mirror of
https://github.com/youngyangyang04/leetcode-master.git
synced 2025-07-08 16:54:50 +08:00
@ -318,7 +318,7 @@ function twoSum(nums: number[], target: number): number[] {
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};
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```
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### php:
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### PhP:
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```php
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function twoSum(array $nums, int $target): array
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@ -501,3 +501,4 @@ int* twoSum(int* nums, int numsSize, int target, int* returnSize){
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<a href="https://programmercarl.com/other/kstar.html" target="_blank">
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<img src="../pics/网站星球宣传海报.jpg" width="1000"/>
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</a>
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@ -152,10 +152,10 @@ public:
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## 相关题目推荐
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* 26.删除排序数组中的重复项
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* 283.移动零
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* 844.比较含退格的字符串
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* 977.有序数组的平方
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* [26.删除排序数组中的重复项](https://leetcode.cn/problems/remove-duplicates-from-sorted-array/)
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* [283.移动零](https://leetcode.cn/problems/move-zeroes/)
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* [844.比较含退格的字符串](https://leetcode.cn/problems/backspace-string-compare/)
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* [977.有序数组的平方](https://leetcode.cn/problems/squares-of-a-sorted-array/)
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## 其他语言版本
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@ -444,3 +444,4 @@ public class Solution {
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<a href="https://programmercarl.com/other/kstar.html" target="_blank">
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<img src="../pics/网站星球宣传海报.jpg" width="1000"/>
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</a>
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@ -16,11 +16,13 @@
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- 输出: 6
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- 解释: 连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大,为 6。
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# 视频讲解
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## 算法公开课
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**《代码随想录》算法视频公开课:[贪心算法的巧妙需要慢慢体会!LeetCode:53. 最大子序和](https://www.bilibili.com/video/BV1aY4y1Z7ya),相信结合视频在看本篇题解,更有助于大家对本题的理解**。
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**[《代码随想录》算法视频公开课](https://programmercarl.com/other/gongkaike.html):[贪心算法的巧妙需要慢慢体会!LeetCode:53. 最大子序和](https://www.bilibili.com/video/BV1aY4y1Z7ya),相信结合视频在看本篇题解,更有助于大家对本题的理解**。
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## 暴力解法
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## 思路
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### 暴力解法
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暴力解法的思路,第一层 for 就是设置起始位置,第二层 for 循环遍历数组寻找最大值
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@ -48,7 +50,7 @@ public:
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以上暴力的解法 C++勉强可以过,其他语言就不确定了。
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## 贪心解法
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### 贪心解法
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**贪心贪的是哪里呢?**
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@ -104,7 +106,7 @@ public:
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当然题目没有说如果数组为空,应该返回什么,所以数组为空的话返回啥都可以了。
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## 常见误区
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### 常见误区
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误区一:
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@ -122,7 +124,7 @@ public:
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其实并不会,因为还有一个变量 result 一直在更新 最大的连续和,只要有更大的连续和出现,result 就更新了,那么 result 已经把 4 更新了,后面 连续和变成 3,也不会对最后结果有影响。
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## 动态规划
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### 动态规划
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当然本题还可以用动态规划来做,在代码随想录动态规划章节我会详细介绍,如果大家想在想看,可以直接跳转:[动态规划版本详解](https://programmercarl.com/0053.%E6%9C%80%E5%A4%A7%E5%AD%90%E5%BA%8F%E5%92%8C%EF%BC%88%E5%8A%A8%E6%80%81%E8%A7%84%E5%88%92%EF%BC%89.html#%E6%80%9D%E8%B7%AF)
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@ -6,7 +6,7 @@
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## 54.螺旋矩阵
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# 54.螺旋矩阵
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[力扣题目链接](https://leetcode.cn/problems/spiral-matrix/)
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@ -688,7 +688,7 @@ public class Solution {
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}
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```
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### Ruby#:
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### Ruby:
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```ruby
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def generate_matrix(n)
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result = Array.new(n) { Array.new(n, 0) }
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@ -50,9 +50,9 @@
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* 1 <= m, n <= 100
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* 题目数据保证答案小于等于 2 * 10^9
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# 算法公开课
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## 算法公开课
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**《代码随想录》算法视频公开课:[动态规划中如何初始化很重要!| LeetCode:62.不同路径](https://www.bilibili.com/video/BV1ve4y1x7Eu/),相信结合视频再看本篇题解,更有助于大家对本题的理解**。
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**[《代码随想录》算法视频公开课](https://programmercarl.com/other/gongkaike.html):[动态规划中如何初始化很重要!| LeetCode:62.不同路径](https://www.bilibili.com/video/BV1ve4y1x7Eu/),相信结合视频再看本篇题解,更有助于大家对本题的理解**。
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## 思路
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@ -46,9 +46,9 @@
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* 1 <= m, n <= 100
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* obstacleGrid[i][j] 为 0 或 1
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# 算法公开课
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## 算法公开课
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**《代码随想录》算法视频公开课:[动态规划,这次遇到障碍了| LeetCode:63. 不同路径 II](https://www.bilibili.com/video/BV1Ld4y1k7c6/),相信结合视频再看本篇题解,更有助于大家对本题的理解**。
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||||
**[《代码随想录》算法视频公开课](https://programmercarl.com/other/gongkaike.html):[动态规划,这次遇到障碍了| LeetCode:63. 不同路径 II](https://www.bilibili.com/video/BV1Ld4y1k7c6/),相信结合视频再看本篇题解,更有助于大家对本题的理解**。
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## 思路
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@ -3,6 +3,7 @@
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<img src="../pics/训练营.png" width="1000"/>
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</a>
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<p align="center"><strong><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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# 90.子集II
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[力扣题目链接](https://leetcode.cn/problems/subsets-ii/)
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@ -16,9 +16,9 @@
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# 算法公开课
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## 算法公开课
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**《代码随想录》算法视频公开课:[动态规划找到子状态之间的关系很重要!| LeetCode:96.不同的二叉搜索树](https://www.bilibili.com/video/BV1eK411o7QA/),相信结合视频再看本篇题解,更有助于大家对本题的理解**。
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||||
**[《代码随想录》算法视频公开课](https://programmercarl.com/other/gongkaike.html):[动态规划找到子状态之间的关系很重要!| LeetCode:96.不同的二叉搜索树](https://www.bilibili.com/video/BV1eK411o7QA/),相信结合视频再看本篇题解,更有助于大家对本题的理解**。
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## 思路
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@ -433,7 +433,7 @@ class Solution {
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}
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```
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### python:
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### Python:
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(版本一)先删除空白,然后整个反转,最后单词反转。
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**因为字符串是不可变类型,所以反转单词的时候,需要将其转换成列表,然后通过join函数再将其转换成列表,所以空间复杂度不是O(1)**
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@ -976,4 +976,3 @@ char * reverseWords(char * s){
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<a href="https://programmercarl.com/other/kstar.html" target="_blank">
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<img src="../pics/网站星球宣传海报.jpg" width="1000"/>
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</a>
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@ -529,4 +529,3 @@ impl Solution {
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<a href="https://programmercarl.com/other/kstar.html" target="_blank">
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<img src="../pics/网站星球宣传海报.jpg" width="1000"/>
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</a>
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@ -197,7 +197,6 @@ class Solution {
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}
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```
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## 其他语言版本
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### Python
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BFS solution
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```python
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@ -244,3 +243,4 @@ class Solution:
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<img src="../pics/网站星球宣传海报.jpg" width="1000"/>
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</a>
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```
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@ -3,6 +3,7 @@
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<img src="../pics/训练营.png" width="1000"/>
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</a>
