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synced 2025-07-06 23:28:29 +08:00
Update
This commit is contained in:
youngyangyang04
@ -464,8 +464,6 @@
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* [24.两两交换链表中的节点](./problems/0024.两两交换链表中的节点.md)
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* [234.回文链表](./problems/0234.回文链表.md)
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* [143.重排链表](./problems/0143.重排链表.md)【数组】【双向队列】【直接操作链表】
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* [141.环形链表](./problems/0141.环形链表.md)
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## 哈希表
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@ -48,7 +48,7 @@
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## C++代码
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```c++
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```CPP
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class Solution {
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private:
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vector<vector<int>> result;
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@ -83,7 +83,7 @@ public:
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```
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使用set去重的版本。
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```c++
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```CPP
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class Solution {
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private:
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vector<vector<int>> result;
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@ -42,14 +42,14 @@
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1. 确定递归函数的参数和返回值：参数就是传入树的根节点，返回就返回这棵树的深度，所以返回值为int类型。
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代码如下：
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```c++
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```CPP
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int getdepth(treenode* node)
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```
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2. 确定终止条件：如果为空节点的话，就返回0，表示高度为0。
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代码如下：
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```c++
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```CPP
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if (node == null) return 0;
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```
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@ -57,7 +57,7 @@ if (node == null) return 0;
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代码如下：
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```c++
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```CPP
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int leftdepth = getdepth(node->left); // 左
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int rightdepth = getdepth(node->right); // 右
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int depth = 1 + max(leftdepth, rightdepth); // 中
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@ -66,7 +66,7 @@ return depth;
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所以整体c++代码如下：
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```c++
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```CPP
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class solution {
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public:
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||||
int getdepth(treenode* node) {
|
||||
@ -83,7 +83,7 @@ public:
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||||
```
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代码精简之后c++代码如下：
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```c++
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```CPP
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class solution {
|
||||
public:
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||||
int maxdepth(treenode* root) {
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||||
@ -99,7 +99,7 @@ public:
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||||
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||||
本题当然也可以使用前序，代码如下：(**充分表现出求深度回溯的过程**)
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```c++
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```CPP
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class solution {
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||||
public:
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||||
int result;
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||||
@ -122,7 +122,7 @@ public:
|
||||
}
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||||
int maxdepth(treenode* root) {
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||||
result = 0;
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||||
if (root == 0) return result;
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||||
if (root == NULL) return result;
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getdepth(root, 1);
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||||
return result;
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||||
}
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@ -133,7 +133,7 @@ public:
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注意以上代码是为了把细节体现出来，简化一下代码如下：
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```c++
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```CPP
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class solution {
|
||||
public:
|
||||
int result;
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||||
@ -171,7 +171,7 @@ public:
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c++代码如下：
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```c++
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```CPP
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||||
class solution {
|
||||
public:
