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2025-07-09 11:34:46 +08:00 · 2021-05-27 19:12:45 -05:00
parent 6c33729d9f fa25fab461
commit 77978f2022
31 changed files with 801 additions and 77 deletions
--- a/README.md
+++ b/README.md
@ -305,7 +305,8 @@

 背包问题系列：

-<img src='https://img-blog.csdnimg.cn/202102261550480.png' width=500 alt='背包问题大纲'> </img></div>
+<img src='https://code-thinking.cdn.bcebos.com/pics/动态规划-背包问题总结.png' width=500 alt='背包问题大纲'> </img></div>
+

 11. [动态规划：关于01背包问题，你该了解这些！](./problems/背包理论基础01背包-1.md)
 12. [动态规划：关于01背包问题，你该了解这些！（滚动数组）](./problems/背包理论基础01背包-2.md)
@ -334,7 +335,8 @@

 股票系列：

-<img src='https://code-thinking.cdn.bcebos.com/pics/%E8%82%A1%E7%A5%A8%E9%97%AE%E9%A2%98%E6%80%BB%E7%BB%93.jpg' width=500 alt='股票问题总结'> </img></div>
+<img src='https://code-thinking.cdn.bcebos.com/pics/股票问题总结.jpg' width=500 alt='股票问题总结'> </img></div>
+

 32. [动态规划：买卖股票的最佳时机](./problems/0121.买卖股票的最佳时机.md)
 33. [动态规划：本周我们都讲了这些（系列六）](./problems/周总结/20210225动规周末总结.md)
@ -348,6 +350,9 @@

 子序列系列： 

+<img src='https://code-thinking.cdn.bcebos.com/pics/动态规划-子序列问题总结.jpg' width=500 alt=''> </img></div>
+
+
 40. [动态规划：最长递增子序列](./problems/0300.最长上升子序列.md)
 41. [动态规划：最长连续递增序列](./problems/0674.最长连续递增序列.md)
 42. [动态规划：最长重复子数组](./problems/0718.最长重复子数组.md)
--- a/problems/0001.两数之和.md
+++ b/problems/0001.两数之和.md
@ -57,7 +57,9 @@ std::unordered_map 底层实现为哈希表，std::map 和std::multimap 的底

 解题思路动画如下：

-<video src='https://code-thinking.cdn.bcebos.com/gifs/1.%E4%B8%A4%E6%95%B0%E4%B9%8B%E5%92%8C.mp4' controls='controls' width='640' height='320' autoplay='autoplay'> Your browser does not support the video tag.</video></div>
+
+![](https://code-thinking.cdn.bcebos.com/gifs/1.两数之和.gif)
+

 C++代码：

--- a/problems/0017.电话号码的字母组合.md
+++ b/problems/0017.电话号码的字母组合.md
@ -282,6 +282,43 @@ class Solution {
 ```

 Python：
+
+```Python
+class Solution:
+    ans = []
+    s = ''
+    letterMap = {
+        '2': 'abc',
+        '3': 'def',
+        '4': 'ghi',
+        '5': 'jkl',
+        '6': 'mno',
+        '7': 'pqrs',
+        '8': 'tuv',
+        '9': 'wxyz'
+    }
+
+    def letterCombinations(self, digits):
+        self.ans.clear()
+        if digits == '':
+            return self.ans
+        self.backtracking(digits, 0)
+        return self.ans
+
+    def backtracking(self, digits, index):
+        if index == len(digits):
+            self.ans.append(self.s)
+            return
+        else:
+            letters = self.letterMap[digits[index]]  # 取出数字对应的字符集
+            for letter in letters:
+                self.s = self.s + letter  # 处理
+                self.backtracking(digits, index + 1)
+                self.s = self.s[:-1]      # 回溯
+```
+
+python3：
+
 ```python3
 class Solution:
    def letterCombinations(self, digits: str) -> List[str]:
@ -302,6 +339,7 @@ class Solution:
        return res
 ```

+
 Go：


--- a/problems/0019.删除链表的倒数第N个节点.md
+++ b/problems/0019.删除链表的倒数第N个节点.md
@ -114,24 +114,28 @@ class Solution {
 ```
 Go:
 ```Go
+/**
+ * Definition for singly-linked list.
+ * type ListNode struct {
+ *     Val int
+ *     Next *ListNode
+ * }
+ */
 func removeNthFromEnd(head *ListNode, n int) *ListNode {
-    result:=&ListNode{}
-    result.Next=head
-    var pre *ListNode
-    cur:=result
-
-    i:=1
-    for head!=nil{
-        if i>=n{
-            pre=cur
-            cur=cur.Next
+    dummyHead := &ListNode{}
+    dummyHead.Next = head
+    cur := head
+    prev := dummyHead
+    i := 1
+    for cur != nil {
+        cur = cur.Next
+        if i > n {
+            prev = prev.Next
        }
-        head=head.Next
        i++
    }
-    pre.Next=pre.Next.Next
-    return result.Next
-
+    prev.Next = prev.Next.Next
+    return dummyHead.Next
 }
 ```

