- 博客(43)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 代码随想录算法训练营第51天 图论part02| 题目：99.岛屿数量 深搜 99.岛屿数量 广搜 100.岛屿的最大面积
放在的地方，这取决于我们对 代码中队列的定义，队列中的节点就表示已经走过的节点。理论上来讲，版本一的效率更高一些，因为避免了 没有意义的递归调用，在调用dfs之前，就做合法性判断。很多同学看了同一道题目，都是dfs，写法却不一样，有时候有终止条件，有时候连终止条件都没有，其实这就是根本原因，两种写法而已。大家通过注释可以发现，两种写法，版本一，在主函数遇到陆地就计数为1，接下来的相邻陆地都在dfs中计算。本题思路，是用遇到一个没有遍历过的节点陆地，计数器就加一，然后把该节点陆地所能遍历到的陆地都标记上。
2024-10-24 17:57:26
802
原创 代码随想录算法训练营第50天 | 题目：图论part01深搜理论基础、 98 . 所有可达路径 、广搜理论基础
给定一个有 n 个节点的有向无环图，节点编号从 1 到 n。输出所有的可达路径，路径中所有节点的后面跟一个空格，每条路径独占一行，存在多条路径，路径输出的顺序可任意。首先我们dfs函数一定要存一个图，用来遍历的，需要存一个目前我们遍历的节点，定义为x。还需要存一个n，表示终点，我们遍历的时候，用来判断当 x==n 时候 标明找到了终点。当目前遍历的节点 为 最后一个节点 n 的时候 就找到了一条 从出发点到终止点的路径。if (graph[x][i] == 1) { // 找到 x指向的节点，就是节点i。
2024-10-23 17:23:52
549
原创 代码随想录算法训练营第49天 | 题目：42. 接雨水 、84.柱状图中最大的矩形
解释：上面是由数组 [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1] 表示的高度图，在这种情况下，可以接 6 个单位的雨水（蓝色部分表示雨水）。此时的栈顶元素st.top()，就是凹槽的左边位置，下标为st.top()，对应的高度为height[st.top()]（就是图中的高度2）。取栈顶元素，将栈顶元素弹出，这个就是凹槽的底部，也就是中间位置，下标记为mid，对应的高度为height[mid]（就是图中的高度1）。单调栈和双指针，即求出当前位置左右最高高度的最小值，减去当前位置高度。
2024-10-10 16:01:38
890
原创 代码随想录算法训练营第48天 | 题目：739. 每日温度 、 496.下一个更大元素 I 、503.下一个更大元素II
给定一个循环数组（最后一个元素的下一个元素是数组的第一个元素），输出每个元素的下一个更大元素。更直白来说，就是用一个栈来记录我们遍历过的元素，因为我们遍历数组的时候，我们不知道之前都遍历了哪些元素，以至于遍历一个元素找不到是不是之前遍历过一个更小的，所以我们需要用一个容器（这里用单调栈）来记录我们遍历过的元素。例如，给定一个列表 temperatures = [73, 74, 75, 71, 69, 72, 76, 73]，你的输出应该是 [1, 1, 4, 2, 1, 1, 0, 0]。
2024-10-10 10:44:01
1044
原创 代码随想录算法训练营第45天 动态规划part12 |题目： 115.不同的子序列 583. 两个字符串的删除操作 72. 编辑距离 编辑距离总结篇
代码随想录。
2024-09-27 10:36:26
1055
原创 代码随想录算法训练营第44天 动态规划part11 | 题目：1143.最长公共子序列、1035.不相交的线、53. 最大子序和、392.判断子序列