|
||||
int maxdepth(treenode* root) {
|
||||
@ -218,7 +218,7 @@ public:
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c++代码：
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```c++
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```CPP
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||||
class solution {
|
||||
public:
|
||||
int maxdepth(node* root) {
|
||||
@ -235,7 +235,7 @@ public:
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||||
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依然是层序遍历，代码如下：
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```c++
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```CPP
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||||
class solution {
|
||||
public:
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int maxdepth(node* root) {
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@ -1,7 +1,8 @@
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## 链接
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# 129. 求根节点到叶节点数字之和
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[力扣题目链接](https://leetcode-cn.com/problems/sum-root-to-leaf-numbers/)
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## 思路
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# 思路
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本题和[113.路径总和II](https://programmercarl.com/0112.路径总和.html#_113-路径总和ii)是类似的思路，做完这道题，可以顺便把[113.路径总和II](https://programmercarl.com/0112.路径总和.html#_113-路径总和ii) 和 [112.路径总和](https://programmercarl.com/0112.路径总和.html#_112-路径总和) 做了。
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@ -15,7 +16,7 @@
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那么先按递归三部曲来分析：
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### 递归三部曲
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## 递归三部曲
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如果对递归三部曲不了解的话，可以看这里：[二叉树：前中后递归详解](https://programmercarl.com/二叉树的递归遍历.html)
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@ -107,7 +108,7 @@ path.pop_back(); // 回溯
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```
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**把回溯放在花括号外面了，世界上最遥远的距离，是你在花括号里，而我在花括号外！** 这就不对了。
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### 整体C++代码
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## 整体C++代码
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关键逻辑分析完了，整体C++代码如下：
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@ -160,7 +161,7 @@ public:
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**我这里提供的代码把整个回溯过程充分体现出来，希望可以帮助大家看的明明白白！**
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## 其他语言版本
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# 其他语言版本
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Java：
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@ -142,7 +142,8 @@ for (int i = 1; i < s.size(); i++) {
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就是其实这两道题目的代码：
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* 647.回文子串
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* [647. 回文子串](https://programmercarl.com/0647.回文子串.html)
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* 5.最长回文子串
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所以先用一个二维数组来保存整个字符串的回文情况。
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@ -1,5 +1,5 @@
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# 463. 岛屿的周长
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## 题目链接
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[力扣题目链接](https://leetcode-cn.com/problems/island-perimeter/)
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## 思路
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@ -158,7 +158,7 @@ dp[j] 表示：填满j（包括j）这么大容积的包，有dp[i]种方法
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有哪些来源可以推出dp[j]呢？
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不考虑nums[i]的情况下，填满容量为j - nums[i]的背包，有dp[j - nums[i]]种方法。
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||||
填满容量为j - nums[i]的背包，有dp[j - nums[i]]种方法。
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||||
那么只要搞到nums[i]的话，凑成dp[j]就有dp[j - nums[i]] 种方法。
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@ -25,12 +25,7 @@
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示例 1：
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* 输入: [[1],[2],[3],[]]
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* 输出: true
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* 解释:
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我们从 0 号房间开始，拿到钥匙 1。
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之后我们去 1 号房间，拿到钥匙 2。
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||||
然后我们去 2 号房间，拿到钥匙 3。
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||||
最后我们去了 3 号房间。
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||||
由于我们能够进入每个房间，我们返回 true。
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||||
* 解释: 我们从 0 号房间开始，拿到钥匙 1。 之后我们去 1 号房间，拿到钥匙 2。 然后我们去 2 号房间，拿到钥匙 3。 最后我们去了 3 号房间。 由于我们能够进入每个房间，我们返回 true。
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||||
示例 2：
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* 输入：[[1,3],[3,0,1],[2],[0]]
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@ -8,7 +8,9 @@
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# 二叉树理论基础篇
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我们要开启新的征程了，大家跟上！
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题目分类大纲如下：
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<img src='https://img-blog.csdnimg.cn/20210219190809451.png' width=600 alt='二叉树大纲'> </img></div>
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说道二叉树，大家对于二叉树其实都很熟悉了，本文呢我也不想教科书式的把二叉树的基础内容在啰嗦一遍，所以一下我讲的都是一些比较重点的内容。
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@ -179,11 +181,6 @@ struct TreeNode {
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**说道二叉树，就不得不说递归，很多同学对递归都是又熟悉又陌生，递归的代码一般很简短，但每次都是一看就会，一写就废。**
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## 其他语言版本
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@ -6,6 +6,12 @@
