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https://github.com/youngyangyang04/leetcode-master.git
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Merge branch 'youngyangyang04:master' into remote
This commit is contained in:
@ -571,7 +571,7 @@
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也欢迎与我交流,备注:「个人简单介绍」 + 交流,围观朋友圈,做点赞之交(备注没有自我介绍不通过哦)
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<a name="微信"></a>
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<a name="微信"></a>
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<div align="center"><img src="https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/WechatIMG82.jpeg" data-img="1" width="200" height="200"></img></div>
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<div align="center"><img src="https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/20211230153955.png" data-img="1" width="200" height="200"></img></div>
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# 公众号
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# 公众号
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@ -48,7 +48,7 @@ int getdepth(treenode* node)
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代码如下:
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代码如下:
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```CPP
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```CPP
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if (node == null) return 0;
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if (node == NULL) return 0;
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```
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```
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3. 确定单层递归的逻辑:先求它的左子树的深度,再求的右子树的深度,最后取左右深度最大的数值 再+1 (加1是因为算上当前中间节点)就是目前节点为根节点的树的深度。
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3. 确定单层递归的逻辑:先求它的左子树的深度,再求的右子树的深度,最后取左右深度最大的数值 再+1 (加1是因为算上当前中间节点)就是目前节点为根节点的树的深度。
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@ -68,7 +68,7 @@ return depth;
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class solution {
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class solution {
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public:
|
public:
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int getdepth(treenode* node) {
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int getdepth(treenode* node) {
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if (node == null) return 0;
|
if (node == NULL) return 0;
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int leftdepth = getdepth(node->left); // 左
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int leftdepth = getdepth(node->left); // 左
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int rightdepth = getdepth(node->right); // 右
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int rightdepth = getdepth(node->right); // 右
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int depth = 1 + max(leftdepth, rightdepth); // 中
|
int depth = 1 + max(leftdepth, rightdepth); // 中
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@ -104,7 +104,7 @@ public:
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void getdepth(treenode* node, int depth) {
|
void getdepth(treenode* node, int depth) {
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result = depth > result ? depth : result; // 中
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result = depth > result ? depth : result; // 中
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if (node->left == null && node->right == null) return ;
|
if (node->left == NULL && node->right == NULL) return ;
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if (node->left) { // 左
|
if (node->left) { // 左
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depth++; // 深度+1
|
depth++; // 深度+1
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@ -137,7 +137,7 @@ public:
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int result;
|
int result;
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void getdepth(treenode* node, int depth) {
|
void getdepth(treenode* node, int depth) {
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result = depth > result ? depth : result; // 中
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result = depth > result ? depth : result; // 中
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||||||
if (node->left == null && node->right == null) return ;
|
if (node->left == NULL && node->right == NULL) return ;
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||||||
if (node->left) { // 左
|
if (node->left) { // 左
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getdepth(node->left, depth + 1);
|
getdepth(node->left, depth + 1);
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}
|
}
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@ -173,7 +173,7 @@ c++代码如下:
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class solution {
|
class solution {
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public:
|
public:
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||||||
int maxdepth(treenode* root) {
|
int maxdepth(treenode* root) {
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if (root == null) return 0;
|
if (root == NULL) return 0;
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||||||
int depth = 0;
|
int depth = 0;
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||||||
queue<treenode*> que;
|
queue<treenode*> que;
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que.push(root);
|
que.push(root);
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||||||
@ -238,7 +238,7 @@ class solution {
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|||||||
public:
|
public:
|
||||||
int maxdepth(node* root) {
|
int maxdepth(node* root) {
|
||||||
queue<node*> que;
|
queue<node*> que;
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||||||
if (root != null) que.push(root);
|
if (root != NULL) que.push(root);
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int depth = 0;
|
int depth = 0;
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while (!que.empty()) {
|
while (!que.empty()) {
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int size = que.size();
|
int size = que.size();
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@ -71,14 +71,14 @@ vector<vector<int>> dp(prices.size(), vector<int>(2 * k + 1, 0));
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|||||||
* 操作一:第i天买入股票了,那么dp[i][1] = dp[i - 1][0] - prices[i]
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* 操作一:第i天买入股票了,那么dp[i][1] = dp[i - 1][0] - prices[i]
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||||||
* 操作二:第i天没有操作,而是沿用前一天买入的状态,即:dp[i][1] = dp[i - 1][1]
|
* 操作二:第i天没有操作,而是沿用前一天买入的状态,即:dp[i][1] = dp[i - 1][1]
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||||||
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|
||||||
选最大的,所以 dp[i][1] = max(dp[i - 1][0] - prices[i], dp[i - 1][0]);
|
选最大的,所以 dp[i][1] = max(dp[i - 1][0] - prices[i], dp[i - 1][1]);
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同理dp[i][2]也有两个操作:
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同理dp[i][2]也有两个操作:
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||||||
* 操作一:第i天卖出股票了,那么dp[i][2] = dp[i - 1][1] + prices[i]
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* 操作一:第i天卖出股票了,那么dp[i][2] = dp[i - 1][1] + prices[i]
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||||||
* 操作二:第i天没有操作,沿用前一天卖出股票的状态,即:dp[i][2] = dp[i - 1][2]
|
* 操作二:第i天没有操作,沿用前一天卖出股票的状态,即:dp[i][2] = dp[i - 1][2]
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||||||
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||||||
所以dp[i][2] = max(dp[i - 1][i] + prices[i], dp[i][2])
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所以dp[i][2] = max(dp[i - 1][1] + prices[i], dp[i - 1][2])
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同理可以类比剩下的状态,代码如下:
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同理可以类比剩下的状态,代码如下:
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@ -64,6 +64,8 @@
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那么问题来了,定义一个大小为k的大顶堆,在每次移动更新大顶堆的时候,每次弹出都把最大的元素弹出去了,那么怎么保留下来前K个高频元素呢。
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那么问题来了,定义一个大小为k的大顶堆,在每次移动更新大顶堆的时候,每次弹出都把最大的元素弹出去了,那么怎么保留下来前K个高频元素呢。
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而且使用大顶堆就要把所有元素都进行排序,那能不能只排序k个元素呢?
