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This commit is contained in:
@ -571,7 +571,7 @@
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也欢迎与我交流,备注:「个人简单介绍」 + 交流,围观朋友圈,做点赞之交(备注没有自我介绍不通过哦)
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也欢迎与我交流,备注:「个人简单介绍」 + 交流,围观朋友圈,做点赞之交(备注没有自我介绍不通过哦)
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<a name="微信"></a>
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<a name="微信"></a>
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<div align="center"><img src="https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/WechatIMG82.jpeg" data-img="1" width="200" height="200"></img></div>
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<div align="center"><img src="https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/20211230153955.png" data-img="1" width="200" height="200"></img></div>
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# 公众号
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# 公众号
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@ -71,14 +71,14 @@ vector<vector<int>> dp(prices.size(), vector<int>(2 * k + 1, 0));
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* 操作一:第i天买入股票了,那么dp[i][1] = dp[i - 1][0] - prices[i]
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* 操作一:第i天买入股票了,那么dp[i][1] = dp[i - 1][0] - prices[i]
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* 操作二:第i天没有操作,而是沿用前一天买入的状态,即:dp[i][1] = dp[i - 1][1]
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* 操作二:第i天没有操作,而是沿用前一天买入的状态,即:dp[i][1] = dp[i - 1][1]
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选最大的,所以 dp[i][1] = max(dp[i - 1][0] - prices[i], dp[i - 1][0]);
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选最大的,所以 dp[i][1] = max(dp[i - 1][0] - prices[i], dp[i - 1][1]);
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同理dp[i][2]也有两个操作:
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同理dp[i][2]也有两个操作:
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* 操作一:第i天卖出股票了,那么dp[i][2] = dp[i - 1][1] + prices[i]
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* 操作一:第i天卖出股票了,那么dp[i][2] = dp[i - 1][1] + prices[i]
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* 操作二:第i天没有操作,沿用前一天卖出股票的状态,即:dp[i][2] = dp[i - 1][2]
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* 操作二:第i天没有操作,沿用前一天卖出股票的状态,即:dp[i][2] = dp[i - 1][2]
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所以dp[i][2] = max(dp[i - 1][i] + prices[i], dp[i][2])
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所以dp[i][2] = max(dp[i - 1][1] + prices[i], dp[i - 1][2])
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同理可以类比剩下的状态,代码如下:
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同理可以类比剩下的状态,代码如下:
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@ -64,6 +64,8 @@
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那么问题来了,定义一个大小为k的大顶堆,在每次移动更新大顶堆的时候,每次弹出都把最大的元素弹出去了,那么怎么保留下来前K个高频元素呢。
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那么问题来了,定义一个大小为k的大顶堆,在每次移动更新大顶堆的时候,每次弹出都把最大的元素弹出去了,那么怎么保留下来前K个高频元素呢。
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而且使用大顶堆就要把所有元素都进行排序,那能不能只排序k个元素呢?
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**所以我们要用小顶堆,因为要统计最大前k个元素,只有小顶堆每次将最小的元素弹出,最后小顶堆里积累的才是前k个最大元素。**
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**所以我们要用小顶堆,因为要统计最大前k个元素,只有小顶堆每次将最小的元素弹出,最后小顶堆里积累的才是前k个最大元素。**
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寻找前k个最大元素流程如图所示:(图中的频率只有三个,所以正好构成一个大小为3的小顶堆,如果频率更多一些,则用这个小顶堆进行扫描)
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寻找前k个最大元素流程如图所示:(图中的频率只有三个,所以正好构成一个大小为3的小顶堆,如果频率更多一些,则用这个小顶堆进行扫描)
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@ -34,7 +34,7 @@
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* 解释:S 会变成 “c”,但 T 仍然是 “b”。
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* 解释:S 会变成 “c”,但 T 仍然是 “b”。
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# 思路
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## 思路
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本文将给出 空间复杂度$O(n)$的栈模拟方法 以及空间复杂度是$O(1)$的双指针方法。
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本文将给出 空间复杂度$O(n)$的栈模拟方法 以及空间复杂度是$O(1)$的双指针方法。
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@ -155,9 +155,9 @@ public:
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* 空间复杂度:$O(1)$
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* 空间复杂度:$O(1)$
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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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### Java:
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```java
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```java
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// 普通方法(使用栈的思路)
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// 普通方法(使用栈的思路)
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@ -185,9 +185,8 @@ class Solution {
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}
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}
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```
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```
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Python:
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python3
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### python
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```python
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```python
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class Solution:
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class Solution:
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@ -207,8 +206,7 @@ class Solution:
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pass
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pass
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```
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```
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### Go
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Go:
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```go
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```go
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@ -230,7 +228,7 @@ func backspaceCompare(s string, t string) bool {
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```
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```
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JavaScript:
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### JavaScript
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```javascript
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```javascript
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// 双栈
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// 双栈
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var backspaceCompare = function(s, t) {
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var backspaceCompare = function(s, t) {
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@ -34,7 +34,7 @@
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* 输出:true
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* 输出:true
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* 解释:长按名字中的字符并不是必要的。
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* 解释:长按名字中的字符并不是必要的。
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# 思路
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## 思路
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这道题目一看以为是哈希,仔细一看不行,要有顺序。
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这道题目一看以为是哈希,仔细一看不行,要有顺序。
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@ -94,9 +94,9 @@ public:
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空间复杂度:$O(1)$
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空间复杂度:$O(1)$
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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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### Java
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```java
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```java