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</p>
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<p align="center"><strong>欢迎大家<a href="https://mp.weixin.qq.com/s/tqCxrMEU-ajQumL1i8im9A">参与本项目</a>，贡献其他语言版本的代码，拥抱开源，让更多学习算法的小伙伴们收益！</strong></p>
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# 动态规划理论基础
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动态规划刷题大纲
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<img src='https://code-thinking.cdn.bcebos.com/pics/动态规划-总结大纲1.jpg' width=600> </img>
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## 什么是动态规划
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动态规划，英文：Dynamic Programming，简称DP，如果某一问题有很多重叠子问题，使用动态规划是最有效的。
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@ -122,20 +128,6 @@
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今天我们开始新的征程了，你准备好了么？
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## 其他语言版本
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Java：
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Python：
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Go：
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* 作者微信：[程序员Carl](https://mp.weixin.qq.com/s/b66DFkOp8OOxdZC_xLZxfw)
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* B站视频：[代码随想录](https://space.bilibili.com/525438321)
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@ -6,10 +6,15 @@
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</p>
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<p align="center"><strong>欢迎大家<a href="https://mp.weixin.qq.com/s/tqCxrMEU-ajQumL1i8im9A">参与本项目</a>，贡献其他语言版本的代码，拥抱开源，让更多学习算法的小伙伴们收益！</strong></p>
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# 回溯算法理论基础
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||||
> 可以配合我的B站视频：[带你学透回溯算法（理论篇）](https://www.bilibili.com/video/BV1cy4y167mM/) 一起学习！
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## 题目分类大纲如下：
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# 什么是回溯法
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<img src='https://img-blog.csdnimg.cn/20210219192050666.png' width=600 alt='回溯算法大纲'> </img></div>
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可以配合我的B站视频：[带你学透回溯算法（理论篇）](https://www.bilibili.com/video/BV1cy4y167mM/) 一起学习！
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## 什么是回溯法
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回溯法也可以叫做回溯搜索法，它是一种搜索的方式。
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@ -19,7 +24,7 @@
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**所以以下讲解中，回溯函数也就是递归函数，指的都是一个函数**。
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# 回溯法的效率
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## 回溯法的效率
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回溯法的性能如何呢，这里要和大家说清楚了，**虽然回溯法很难，很不好理解，但是回溯法并不是什么高效的算法**。
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@ -31,7 +36,7 @@
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此时大家应该好奇了，都什么问题，这么牛逼，只能暴力搜索。
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# 回溯法解决的问题
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## 回溯法解决的问题
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回溯法，一般可以解决如下几种问题：
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@ -52,7 +57,7 @@
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记住组合无序，排列有序，就可以了。
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# 如何理解回溯法
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## 如何理解回溯法
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**回溯法解决的问题都可以抽象为树形结构**，是的，我指的是所有回溯法的问题都可以抽象为树形结构！
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@ -63,7 +68,7 @@
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这块可能初学者还不太理解，后面的回溯算法解决的所有题目中，我都会强调这一点并画图举相应的例子，现在有一个印象就行。
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# 回溯法模板
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## 回溯法模板
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这里给出Carl总结的回溯算法模板。
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@ -149,7 +154,7 @@ void backtracking(参数) {
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如果从来没有学过回溯算法的录友们，看到这里会有点懵，后面开始讲解具体题目的时候就会好一些了，已经做过回溯法题目的录友，看到这里应该会感同身受了。
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# 总结
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## 总结
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本篇我们讲解了，什么是回溯算法，知道了回溯和递归是相辅相成的。
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@ -163,17 +168,6 @@ void backtracking(参数) {
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## 其他语言版本
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Java：
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Python：
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Go：
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@ -9,8 +9,10 @@
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# 关于贪心算法，你该了解这些！
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> 正式开始新的系列了，贪心算法！
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通知：一些录友表示经常看不到每天的文章，现在公众号已经不按照发送时间推荐了，而是根据一些规则乱序推送，所以可能关注了「代码随想录」也一直看不到文章，建议把「代码随想录」设置星标哈，设置星标之后，每天就按发文时间推送了，我每天都是定时8:35发送的，嗷嗷准时，哈哈。
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题目分类大纲如下：
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<img src='https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/20210917104315.png' width=600 alt='贪心算法大纲'> </img></div>
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## 什么是贪心
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@ -88,22 +90,6 @@
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## 其他语言版本
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Java：
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Python：
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Go：
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* 作者微信：[程序员Carl](https://mp.weixin.qq.com/s/b66DFkOp8OOxdZC_xLZxfw)
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* B站视频：[代码随想录](https://space.bilibili.com/525438321)
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