if (s[i - 1] == t[j - 1])，那么dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;= t[j - 1])，此时相当于t要删除元素，t如果把当前元素t[j - 1]删除，那么dp[i][j] 的数值就是 看s[i - 1]与 t[j - 2]的比较结果了，即：dp[i][j] = dp[i][j - 1];从递推公式可以看出dp[i][j]都是依赖于dp[i - 1][j - 1] 和 dp[i][j - 1]，所以dp[0][0]和dp[i][0]是一定要初始化的。
2024-09-26 16:46:29
1199
原创 代码随想录算法训练营第43天 | 题目：300.最长递增子序列 、674. 最长连续递增序列 、 718. 最长重复子数组
如果定义 dp[i][j]为 以下标i为结尾的A，和以下标j 为结尾的B，那么 第一行和第一列毕竟要进行初始化，如果nums1[i] 与 nums2[0] 相同的话，对应的 dp[i][0]就要初始为1， 因为此时最长重复子数组为1。举个例子A[0]如果和B[0]相同的话，dp[1][1] = dp[0][0] + 1，只有dp[0][0]初始为0，正好符合递推公式逐步累加起来。即当A[i - 1] 和B[j - 1]相等的时候，dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
2024-09-24 11:22:27
1020
原创 代码随想录算法训练营第42天 | 题目：188.买卖股票的最佳时机IV 309.最佳买卖股票时机含冷冻期 714.买卖股票的最佳时机含手续费 股票总结
代码随想录股票总结。
2024-09-23 17:23:21
980
原创 代码随想录算法训练营第41天 动态规划part08 题目： 121. 买卖股票的最佳时机 、122.买卖股票的最佳时机II、 123.买卖股票的最佳时机III
所以dp[4][4]已经包含了dp[4][2]的情况。那么第i天持有股票即dp[i][0]，如果是第i天买入股票，所得现金就是昨天不持有股票的所得现金 减去 今天的股票价格 即：dp[i - 1][1] - prices[i]。同样dp[i][1]取最大的，dp[i][1] = max(dp[i - 1][1], prices[i] + dp[i - 1][0]);dp[i][1]，代表第i天不持有股票，如果i天不卖，则是dp[i-1][1]，如果i天卖，为dp[i-1][0]+price[0]
2024-09-21 14:43:09
1189
原创 代码随想录算法训练营第40天 动态规划part07| 题目： 198.打家劫舍 、 213.打家劫舍II 、 337.打家劫舍III
如果偷第i房间，那么dp[i] = dp[i - 2] + nums[i] ，即：第i-1房一定是不考虑的，找出 下标i-2（包括i-2）以内的房屋，最多可以偷窃的金额为dp[i-2] 加上第i房间偷到的钱。从dp[i]的定义上来讲，dp[0] 一定是 nums[0]，dp[1]就是nums[0]和nums[1]的最大值即：dp[1] = max(nums[0], nums[1]);然后dp[i]取最大值，即dp[i] = max(dp[i - 2] + nums[i], dp[i - 1]);
2024-09-20 11:06:14
1156
原创 代码随想录算法训练营第38天 | 题目： 322. 零钱兑换、279.完全平方数、139.单词拆分、关于多重背包，你该了解这些！ 、 背包问题总结篇！
代码随想录。
2024-09-18 17:31:06
883
原创 代码随想录算法训练营第 37天 | 题目：动态规划 part05 完全背包 518. 零钱兑换 II 377. 组合总和 Ⅳ 70. 爬楼梯 （进阶）
dp[0]=1还说明了一种情况：如果正好选了coins[i]后，也就是j-coins[i] == 0的情况表示这个硬币刚好能选，此时dp[0]为1表示只选coins[i]存在这样的一种选法。既然递归公式是 dp[i] += dp[i - j]，那么dp[0] 一定为1，dp[0]是递归中一切数值的基础所在，如果dp[0]是0的话，其他数值都是0了。我在动态规划：关于完全背包，你该了解这些！本题呢，dp[i]有几种来源，dp[i - 1]，dp[i - 2]，dp[i - 3] 等等，即：dp[i - j]