--- a/problems/0020.有效的括号.md
+++ b/problems/0020.有效的括号.md
@ -271,6 +271,23 @@ var isValid = function (s) {
  }
  return stack.length === 0;
 };
+// 简化版本
+var isValid = function(s) {
+    const stack = [], 
+        map = {
+            "(":")",
+            "{":"}",
+            "[":"]"
+        };
+    for(const x of s) {
+        if(x in map) {
+            stack.push(x);
+            continue;
+        };
+        if(map[stack.pop()] !== x) return false;
+    }
+    return !stack.length;
+};
 ```


--- a/problems/0024.两两交换链表中的节点.md
+++ b/problems/0024.两两交换链表中的节点.md
@ -153,6 +153,19 @@ func swapPairs(head *ListNode) *ListNode {
 }
 ```

+```go
+// 递归版本
+func swapPairs(head *ListNode) *ListNode {
+    if head == nil || head.Next == nil {
+        return head
+    }
+    next := head.Next
+    head.Next = swapPairs(next.Next)
+    next.Next = head
+    return next
+}
+```
+
 Javascript:
 ```javascript
 var swapPairs = function (head) {
--- a/problems/0039.组合总和.md
+++ b/problems/0039.组合总和.md
@ -292,7 +292,32 @@ class Solution:
 ```
 Go：

+JavaScript
+```js
+var strStr = function (haystack, needle) {
+  if (needle === '') {
+    return 0;
+  }

+  let hayslen = haystack.length;
+  let needlen = needle.length;
+
+  if (haystack === '' || hayslen < needlen) {
+    return -1;
+  }
+
+  for (let i = 0; i <= hayslen - needlen; i++) {
+    if (haystack[i] === needle[0]) {
+      if (haystack.substr(i, needlen) === needle) {
+        return i;
+      }
+    }
+    if (i === hayslen - needlen) {
+      return -1;
+    }
+  }
+};
+```


 -----------------------
--- a/problems/0056.合并区间.md
+++ b/problems/0056.合并区间.md
@ -212,6 +212,26 @@ func max(a, b int) int {
 }
 ```

+Javascript：
+```javascript
+var merge = function (intervals) {
+    intervals.sort((a, b) => a[0] - b[0]);
+    let prev = intervals[0]
+    let result = []
+    for(let i =0; i<intervals.length; i++){
+        let cur = intervals[i]
+        if(cur[0] > prev[1]){
+            result.push(prev)
+            prev = cur
+        }else{
+            prev[1] = Math.max(cur[1],prev[1])
+        }
+    }
+    result.push(prev)
+    return result
+};
+```
+


 -----------------------
--- a/problems/0062.不同路径.md
+++ b/problems/0062.不同路径.md
@ -86,7 +86,7 @@ public:

 ### 动态规划

-机器人从(0 , 0) 位置触发，到(m - 1, n - 1)终点。
+机器人从(0 , 0) 位置出发，到(m - 1, n - 1)终点。

 按照动规五部曲来分析：

@ -243,10 +243,50 @@ public:


 Java：
+```java
+  /**
+     * 1. 确定dp数组下表含义 dp[i][j] 到每一个坐标可能的路径种类
+     * 2. 递推公式 dp[i][j] = dp[i-1][j] dp[i][j-1]
+     * 3. 初始化 dp[i][0]=1 dp[0][i]=1 初始化横竖就可
+     * 4. 遍历顺序 一行一行遍历
+     * 5. 推导结果 。。。。。。。。
+     *
+     * @param m
+     * @param n
+     * @return
+     */
+    public static int uniquePaths(int m, int n) {
+        int[][] dp = new int[m][n];
+        //初始化
+        for (int i = 0; i < m; i++) {
+            dp[i][0] = 1;
+        }
+        for (int i = 0; i < n; i++) {
+            dp[0][i] = 1;
+        }

+        for (int i = 1; i < m; i++) {
+            for (int j = 1; j < n; j++) {
+                dp[i][j] = dp[i-1][j]+dp[i][j-1];
+            }
+        }
+        return dp[m-1][n-1];
+    }
+
+```

 Python：
-
+```python
+class Solution: # 动态规划
+    def uniquePaths(self, m: int, n: int) -> int:
+        dp = [[0 for i in range(n)] for j in range(m)]
+        for i in range(m): dp[i][0] = 1
+        for j in range(n): dp[0][j] = 1
+        for i in range(1, m):
+            for j in range(1, n):
+                dp[i][j] = dp[i][j - 1] + dp[i - 1][j]
+        return dp[m - 1][n - 1]
+```

 Go：
 ```Go
--- a/problems/0063.不同路径II.md
+++ b/problems/0063.不同路径II.md
@ -235,6 +235,49 @@ class Solution:

