diff --git a/README.md b/README.md
index 267d794e..8a3574fa 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -1,4 +1,4 @@
-👉 推荐 [在线阅读](http://programmercarl.com/) (Github在国内访问经常不稳定)
+👉 推荐 [在线阅读](http://programmercarl.com/) (Github在国内访问经常不稳定)
👉 推荐 [Gitee同步](https://gitee.com/programmercarl/leetcode-master)
> 1. **介绍**:本项目是一套完整的刷题计划,旨在帮助大家少走弯路,循序渐进学算法,[关注作者](#关于作者)
@@ -494,6 +494,7 @@
## 图论
* [463.岛屿的周长](./problems/0463.岛屿的周长.md) (模拟)
* [841.钥匙和房间](./problems/0841.钥匙和房间.md) 【有向图】dfs,bfs都可以
+* [127.单词接龙](./problems/0127.单词接龙.md) 广搜
## 并查集
* [684.冗余连接](./problems/0684.冗余连接.md) 【并查集基础题目】
diff --git a/problems/0059.螺旋矩阵II.md b/problems/0059.螺旋矩阵II.md
index 228892de..4231fb39 100644
--- a/problems/0059.螺旋矩阵II.md
+++ b/problems/0059.螺旋矩阵II.md
@@ -191,33 +191,48 @@ class Solution {
python:
-```python
+```python3
class Solution:
+
def generateMatrix(self, n: int) -> List[List[int]]:
- left, right, up, down = 0, n-1, 0, n-1
- matrix = [ [0]*n for _ in range(n)]
- num = 1
- while left<=right and up<=down:
- # 填充左到右
- for i in range(left, right+1):
- matrix[up][i] = num
- num += 1
- up += 1
- # 填充上到下
- for i in range(up, down+1):
- matrix[i][right] = num
- num += 1
- right -= 1
- # 填充右到左
- for i in range(right, left-1, -1):
- matrix[down][i] = num
- num += 1
- down -= 1
- # 填充下到上
- for i in range(down, up-1, -1):
- matrix[i][left] = num
- num += 1
+ # 初始化要填充的正方形
+ matrix = [[0] * n for _ in range(n)]
+
+ left, right, up, down = 0, n - 1, 0, n - 1
+ number = 1 # 要填充的数字
+
+ while left < right and up < down:
+
+ # 从左到右填充上边
+ for x in range(left, right):
+ matrix[up][x] = number
+ number += 1
+
+ # 从上到下填充右边
+ for y in range(up, down):
+ matrix[y][right] = number
+ number += 1
+
+ # 从右到左填充下边
+ for x in range(right, left, -1):
+ matrix[down][x] = number
+ number += 1
+
+ # 从下到上填充左边
+ for y in range(down, up, -1):
+ matrix[y][left] = number
+ number += 1
+
+ # 缩小要填充的范围
left += 1
+ right -= 1
+ up += 1
+ down -= 1
+
+ # 如果阶数为奇数,额外填充一次中心
+ if n % 2:
+ matrix[n // 2][n // 2] = number
+
return matrix
```
diff --git a/problems/0127.单词接龙.md b/problems/0127.单词接龙.md
new file mode 100644
index 00000000..e38453ef
--- /dev/null
+++ b/problems/0127.单词接龙.md
@@ -0,0 +1,150 @@
+
+
+
+
+
+
+
+欢迎大家参与本项目,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!
