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synced 2025-07-11 21:10:58 +08:00
Merge branch 'youngyangyang04:master' into master
This commit is contained in:
hailincai
@ -144,15 +144,28 @@ class Solution {
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Python：
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```python
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```python3
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class Solution:
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def removeElement(self, nums: List[int], val: int) -> int:
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||||
i,n = 0,len(nums)
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||||
for j in range(n):
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||||
if nums[j] != val:
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nums[i] = nums[j]
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i += 1
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return i
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"""双指针法
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时间复杂度：O(n)
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空间复杂度：O(1)
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"""
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@classmethod
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def removeElement(cls, nums: List[int], val: int) -> int:
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fast = slow = 0
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while fast < len(nums):
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||||
if nums[fast] != val:
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nums[slow] = nums[fast]
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slow += 1
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# 当 fast 指针遇到要删除的元素时停止赋值
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# slow 指针停止移动, fast 指针继续前进
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fast += 1
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return slow
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```
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@ -311,6 +311,35 @@ class solution {
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}
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```
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### 559.n叉树的最大深度
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||||
```java
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class solution {
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/**
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* 迭代法，使用层序遍历
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*/
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||||
public int maxDepth(Node root) {
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||||
if (root == null) return 0;
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int depth = 0;
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Queue<Node> que = new LinkedList<>();
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||||
que.offer(root);
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while (!que.isEmpty())
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{
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depth ++;
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int len = que.size();
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while (len > 0)
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{
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Node node = que.poll();
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for (int i = 0; i < node.children.size(); i++)
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||||
if (node.children.get(i) != null)
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que.offer(node.children.get(i));
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len--;
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}
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}
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return depth;
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}
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}
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```
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## python
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### 104.二叉树的最大深度
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@ -198,6 +198,29 @@ var isAnagram = function(s, t) {
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};
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```
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||||
Swift：
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```Swift