 Go：

+```go
+func uniquePathsWithObstacles(obstacleGrid [][]int) int {
+	m,n:= len(obstacleGrid),len(obstacleGrid[0])
+	// 定义一个dp数组
+	dp := make([][]int,m)
+	for i,_ := range dp {
+		dp[i] = make([]int,n)
+	}
+	// 初始化
+	for i:=0;i<m;i++ {
+		// 如果是障碍物, 后面的就都是0, 不用循环了
+		if obstacleGrid[i][0] == 1 {
+			break
+		}
+		dp[i][0]=1
+	}
+	for i:=0;i<n;i++ {
+		if obstacleGrid[0][i] == 1 {
+			break
+		}
+		dp[0][i]=1
+	}
+	// dp数组推导过程
+	for i:=1;i<m;i++ {
+		for j:=1;j<n;j++ {
+			// 如果obstacleGrid[i][j]这个点是障碍物, 那么我们的dp[i][j]保持为0
+           	 	if obstacleGrid[i][j] != 1 {
+				// 否则我们需要计算当前点可以到达的路径数
+				dp[i][j] = dp[i-1][j]+dp[i][j-1]
+			}
+		}
+	}
+	// debug遍历dp
+	//for i,_ := range dp {
+	//	for j,_ := range dp[i] {
+	//		fmt.Printf("%.2v,",dp[i][j])
+	//	}
+	//	fmt.Println()
+	//}
+	return dp[m-1][n-1]
+}
+
+```



--- a/problems/0078.子集.md
+++ b/problems/0078.子集.md
@ -186,7 +186,6 @@ class Solution {
            result.add(new ArrayList<>());
            return result;
        }
-        Arrays.sort(nums);
        subsetsHelper(nums, 0);
        return result;
    }
--- a/problems/0110.平衡二叉树.md
+++ b/problems/0110.平衡二叉树.md
@ -142,7 +142,7 @@ int getDepth(TreeNode* node)

 2. 明确终止条件

-递归的过程中依然是遇到空节点了为终止，返回0，表示当前节点为根节点的书高度为0
+递归的过程中依然是遇到空节点了为终止，返回0，表示当前节点为根节点的树高度为0

 代码如下：

@ -534,7 +534,34 @@ func abs(a int)int{
    return a 
 }
 ```
-
+JavaScript:
+```javascript
+var isBalanced = function(root) {
+    //还是用递归三部曲  + 后序遍历 左右中 当前左子树右子树高度相差大于1就返回-1
+    // 1. 确定递归函数参数以及返回值
+    const getDepth=function(node){
+    // 2. 确定递归函数终止条件
+        if(node===null){
+            return 0;
+        }
+    // 3. 确定单层递归逻辑
+    let leftDepth=getDepth(node.left);//左子树高度
+    if(leftDepth===-1){
+        return -1;
+    }
+    let rightDepth=getDepth(node.right);//右子树高度
+    if(rightDepth===-1){
+        return -1;
+    }
+    if(Math.abs(leftDepth-rightDepth)>1){
+        return -1;
+    }else{
+        return 1+Math.max(leftDepth,rightDepth);
+    }
+    }
+    return getDepth(root)===-1?false:true;
+};
+```


 -----------------------
--- a/problems/0131.分割回文串.md
+++ b/problems/0131.分割回文串.md
@ -292,7 +292,24 @@ class Solution {
 ```