+
+# 127. 单词接龙
+
+[力扣题目链接](https://leetcode-cn.com/problems/word-ladder/)
+
+
+字典 wordList 中从单词 beginWord 和 endWord 的 转换序列 是一个按下述规格形成的序列:
+* 序列中第一个单词是 beginWord 。
+* 序列中最后一个单词是 endWord 。
+* 每次转换只能改变一个字母。
+* 转换过程中的中间单词必须是字典 wordList 中的单词。
+* 给你两个单词 beginWord 和 endWord 和一个字典 wordList ,找到从 beginWord 到 endWord 的 最短转换序列 中的 单词数目 。如果不存在这样的转换序列,返回 0。
+
+
+示例 1:
+
+* 输入:beginWord = "hit", endWord = "cog", wordList = ["hot","dot","dog","lot","log","cog"]
+* 输出:5
+* 解释:一个最短转换序列是 "hit" -> "hot" -> "dot" -> "dog" -> "cog", 返回它的长度 5。
+
+示例 2:
+* 输入:beginWord = "hit", endWord = "cog", wordList = ["hot","dot","dog","lot","log"]
+* 输出:0
+* 解释:endWord "cog" 不在字典中,所以无法进行转换。
+
+
+# 思路
+
+以示例1为例,从这个图中可以看出 hit 到 cog的路线,不止一条,有三条,两条是最短的长度为5,一条长度为6。
+
+
+
+本题只需要求出最短长度就可以了,不用找出路径。
+
+所以这道题要解决两个问题:
+
+* 图中的线是如何连在一起的
+* 起点和终点的最短路径长度
+
+
+首先题目中并没有给出点与点之间的连线,而是要我们自己去连,条件是字符只能差一个,所以判断点与点之间的关系,要自己判断是不是差一个字符,如果差一个字符,那就是有链接。
+
+然后就是求起点和终点的最短路径长度,**这里无向图求最短路,广搜最为合适,广搜只要搜到了终点,那么一定是最短的路径**。因为广搜就是以起点中心向四周扩散的搜索。
+
+本题如果用深搜,会非常麻烦。
+
+另外需要有一个注意点:
+
+* 本题是一个无向图,需要用标记位,标记着节点是否走过,否则就会死循环!
+* 本题给出集合是数组型的,可以转成set结构,查找更快一些
+
+C++代码如下:(详细注释)
+
+```CPP
+class Solution {
+public:
+ int ladderLength(string beginWord, string endWord, vector& wordList) {
+ // 将vector转成unordered_set,提高查询速度
+ unordered_set wordSet(wordList.begin(), wordList.end());
+ // 如果endWord没有在wordSet出现,直接返回0
+ if (wordSet.find(endWord) == wordSet.end()) return 0;
+ // 记录word是否访问过
+ unordered_map visitMap; //
+ // 初始化队列
+ queue que;
+ que.push(beginWord);
+ // 初始化visitMap
+ visitMap.insert(pair(beginWord, 1));
+
+ while(!que.empty()) {
+ string word = que.front();
+ que.pop();
+ int path = visitMap[word]; // 这个word的路径长度
+ for (int i = 0; i < word.size(); i++) {
+ string newWord = word; // 用一个新单词替换word,因为每次置换一个字母
+ for (int j = 0 ; j < 26; j++) {
+ newWord[i] = j + 'a';
+ if (newWord == endWord) return path + 1; // 找到了end,返回path+1
+ // wordSet出现了newWord,并且newWord没有被访问过
+ if (wordSet.find(newWord) != wordSet.end()
+ && visitMap.find(newWord) == visitMap.end()) {
+ // 添加访问信息
+ visitMap.insert(pair(newWord, path + 1));
+ que.push(newWord);
+ }
+ }
+ }
+ }
+ return 0;
+ }
+};
+```
+
+# 其他语言版本
+
+## Java
+
+```java
+public int ladderLength(String beginWord, String endWord, List wordList) {
+ HashSet wordSet = new HashSet<>(wordList); //转换为hashset 加快速度
+ if (wordSet.size() == 0 || !wordSet.contains(endWord)) { //特殊情况判断
+ return 0;
+ }
+ Queue queue = new LinkedList<>(); //bfs 队列
+ queue.offer(beginWord);