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<p align="center"><strong><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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# 283. 移动零:动态规划:一样的套路,再求一次完全平方数
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[力扣题目链接](https://leetcode.cn/problems/move-zeroes/)
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@ -31,7 +31,7 @@
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## 算法公开课
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**如果对回溯算法基础还不了解的话,我还特意录制了一期视频,[《代码随想录》算法视频公开课](https://programmercarl.com/other/gongkaike.html):[带你学透回溯算法(理论篇)](https://www.bilibili.com/video/BV1cy4y167mM/)** 可以结合题解和视频一起看,希望对大家理解回溯算法有所帮助。
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**[《代码随想录》算法视频公开课](https://programmercarl.com/other/gongkaike.html):[带你学透回溯算法(理论篇)](https://www.bilibili.com/video/BV1cy4y167mM/) ,相信结合视频再看本篇题解,更有助于大家对本题的理解。**
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## 思路
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@ -793,4 +793,3 @@ impl Solution {
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<a href="https://programmercarl.com/other/kstar.html" target="_blank">
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<img src="../pics/网站星球宣传海报.jpg" width="1000"/>
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</a>
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@ -22,9 +22,9 @@
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* 说明: 你可以假设 n 不小于 2 且不大于 58。
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# 算法公开课
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## 算法公开课
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**《代码随想录》算法视频公开课:[动态规划,本题关键在于理解递推公式!| LeetCode:343. 整数拆分](https://www.bilibili.com/video/BV1Mg411q7YJ/),相信结合视频再看本篇题解,更有助于大家对本题的理解**。
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**[《代码随想录》算法视频公开课](https://programmercarl.com/other/gongkaike.html):[动态规划,本题关键在于理解递推公式!| LeetCode:343. 整数拆分](https://www.bilibili.com/video/BV1Mg411q7YJ/),相信结合视频再看本篇题解,更有助于大家对本题的理解**。
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## 思路
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@ -473,3 +473,4 @@ object Solution {
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<a href="https://programmercarl.com/other/kstar.html" target="_blank">
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<img src="../pics/网站星球宣传海报.jpg" width="1000"/>
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</a>
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@ -4,7 +4,7 @@
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</a>
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<p align="center"><strong><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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## 416. 分割等和子集
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# 416. 分割等和子集
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[力扣题目链接](https://leetcode.cn/problems/partition-equal-subset-sum/)
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@ -730,4 +730,3 @@ object Solution {
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<a href="https://programmercarl.com/other/kstar.html" target="_blank">
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<img src="../pics/网站星球宣传海报.jpg" width="1000"/>
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</a>
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@ -294,4 +294,3 @@ impl Solution {
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||||
<a href="https://programmercarl.com/other/kstar.html" target="_blank">
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<img src="../pics/网站星球宣传海报.jpg" width="1000"/>
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</a>
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@ -19,7 +19,7 @@
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注意: 合并必须从两个树的根节点开始。
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# 算法公开课
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## 算法公开课
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**[《代码随想录》算法视频公开课](https://programmercarl.com/other/gongkaike.html):[一起操作两个二叉树?有点懵!| LeetCode:617.合并二叉树](https://www.bilibili.com/video/BV1m14y1Y7JK),相信结合视频在看本篇题解,更有助于大家对本题的理解**。
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@ -793,3 +793,4 @@ impl Solution {
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||||
<a href="https://programmercarl.com/other/kstar.html" target="_blank">
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||||
<img src="../pics/网站星球宣传海报.jpg" width="1000"/>
|
||||
</a>
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@ -22,7 +22,7 @@
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* 输出:6
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* 解释:答案不应该是 11 ,因为岛屿只能包含水平或垂直这四个方向上的 1 。
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# 思路
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## 思路
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注意题目中每座岛屿只能由**水平方向和/或竖直方向上**相邻的陆地连接形成。
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@ -38,7 +38,7 @@
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||||
* [DFS理论基础](https://programmercarl.com/图论深搜理论基础.html)
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* [BFS理论基础](https://programmercarl.com/图论广搜理论基础.html)
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## DFS
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### DFS
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很多同学,写dfs其实也是凭感觉来,有的时候dfs函数中写终止条件才能过,有的时候 dfs函数不写终止添加也能过!