 Python：
-
+```python3
+class Solution:
+    def partition(self, s: str) -> List[List[str]]:
+        res = []  
+        path = []  #放已经回文的子串
+        def backtrack(s,startIndex):
+            if startIndex >= len(s):  #如果起始位置已经大于s的大小，说明已经找到了一组分割方案了
+                return res.append(path[:])
+            for i in range(startIndex,len(s)):
+                p = s[startIndex:i+1]  #获取[startIndex,i+1]在s中的子串
+                if p == p[::-1]: path.append(p)  #是回文子串
+                else: continue  #不是回文，跳过
+                backtrack(s,i+1)  #寻找i+1为起始位置的子串
+                path.pop()  #回溯过程，弹出本次已经填在path的子串
+        backtrack(s,0)
+        return res
+                
+```

 Go：

--- a/problems/0150.逆波兰表达式求值.md
+++ b/problems/0150.逆波兰表达式求值.md
@ -197,6 +197,32 @@ func evalRPN(tokens []string) int {
 }
 ```

+javaScript:
+
+```js
+
+/**
+ * @param {string[]} tokens
+ * @return {number}
+ */
+var evalRPN = function(tokens) {
+    const s = new Map([
+        ["+", (a, b) => a * 1  + b * 1],
+        ["-", (a, b) => b - a],
+        ["*", (a, b) => b * a],
+        ["/", (a, b) => (b / a) | 0]
+    ]);
+    const stack = [];
+    for (const i of tokens) {
+        if(!s.has(i)) {
+            stack.push(i);
+            continue;
+        }
+        stack.push(s.get(i)(stack.pop(),stack.pop()))
+    }
+    return stack.pop();
+};
+```


 -----------------------
--- a/problems/0202.快乐数.md
+++ b/problems/0202.快乐数.md
@ -22,13 +22,13 @@ https://leetcode-cn.com/problems/happy-number/

 **示例：**

-输入：19
-输出：true
-解释：
-1^2 + 9^2 = 82
-8^2 + 2^2 = 68
-6^2 + 8^2 = 100
-1^2 + 0^2 + 0^2 = 1
+输入：19     
+输出：true    
+解释：           
+1^2 + 9^2 = 82        
+8^2 + 2^2 = 68     
+6^2 + 8^2 = 100   
+1^2 + 0^2 + 0^2 = 1    

 # 思路

@ -36,7 +36,7 @@ https://leetcode-cn.com/problems/happy-number/

 题目中说了会 **无限循环**，那么也就是说**求和的过程中，sum会重复出现，这对解题很重要！**

-正如：[关于哈希表，你该了解这些！](https://mp.weixin.qq.com/s/g8N6WmoQmsCUw3_BaWxHZA)中所说，**当我们遇到了要快速判断一个元素是否出现集合里的时候，就要考虑哈希法了。**
+正如：[关于哈希表，你该了解这些！](https://mp.weixin.qq.com/s/RSUANESA_tkhKhYe3ZR8Jg)中所说，**当我们遇到了要快速判断一个元素是否出现集合里的时候，就要考虑哈希法了。**

 所以这道题目使用哈希法，来判断这个sum是否重复出现，如果重复了就是return false， 否则一直找到sum为1为止。

@ -80,7 +80,7 @@ public:



-## 其他语言版本
+# 其他语言版本


 Java：
--- a/problems/0203.移除链表元素.md
+++ b/problems/0203.移除链表元素.md
@ -15,7 +15,18 @@ https://leetcode-cn.com/problems/remove-linked-list-elements/

 题意：删除链表中等于给定值 val 的所有节点。

-![203题目示例](https://img-blog.csdnimg.cn/20200814104441179.png)
+示例 1：         
+输入：head = [1,2,6,3,4,5,6], val = 6     
+输出：[1,2,3,4,5]     
+
+示例 2：     
+输入：head = [], val = 1      
+输出：[]   
+
+示例 3：      
+输入：head = [7,7,7,7], val = 7    
+输出：[]       
+

 # 思路

@ -201,6 +212,29 @@ Python：

 Go：

+```go
+/**
+ * Definition for singly-linked list.
+ * type ListNode struct {
+ *     Val int
+ *     Next *ListNode
+ * }
+ */
+func removeElements(head *ListNode, val int) *ListNode {
+    dummyHead := &ListNode{}
+    dummyHead.Next = head
+    cur := dummyHead
+    for cur != nil && cur.Next != nil {
+        if cur.Next.Val == val {
+            cur.Next = cur.Next.Next
+        } else {
+            cur = cur.Next
+        }
+    }
+    return dummyHead.Next
+}
+```
+
 javaScript: 