+ Map map = new HashMap<>(); //记录单词对应路径长度
+ map.put(beginWord, 1);
+
+ while (!queue.isEmpty()) {
+ String word = queue.poll(); //取出队头单词
+ int path = map.get(word); //获取到该单词的路径长度
+ for (int i = 0; i < word.length(); i++) { //遍历单词的每个字符
+ char[] chars = word.toCharArray(); //将单词转换为char array,方便替换
+ for (char k = 'a'; k <= 'z'; k++) { //从'a' 到 'z' 遍历替换
+ chars[i] = k; //替换第i个字符
+ String newWord = String.valueOf(chars); //得到新的字符串
+ if (newWord.equals(endWord)) { //如果新的字符串值与endWord一致,返回当前长度+1
+ return path + 1;
+ }
+ if (wordSet.contains(newWord) && !map.containsKey(newWord)) { //如果新单词在set中,但是没有访问过
+ map.put(newWord, path + 1); //记录单词对应的路径长度
+ queue.offer(newWord);//加入队尾
+ }
+ }
+ }
+ }
+ return 0; //未找到
+}
+```
+
+## Python
+
+## Go
+
+## JavaScript
+
+
+-----------------------
+* 作者微信:[程序员Carl](https://mp.weixin.qq.com/s/b66DFkOp8OOxdZC_xLZxfw)
+* B站视频:[代码随想录](https://space.bilibili.com/525438321)
+* 知识星球:[代码随想录](https://mp.weixin.qq.com/s/QVF6upVMSbgvZy8lHZS3CQ)
+
diff --git a/problems/0236.二叉树的最近公共祖先.md b/problems/0236.二叉树的最近公共祖先.md
index 16c235ee..59345a24 100644
--- a/problems/0236.二叉树的最近公共祖先.md
+++ b/problems/0236.二叉树的最近公共祖先.md
@@ -9,7 +9,7 @@
> 本来是打算将二叉树和二叉搜索树的公共祖先问题一起讲,后来发现篇幅过长了,只能先说一说二叉树的公共祖先问题。
-## 236. 二叉树的最近公共祖先
+# 236. 二叉树的最近公共祖先
[力扣题目链接](https://leetcode-cn.com/problems/lowest-common-ancestor-of-a-binary-tree/)
@@ -35,7 +35,7 @@
* 所有节点的值都是唯一的。
* p、q 为不同节点且均存在于给定的二叉树中。
-## 思路
+# 思路
遇到这个题目首先想的是要是能自底向上查找就好了,这样就可以找到公共祖先了。
@@ -202,7 +202,7 @@ public:
};
```
-## 总结
+# 总结
这道题目刷过的同学未必真正了解这里面回溯的过程,以及结果是如何一层一层传上去的。
@@ -219,10 +219,10 @@ public:
本题没有给出迭代法,因为迭代法不适合模拟回溯的过程。理解递归的解法就够了。
-## 其他语言版本
+# 其他语言版本
-Java:
+## Java
```Java
class Solution {
public TreeNode lowestCommonAncestor(TreeNode root, TreeNode p, TreeNode q) {
@@ -261,14 +261,9 @@ class Solution {
}
```
-Python:
+## Python
+
```python
-# Definition for a binary tree node.
-# class TreeNode:
-# def __init__(self, x):
-# self.val = x
-# self.left = None
-# self.right = None
//递归
class Solution:
def lowestCommonAncestor(self, root: 'TreeNode', p: 'TreeNode', q: 'TreeNode') -> 'TreeNode':
@@ -280,7 +275,9 @@ class Solution:
elif not left and right: return right //目标节点是通过right返回的
else: return None //没找到
```
-Go:
+
+## Go
+
```Go
func lowestCommonAncestor(root, p, q *TreeNode) *TreeNode {
// check
@@ -310,7 +307,8 @@ func lowestCommonAncestor(root, p, q *TreeNode) *TreeNode {
}
```
-JavaScript版本:
+## JavaScript
+
```javascript