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func isAnagram(_ s: String, _ t: String) -> Bool {
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if s.count != t.count {
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return false
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}
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var record = Array(repeating: 0, count: 26)
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||||
let aUnicodeScalar = "a".unicodeScalars.first!.value
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||||
for c in s.unicodeScalars {
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record[Int(c.value - aUnicodeScalar)] += 1
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||||
}
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||||
for c in t.unicodeScalars {
|
||||
record[Int(c.value - aUnicodeScalar)] -= 1
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||||
}
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||||
for value in record {
|
||||
if value != 0 {
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return false
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}
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}
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return true
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}
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```
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## 相关题目
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* 383.赎金信
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@ -161,15 +161,9 @@ class Solution(object):
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# count=0
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# for x3 in nums3:
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# for x4 in nums4:
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# key = -x3-x4
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# value = hashmap.get(key)
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# dict的get方法会返回None（key不存在）或者key对应的value
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# 所以如果value==0，就会继续执行or，count+0，否则就会直接加value
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# 这样就不用去写if判断了
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# count += value or 0
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# key = 0 - x3 - x4
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# value = hashmap[key] # 若差值(key)不存在，则value被赋值0
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# count += value
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# return count
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```
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@ -10,6 +10,9 @@
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# 649. Dota2 参议院
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[力扣题目链接](https://leetcode-cn.com/problems/dota2-senate/)
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Dota2 的世界里有两个阵营：Radiant(天辉)和 Dire(夜魇)
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Dota2 参议院由来自两派的参议员组成。现在参议院希望对一个 Dota2 游戏里的改变作出决定。他们以一个基于轮为过程的投票进行。在每一轮中，每一位参议员都可以行使两项权利中的一项：
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@ -115,16 +118,102 @@ public:
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## Java
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```java
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class Solution {
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public String predictPartyVictory(String senateStr) {
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||||
// R = true表示本轮循环结束后，字符串里依然有R。D同理
|
||||
Boolean R = true, D = true;
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||||
// 当flag大于0时，R在D前出现，R可以消灭D。当flag小于0时，D在R前出现，D可以消灭R
|
||||
int flag = 0;
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||||
byte[] senate = senateStr.getBytes();
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||||
while (R && D) { // 一旦R或者D为false，就结束循环，说明本轮结束后只剩下R或者D了
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||||
R = false;
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||||
D = false;
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||||
for (int i = 0; i < senate.length; i++) {
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||||
if (senate[i] == 'R') {
|
||||
if (flag < 0) senate[i] = 0; // 消灭R，R此时为false
|
||||
else R = true; // 如果没被消灭，本轮循环结束有R
|
||||
flag++;
|
||||
}
|
||||
if (senate[i] == 'D') {
|
||||
if (flag > 0) senate[i] = 0;
|
||||
else D = true;
|
||||
flag--;
|
||||
}
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||||
}
|
||||
}
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||||
// 循环结束之后，R和D只能有一个为true
|
||||
return R == true ? "Radiant" : "Dire";