 ```js
--- a/problems/0209.长度最小的子数组.md
+++ b/problems/0209.长度最小的子数组.md
@ -116,26 +116,6 @@ public:

 不要以为for里放一个while就以为是$O(n^2)$啊， 主要是看每一个元素被操作的次数，每个元素在滑动窗后进来操作一次，出去操作一次，每个元素都是被被操作两次，所以时间复杂度是2 * n 也就是$O(n)$。

-## 其他语言补充
-
-python：
-
-```python
-class Solution:
-    def minSubArrayLen(self, s: int, nums: List[int]) -> int:
-        # 定义一个无限大的数
-        res = float("inf")
-        Sum = 0
-        index = 0
-        for i in range(len(nums)):
-            Sum += nums[i]
-            while Sum >= s:
-                res = min(res, i-index+1)
-                Sum -= nums[index]
-                index += 1
-        return 0 if res==float("inf") else res
-```
-
 ## 相关题目推荐

 * 904.水果成篮
@ -170,6 +150,22 @@ class Solution {

 Python：

+```python
+class Solution:
+    def minSubArrayLen(self, s: int, nums: List[int]) -> int:
+        # 定义一个无限大的数
+        res = float("inf")
+        Sum = 0
+        index = 0
+        for i in range(len(nums)):
+            Sum += nums[i]
+            while Sum >= s:
+                res = min(res, i-index+1)
+                Sum -= nums[index]
+                index += 1
+        return 0 if res==float("inf") else res
+```
+

 Go：
 ```go
--- a/problems/0222.完全二叉树的节点个数.md
+++ b/problems/0222.完全二叉树的节点个数.md
@ -243,6 +243,74 @@ Python：

 Go：

+JavaScript:
+
+递归版本
+```javascript
+var countNodes = function(root) {
+    //递归法计算二叉树节点数
+    // 1. 确定递归函数参数
+    const getNodeSum=function(node){
+    //2. 确定终止条件
+        if(node===null){
+            return 0;
+        }
+    //3. 确定单层递归逻辑
+        let leftNum=getNodeSum(node.left);
+        let rightNum=getNodeSum(node.right);
+        return leftNum+rightNum+1;
+    }
+    return getNodeSum(root);
+};
+```
+
+迭代(层序遍历)版本
+```javascript
+var countNodes = function(root) {
+    //层序遍历
+    let queue=[];
+    if(root===null){
+        return 0;
+    }
+    queue.push(root);
+    let nodeNums=0;
+    while(queue.length){
+        let length=queue.length;
+        while(length--){
+            let node=queue.shift();
+            nodeNums++;
+            node.left&&queue.push(node.left);
+            node.right&&queue.push(node.right);
+        }
+    }
+    return nodeNums;
+};
+```
+
+利用完全二叉树性质 
+```javascript
+var countNodes = function(root) {
+    //利用完全二叉树的特点
+    if(root===null){
+        return 0;
+    }
+    let left=root.left;
+    let right=root.right;
+    let leftHeight=0,rightHeight=0;
+    while(left){
+        left=left.left;
+        leftHeight++;
+    }
+    while(right){
+        right=right.right;
+        rightHeight++;
+    }
+    if(leftHeight==rightHeight){
+        return Math.pow(2,leftHeight+1)-1;
+    }
+    return countNodes(root.left)+countNodes(root.right)+1;
+};
+```



--- a/problems/0225.用队列实现栈.md
+++ b/problems/0225.用队列实现栈.md
@ -357,8 +357,115 @@ class MyStack:

 Go：

+javaScript: 

+使用数组（push, shift）模拟队列

+```js
+
+// 使用两个队列实现
+/**
+ * Initialize your data structure here.
+ */
+var MyStack = function() {
+    this.queue1 = [];
+    this.queue2 = [];
+};
+
+/**
+ * Push element x onto stack. 
+ * @param {number} x
+ * @return {void}
+ */
+MyStack.prototype.push = function(x) {
+    this.queue1.push(x);
+};
+
+/**
+ * Removes the element on top of the stack and returns that element.
+ * @return {number}
+ */
+MyStack.prototype.pop = function() {
+    // 减少两个队列交换的次数， 只有当queue1为空时，交换两个队列
+    if(!this.queue1.length) {
+        [this.queue1, this.queue2] = [this.queue2, this.queue1];
+    }
+    while(this.queue1.length > 1) {
+        this.queue2.push(this.queue1.shift());
+    }
+    return this.queue1.shift();
+};
+
+/**
+ * Get the top element.
+ * @return {number}
+ */
+MyStack.prototype.top = function() {
+    const x = this.pop();
+    this.queue1.push(x);
+    return x;
+};
+
+/**
+ * Returns whether the stack is empty.
+ * @return {boolean}
+ */
+MyStack.prototype.empty = function() {
+    return !this.queue1.length && !this.queue2.length;
+};
+
+```
+
+```js
+
+// 使用一个队列实现
+/**
+ * Initialize your data structure here.
+ */
+var MyStack = function() {
+    this.queue = [];
+};
+
+/**
+ * Push element x onto stack. 
+ * @param {number} x
+ * @return {void}
+ */
+MyStack.prototype.push = function(x) {
+    this.queue.push(x);
+};
+
+/**
+ * Removes the element on top of the stack and returns that element.
+ * @return {number}
+ */
+MyStack.prototype.pop = function() {
+    let size = this.queue.length;
+    while(size-- > 1) {
+        this.queue.push(this.queue.shift());
+    }
+    return this.queue.shift();
+};
+
+/**
+ * Get the top element.
+ * @return {number}
+ */
+MyStack.prototype.top = function() {
+    const x = this.pop();
+    this.queue.push(x);
+    return x;
+};
+
+/**
+ * Returns whether the stack is empty.
+ * @return {boolean}
+ */
+MyStack.prototype.empty = function() {
+    return !this.queue.length;
+};
+
+```

 -----------------------
 * 作者微信：[程序员Carl](https://mp.weixin.qq.com/s/b66DFkOp8OOxdZC_xLZxfw)
--- a/problems/0232.用栈实现队列.md
+++ b/problems/0232.用栈实现队列.md
@ -353,6 +353,61 @@ func (this *MyQueue) Empty() bool {
 */
 ```