2024-09-18 15:14:18
1098
原创 代码随想录算法训练营第36 动态规划part04天 | 题目：1049. 最后一块石头的重量 II 、 494. 目标和 、 474.一和零
代码随想录题目难度：中等有一堆石头，每块石头的重量都是正整数。每一回合，从中选出任意两块石头，然后将它们一起粉碎。假设石头的重量分别为 x 和 y，且 x <= y。那么粉碎的可能结果如下：如果 x == y，那么两块石头都会被完全粉碎；如果 x!= y，那么重量为 x 的石头将会完全粉碎，而重量为 y 的石头新重量为 y-x。最后，最多只会剩下一块石头。返回此石头最小的可能重量。如果没有石头剩下，就返回 0。
2024-09-11 20:04:59
874
原创 代码随想录算法训练营第35天 动态规划part03| 题目： 01背包问题 二维 、 01背包问题 一维 、 416. 分割等和子集
那么如果背包容量为target， dp[target]就是装满 背包之后的重量，所以 当 dp[target] == target 的时候，背包就装满了。本次对于dp[j]所代表的含义有点偏差，此时背包的数量和物体的重量是一致的，dp[j]的意思是放入物品后之后容量为j的背包之中，含有多少重量。套到本题，dp[j]表示 背包总容量（所能装的总重量）是j，放进物品后，背的最大重量为dp[j]。本题，相当于背包里放入数值，那么物品i的重量是nums[i]，其价值也是nums[i]。
2024-09-10 17:12:15
850
原创 代码随想录算法训练营第34天 动态规划part02| 题目： 62.不同路径 、 63. 不同路径 II 、343. 整数拆分 （可跳过）、96..不同的二叉搜索树 （可跳过）
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。那么很自然，dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1]，因为dp[i][j]只有这两个方向过来。2.dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i][j-1]要考虑有障碍，如果i，j是障碍，则本次置0，如果没有障碍再进行推导。
2024-09-04 20:19:45
875
原创 代码随想录算法训练营第32天 动态规划part01| 题目：理论基础 、 509. 斐波那契数 、70. 爬楼梯 、 746. 使用最小花费爬楼梯
那么 dp[0] 应该是多少呢？根据dp数组的定义，到达第0台阶所花费的最小体力为dp[0]，那么有同学可能想，那dp[0] 应该是 cost[0]，例如 cost = [1, 100, 1, 1, 1, 100, 1, 1, 100, 1] 的话，dp[0] 就是 cost[0] 应该是1。看一下递归公式，dp[i]由dp[i - 1]，dp[i - 2]推出，既然初始化所有的dp[i]是不可能的，那么只初始化dp[0]和dp[1]就够了，其他的最终都是dp[0]dp[1]推出。
2024-09-03 11:22:55
860
原创 代码随想录算法训练营第31天 | 题目：56. 合并区间 738.单调递增的数字 968.监控二叉树 （可跳过）
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。从前向后遍历的话，遇到strNum[i - 1] > strNum[i]的情况，让strNum[i - 1]减一，但此时如果strNum[i - 1]减一了，可能又小于strNum[i - 2]。一位一位处理，如果不是单调递增的，下一位一定会置9，由于要满足小于n，所以上一位要减一。
2024-09-02 11:38:19
917
原创 代码随想录算法训练营第30天 贪心算法 part04 | 题目：452. 用最少数量的箭引爆气球、 435. 无重叠区间 、763.划分字母区间