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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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class Solution:
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def predictPartyVictory(self, senate: str) -> str:
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||||
# R = true表示本轮循环结束后，字符串里依然有R。D同理
|
||||
R , D = True, True
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||||
|
||||
# 当flag大于0时，R在D前出现，R可以消灭D。当flag小于0时，D在R前出现，D可以消灭R
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||||
flag = 0
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||||
senate = list(senate)
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||||
while R and D: # 一旦R或者D为false，就结束循环，说明本轮结束后只剩下R或者D了
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||||
R = False
|
||||
D = False
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||||
for i in range(len(senate)) :
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||||
if senate[i] == 'R' :
|
||||
if flag < 0: senate[i] = '0' # 消灭R，R此时为false
|
||||
else: R = True # 如果没被消灭，本轮循环结束有R
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||||
flag += 1
|
||||
if senate[i] == 'D':
|
||||
if flag > 0: senate[i] = '0'
|
||||
else: D = True
|
||||
flag -= 1
|
||||
# 循环结束之后，R和D只能有一个为true
|
||||
return "Radiant" if R else "Dire"
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||||
```
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||||
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||||
## Go
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||||
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||||
```go
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||||
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||||
func predictPartyVictory(senateStr string) string {
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||||
// R = true表示本轮循环结束后，字符串里依然有R。D同理
|
||||
R, D := true, true
|
||||
// 当flag大于0时，R在D前出现，R可以消灭D。当flag小于0时，D在R前出现，D可以消灭R
|
||||
flag := 0
|
||||
|
||||
senate := []byte(senateStr)
|
||||
for R && D { // 一旦R或者D为false，就结束循环，说明本轮结束后只剩下R或者D了
|
||||
R = false
|
||||
D = false
|
||||
for i := 0; i < len(senate); i++ {
|
||||
if senate[i] == 'R' {
|
||||
if flag < 0 {
|
||||
senate[i] = 0 // 消灭R，R此时为false
|
||||
} else {
|
||||
R = true // 如果没被消灭，本轮循环结束有R
|
||||
}
|
||||
flag++;
|
||||
}
|
||||
if (senate[i] == 'D') {
|
||||
if flag > 0 {
|
||||
senate[i] = 0
|
||||
} else {
|
||||
D = true
|
||||
}
|
||||
flag--
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
// 循环结束之后，R和D只能有一个为true
|
||||
if R {
|
||||
return "Radiant"
|
||||
}
|
||||
return "Dire";
|
||||
}
|
||||
```
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||||
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||||
## JavaScript
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@ -406,6 +406,49 @@ func search(nums: [Int], target: Int) -> Int {
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||||
|
||||
```
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||||
**Rust:**
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```rust
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# （版本一）左闭右闭区间
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impl Solution {
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||||
pub fn search(nums: Vec<i32>, target: i32) -> i32 {
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||||
let mut left:usize = 0;
|
||||
let mut right:usize = nums.len() - 1;
|
||||
while left as i32 <= right as i32{
|
||||
let mid = (left + right) / 2;
|
||||
if nums[mid] < target {
|
||||
left = mid + 1;
|
||||
} else if nums[mid] > target {
|
||||
right = mid - 1;
|
||||
} else {
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||||
return mid as i32;
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||||
}
|
||||
}
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||||
-1
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||||
}
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||||
}
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||||
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||||
# （版本二）左闭右开区间
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||||
|
||||
impl Solution {
|
||||
pub fn search(nums: Vec<i32>, target: i32) -> i32 {
|
||||
let mut left:usize = 0;
|
||||
let mut right:usize = nums.len();
|
||||
while left < right {
|
||||
let mid = (left + right) / 2;
|
||||
if nums[mid] < target {
|
||||
left = mid + 1;
|
||||
} else if nums[mid] > target {
|
||||
right = mid;
|
||||
} else {
|
||||
return mid as i32;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
-1
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}
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||||
}
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```