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@ -134,7 +134,7 @@ public:
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||||
以上两种写法的区别,我在题解: [DFS,BDF 你没注意的细节都给你列出来了!LeetCode:200. 岛屿数量](https://leetcode.cn/problems/number-of-islands/solution/by-carlsun-2-n72a/)做了详细介绍。
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## BFS
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### BFS
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关于广度优先搜索,如果大家还不了解的话,看这里:[广度优先搜索精讲](https://programmercarl.com/图论广搜理论基础.html)
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@ -188,9 +188,9 @@ public:
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```
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# 其它语言版本
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## Java
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### DFS
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## 其它语言版本
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### Java
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||||
#### DFS
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||||
```java
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||||
// DFS
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||||
class Solution {
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@ -236,7 +236,7 @@ class Solution {
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||||
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||||
```
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||||
### BFS
|
||||
#### BFS
|
||||
```java
|
||||
//BFS
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||||
class Solution {
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||||
@ -290,7 +290,7 @@ class Solution {
|
||||
}
|
||||
}
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||||
```
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||||
### DFS 優化(遇到島嶼後,就把他淹沒)
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||||
#### DFS 優化(遇到島嶼後,就把他淹沒)
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||||
```java
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//这里使用深度优先搜索 DFS 来完成本道题目。我们使用 DFS 计算一个岛屿的面积,同时维护计算过的最大的岛屿面积。同时,为了避免对岛屿重复计算,我们在 DFS 的时候对岛屿进行 “淹没” 操作,即将岛屿所占的地方置为 0。
|
||||
public int maxAreaOfIsland(int[][] grid) {
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||||
@ -319,8 +319,8 @@ public int dfs(int[][] grid,int i,int j){
|
||||
}
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||||
```
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||||
## Python
|
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### BFS
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||||
### Python
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||||
#### BFS
|
||||
```python
|
||||
class Solution:
|
||||
def __init__(self):
|
||||
@ -359,7 +359,7 @@ class Solution:
|
||||
self.count += 1
|
||||
queue.append((new_x, new_y))
|
||||
```
|
||||
### DFS
|
||||
#### DFS
|
||||
```python
|
||||
class Solution:
|
||||
def __init__(self):
|
||||
@ -394,3 +394,4 @@ class Solution:
|
||||
<a href="https://programmercarl.com/other/kstar.html" target="_blank">
|
||||
<img src="../pics/网站星球宣传海报.jpg" width="1000"/>
|
||||
</a>
|
||||
|
||||
|
@ -150,8 +150,8 @@ public:
|
||||
|
||||
* [35.搜索插入位置](https://programmercarl.com/0035.搜索插入位置.html)
|
||||
* [34.在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置](https://programmercarl.com/0034.%E5%9C%A8%E6%8E%92%E5%BA%8F%E6%95%B0%E7%BB%84%E4%B8%AD%E6%9F%A5%E6%89%BE%E5%85%83%E7%B4%A0%E7%9A%84%E7%AC%AC%E4%B8%80%E4%B8%AA%E5%92%8C%E6%9C%80%E5%90%8E%E4%B8%80%E4%B8%AA%E4%BD%8D%E7%BD%AE.html)
|
||||
* 69.x 的平方根
|
||||
* 367.有效的完全平方数
|
||||
* [69.x 的平方根](https://leetcode.cn/problems/sqrtx/)
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||||