+ javaScript:
+
+ ```js
+ // 使用两个数组的栈方法（push, pop） 实现队列
+ /**
+ * Initialize your data structure here.
+ */
+var MyQueue = function() {
+    this.stack1 = [];
+    this.stack2 = [];
+};
+
+/**
+ * Push element x to the back of queue. 
+ * @param {number} x
+ * @return {void}
+ */
+MyQueue.prototype.push = function(x) {
+    this.stack1.push(x);
+};
+
+/**
+ * Removes the element from in front of queue and returns that element.
+ * @return {number}
+ */
+MyQueue.prototype.pop = function() {
+    const size = this.stack2.length;
+    if(size) {
+        return this.stack2.pop();
+    }
+    while(this.stack1.length) {
+        this.stack2.push(this.stack1.pop());
+    }
+    return this.stack2.pop();
+};
+
+/**
+ * Get the front element.
+ * @return {number}
+ */
+MyQueue.prototype.peek = function() {
+    const x = this.pop();
+    this.stack2.push(x);
+    return x;
+};
+
+/**
+ * Returns whether the queue is empty.
+ * @return {boolean}
+ */
+MyQueue.prototype.empty = function() {
+    return !this.stack1.length && !this.stack2.length
+};
+ ```
+



--- a/problems/0257.二叉树的所有路径.md
+++ b/problems/0257.二叉树的所有路径.md
@ -351,6 +351,30 @@ class Solution:
 ```
 Go：

+JavaScript:
+1.递归版本
+```javascript
+var binaryTreePaths = function(root) {
+   //递归遍历+递归三部曲
+   let res=[];
+   //1. 确定递归函数 函数参数
+   const getPath=function(node,curPath){
+    //2. 确定终止条件，到叶子节点就终止
+       if(node.left===null&&node.right===null){
+           curPath+=node.val;
+           res.push(curPath);
+           return ;
+       }
+       //3. 确定单层递归逻辑
+       curPath+=node.val+'->';
+       node.left&&getPath(node.left,curPath);
+       node.right&&getPath(node.right,curPath);
+   }
+   getPath(root,'');
+   return res;
+};
+```
+



--- a/problems/0343.整数拆分.md
+++ b/problems/0343.整数拆分.md
@ -194,7 +194,23 @@ public:


 Java：
-
+```Java
+class Solution {
+    public int integerBreak(int n) {
+        //dp[i]为正整数i拆分结果的最大乘积
+        int[] dp = new int[n+1]; 
+        dp[2] = 1;
+        for (int i = 3; i <= n; ++i) {
+            for (int j = 1; j < i - 1; ++j) {
+                //j*(i-j)代表把i拆分为j和i-j两个数相乘
+                //j*dp[i-j]代表把i拆分成j和继续把(i-j)这个数拆分，取(i-j)拆分结果中的最大乘积与j相乘
+                dp[i] = Math.max(dp[i], Math.max(j * (i - j), j * dp[i - j]));
+            }
+        }
+        return dp[n];
+    }
+}
+```

 Python：

--- a/problems/0349.两个数组的交集.md
+++ b/problems/0349.两个数组的交集.md
@ -118,6 +118,17 @@ class Solution {
 ```