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-----------------------
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@ -14,7 +14,7 @@
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## 判断子序列
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[动态规划：392.判断子序列](https://mp.weixin.qq.com/s/2pjT4B4fjfOx5iB6N6xyng) 给定字符串 s 和 t ，判断 s 是否为 t 的子序列。
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||||
[动态规划：392.判断子序列](https://programmercarl.com/0392.判断子序列.html) 给定字符串 s 和 t ，判断 s 是否为 t 的子序列。
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这道题目 其实是可以用双指针或者贪心的的，但是我在开篇的时候就说了这是编辑距离的入门题目，因为从题意中我们也可以发现，只需要计算删除的情况，不用考虑增加和替换的情况。
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@ -33,9 +33,9 @@ else dp[i][j] = dp[i][j - 1];
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## 不同的子序列
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[动态规划：115.不同的子序列](https://mp.weixin.qq.com/s/1SULY2XVSROtk_hsoVLu8A) 给定一个字符串 s 和一个字符串 t ，计算在 s 的子序列中 t 出现的个数。
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[动态规划：115.不同的子序列](https://programmercarl.com/0115.不同的子序列.html) 给定一个字符串 s 和一个字符串 t ，计算在 s 的子序列中 t 出现的个数。
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||||
本题虽然也只有删除操作，不用考虑替换增加之类的，但相对于[动态规划：392.判断子序列](https://mp.weixin.qq.com/s/2pjT4B4fjfOx5iB6N6xyng)就有难度了，这道题目双指针法可就做不了。
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||||
本题虽然也只有删除操作，不用考虑替换增加之类的，但相对于[动态规划：392.判断子序列](https://programmercarl.com/0392.判断子序列.html)就有难度了，这道题目双指针法可就做不了。
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当s[i - 1] 与 t[j - 1]相等时，dp[i][j]可以有两部分组成。
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@ -68,9 +68,9 @@ if (s[i - 1] == t[j - 1]) {
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## 两个字符串的删除操作
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[动态规划：583.两个字符串的删除操作](https://mp.weixin.qq.com/s/a8BerpqSf76DCqkPDJrpYg)给定两个单词 word1 和 word2，找到使得 word1 和 word2 相同所需的最小步数，每步可以删除任意一个字符串中的一个字符。
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||||
[动态规划：583.两个字符串的删除操作](https://programmercarl.com/0583.两个字符串的删除操作.html)给定两个单词 word1 和 word2，找到使得 word1 和 word2 相同所需的最小步数，每步可以删除任意一个字符串中的一个字符。
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||||
本题和[动态规划：115.不同的子序列](https://mp.weixin.qq.com/s/1SULY2XVSROtk_hsoVLu8A)相比，其实就是两个字符串可以都可以删除了，情况虽说复杂一些，但整体思路是不变的。
|
||||
本题和[动态规划：115.不同的子序列](https://programmercarl.com/0115.不同的子序列.html)相比，其实就是两个字符串可以都可以删除了，情况虽说复杂一些，但整体思路是不变的。
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* 当word1[i - 1] 与 word2[j - 1]相同的时候
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@ -100,10 +100,10 @@ if (word1[i - 1] == word2[j - 1]) {
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## 编辑距离
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[动态规划：72.编辑距离](https://mp.weixin.qq.com/s/8aG71XjSgZG6kZbiAdkJnQ) 给你两个单词 word1 和 word2，请你计算出将 word1 转换成 word2 所使用的最少操作数 。
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||||
[动态规划：72.编辑距离](https://programmercarl.com/0072.编辑距离.html) 给你两个单词 word1 和 word2，请你计算出将 word1 转换成 word2 所使用的最少操作数 。
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||||
编辑距离终于来了，**有了前面三道题目的铺垫，应该有思路了**，本题是两个字符串可以增删改，比 [动态规划：判断子序列](https://mp.weixin.qq.com/s/2pjT4B4fjfOx5iB6N6xyng)，[动态规划：不同的子序列](https://mp.weixin.qq.com/s/1SULY2XVSROtk_hsoVLu8A)，[动态规划：两个字符串的删除操作](https://mp.weixin.qq.com/s/a8BerpqSf76DCqkPDJrpYg)都要复杂的多。
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||||
编辑距离终于来了，**有了前面三道题目的铺垫，应该有思路了**，本题是两个字符串可以增删改，比 [动态规划：判断子序列](https://programmercarl.com/0392.判断子序列.html)，[动态规划：不同的子序列](https://programmercarl.com/0115.不同的子序列.html)，[动态规划：两个字符串的删除操作](https://programmercarl.com/0583.两个字符串的删除操作.html)都要复杂的多。
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在确定递推公式的时候，首先要考虑清楚编辑的几种操作，整理如下：
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@ -161,7 +161,7 @@ else {
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## 总结
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心思的录友应该会发现我用了三道题做铺垫，才最后引出了[动态规划：72.编辑距离](https://mp.weixin.qq.com/s/8aG71XjSgZG6kZbiAdkJnQ) ，Carl的良苦用心呀，你们体会到了嘛！
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心思的录友应该会发现我用了三道题做铺垫，才最后引出了[动态规划：72.编辑距离](https://programmercarl.com/0072.编辑距离.html) ，Carl的良苦用心呀，你们体会到了嘛！
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## 其他语言版本
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@ -105,7 +105,7 @@
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可能是我写总结写习惯了，什么文章都要有一个总结，哈哈，那么我就总结一下。
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北京的互联网氛围绝对是最好的（暂不讨论户口和房价问题），大家如果看了[深圳原来有这么多互联网公司，你都知道么？](https://mp.weixin.qq.com/s/3VJHF2zNohBwDBxARFIn-Q)这篇之后，**会发现北京互联网外企和二线互联网公司数量多的优势，在深圳的互联网公司断档比较严重，如果去不了为数不多的一线公司，可选择的余地就非常少了，而北京选择的余地就很多！**
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北京的互联网氛围绝对是最好的（暂不讨论户口和房价问题），大家如果看了[深圳原来有这么多互联网公司，你都知道么？](https://programmercarl.com/前序/深圳互联网公司总结.html)这篇之后，**会发现北京互联网外企和二线互联网公司数量多的优势，在深圳的互联网公司断档比较严重，如果去不了为数不多的一线公司，可选择的余地就非常少了，而北京选择的余地就很多！**