var lowestCommonAncestor = function(root, p, q) {
// 使用递归的方法
diff --git a/problems/0337.打家劫舍III.md b/problems/0337.打家劫舍III.md
index 2a69ac56..dfb8ba57 100644
--- a/problems/0337.打家劫舍III.md
+++ b/problems/0337.打家劫舍III.md
@@ -29,7 +29,7 @@
与198.打家劫舍,213.打家劫舍II一样,关键是要讨论当前节点抢还是不抢。
-如果抢了当前节点,两个孩子就不是动,如果没抢当前节点,就可以考虑抢左右孩子(**注意这里说的是“考虑”**)
+如果抢了当前节点,两个孩子就不能动,如果没抢当前节点,就可以考虑抢左右孩子(**注意这里说的是“考虑”**)
### 暴力递归
@@ -91,7 +91,7 @@ public:
### 动态规划
-在上面两种方法,其实对一个节点 投与不投得到的最大金钱都没有做记录,而是需要实时计算。
+在上面两种方法,其实对一个节点 偷与不偷得到的最大金钱都没有做记录,而是需要实时计算。
而动态规划其实就是使用状态转移容器来记录状态的变化,这里可以使用一个长度为2的数组,记录当前节点偷与不偷所得到的的最大金钱。
@@ -121,7 +121,7 @@ vector robTree(TreeNode* cur) {
2. 确定终止条件
-在遍历的过程中,如果遇到空间点的话,很明显,无论偷还是不偷都是0,所以就返回
+在遍历的过程中,如果遇到空节点的话,很明显,无论偷还是不偷都是0,所以就返回
```
if (cur == NULL) return vector{0, 0};
```
diff --git a/problems/0494.目标和.md b/problems/0494.目标和.md
index 63ace2a7..342c229d 100644
--- a/problems/0494.目标和.md
+++ b/problems/0494.目标和.md
@@ -128,7 +128,10 @@ x = (S + sum) / 2
if ((S + sum) % 2 == 1) return 0; // 此时没有方案
```
-**看到这种表达式,应该本能的反应,两个int相加数值可能溢出的问题,当然本题并没有溢出**。
+同时如果 S的绝对值已经大于sum,那么也是没有方案的。
+```CPP
+if (abs(S) > sum) return 0; // 此时没有方案
+```
再回归到01背包问题,为什么是01背包呢?
@@ -200,7 +203,7 @@ public:
int findTargetSumWays(vector& nums, int S) {
int sum = 0;
for (int i = 0; i < nums.size(); i++) sum += nums[i];
- if (S > sum) return 0; // 此时没有方案
+ if (abs(S) > sum) return 0; // 此时没有方案
if ((S + sum) % 2 == 1) return 0; // 此时没有方案
int bagSize = (S + sum) / 2;
vector dp(bagSize + 1, 0);
diff --git a/problems/0501.二叉搜索树中的众数.md b/problems/0501.二叉搜索树中的众数.md
index 4221e285..aeddc600 100644
--- a/problems/0501.二叉搜索树中的众数.md
+++ b/problems/0501.二叉搜索树中的众数.md
@@ -9,7 +9,7 @@
> 二叉树上应该怎么求,二叉搜索树上又应该怎么求?
-## 501.二叉搜索树中的众数
+# 501.二叉搜索树中的众数
[力扣题目链接](https://leetcode-cn.com/problems/find-mode-in-binary-search-tree/solution/)
@@ -33,7 +33,7 @@
进阶:你可以不使用额外的空间吗?(假设由递归产生的隐式调用栈的开销不被计算在内)
-## 思路
+# 思路
这道题目呢,递归法我从两个维度来讲。
@@ -321,7 +321,7 @@ public:
};
```
-## 总结
+# 总结
本题在递归法中,我给出了如果是普通二叉树,应该怎么求众数。
@@ -340,12 +340,13 @@ public:
> **需要强调的是 leetcode上的耗时统计是非常不准确的,看个大概就行,一样的代码耗时可以差百分之50以上**,所以leetcode的耗时统计别太当回事,知道理论上的效率优劣就行了。
-## 其他语言版本
+# 其他语言版本
-Java:
+## Java
暴力法
+
```java
class Solution {
public int[] findMode(FindModeInBinarySearchTree.TreeNode root) {
@@ -379,6 +380,8 @@ class Solution {
}
```
+中序遍历-不使用额外空间,利用二叉搜索树特性
+
```Java
class Solution {
ArrayList resList;
@@ -427,15 +430,11 @@ class Solution {
}
```
-Python:
+## Python
+
+递归法
+
```python
-# Definition for a binary tree node.