 Python：
+```python3
+class Solution:
+    def intersection(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> List[int]:
+        result_set = set()
+        
+        set1 = set(nums1)
+        for num in nums2:
+            if num in set1:
+                result_set.add(num) # set1里出现的nums2元素 存放到结果
+        return result_set
+```


 Go：
--- a/problems/0494.目标和.md
+++ b/problems/0494.目标和.md
@ -19,15 +19,15 @@

 示例：

-输入：nums: [1, 1, 1, 1, 1], S: 3
-输出：5
-解释：
+输入：nums: [1, 1, 1, 1, 1], S: 3     
+输出：5       

-1+1+1+1+1 = 3
-+1-1+1+1+1 = 3
-+1+1-1+1+1 = 3
-+1+1+1-1+1 = 3
-+1+1+1+1-1 = 3
+解释：     
+-1+1+1+1+1 = 3      
+1-1+1+1+1 = 3     
+1+1-1+1+1 = 3    
+1+1+1-1+1 = 3    
+1+1+1+1-1 = 3     

 一共有5种方法让最终目标和为3。

--- a/problems/0669.修剪二叉搜索树.md
+++ b/problems/0669.修剪二叉搜索树.md
@ -265,7 +265,9 @@ class Solution {
 ```

 Python：
+
 ```python3
+
 # Definition for a binary tree node.
 # class TreeNode:
 #     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
--- a/problems/0707.设计链表.md
+++ b/problems/0707.设计链表.md
@ -158,6 +158,14 @@ private:

 Java：
 ```Java
+class ListNode {
+int val;
+ListNode next;
+ListNode(){}
+ListNode(int val) {
+this.val=val;
+}
+}
 class MyLinkedList {
    //size存储链表元素的个数
    int size;
--- a/problems/0746.使用最小花费爬楼梯.md
+++ b/problems/0746.使用最小花费爬楼梯.md
@ -225,7 +225,16 @@ class Solution {
 ```

 Python：
-
+```python
+class Solution:
+    def minCostClimbingStairs(self, cost: List[int]) -> int:
+        dp = [0] * (len(cost))
+        dp[0] = cost[0]
+        dp[1] = cost[1]
+        for i in range(2, len(cost)):
+            dp[i] = min(dp[i - 1], dp[i - 2]) + cost[i]
+        return min(dp[len(cost) - 1], dp[len(cost) - 2])
+```