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相对来说，深圳的硬件企业更多一些，因为珠三角制造业配套比较完善。而大多数互联网公司其实就是媒体公司，当然要靠近政治文化中心，这也是有原因的。
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@ -46,7 +46,7 @@ for (int i = 0; i < a.size(); i++) {
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# 要不要使用库函数
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在文章[344.反转字符串](https://mp.weixin.qq.com/s/_rNm66OJVl92gBDIbGpA3w)中强调了**打基础的时候，不要太迷恋于库函数。**
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在文章[344.反转字符串](https://programmercarl.com/0344.反转字符串.html)中强调了**打基础的时候，不要太迷恋于库函数。**
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甚至一些同学习惯于调用substr，split，reverse之类的库函数，却不知道其实现原理，也不知道其时间复杂度，这样实现出来的代码，如果在面试现场，面试官问：“分析其时间复杂度”的话，一定会一脸懵逼！
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@ -57,15 +57,15 @@ for (int i = 0; i < a.size(); i++) {
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# 双指针法
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在[344.反转字符串](https://mp.weixin.qq.com/s/_rNm66OJVl92gBDIbGpA3w) ，我们使用双指针法实现了反转字符串的操作，**双指针法在数组，链表和字符串中很常用。**
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||||
在[344.反转字符串](https://programmercarl.com/0344.反转字符串.html) ，我们使用双指针法实现了反转字符串的操作，**双指针法在数组，链表和字符串中很常用。**
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||||
接着在[字符串：替换空格](https://mp.weixin.qq.com/s/69HNjR4apcRSAo_KyknPjA)，同样还是使用双指针法在时间复杂度O(n)的情况下完成替换空格。
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接着在[字符串：替换空格](https://programmercarl.com/剑指Offer05.替换空格.html)，同样还是使用双指针法在时间复杂度O(n)的情况下完成替换空格。
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**其实很多数组填充类的问题，都可以先预先给数组扩容带填充后的大小，然后在从后向前进行操作。**
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那么针对数组删除操作的问题，其实在[27. 移除元素](https://mp.weixin.qq.com/s/RMkulE4NIb6XsSX83ra-Ww)中就已经提到了使用双指针法进行移除操作。
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那么针对数组删除操作的问题，其实在[27. 移除元素](https://programmercarl.com/0027.移除元素.html)中就已经提到了使用双指针法进行移除操作。
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||||
同样的道理在[151.翻转字符串里的单词](https://mp.weixin.qq.com/s/4j6vPFHkFAXnQhmSkq2X9g)中我们使用O(n)的时间复杂度，完成了删除冗余空格。
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同样的道理在[151.翻转字符串里的单词](https://programmercarl.com/0151.翻转字符串里的单词.html)中我们使用O(n)的时间复杂度，完成了删除冗余空格。
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一些同学会使用for循环里调用库函数erase来移除元素，这其实是O(n^2)的操作，因为erase就是O(n)的操作，所以这也是典型的不知道库函数的时间复杂度，上来就用的案例了。
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@ -73,7 +73,7 @@ for (int i = 0; i < a.size(); i++) {
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在反转上还可以在加一些玩法，其实考察的是对代码的掌控能力。
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[541. 反转字符串II](https://mp.weixin.qq.com/s/pzXt6PQ029y7bJ9YZB2mVQ)中，一些同学可能为了处理逻辑：每隔2k个字符的前k的字符，写了一堆逻辑代码或者再搞一个计数器，来统计2k，再统计前k个字符。
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||||
[541. 反转字符串II](https://programmercarl.com/0541.反转字符串II.html)中，一些同学可能为了处理逻辑：每隔2k个字符的前k的字符，写了一堆逻辑代码或者再搞一个计数器，来统计2k，再统计前k个字符。
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其实**当需要固定规律一段一段去处理字符串的时候，要想想在在for循环的表达式上做做文章**。
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@ -81,26 +81,26 @@ for (int i = 0; i < a.size(); i++) {
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因为要找的也就是每2 * k 区间的起点，这样写程序会高效很多。
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在[151.翻转字符串里的单词](https://mp.weixin.qq.com/s/4j6vPFHkFAXnQhmSkq2X9g)中要求翻转字符串里的单词，这道题目可以说是综合考察了字符串的多种操作。是考察字符串的好题。
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在[151.翻转字符串里的单词](https://programmercarl.com/0151.翻转字符串里的单词.html)中要求翻转字符串里的单词，这道题目可以说是综合考察了字符串的多种操作。是考察字符串的好题。
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这道题目通过 **先整体反转再局部反转**，实现了反转字符串里的单词。
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后来发现反转字符串还有一个牛逼的用处，就是达到左旋的效果。
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在[字符串：反转个字符串还有这个用处？](https://mp.weixin.qq.com/s/Px_L-RfT2b_jXKcNmccPsw)中，我们通过**先局部反转再整体反转**达到了左旋的效果。
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在[字符串：反转个字符串还有这个用处？](https://programmercarl.com/剑指Offer58-II.左旋转字符串.html)中，我们通过**先局部反转再整体反转**达到了左旋的效果。
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# KMP
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KMP的主要思想是**当出现字符串不匹配时，可以知道一部分之前已经匹配的文本内容，可以利用这些信息避免从头再去做匹配了。**
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KMP的精髓所在就是前缀表，在[KMP精讲](https://mp.weixin.qq.com/s/MoRBHbS4hQXn7LcPdmHmIg)中提到了，什么是KMP，什么是前缀表，以及为什么要用前缀表。
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KMP的精髓所在就是前缀表，在[KMP精讲](https://programmercarl.com/0028.实现strStr.html)中提到了，什么是KMP，什么是前缀表，以及为什么要用前缀表。
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前缀表：起始位置到下表i之前（包括i）的子串中，有多大长度的相同前缀后缀。
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那么使用KMP可以解决两类经典问题：