-# class TreeNode:
-# def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
-# self.val = val
-# self.left = left
-# self.right = right
-# 递归法
class Solution:
def findMode(self, root: TreeNode) -> List[int]:
if not root: return
@@ -460,36 +459,11 @@ class Solution:
return
findNumber(root)
return self.res
+```
-# 迭代法-中序遍历-使用额外空间map的方法:
-class Solution:
- def findMode(self, root: TreeNode) -> List[int]:
- stack = []
- cur = root
- pre = None
- dist = {}
- while cur or stack:
- if cur: # 指针来访问节点,访问到最底层
- stack.append(cur)
- cur = cur.left
- else: # 逐一处理节点
- cur = stack.pop()
- if cur.val in dist:
- dist[cur.val] += 1
- else:
- dist[cur.val] = 1
- pre = cur
- cur = cur.right
-
- # 找出字典中最大的key
- res = []
- for key, value in dist.items():
- if (value == max(dist.values())):
- res.append(key)
- return res
-
-# 迭代法-中序遍历-不使用额外空间,利用二叉搜索树特性:
+迭代法-中序遍历-不使用额外空间,利用二叉搜索树特性
+```python
class Solution:
def findMode(self, root: TreeNode) -> List[int]:
stack = []
@@ -521,18 +495,11 @@ class Solution:
return res
```
-Go:
+## Go
+
暴力法(非BSL)
```go
-/**
- * Definition for a binary tree node.
- * type TreeNode struct {
- * Val int
- * Left *TreeNode
- * Right *TreeNode
- * }
- */
func findMode(root *TreeNode) []int {
var history map[int]int
var maxValue int
@@ -571,15 +538,7 @@ func traversal(root *TreeNode,history map[int]int){
计数法,不使用额外空间,利用二叉树性质,中序遍历
```go
-/**
- * Definition for a binary tree node.
- * type TreeNode struct {
- * Val int
- * Left *TreeNode
- * Right *TreeNode
- * }
- */
- func findMode(root *TreeNode) []int {
+func findMode(root *TreeNode) []int {
res := make([]int, 0)
count := 1
max := 1
@@ -611,8 +570,9 @@ func traversal(root *TreeNode,history map[int]int){
}
```
-JavaScript版本:
-使用额外空间map的方法:
+## JavaScript
+
+使用额外空间map的方法
```javascript
var findMode = function(root) {
// 使用递归中序遍历
@@ -649,8 +609,10 @@ var findMode = function(root) {
}
return res;
};
-```
+```
+
不使用额外空间,利用二叉树性质,中序遍历(有序):
+
```javascript
var findMode = function(root) {
// 不使用额外空间,使用中序遍历,设置出现最大次数初始值为1
diff --git a/problems/0673.最长递增子序列的个数.md b/problems/0673.最长递增子序列的个数.md
index ce3e8639..b3907e0e 100644
--- a/problems/0673.最长递增子序列的个数.md
+++ b/problems/0673.最长递增子序列的个数.md
@@ -9,6 +9,10 @@
# 673.最长递增子序列的个数
+
+[力扣题目链接](https://leetcode-cn.com/problems/number-of-longest-increasing-subsequence/)
+
+
给定一个未排序的整数数组,找到最长递增子序列的个数。
示例 1:
@@ -224,16 +228,110 @@ public:
## Java
```java
+class Solution {
+ public int findNumberOfLIS(int[] nums) {
+ if (nums.length <= 1) return nums.length;
+ int[] dp = new int[nums.length];
+ for(int i = 0; i < dp.length; i++) dp[i] = 1;
+ int[] count = new int[nums.length];
+ for(int i = 0; i < count.length; i++) count[i] = 1;
+
+ int maxCount = 0;
+ for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
+ for (int j = 0; j < i; j++) {
+ if (nums[i] > nums[j]) {
+ if (dp[j] + 1 > dp[i]) {
+ dp[i] = dp[j] + 1;
+ count[i] = count[j];
+ } else if (dp[j] + 1 == dp[i]) {
+ count[i] += count[j];
+ }
+ }
+ if (dp[i] > maxCount) maxCount = dp[i];
+ }
+ }
+ int result = 0;
+ for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