* [367.有效的完全平方数](https://leetcode.cn/problems/valid-perfect-square/)
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||||
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||||
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||||
@ -814,3 +814,4 @@ class Solution {
|
||||
<a href="https://programmercarl.com/other/kstar.html" target="_blank">
|
||||
<img src="../pics/网站星球宣传海报.jpg" width="1000"/>
|
||||
</a>
|
||||
|
||||
|
@ -39,7 +39,7 @@
|
||||
|
||||
本题相对于[贪心算法:122.买卖股票的最佳时机II](https://programmercarl.com/0122.买卖股票的最佳时机II.html),多添加了一个条件就是手续费。
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||||
## 贪心算法
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### 贪心算法
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在[贪心算法:122.买卖股票的最佳时机II](https://programmercarl.com/0122.买卖股票的最佳时机II.html)中使用贪心策略不用关心具体什么时候买卖,只要收集每天的正利润,最后稳稳的就是最大利润了。
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||||
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||||
@ -93,7 +93,7 @@ public:
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大家也可以发现,情况三,那块代码是可以删掉的,我是为了让代码表达清晰,所以没有精简。
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## 动态规划
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### 动态规划
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我在公众号「代码随想录」里将在下一个系列详细讲解动态规划,所以本题解先给出我的C++代码(带详细注释),感兴趣的同学可以自己先学习一下。
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@ -364,3 +364,4 @@ object Solution {
|
||||
<a href="https://programmercarl.com/other/kstar.html" target="_blank">
|
||||
<img src="../pics/网站星球宣传海报.jpg" width="1000"/>
|
||||
</a>
|
||||
|
||||
|
@ -149,7 +149,7 @@ public:
|
||||
|
||||
```
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||||
# 总结
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||||
## 总结
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本题是比较基础的深度优先搜索模板题,这种有向图路径问题,最合适使用深搜,当然本题也可以使用广搜,但广搜相对来说就麻烦了一些,需要记录一下路径。
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||||
@ -159,7 +159,7 @@ public:
|
||||
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||||
## 其他语言版本
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||||
|
||||
Java
|
||||
### Java
|
||||
|
||||
```Java
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||||
// 深度优先遍历
|
||||
@ -190,7 +190,8 @@ class Solution {
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
Python
|
||||
### Python
|
||||
|
||||
```python
|
||||
class Solution:
|
||||
def __init__(self):
|
||||
@ -216,9 +217,9 @@ class Solution:
|
||||
self.path.pop() # 回溯
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Go
|
||||
|
||||
|
||||
<p align="center">
|
||||
<a href="https://programmercarl.com/other/kstar.html" target="_blank">
|
||||
<img src="../pics/网站星球宣传海报.jpg" width="1000"/>
|
||||
</a>
|
||||
|
||||
|
@ -29,7 +29,7 @@
|
||||
* 输出: 4
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||||
* 解释: 没有0可以让我们变成1,面积依然为 4。
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||||
|
||||
# 思路
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||||
## 思路
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||||
|
||||
本题的一个暴力想法,应该是遍历地图尝试 将每一个 0 改成1,然后去搜索地图中的最大的岛屿面积。
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||||
|
||||
@ -219,9 +219,9 @@ public:
|
||||
};
|
||||
```
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||||
|
||||
# 其他语言版本
|
||||
## 其他语言版本
|
||||
|
||||
## Java
|
||||
### Java
|
||||
|
||||
```Java
|
||||
class Solution {
|
||||
@ -286,4 +286,3 @@ class Solution {
|
||||
<a href="https://programmercarl.com/other/kstar.html" target="_blank">
|
||||
<img src="../pics/网站星球宣传海报.jpg" width="1000"/>
|
||||
</a>
|
||||
|
||||
|
@ -38,7 +38,7 @@
|
||||
|
||||
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。
|
||||
|
||||
## 普通方法(使用栈的思路)
|
||||
### 普通方法(使用栈的思路)
|
||||
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||||