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1. 匹配问题：[28. 实现 strStr()](https://mp.weixin.qq.com/s/MoRBHbS4hQXn7LcPdmHmIg)
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2. 重复子串问题：[459.重复的子字符串](https://mp.weixin.qq.com/s/32Pve4j8IWvdgxYEZdTeFg)
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1. 匹配问题：[28. 实现 strStr()](https://programmercarl.com/0028.实现strStr.html)
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2. 重复子串问题：[459.重复的子字符串](https://programmercarl.com/0459.重复的子字符串.html)
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再一次强调了什么是前缀，什么是后缀，什么又是最长相等前后缀。
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@ -108,7 +108,7 @@ KMP的精髓所在就是前缀表，在[KMP精讲](https://mp.weixin.qq.com/s/Mo
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后缀：指不包含第一个字符的所有以最后一个字符结尾的连续子串。
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然后**针对前缀表到底要不要减一，这其实是不同KMP实现的方式**，我们在[KMP精讲](https://mp.weixin.qq.com/s/MoRBHbS4hQXn7LcPdmHmIg)中针对之前两个问题，分别给出了两个不同版本的的KMP实现。
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然后**针对前缀表到底要不要减一，这其实是不同KMP实现的方式**，我们在[KMP精讲](https://programmercarl.com/0028.实现strStr.html)中针对之前两个问题，分别给出了两个不同版本的的KMP实现。
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其中主要**理解j=next[x]这一步最为关键！**
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@ -9,7 +9,7 @@
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# 栈与队列的理论基础
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首先我们在[栈与队列：来看看栈和队列不为人知的一面](https://mp.weixin.qq.com/s/VZRjOccyE09aE-MgLbCMjQ)中讲解了栈和队列的理论基础。
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首先我们在[栈与队列：来看看栈和队列不为人知的一面](https://programmercarl.com/栈与队列理论基础.html)中讲解了栈和队列的理论基础。
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里面提到了灵魂四问：
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@ -33,9 +33,9 @@
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大家还是要多多重视起来！
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了解了栈与队列基础之后，那么可以用[栈与队列：栈实现队列](https://mp.weixin.qq.com/s/P6tupDwRFi6Ay-L7DT4NVg) 和 [栈与队列：队列实现栈](https://mp.weixin.qq.com/s/yzn6ktUlL-vRG3-m5a8_Yw) 来练习一下栈与队列的基本操作。
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了解了栈与队列基础之后，那么可以用[栈与队列：栈实现队列](https://programmercarl.com/0232.用栈实现队列.html) 和 [栈与队列：队列实现栈](https://programmercarl.com/0225.用队列实现栈.html) 来练习一下栈与队列的基本操作。
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值得一提的是，用[栈与队列：用队列实现栈还有点别扭](https://mp.weixin.qq.com/s/yzn6ktUlL-vRG3-m5a8_Yw)中，其实只用一个队列就够了。
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值得一提的是，用[栈与队列：用队列实现栈还有点别扭](https://programmercarl.com/0225.用队列实现栈.html)中，其实只用一个队列就够了。
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**一个队列在模拟栈弹出元素的时候只要将队列头部的元素（除了最后一个元素外） 重新添加到队列尾部，此时在去弹出元素就是栈的顺序了。**
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@ -63,7 +63,7 @@ cd a/b/c/../../
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## 括号匹配问题
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在[栈与队列：系统中处处都是栈的应用](https://mp.weixin.qq.com/s/nLlmPMsDCIWSqAtr0jbrpQ)中我们讲解了括号匹配问题。
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在[栈与队列：系统中处处都是栈的应用](https://programmercarl.com/0020.有效的括号.html)中我们讲解了括号匹配问题。
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**括号匹配是使用栈解决的经典问题。**
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@ -79,23 +79,23 @@ cd a/b/c/../../
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## 字符串去重问题
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在[栈与队列：匹配问题都是栈的强项](https://mp.weixin.qq.com/s/eynAEbUbZoAWrk0ZlEugqg)中讲解了字符串去重问题。
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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)中讲解了字符串去重问题。
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1047. 删除字符串中的所有相邻重复项
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思路就是可以把字符串顺序放到一个栈中，然后如果相同的话 栈就弹出，这样最后栈里剩下的元素都是相邻不相同的元素了。
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## 逆波兰表达式问题
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在[栈与队列：有没有想过计算机是如何处理表达式的？](https://mp.weixin.qq.com/s/hneh2nnLT91rR8ms2fm_kw)中讲解了求逆波兰表达式。
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在[栈与队列：有没有想过计算机是如何处理表达式的？](https://programmercarl.com/0150.逆波兰表达式求值.html)中讲解了求逆波兰表达式。
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本题中每一个子表达式要得出一个结果，然后拿这个结果再进行运算，那么**这岂不就是一个相邻字符串消除的过程，和[栈与队列：匹配问题都是栈的强项](https://mp.weixin.qq.com/s/eynAEbUbZoAWrk0ZlEugqg)中的对对碰游戏是不是就非常像了。**
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本题中每一个子表达式要得出一个结果，然后拿这个结果再进行运算，那么**这岂不就是一个相邻字符串消除的过程，和[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)中的对对碰游戏是不是就非常像了。**
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# 队列的经典题目
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## 滑动窗口最大值问题
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在[栈与队列：滑动窗口里求最大值引出一个重要数据结构](https://mp.weixin.qq.com/s/8c6l2bO74xyMjph09gQtpA)中讲解了一种数据结构：单调队列。