可以射出的弓箭的数量没有限制。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，如果这个最小值也触达到区间3，那么说明 区间 1，2，3都是重合的。但仔细思考一下就发现：如果把气球排序之后，从前到后遍历气球，被射过的气球仅仅跳过就行了，没有必要让气球数组remove气球，只要记录一下箭的数量就可以了。直觉上来看，貌似只射重叠最多的气球，用的弓箭一定最少，那么有没有当前重叠了三个气球，我射两个，留下一个和后面的一起射这样弓箭用的更少的情况呢？
2024-08-30 11:48:58
1020
原创 代码随想录算法训练营第29天 贪心算法 part03| 题目：134. 加油站 、 135. 分发糖果 、860.柠檬水找零 、 406.根据身高重建队列
判断完右边大于左边后，对于左大于右，需要选择从后向前遍历，以及需要调整最后的结果，取candyVec[i + 1] + 1 和 candyVec[i] 最大的糖果数量，candyVec[i]只有取最大的才能既保持对左边candyVec[i - 1]的糖果多，也比右边candyVec[i + 1]的糖果多。如果ratings[i] > ratings[i - 1] 那么[i]的糖 一定要比[i - 1]的糖多一个，所以贪心：candyVec[i] = candyVec[i - 1] + 1。
2024-08-29 16:04:55
720
原创 代码随想录算法训练营第29天 贪心算法 part02| 题目：122.买卖股票的最佳时机II 、 55. 跳跃游戏 、45.跳跃游戏II 、 1005.K次取反后最大化的数组和
与上一题相似，不同的是需要以最小的步数增加最大的覆盖范围，直到覆盖范围覆盖了终点，这个范围内最少步数一定可以跳到，不用管具体是怎么跳的，不纠结于一步究竟跳一个单位还是两个单位。直观想法，尽可能多的将负数反转，如果k在这个过程中小于0，则计算和，如果没有小于0，则将当前数组中最小的正整数处理，如果k为奇数次，则将其反转，偶数次则不做处理。所以真正解题的时候，要从覆盖范围出发，不管怎么跳，覆盖范围内一定是可以跳到的，以最小的步数增加覆盖范围，覆盖范围一旦覆盖了终点，得到的就是最少步数！最后的步数就是最少步数。
2024-08-28 11:27:58
1001
原创 代码随想录算法训练营第27天 贪心算法 part01| 题目：理论基础 、455.分发饼干 、376. 摆动序列 、53. 最大子序和
首先声明，长度为2的序列如果不等输出2，大于2时对序列做前后差值并记录，记录的然后对记录的数组进行前后位置相乘，并判断结果，如果<0，则count从初始值1，count+1，直到>=0，此时将count记录并置1，直到所有的遍历所有的数组，比较最大记录的count值，若都<2则输出2，否则输出最大值。并且每块饼干 j，都有一个尺寸 s[j]。相反, [1,4,7,2,5] 和 [1,7,4,5,5] 不是摆动序列，第一个序列是因为它的前两个差值都是正数，第二个序列是因为它的最后一个差值为零。
2024-08-27 17:35:35
772
原创 ## 代码随想录算法训练营第26天 | 题目：491.递增子序列 、46.全排列 、47.全排列 II 、（难题略读）
输出: [[4, 6], [4, 7], [4, 6, 7], [4, 6, 7, 7], [6, 7], [6, 7, 7], [7,7], [4,7,7]]输出: [ [1,2,3], [1,3,2], [2,1,3], [2,3,1], [3,1,2], [3,2,1] ]应该很清晰的看到，树层上对前一位去重非常彻底，效率很高，树枝上对前一位去重虽然最后可以得到答案，但是做了很多无用搜索。输出：[[1,2,3],[1,3,2],[2,1,3],[2,3,1],[3,1,2],[3,2,1]]
2024-08-26 17:26:33
1003
原创 代码随想录算法训练营第24天 | 题目：93.复原IP地址 、78.子集 、 90.子集II