这道题目一看就是要使用栈的节奏,这种匹配(消除)问题也是栈的擅长所在,跟着一起刷题的同学应该知道,在[栈与队列:匹配问题都是栈的强项](https://programmercarl.com/1047.删除字符串中的所有相邻重复项.html),我就已经提过了一次使用栈来做类似的事情了。
|
||||
|
||||
@ -100,7 +100,7 @@ public:
|
||||
* 时间复杂度:O(n + m)
|
||||
* 空间复杂度:O(n + m)
|
||||
|
||||
## 优化方法(从后向前双指针)
|
||||
### 优化方法(从后向前双指针)
|
||||
|
||||
当然还可以有使用 O(1) 的空间复杂度来解决该问题。
|
||||
|
||||
@ -289,7 +289,7 @@ class Solution {
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### python
|
||||
### Python
|
||||
|
||||
```python
|
||||
class Solution:
|
||||
@ -591,3 +591,4 @@ impl Solution {
|
||||
<a href="https://programmercarl.com/other/kstar.html" target="_blank">
|
||||
<img src="../pics/网站星球宣传海报.jpg" width="1000"/>
|
||||
</a>
|
||||
|
||||
|
@ -3,6 +3,7 @@
|
||||
<img src="../pics/训练营.png" width="1000"/>
|
||||
</a>
|
||||
<p align="center"><strong><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>
|
||||
|
||||
# 1791.找出星型图的中心节点
|
||||
|
||||
[题目链接](https://leetcode.cn/problems/find-center-of-star-graph/)
|
||||
|
@ -138,3 +138,4 @@ public:
|
||||
<a href="https://programmercarl.com/other/kstar.html" target="_blank">
|
||||
<img src="../pics/网站星球宣传海报.jpg" width="1000"/>
|
||||
</a>
|
||||
|
||||
|
@ -200,4 +200,3 @@ class Solution {
|
||||
<a href="https://programmercarl.com/other/kstar.html" target="_blank">
|
||||
<img src="../pics/网站星球宣传海报.jpg" width="1000"/>
|
||||
</a>
|
||||
|
||||
|
@ -142,7 +142,7 @@ class Solution {
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### python:
|
||||
### Python:
|
||||
(版本一)使用切片
|
||||
|
||||
```python
|
||||
@ -338,7 +338,7 @@ func reverseString(_ s: inout [Character], startIndex: Int, endIndex: Int) {
|
||||
```
|
||||
|
||||
|
||||
### PHP
|
||||
### PHP:
|
||||
|
||||
```php
|
||||
function reverseLeftWords($s, $n) {
|
||||
@ -418,4 +418,3 @@ impl Solution {
|
||||
<a href="https://programmercarl.com/other/kstar.html" target="_blank">
|
||||
<img src="../pics/网站星球宣传海报.jpg" width="1000"/>
|
||||
</a>
|
||||
|
||||
|
@ -40,7 +40,7 @@
|
||||
|
||||
好啦,我们再一起回顾一下,动态规划专题中我们都讲了哪些内容。
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||||
## 动划基础
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||||
## 动态规划基础
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||||
* [关于动态规划,你该了解这些!](https://programmercarl.com/动态规划理论基础.html)
|
||||
* [动态规划:斐波那契数](https://programmercarl.com/0509.斐波那契数.html)
|
||||
@ -136,4 +136,3 @@
|
||||
<a href="https://programmercarl.com/other/kstar.html" target="_blank">
|
||||
<img src="../pics/网站星球宣传海报.jpg" width="1000"/>
|
||||
</a>
|
||||
|
||||
|
@ -9,6 +9,8 @@
|
||||
|
||||
--------------------------
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||||
# 本周小结!(回溯算法系列一)
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|
||||
## 周一
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||||
本周我们正式开始了回溯算法系列,那么首先当然是概述。
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||||
|
@ -3,6 +3,7 @@
|
||||
<img src="../pics/训练营.png" width="1000"/>
|
||||
</a>
|
||||
<p align="center"><strong><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>
|
||||
|
||||
# 栈与队列总结篇
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||||
|
||||
## 栈与队列的理论基础
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||||
|
@ -196,7 +196,7 @@ impl Solution{
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Go:
|
||||
### Go
|
||||
|
||||
Go中slice的`append`操作和C++中vector的扩容机制基本相同。
|
||||
|
||||
@ -213,4 +213,3 @@ Go中slice的`append`操作和C++中vector的扩容机制基本相同。
|
||||
<a href="https://programmercarl.com/other/kstar.html" target="_blank">
|
||||
<img src="../pics/网站星球宣传海报.jpg" width="1000"/>
|
||||
</a>
|
||||
|
||||
|
@ -3,8 +3,11 @@
|
||||
<img src="../pics/训练营.png" width="1000"/>
|
||||
</a>
|
||||
<p align="center"><strong><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>