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在[栈与队列：滑动窗口里求最大值引出一个重要数据结构](https://programmercarl.com/0239.滑动窗口最大值.html)中讲解了一种数据结构：单调队列。
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这道题目还是比较绕的，如果第一次遇到这种题目，需要反复琢磨琢磨
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@ -123,7 +123,7 @@ cd a/b/c/../../
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## 求前 K 个高频元素
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在[栈与队列：求前 K 个高频元素和队列有啥关系？](https://mp.weixin.qq.com/s/8hMwxoE_BQRbzCc7CA8rng)中讲解了求前 K 个高频元素。
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在[栈与队列：求前 K 个高频元素和队列有啥关系？](https://programmercarl.com/0347.前K个高频元素.html)中讲解了求前 K 个高频元素。
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通过求前 K 个高频元素，引出另一种队列就是**优先级队列**。
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@ -26,7 +26,7 @@
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## 贪心理论基础
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在贪心系列开篇词[关于贪心算法，你该了解这些！](https://mp.weixin.qq.com/s/O935TaoHE9Eexwe_vSbRAg)中，我们就讲解了大家对贪心的普遍疑惑。
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在贪心系列开篇词[关于贪心算法，你该了解这些！](https://programmercarl.com/贪心算法理论基础.html)中，我们就讲解了大家对贪心的普遍疑惑。
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1. 贪心很简单，就是常识？
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@ -48,42 +48,42 @@ Carl个人认为：如果找出局部最优并可以推出全局最优，就是
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就像是 要用一下 1 + 1 = 2，没有必要再证明一下 1 + 1 究竟为什么等于 2。（例子极端了点，但是这个道理）
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相信大家读完[关于贪心算法，你该了解这些！](https://mp.weixin.qq.com/s/O935TaoHE9Eexwe_vSbRAg)，就对贪心有了一个基本的认识了。
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相信大家读完[关于贪心算法，你该了解这些！](https://programmercarl.com/贪心算法理论基础.html)，就对贪心有了一个基本的认识了。
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## 贪心简单题
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以下三道题目就是简单题，大家会发现贪心感觉就是常识。是的，如下三道题目，就是靠常识，但我都具体分析了局部最优是什么，全局最优是什么，贪心也要贪的有理有据！
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* [贪心算法：分发饼干](https://mp.weixin.qq.com/s/YSuLIAYyRGlyxbp9BNC1uw)
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* [贪心算法：K次取反后最大化的数组和](https://mp.weixin.qq.com/s/dMTzBBVllRm_Z0aaWvYazA)
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* [贪心算法：柠檬水找零](https://mp.weixin.qq.com/s/0kT4P-hzY7H6Ae0kjQqnZg)
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* [贪心算法：分发饼干](https://programmercarl.com/0455.分发饼干.html)
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* [贪心算法：K次取反后最大化的数组和](https://programmercarl.com/1005.K次取反后最大化的数组和.html)
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* [贪心算法：柠檬水找零](https://programmercarl.com/0860.柠檬水找零.html)
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## 贪心中等题
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贪心中等题，靠常识可能就有点想不出来了。开始初现贪心算法的难度与巧妙之处。
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* [贪心算法：摆动序列](https://mp.weixin.qq.com/s/Xytl05kX8LZZ1iWWqjMoHA)
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* [贪心算法：单调递增的数字](https://mp.weixin.qq.com/s/TAKO9qPYiv6KdMlqNq_ncg)
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* [贪心算法：摆动序列](https://programmercarl.com/0376.摆动序列.html)
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* [贪心算法：单调递增的数字](https://programmercarl.com/0738.单调递增的数字.html)
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### 贪心解决股票问题
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大家都知道股票系列问题是动规的专长，其实用贪心也可以解决，而且还不止就这两道题目，但这两道比较典型，我就拿来单独说一说
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* [贪心算法：买卖股票的最佳时机II](https://mp.weixin.qq.com/s/VsTFA6U96l18Wntjcg3fcg)
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* [贪心算法：买卖股票的最佳时机含手续费](https://mp.weixin.qq.com/s/olWrUuDEYw2Jx5rMeG7XAg)
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* [贪心算法：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)
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* [贪心算法：买卖股票的最佳时机含手续费](https://programmercarl.com/0714.买卖股票的最佳时机含手续费.html)
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### 两个维度权衡问题
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在出现两个维度相互影响的情况时，两边一起考虑一定会顾此失彼，要先确定一个维度，再确定另一个一个维度。
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* [贪心算法：分发糖果](https://mp.weixin.qq.com/s/8MwlgFfvaNYmjGwjuMlETQ)
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* [贪心算法：根据身高重建队列](https://mp.weixin.qq.com/s/-2TgZVdOwS-DvtbjjDEbfw)
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* [贪心算法：分发糖果](https://programmercarl.com/0135.分发糖果.html)
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* [贪心算法：根据身高重建队列](https://programmercarl.com/0406.根据身高重建队列.html)
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在讲解本题的过程中，还强调了编程语言的重要性，模拟插队的时候，使用C++中的list（链表）替代了vector(动态数组)，效率会高很多。
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所以在[贪心算法：根据身高重建队列（续集）](https://mp.weixin.qq.com/s/K-pRN0lzR-iZhoi-1FgbSQ)详细讲解了，为什么用list（链表）更快！
