原创【LeetCode 每日一题】3459. 最长 V 形对角线段的长度

这段代码旨在解决一个复杂的路径查找问题：在一个二维网格中，寻找由交替数值（比如1和2）构成的、最长的 "V字形"对角线路径的长度。这个 “V字形” 路径具有以下特征：为了高效地解决这个问题，算法采用了深度优先搜索 (DFS) + 记忆化搜索 (Memoization) 的策略，这本质上是一种动态规划。其核心逻辑步骤如下：入口与初始化：深度优先搜索 (DFS) 的状态定义：DFS 的递归与状态转移：状态编码与记忆化：结果聚合：时空复杂度时间复杂度：O(M * N)状态数量：算法的核心是函数

2025-09-13 00:00:00 1179

原创【LeetCode 每日一题】498. 对角线遍历——（解法二）逐条对角线

这段代码同样旨在解决 “对角线遍历” 问题，但它采用了一种与模拟法完全不同的、更为数学化的 “逐条对角线” 构造方法。它不模拟每一步的移动，而是直接按顺序处理每一条对角线。该算法的核心思想基于一个关键的数学观察：在同一个反向对角线上的所有元素，它们的索引之和是一个常数。算法的逻辑步骤如下：识别对角线：确定遍历方向：计算每条对角线的边界：遍历并填充结果：时空复杂度时间复杂度：O(M * N)嵌套循环：算法使用了两层嵌套的循环。操作总数分析：虽然外层循环执行次，且内层循环的次数不定，

2025-09-12 00:15:00 1051

基于Yolov8车辆检测及图像处理系统

【计算机视觉】面向车辆目标检测的智慧图像识别系统：图像处理与特征提取操作指南

空空如也