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problems/0239.滑动窗口最大值.md

@@ -332,6 +332,66 @@ func maxSlidingWindow(nums []int, k int) []int {
 
 ```
 
+```go
+// 封装单调队列的方式解题
+type MyQueue struct {
+    queue []int
+}
+
+func NewMyQueue() *MyQueue {
+    return &MyQueue{
+        queue: make([]int, 0),
+    }
+}
+
+func (m *MyQueue) Front() int {
+    return m.queue[0]
+}
+
+func (m *MyQueue) Back() int {
+    return m.queue[len(m.queue)-1]
+}
+
+func (m *MyQueue) Empty() bool {
+    return len(m.queue) == 0
+}
+
+func (m *MyQueue) Push(val int) {
+    for !m.Empty() && val > m.Back() {
+        m.queue = m.queue[:len(m.queue)-1]
+    }
+    m.queue = append(m.queue, val)
+}
+
+func (m *MyQueue) Pop(val int) {
+    if !m.Empty() && val == m.Front() {
+        m.queue = m.queue[1:]
+    }
+}
+
+func maxSlidingWindow(nums []int, k int) []int {
+    queue := NewMyQueue()
+    length := len(nums)
+    res := make([]int, 0)
+    // 先将前k个元素放入队列
+    for i := 0; i < k; i++ {
+        queue.Push(nums[i])
+    }
+    // 记录前k个元素的最大值
+    res = append(res, queue.Front())
+
+    for i := k; i < length; i++ {
+        // 滑动窗口移除最前面的元素
+        queue.Pop(nums[i-k])
+        // 滑动窗口添加最后面的元素
+        queue.Push(nums[i])
+        // 记录最大值
+        res = append(res, queue.Front())
+    }
+    return res
+}
+```
+
 Javascript:
 ```javascript
 var maxSlidingWindow = function (nums, k) {

problems/0242.有效的字母异位词.md

@@ -130,7 +130,27 @@ class Solution:
         return True
 ```
 
+Python写法二（没有使用数组作为哈希表，只是介绍defaultdict这样一种解题思路）：
+
+```python
+class Solution:
+    def isAnagram(self, s: str, t: str) -> bool:
+        from collections import defaultdict
+        
+        s_dict = defaultdict(int)
+        t_dict = defaultdict(int)
+
+        for x in s:
+            s_dict[x] += 1
+        
+        for x in t:
+            t_dict[x] += 1
+
+        return s_dict == t_dict
+```
+
 Go：
+
 ```go
 func isAnagram(s string, t string) bool {
     if len(s)!=len(t){

problems/0343.整数拆分.md

@@ -218,7 +218,7 @@ class Solution:
             # 假设对正整数 i 拆分出的第一个正整数是 j（1 <= j < i），则有以下两种方案：
             # 1) 将 i 拆分成 j 和 i−j 的和，且 i−j 不再拆分成多个正整数，此时的乘积是 j * (i-j)
             # 2) 将 i 拆分成 j 和 i−j 的和，且 i−j 继续拆分成多个正整数，此时的乘积是 j * dp[i-j]
-            for j in range(1, i):
+            for j in range(1, i - 1):
                 dp[i] = max(dp[i], max(j * (i - j), j * dp[i - j]))
         return dp[n]
 ```

problems/背包理论基础01背包-1.md

@@ -268,7 +268,7 @@ int main() {
 Java：
 
 ```java
-		public static void main(String[] args) {
+    public static void main(String[] args) {
         int[] weight = {1, 3, 4};
         int[] value = {15, 20, 30};
         int bagSize = 4;
@@ -307,6 +307,41 @@ Java：
 
 
 Python：
+```python
+def test_2_wei_bag_problem1(bag_size, weight, value) -> int: 
+	rows, cols = len(weight), bag_size + 1
+	dp = [[0 for _ in range(cols)] for _ in range(rows)]
+	res = 0
+    
+	# 初始化dp数组. 
+	for i in range(rows): 
+		dp[i][0] = 0
+	first_item_weight, first_item_value = weight[0], value[0]
+	for j in range(1, cols): 	
+		if first_item_weight <= j: 
+			dp[0][j] = first_item_value
+
+	# 更新dp数组: 先遍历物品, 再遍历背包. 
+	for i in range(1, len(weight)): 
+		cur_weight, cur_val = weight[i], value[i]
+		for j in range(1, cols): 
+			if cur_weight > j: # 说明背包装不下当前物品. 
+				dp[i][j] = dp[i - 1][j] # 所以不装当前物品. 
+			else: 
+				# 定义dp数组: dp[i][j] 前i个物品里，放进容量为j的背包，价值总和最大是多少。
+				dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - cur_weight]+ cur_val)
+				if dp[i][j] > res: 
+					res = dp[i][j]
+
+	print(dp)
+
+
+if __name__ == "__main__": 
+	bag_size = 4
+	weight = [1, 3, 4]
+	value = [15, 20, 30]
+	test_2_wei_bag_problem1(bag_size, weight, value)
+```
 
 
 Go：