|
||||
# 算法模板
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||||
|
||||
## 二分查找法
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||||
## 算法模板
|
||||
|
||||
### 二分查找法
|
||||
|
||||
```CPP
|
||||
class Solution {
|
||||
@ -29,7 +32,7 @@ public:
|
||||
|
||||
```
|
||||
|
||||
## KMP
|
||||
### KMP
|
||||
|
||||
```CPP
|
||||
void kmp(int* next, const string& s){
|
||||
@ -47,7 +50,7 @@ void kmp(int* next, const string& s){
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 二叉树
|
||||
### 二叉树
|
||||
|
||||
二叉树的定义:
|
||||
|
||||
@ -60,7 +63,7 @@ struct TreeNode {
|
||||
};
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 深度优先遍历(递归)
|
||||
#### 深度优先遍历(递归)
|
||||
|
||||
前序遍历(中左右)
|
||||
```CPP
|
||||
@ -90,7 +93,7 @@ void traversal(TreeNode* cur, vector<int>& vec) {
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 深度优先遍历(迭代法)
|
||||
#### 深度优先遍历(迭代法)
|
||||
|
||||
相关题解:[0094.二叉树的中序遍历](https://github.com/youngyangyang04/leetcode/blob/master/problems/0094.二叉树的中序遍历.md)
|
||||
|
||||
@ -170,7 +173,7 @@ vector<int> postorderTraversal(TreeNode* root) {
|
||||
return result;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
### 广度优先遍历(队列)
|
||||
#### 广度优先遍历(队列)
|
||||
|
||||
相关题解:[0102.二叉树的层序遍历](https://programmercarl.com/0102.二叉树的层序遍历.html)
|
||||
|
||||
@ -208,7 +211,7 @@ vector<vector<int>> levelOrder(TreeNode* root) {
|
||||
* [0111.二叉树的最小深度(迭代法)](https://programmercarl.com/0111.二叉树的最小深度.html)
|
||||
* [0222.完全二叉树的节点个数(迭代法)](https://programmercarl.com/0222.完全二叉树的节点个数.html)
|
||||
|
||||
### 二叉树深度
|
||||
#### 二叉树深度
|
||||
|
||||
```CPP
|
||||
int getDepth(TreeNode* node) {
|
||||
@ -217,7 +220,7 @@ int getDepth(TreeNode* node) {
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 二叉树节点数量
|
||||
#### 二叉树节点数量
|
||||
|
||||
```CPP
|
||||
int countNodes(TreeNode* root) {
|
||||
@ -226,7 +229,7 @@ int countNodes(TreeNode* root) {
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 回溯算法
|
||||
### 回溯算法
|
||||
```CPP
|
||||
void backtracking(参数) {
|
||||
if (终止条件) {
|
||||
@ -243,7 +246,7 @@ void backtracking(参数) {
|
||||
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 并查集
|
||||
### 并查集
|
||||
|
||||
```CPP
|
||||
int n = 1005; // 根据题意而定
|
||||
@ -278,9 +281,9 @@ void backtracking(参数) {
|
||||
(持续补充ing)
|
||||
## 其他语言版本
|
||||
|
||||
JavaScript:
|
||||
### JavaScript:
|
||||
|
||||
## 二分查找法
|
||||
#### 二分查找法
|
||||
|
||||
使用左闭右闭区间
|
||||
|
||||
@ -322,7 +325,7 @@ var search = function (nums, target) {
|
||||
};
|
||||
```
|
||||
|
||||
## KMP
|
||||
#### KMP
|
||||
|
||||
```javascript
|
||||
var kmp = function (next, s) {
|
||||
@ -340,9 +343,9 @@ var kmp = function (next, s) {
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 二叉树
|
||||
#### 二叉树
|
||||
|
||||
### 深度优先遍历(递归)
|
||||
##### 深度优先遍历(递归)
|
||||
|
||||
二叉树节点定义:
|
||||
|
||||
@ -387,7 +390,7 @@ var postorder = function (root, list) {
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 深度优先遍历(迭代)
|
||||
##### 深度优先遍历(迭代)
|
||||
|
||||
前序遍历(中左右):
|
||||
|
||||
@ -447,7 +450,7 @@ var postorderTraversal = function (root) {
|
||||
};
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 广度优先遍历(队列)
|
||||
##### 广度优先遍历(队列)
|
||||
|
||||
```javascript
|
||||
var levelOrder = function (root) {
|
||||
@ -469,7 +472,7 @@ var levelOrder = function (root) {
|
||||
};
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 二叉树深度
|
||||
##### 二叉树深度
|
||||
|
||||
```javascript
|
||||
var getDepth = function (node) {
|
||||
@ -478,7 +481,7 @@ var getDepth = function (node) {
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 二叉树节点数量
|
||||
##### 二叉树节点数量
|
||||
|
||||
```javascript
|
||||
var countNodes = function (root) {
|
||||
@ -487,7 +490,7 @@ var countNodes = function (root) {
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 回溯算法