相似于40.组合总和，同样需要used数组用作提示数组，当nums[i-1]==nums[i]，进行剪枝操作，大体的逻辑是与78.子集 相同的。示例: 输入: nums = [1,2,3] 输出: [ [3], [1], [2], [1,2,3], [1,3], [2,3], [1,2], [] ]输出: [ [2], [1], [1,2,2], [2,2], [1,2], [] ]startIndex一定是需要的，因为不能重复分割，记录下一层递归分割的起始位置。
2024-08-05 11:47:23
663
原创 代码随想录算法训练营第23天 | 题目： 39. 组合总和 40.组合总和II 131.分割回文串
在处理组合问题的时候，递归参数需要传入startIndex，表示下一轮递归遍历的起始位置，这个startIndex就是切割线。3，单层搜索的逻辑来看看在递归循环中如何截取子串呢？在for (int i = startIndex;i++)循环中，我们 定义了起始位置startIndex，那么 [startIndex, i] 就是要截取的子串。首先判断这个子串是不是回文，如果是回文，就加入在vector path中，path用来记录切割过的回文子串。
2024-07-20 13:27:21
755
原创 代码随想录算法训练营第22天 | 题目：回溯算法part01 理论基础、77. 组合 、 216.组合总和III 、 17.电话号码的字母组合
从下图中红线部分可以看出，在集合[1,2,3,4]取1之后，下一层递归，就要在[2,3,4]中取数了，那么下一层递归如何知道从[2,3,4]中取数呢，靠的就是startIndex。第一次取1，集合变为2，3，4 ，因为k为2，我们只需要再取一个数就可以了，分别取2，3，4，得到集合[1,2] [1,3] [1,4]，以此类推。示例: 输入: n = 4, k = 2 输出: [ [2,4], [3,4], [2,3], [1,2], [1,3], [1,4], ],9]，所以for循环固定i<=9。
2024-07-17 16:41:19
865
原创 代码随想录算法训练营第21天 | 题目： 669. 修剪二叉搜索树 108.将有序数组转换为二叉搜索树 538.把二叉搜索树转换为累加树 总结篇
代码随想录。
2024-07-05 23:27:07
1092
原创 代码随想录算法训练营第20天 | 题目： 235. 二叉搜索树的最近公共祖先 701.二叉搜索树中的插入操作 450.删除二叉搜索树中的节点
给定一个二叉搜索树的根节点 root 和一个值 key，删除二叉搜索树中的 key 对应的节点，并保证二叉搜索树的性质不变。第五种情况：左右孩子节点都不为空，则将删除节点的左子树头结点（左孩子）放到删除节点的右子树的最左面节点的左孩子上，返回删除节点右孩子为新的根节点。使用二叉搜索树的性质，当寻找公共祖先，则公共祖先在[p,q]的区间之中，从根节点遍历判断，大于这个区间则向左，小于则向右，直到存在于这个区间中。第四种情况：删除节点的右孩子为空，左孩子不为空，删除节点，左孩子补位，返回左孩子为根节点。
2024-07-02 16:38:01
698
原创 代码随想录算法训练营第19天 | 题目： 530.二叉搜索树的最小绝对差 501.二叉搜索树中的众数 236. 二叉树的最近公共祖先
在递归函数有返回值的情况下：如果要搜索一条边，递归函数返回值不为空的时候，立刻返回，如果搜索整个树，直接用一个变量left、right接住返回值，这个left、right后序还有逻辑处理的需要，也就是后序遍历中处理中间节点的逻辑（也是回溯）。我们在二叉树：递归函数究竟什么时候需要返回值，什么时候不要返回值？那么我们来说一说，如果 root == q，或者 root == p，说明找到 q p ，则将其返回，这个返回值，后面在中节点的处理过程中会用到，那么中节点的处理逻辑，下面讲解。
2024-07-01 11:45:32
803