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class Solution {
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class Solution {
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public boolean isLongPressedName(String name, String typed) {
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public boolean isLongPressedName(String name, String typed) {
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@ -127,7 +127,7 @@ class Solution {
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}
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}
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}
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}
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```
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```
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Python:
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### Python
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```python
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```python
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class Solution:
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class Solution:
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def isLongPressedName(self, name: str, typed: str) -> bool:
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def isLongPressedName(self, name: str, typed: str) -> bool:
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@ -154,7 +154,7 @@ class Solution:
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return True
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return True
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```
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```
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Go:
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### Go
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```go
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```go
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@ -179,7 +179,7 @@ func isLongPressedName(name string, typed string) bool {
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}
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}
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```
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```
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JavaScript:
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### JavaScript:
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```javascript
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```javascript
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var isLongPressedName = function(name, typed) {
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var isLongPressedName = function(name, typed) {
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let i = 0, j = 0;
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let i = 0, j = 0;
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@ -38,7 +38,7 @@
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* 输出:2
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* 输出:2
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* 解释:s 可以分割为 "RL"、"RRRLLRLL" ,每个子字符串中都包含相同数量的 'L' 和 'R' 。
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* 解释:s 可以分割为 "RL"、"RRRLLRLL" ,每个子字符串中都包含相同数量的 'L' 和 'R' 。
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# 思路
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## 思路
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这道题目看起来好像很复杂,其实是非常简单的贪心,关于贪心,我在这里[关于贪心算法,你该了解这些!](https://programmercarl.com/贪心算法理论基础.html)有详细的讲解。
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这道题目看起来好像很复杂,其实是非常简单的贪心,关于贪心,我在这里[关于贪心算法,你该了解这些!](https://programmercarl.com/贪心算法理论基础.html)有详细的讲解。
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@ -71,7 +71,7 @@ public:
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};
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};
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```
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# 拓展
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## 拓展
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一些同学可能想,你这个推理不靠谱,都没有数学证明。怎么就能说是合理的呢,怎么就能说明 局部最优可以推出全局最优呢?
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一些同学可能想,你这个推理不靠谱,都没有数学证明。怎么就能说是合理的呢,怎么就能说明 局部最优可以推出全局最优呢?
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@ -86,9 +86,9 @@ public:
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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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### Java
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```java
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```java
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class Solution {
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class Solution {
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@ -105,17 +105,17 @@ class Solution {
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}
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}
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```
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```
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## Python
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### Python
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```python
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```python
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```
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```
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## Go
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### Go
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```go
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```go
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```
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```
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## JavaScript
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### JavaScript
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```js
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```js
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var balancedStringSplit = function(s) {
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var balancedStringSplit = function(s) {
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@ -90,7 +90,7 @@ public:
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如下为精简之后的递归代码:(257. 二叉树的所有路径)
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如下为精简之后的递归代码:(257. 二叉树的所有路径)
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```CPP
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class Solution {
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class Solution {
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private:
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private:
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void traversal(TreeNode* cur, string path, vector<string>& result) {
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void traversal(TreeNode* cur, string path, vector<string>& result) {
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@ -131,8 +131,7 @@ traversal(cur->left, path, result); // 左
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即:
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即:
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```
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``` CPP
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if (cur->left) {
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if (cur->left) {
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path += "->";
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path += "->";
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traversal(cur->left, path, result); // 左
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traversal(cur->left, path, result); // 左
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