+ if (maxCount == dp[i]) result += count[i];
+ }
+ return result;
+ }
+}
```
## Python
```python
+class Solution:
+ def findNumberOfLIS(self, nums: List[int]) -> int:
+ size = len(nums)
+ if size<= 1: return size
+
+ dp = [1 for i in range(size)]
+ count = [1 for i in range(size)]
+
+ maxCount = 0
+ for i in range(1, size):
+ for j in range(i):
+ if nums[i] > nums[j]:
+ if dp[j] + 1 > dp[i] :
+ dp[i] = dp[j] + 1
+ count[i] = count[j]
+ elif dp[j] + 1 == dp[i] :
+ count[i] += count[j]
+ if dp[i] > maxCount:
+ maxCount = dp[i];
+ result = 0
+ for i in range(size):
+ if maxCount == dp[i]:
+ result += count[i]
+ return result;
```
## Go
```go
+
+func findNumberOfLIS(nums []int) int {
+ size := len(nums)
+ if size <= 1 {
+ return size
+ }
+
+ dp := make([]int, size);
+ for i, _ := range dp {
+ dp[i] = 1
+ }
+ count := make([]int, size);
+ for i, _ := range count {
+ count[i] = 1
+ }
+
+ maxCount := 0
+ for i := 1; i < size; i++ {
+ for j := 0; j < i; j++ {
+ if nums[i] > nums[j] {
+ if dp[j] + 1 > dp[i] {
+ dp[i] = dp[j] + 1
+ count[i] = count[j]
+ } else if dp[j] + 1 == dp[i] {
+ count[i] += count[j]
+ }
+ }
+ if dp[i] > maxCount {
+ maxCount = dp[i]
+ }
+ }
+ }
+
+ result := 0
+ for i := 0; i < size; i++ {
+ if maxCount == dp[i] {
+ result += count[i]
+ }
+ }
+ return result
+}
```
## JavaScript
diff --git a/problems/1005.K次取反后最大化的数组和.md b/problems/1005.K次取反后最大化的数组和.md
index 8bdd0f41..30718b13 100644
--- a/problems/1005.K次取反后最大化的数组和.md
+++ b/problems/1005.K次取反后最大化的数组和.md
@@ -117,11 +117,8 @@ class Solution {
}
// 如果K还大于0,那么反复转变数值最小的元素,将K用完
if (k % 2 == 1) nums[len - 1] = -nums[len - 1];
- int result = 0;
- for (int a : nums) {
- result += a;
- }
- return result;
+
+ return Arrays.stream(nums).sum();
}
}
```
diff --git a/problems/其他/参与本项目.md b/problems/其他/参与本项目.md
index 69cb8555..cfa75439 100644
--- a/problems/其他/参与本项目.md
+++ b/problems/其他/参与本项目.md
@@ -5,3 +5,7 @@
**push代码之前 一定要 先pull最新代码**,否则提交的pr可能会有删除其他录友代码的操作。
一个pr 不要修改过多文件,因为一旦有一个 文件修改有问题,就不能合入,影响其他文件的合入了。
+
+git add之前,要git diff 查看一下,本次提交所修改的代码是不是 自己修改的,是否 误删,或者误加的文件。
+
+提交代码,不要使用git push -f 这种命令,要足够了解 -f 意味着什么。
diff --git a/problems/背包理论基础01背包-1.md b/problems/背包理论基础01背包-1.md
index 851c2657..19432371 100644
--- a/problems/背包理论基础01背包-1.md
+++ b/problems/背包理论基础01背包-1.md
@@ -230,7 +230,7 @@ void test_2_wei_bag_problem1() {
int bagWeight = 4;
// 二维数组
- vector> dp(weight.size() + 1, vector(bagWeight + 1, 0));
+ vector> dp(weight.size(), vector(bagWeight + 1, 0));
// 初始化
for (int j = weight[0]; j <= bagWeight; j++) {
diff --git a/problems/背包问题理论基础完全背包.md b/problems/背包问题理论基础完全背包.md
index f4abc535..455a3c33 100644
--- a/problems/背包问题理论基础完全背包.md
+++ b/problems/背包问题理论基础完全背包.md
@@ -80,7 +80,7 @@ dp状态图如下:
* [动态规划:关于01背包问题,你该了解这些!](https://programmercarl.com/背包理论基础01背包-1.html)
* [动态规划:关于01背包问题,你该了解这些!(滚动数组)](https://programmercarl.com/背包理论基础01背包-2.html)
-就知道了,01背包中二维dp数组的两个for遍历的先后循序是可以颠倒了,一位dp数组的两个for循环先后循序一定是先遍历物品,再遍历背包容量。
+就知道了,01背包中二维dp数组的两个for遍历的先后循序是可以颠倒了,一维dp数组的两个for循环先后循序一定是先遍历物品,再遍历背包容量。
**在完全背包中,对于一维dp数组来说,其实两个for循环嵌套顺序同样无所谓!**