原创 代码随想录算法训练营第17天 | 题目：654.最大二叉树 617.合并二叉树 700.二叉搜索树中的搜索 98.验证二叉搜索树
因为是传入了两个树，那么就有两个树遍历的节点t1 和 t2，如果t1 == NULL 了，两个树合并就应该是 t2 了（如果t2也为NULL也无所谓，合并之后就是NULL）。题目中说了输入的数组大小一定是大于等于1的，所以我们不用考虑小于1的情况，那么当递归遍历的时候，如果传入的数组大小为1，说明遍历到了叶子节点了。这表示一个数组大小是1的时候，构造了一个新的节点，并返回。其实本题是同样的道理，我们在寻找一个不符合条件的节点，如果没有找到这个节点就遍历了整个树，如果找到不符合的节点了，立刻返回。
2024-06-29 16:23:40
752
原创 代码随想录算法训练营第16天 | 题目：513.找树左下角的值 112. 路径总和 106.从中序与后序遍历序列构造二叉树
可以使用前序遍历（当然中序，后序都可以，因为本题没有 中间节点的处理逻辑，只要左优先就行），保证优先左边搜索，然后记录深度最大的叶子节点，此时就是树的最后一行最左边的值。首先明确中序左右中，后序中左右，观察可得后续的最后一位为根节点，对应与中序中的根节点位置，分割左右子树。再根据左右子树分割后序，同时被分割的左右子树的后序重复之前的寻找根节点的方法，实现递归。此时应该注意确定切割的标准，是左闭右开，还有左开右闭，还是左闭右闭，这个就是不变量，要在递归中保持这个不变量。层次遍历，在二叉树：层序遍历登场！
2024-06-28 11:25:52
803
原创 代码随想录算法训练营第15 天 | 题目：110.平衡二叉树 （优先掌握递归）257. 二叉树的所有路径 （优先掌握递归） 404.左叶子之和 （优先掌握递归） 222.完全二叉树的节点个
利用完全二叉树的性质，在完全二叉树中，除了最底层节点可能没填满外，其余每层节点数都达到最大值，并且最下面一层的节点都集中在该层最左边的若干位置。这个回溯就有很大的问题，我们知道，回溯和递归是一一对应的，有一个递归，就要有一个回溯，这么写的话相当于把递归和回溯拆开了， 一个在花括号里，一个在花括号外。那是因为代码的逻辑其实是求的根节点的高度，而根节点的高度就是这棵树的最大深度，所以才可以使用后序遍历。此时还没完，递归完，要做回溯啊，因为path 不能一直加入节点，它还要删节点，然后才能加入新的节点。
2024-06-26 11:51:18
831
原创 代码随想录算法训练营第13、14 天 | 二叉树的遍历学习、题目： 226.翻转二叉树 （优先掌握递归） 101. 对称二叉树 （优先掌握递归） 104.二叉树的最大深度 （优先掌握递归）111
对于二叉树是否对称，要比较的是根节点的左子树与右子树是不是相互翻转的，理解这一点就知道了其实我们要比较的是两个树（这两个树是根节点的左右子树），所以在递归遍历的过程中，也是要同时遍历两棵树。3.确定单层递归的逻辑：先求它的左子树的深度，再求右子树的深度，最后取左右深度最大的数值 再+1 （加1是因为算上当前中间节点）就是目前节点为根节点的树的深度。因为我们要比较的是根节点的两个子树是否是相互翻转的，进而判断这个树是不是对称树，所以要比较的是两个树，参数自然也是左子树节点和右子树节点。
2024-06-25 11:03:27
952
原创 代码随想录算法训练营第12天 | 题目：150. 逆波兰表达式求值 239. 滑动窗口最大值 347.前 K 个高频元素
有的同学可能会想用一个大顶堆（优先级队列）来存放这个窗口里的k个数字，这样就可以知道最大的最大值是多少了， 但是问题是这个窗口是移动的，而大顶堆每次只能弹出最大值，我们无法移除其他数值，这样就造成大顶堆维护的不是滑动窗口里面的数值了。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。其实队列没有必要维护窗口里的所有元素，只需要维护有可能成为窗口里最大值的元素就可以了，同时保证队列里的元素数值是由大到小的。
2024-06-24 10:24:55
1199