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所以在[贪心算法：根据身高重建队列（续集）](https://programmercarl.com/根据身高重建队列（vector原理讲解）.html)详细讲解了，为什么用list（链表）更快！
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**大家也要掌握自己所用的编程语言，理解其内部实现机制，这样才能写出高效的算法！**
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@ -95,21 +95,20 @@ Carl个人认为：如果找出局部最优并可以推出全局最优，就是
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关于区间问题，大家应该印象深刻，有一周我们专门讲解的区间问题，各种覆盖各种去重。
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* [贪心算法：跳跃游戏](https://mp.weixin.qq.com/s/606_N9j8ACKCODoCbV1lSA)
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* [贪心算法：跳跃游戏II](https://mp.weixin.qq.com/s/kJBcsJ46DKCSjT19pxrNYg)
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* [贪心算法：用最少数量的箭引爆气球](https://mp.weixin.qq.com/s/HxVAJ6INMfNKiGwI88-RFw)
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* [贪心算法：无重叠区间](https://mp.weixin.qq.com/s/oFOEoW-13Bm4mik-aqAOmw)
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* [贪心算法：划分字母区间](https://mp.weixin.qq.com/s/pdX4JwV1AOpc_m90EcO2Hw)
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* [贪心算法：合并区间](https://mp.weixin.qq.com/s/royhzEM5tOkUFwUGrNStpw)
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* [贪心算法：跳跃游戏](https://programmercarl.com/0055.跳跃游戏.html)
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* [贪心算法：跳跃游戏II](https://programmercarl.com/0045.跳跃游戏II.html)
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* [贪心算法：用最少数量的箭引爆气球](https://programmercarl.com/0452.用最少数量的箭引爆气球.html)
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* [贪心算法：无重叠区间](https://programmercarl.com/0435.无重叠区间.html)
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* [贪心算法：划分字母区间](https://programmercarl.com/0763.划分字母区间.html)
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* [贪心算法：合并区间](https://programmercarl.com/0056.合并区间.html)
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### 其他难题
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[贪心算法：最大子序和](https://mp.weixin.qq.com/s/DrjIQy6ouKbpletQr0g1Fg) 其实是动态规划的题目，但贪心性能更优，很多同学也是第一次发现贪心能比动规更优的题目。
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[贪心算法：最大子序和](https://programmercarl.com/0053.最大子序和.html) 其实是动态规划的题目，但贪心性能更优，很多同学也是第一次发现贪心能比动规更优的题目。
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[贪心算法：加油站](https://programmercarl.com/0134.加油站.html)可能以为是一道模拟题，但就算模拟其实也不简单，需要把while用的很娴熟。但其实是可以使用贪心给时间复杂度降低一个数量级。
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[贪心算法：加油站](https://mp.weixin.qq.com/s/aDbiNuEZIhy6YKgQXvKELw)可能以为是一道模拟题，但就算模拟其实也不简单，需要把while用的很娴熟。但其实是可以使用贪心给时间复杂度降低一个数量级。
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最后贪心系列压轴题目[贪心算法：我要监控二叉树！](https://mp.weixin.qq.com/s/kCxlLLjWKaE6nifHC3UL2Q)，不仅贪心的思路不好想，而且需要对二叉树的操作特别娴熟，这就是典型的交叉类难题了。
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最后贪心系列压轴题目[贪心算法：我要监控二叉树！](https://programmercarl.com/0968.监控二叉树.html)，不仅贪心的思路不好想，而且需要对二叉树的操作特别娴熟，这就是典型的交叉类难题了。
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## 贪心每周总结
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@ -120,10 +119,10 @@ Carl个人认为：如果找出局部最优并可以推出全局最优，就是
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所以周总结一定要看！
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* [本周小结！（贪心算法系列一）](https://mp.weixin.qq.com/s/KQ2caT9GoVXgB1t2ExPncQ)
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* [本周小结！（贪心算法系列二）](https://mp.weixin.qq.com/s/RiQri-4rP9abFmq_mlXNiQ)
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* [本周小结！（贪心算法系列三）](https://mp.weixin.qq.com/s/JfeuK6KgmifscXdpEyIm-g)
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* [本周小结！（贪心算法系列四）](https://mp.weixin.qq.com/s/zAMHT6JfB19ZSJNP713CAQ)
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* [本周小结！（贪心算法系列一）](https://programmercarl.com/周总结/20201126贪心周末总结.html)
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* [本周小结！（贪心算法系列二）](https://programmercarl.com/周总结/20201203贪心周末总结.html)
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* [本周小结！（贪心算法系列三）](https://programmercarl.com/周总结/20201217贪心周末总结.html)
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* [本周小结！（贪心算法系列四）](https://programmercarl.com/周总结/20201224贪心周末总结.html)
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## 总结
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@ -63,7 +63,7 @@
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**那么刷题的时候什么时候真的需要数学推导呢？**
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例如这道题目：[链表：环找到了，那入口呢？](https://mp.weixin.qq.com/s/_QVP3IkRZWx9zIpQRgajzA)，这道题不用数学推导一下，就找不出环的起始位置，想试一下就不知道怎么试，这种题目确实需要数学简单推导一下。
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例如这道题目：[链表：环找到了，那入口呢？](https://programmercarl.com/0142.环形链表II.html)，这道题不用数学推导一下，就找不出环的起始位置，想试一下就不知道怎么试，这种题目确实需要数学简单推导一下。
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## 贪心一般解题步骤
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