 Go：
 ```Go
--- a/problems/0977.有序数组的平方.md
+++ b/problems/0977.有序数组的平方.md
@ -0,0 +1,112 @@
+<p align="center">
+  <a href="https://mp.weixin.qq.com/s/RsdcQ9umo09R6cfnwXZlrQ"><img src="https://img.shields.io/badge/PDF下载-代码随想录-blueviolet" alt=""></a>
+  <a href="https://mp.weixin.qq.com/s/b66DFkOp8OOxdZC_xLZxfw"><img src="https://img.shields.io/badge/刷题-微信群-green" alt=""></a>
+  <a href="https://space.bilibili.com/525438321"><img src="https://img.shields.io/badge/B站-代码随想录-orange" alt=""></a>
+  <a href="https://mp.weixin.qq.com/s/QVF6upVMSbgvZy8lHZS3CQ"><img src="https://img.shields.io/badge/知识星球-代码随想录-blue" alt=""></a>
+</p>
+<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>
+
+> 双指针风骚起来，也是无敌
+
+# 977.有序数组的平方
+
+https://leetcode-cn.com/problems/squares-of-a-sorted-array/
+
+给你一个按 非递减顺序 排序的整数数组 nums，返回 每个数字的平方 组成的新数组，要求也按 非递减顺序 排序。
+
+示例 1：
+输入：nums = [-4,-1,0,3,10]
+输出：[0,1,9,16,100]
+解释：平方后，数组变为 [16,1,0,9,100]，排序后，数组变为 [0,1,9,16,100]
+
+示例 2：
+输入：nums = [-7,-3,2,3,11]
+输出：[4,9,9,49,121]
+
+# 思路
+
+## 暴力排序
+
+最直观的相反，莫过于：每个数平方之后，排个序，美滋滋，代码如下：
+
+```C++
+class Solution {
+public:
+    vector<int> sortedSquares(vector<int>& A) {
+        for (int i = 0; i < A.size(); i++) {
+            A[i] *= A[i];
+        }
+        sort(A.begin(), A.end()); // 快速排序
+        return A;
+    }
+};
+```
+
+这个时间复杂度是 O(n + nlogn)， 可以说是O(nlogn)的时间复杂度，但为了和下面双指针法算法时间复杂度有鲜明对比，我记为 O(n + nlogn)。
+
+## 双指针法
+
+数组其实是有序的， 只不过负数平方之后可能成为最大数了。
+
+那么数组平方的最大值就在数组的两端，不是最左边就是最右边，不可能是中间。
+
+此时可以考虑双指针法了，i指向起始位置，j指向终止位置。
+
+定义一个新数组result，和A数组一样的大小，让k指向result数组终止位置。
+
+如果`A[i] * A[i] < A[j] * A[j]`  那么`result[k--] = A[j] * A[j];`  。
+
+如果`A[i] * A[i] >= A[j] * A[j]` 那么`result[k--] = A[i] * A[i];` 。
+
+如动画所示：
+
+![](https://code-thinking.cdn.bcebos.com/gifs/977.有序数组的平方.gif)
+
+不难写出如下代码：
+
+```C++
+class Solution {
+public:
+    vector<int> sortedSquares(vector<int>& A) {
+        int k = A.size() - 1;
+        vector<int> result(A.size(), 0);
+        for (int i = 0, j = A.size() - 1; i <= j;) { // 注意这里要i <= j，因为最后要处理两个元素
+            if (A[i] * A[i] < A[j] * A[j])  {
+                result[k--] = A[j] * A[j];
+                j--;
+            }
+            else {
+                result[k--] = A[i] * A[i];
+                i++;
+            }
+        }
+        return result;
+    }
+};
+```
+
+此时的时间复杂度为O(n)，相对于暴力排序的解法O(n + nlogn)还是提升不少的。
+
+
+**这里还是说一下，大家不必太在意leetcode上执行用时，打败多少多少用户，这个就是一个玩具，非常不准确。**
+
+做题的时候自己能分析出来时间复杂度就可以了，至于leetcode上执行用时，大概看一下就行，只要达到最优的时间复杂度就可以了，
+
+一样的代码多提交几次可能就击败百分之百了.....
+
+## 其他语言版本
+
+
+Java：
+
+Python：
+
+
+Go：
+
+
+-----------------------
+* 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)
+<div align="center"><img src=../pics/公众号.png width=450 alt=> </img></div>
--- a/problems/1047.删除字符串中的所有相邻重复项.md
+++ b/problems/1047.删除字符串中的所有相邻重复项.md
@ -186,6 +186,24 @@ class Solution:

 Go：

+javaScript: 
+
+```js
+/**
+ * @param {string} s
+ * @return {string}
+ */
+var removeDuplicates = function(s) {
+    const stack = [];
+    for(const x of s) {
+        let c = null;
+        if(stack.length && x === (c = stack.pop())) continue;
+        c && stack.push(c);
+        stack.push(x);
+    }
+    return stack.join("");
+};
+```



--- a/problems/算法模板.md
+++ b/problems/算法模板.md
@ -82,13 +82,13 @@ void traversal(TreeNode* cur, vector<int>& vec) {
    traversal(cur->right, vec); // 右
 }
 ```
-前序遍历（中左右）
+后序遍历（左右中）
 ```
 void traversal(TreeNode* cur, vector<int>& vec) {
    if (cur == NULL) return;
-    vec.push_back(cur->val);    // 中 ，同时也是处理节点逻辑的地方
    traversal(cur->left, vec);  // 左
    traversal(cur->right, vec); // 右
+    vec.push_back(cur->val);    // 中 ，同时也是处理节点逻辑的地方
 }
 ```

--- a/problems/背包总结篇.md
+++ b/problems/背包总结篇.md
@ -95,18 +95,6 @@



-## 其他语言版本
-
-
-Java：
-
-
-Python：
-
-
-Go：
-
-


 -----------------------