原创 代码随想录算法训练营第 10天 | 题目：232.用栈实现队列、225. 用队列实现栈 、20. 有效的括号、1047. 删除字符串中的所有相邻重复项
如下面动画所示，用两个队列que1和que2实现队列的功能，que2其实完全就是一个备份的作用，把que1最后面的元素以外的元素都备份到que2，然后弹出最后面的元素，再把其他元素从que2导回que1。所以就是用栈来存放，那么栈的目的，就是存放遍历过的元素，当遍历当前的这个元素的时候，去栈里看一下我们是不是遍历过相同数值的相邻元素。使用栈来模式队列的行为，如果仅仅用一个栈，是一定不行的，所以需要两个栈一个输入栈，一个输出栈，这里要注意输入栈和输出栈的关系。你所使用的语言也许不支持栈。
2024-06-21 15:49:06
692
原创 代码随想录算法训练营第8天 | 题目344.反转字符串、541. 反转字符串II、卡码网：54.替换数字
花式反转主要是对规则的模拟，需要注意，如果剩余字符小于 2k 但大于或等于 k 个，则反转前 k 个字符，其余字符保持原样。都是对k个字符反转，其操作是相同的。当剩余字符少于 k 个，则end为ch.length - 1，当剩余字符小于 2k 但大于或等于 k 个，end为ch.length - 1。然后通过双指针将字符串扩充，扩充方式如下，采用从前向后的扩充，可以避免后续的移动。给定一个字符串 s 和一个整数 k，从字符串开头算起, 每计数至 2k 个字符，就反转这 2k 个字符中的前 k 个字符。
2024-06-19 17:26:10
545
原创 代码随想录算法训练营第7天 | 题目454.四数相加II 、 383. 赎金信 、15. 三数之和 、18. 四数之和
四数之和的双指针解法是两层for循环nums[k] + nums[i]为确定值，依然是循环内有left和right下标作为双指针，找出nums[k] + nums[i] + nums[left] + nums[right] == target的情况，三数之和的时间复杂度是O(n。这么写就是当前使用 nums[i]，我们判断前一位是不是一样的元素，在看 {-1, -1 ,2} 这组数据，当遍历到 第一个 -1 的时候，只要前一位没有-1，那么 {-1, -1 ,2} 这组数据一样可以收录到 结果集里。
2024-06-19 16:16:01
846
原创 代码随想录算法训练营第6天 | 题目 242.有效的字母异位词 349. 两个数组的交集 202. 快乐数 1. 两数之和
其包括一个key和一个value，本题中key存放值，value为下标，map存放遍历过的数组值。需要把字符映射到数组也就是哈希表的索引下标上，因为字符a到字符z的ASCII是26个连续的数值，所以字符a映射为下标0，相应的字符z映射为下标25。依然是使用hash表，可以将target分解为两个数的合，针对hash中一位的数值，寻找target减去其得到的数在hash中是否存在。那看一下如何检查字符串t中是否出现了这些字符，同样在遍历字符串t的时候，对t中出现的字符映射哈希表索引上的数值再做-1的操作。
2024-06-19 10:10:27
1114
原创 代码随想录算法训练营第4天 | 题目 24. 两两交换链表中的节点 、 19.删除链表的倒数第N个节点 、 142.环形链表II
这就意味着，从头结点出发一个指针，从相遇节点 也出发一个指针，这两个指针每次只走一个节点， 那么当这两个指针相遇的时候就是 环形入口的节点。环形链表的判断应该是双指针，快慢指针都进入环中，当两个指针相等是则有环，两个指针之间的距离是环的大小。如何确定快慢指针在环中一定会相遇，如果slow每次移动一位，快指针一次移动两位，fast相对slow每次移动一位，一定可以追上。简单来说，就是求两个链表交点节点的指针。同样使用双指针，做到一次遍历，设计快指针为慢指针的n+1位置，直到快指针指向null。
2024-06-08 19:19:46
1053
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人