|
||||
#### 回溯算法
|
||||
|
||||
```javascript
|
||||
function backtracking(参数) {
|
||||
@ -505,7 +508,7 @@ function backtracking(参数) {
|
||||
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 并查集
|
||||
#### 并查集
|
||||
|
||||
```javascript
|
||||
let n = 1005; // 根据题意而定
|
||||
@ -536,9 +539,9 @@ function backtracking(参数) {
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
TypeScript:
|
||||
### TypeScript:
|
||||
|
||||
## 二分查找法
|
||||
#### 二分查找法
|
||||
|
||||
使用左闭右闭区间
|
||||
|
||||
@ -580,7 +583,7 @@ var search = function (nums: number[], target: number): number {
|
||||
};
|
||||
```
|
||||
|
||||
## KMP
|
||||
#### KMP
|
||||
|
||||
```typescript
|
||||
var kmp = function (next: number[], s: number): void {
|
||||
@ -598,9 +601,9 @@ var kmp = function (next: number[], s: number): void {
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 二叉树
|
||||
#### 二叉树
|
||||
|
||||
### 深度优先遍历(递归)
|
||||
##### 深度优先遍历(递归)
|
||||
|
||||
二叉树节点定义:
|
||||
|
||||
@ -650,7 +653,7 @@ var postorder = function (root: TreeNode | null, list: number[]): void {
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 深度优先遍历(迭代)
|
||||
##### 深度优先遍历(迭代)
|
||||
|
||||
前序遍历(中左右):
|
||||
|
||||
@ -710,7 +713,7 @@ var postorderTraversal = function (root: TreeNode | null): number[] {
|
||||
};
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 广度优先遍历(队列)
|
||||
##### 广度优先遍历(队列)
|
||||
|
||||
```typescript
|
||||
var levelOrder = function (root: TreeNode | null): number[] {
|
||||
@ -732,7 +735,7 @@ var levelOrder = function (root: TreeNode | null): number[] {
|
||||
};
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 二叉树深度
|
||||
##### 二叉树深度
|
||||
|
||||
```typescript
|
||||
var getDepth = function (node: TreNode | null): number {
|
||||
@ -741,7 +744,7 @@ var getDepth = function (node: TreNode | null): number {
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 二叉树节点数量
|
||||
##### 二叉树节点数量
|
||||
|
||||
```typescript
|
||||
var countNodes = function (root: TreeNode | null): number {
|
||||
@ -750,7 +753,7 @@ var countNodes = function (root: TreeNode | null): number {
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 回溯算法
|
||||
#### 回溯算法
|
||||
|
||||
```typescript
|
||||
function backtracking(参数) {
|
||||
@ -768,7 +771,7 @@ function backtracking(参数) {
|
||||
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 并查集
|
||||
#### 并查集
|
||||
|
||||
```typescript
|
||||
let n: number = 1005; // 根据题意而定
|
||||
@ -801,9 +804,9 @@ function backtracking(参数) {
|
||||
|
||||
Java:
|
||||
|
||||
### Python:
|
||||
|
||||
Python:
|
||||
## 二分查找法
|
||||
#### 二分查找法
|
||||
```python
|
||||
def binarysearch(nums, target):
|
||||
low = 0
|
||||
@ -823,7 +826,7 @@ def binarysearch(nums, target):
|
||||
return -1
|
||||
```
|
||||
|
||||
## KMP
|
||||
#### KMP
|
||||
|
||||
```python
|
||||
def kmp(self, a, s):
|
||||
|
@ -3,8 +3,10 @@
|
||||
<img src="../pics/训练营.png" width="1000"/>
|
||||
</a>
|
||||
<p align="center"><strong><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:01背包理论基础(滚动数组)
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||||
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||||
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||||
## 算法公开课
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||||
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||||
**[《代码随想录》算法视频公开课](https://programmercarl.com/other/gongkaike.html):[带你学透0-1背包问题!(滚动数组)](https://www.bilibili.com/video/BV1BU4y177kY/),相信结合视频再看本篇题解,更有助于大家对本题的理解**。
|
||||
|
@ -3,6 +3,7 @@
|
||||
<img src="../pics/训练营.png" width="1000"/>
|
||||
</a>
|
||||
<p align="center"><strong><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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# 链表总结篇
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