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**所以我们要用小顶堆,因为要统计最大前k个元素,只有小顶堆每次将最小的元素弹出,最后小顶堆里积累的才是前k个最大元素。**
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**所以我们要用小顶堆,因为要统计最大前k个元素,只有小顶堆每次将最小的元素弹出,最后小顶堆里积累的才是前k个最大元素。**
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寻找前k个最大元素流程如图所示:(图中的频率只有三个,所以正好构成一个大小为3的小顶堆,如果频率更多一些,则用这个小顶堆进行扫描)
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寻找前k个最大元素流程如图所示:(图中的频率只有三个,所以正好构成一个大小为3的小顶堆,如果频率更多一些,则用这个小顶堆进行扫描)
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@ -34,7 +34,7 @@
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* 解释:S 会变成 “c”,但 T 仍然是 “b”。
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* 解释:S 会变成 “c”,但 T 仍然是 “b”。
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# 思路
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## 思路
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本文将给出 空间复杂度$O(n)$的栈模拟方法 以及空间复杂度是$O(1)$的双指针方法。
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本文将给出 空间复杂度$O(n)$的栈模拟方法 以及空间复杂度是$O(1)$的双指针方法。
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@ -155,9 +155,9 @@ public:
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* 空间复杂度:$O(1)$
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* 空间复杂度:$O(1)$
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# 其他语言版本
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## 其他语言版本
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Java:
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### Java:
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```java
|
```java
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// 普通方法(使用栈的思路)
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// 普通方法(使用栈的思路)
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@ -185,9 +185,8 @@ class Solution {
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}
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}
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```
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```
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Python:
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python3
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### python
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||||||
|
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```python
|
```python
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class Solution:
|
class Solution:
|
||||||
@ -207,8 +206,7 @@ class Solution:
|
|||||||
pass
|
pass
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||||||
```
|
```
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||||||
|
|
||||||
|
### Go
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Go:
|
|
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|
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||||||
```go
|
```go
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||||||
|
|
||||||
@ -230,7 +228,7 @@ func backspaceCompare(s string, t string) bool {
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|||||||
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```
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```
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||||||
|
|
||||||
JavaScript:
|
### JavaScript
|
||||||
```javascript
|
```javascript
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// 双栈
|
// 双栈
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var backspaceCompare = function(s, t) {
|
var backspaceCompare = function(s, t) {
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@ -34,7 +34,7 @@
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|||||||
* 输出:true
|
* 输出:true
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||||||
* 解释:长按名字中的字符并不是必要的。
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* 解释:长按名字中的字符并不是必要的。
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# 思路
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## 思路
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这道题目一看以为是哈希,仔细一看不行,要有顺序。
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这道题目一看以为是哈希,仔细一看不行,要有顺序。
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@ -94,9 +94,9 @@ public:
|
|||||||
空间复杂度:$O(1)$
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空间复杂度:$O(1)$
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# 其他语言版本
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## 其他语言版本
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Java:
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### Java
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```java
|
```java
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class Solution {
|
class Solution {
|
||||||
public boolean isLongPressedName(String name, String typed) {
|
public boolean isLongPressedName(String name, String typed) {
|
||||||
@ -127,7 +127,7 @@ class Solution {
|
|||||||
}
|
}
|
||||||
}
|
}
|
||||||
```
|
```
|
||||||
Python:
|
### Python
|
||||||
```python
|
```python
|
||||||
class Solution:
|
class Solution:
|
||||||
def isLongPressedName(self, name: str, typed: str) -> bool:
|
def isLongPressedName(self, name: str, typed: str) -> bool:
|
||||||
@ -154,7 +154,7 @@ class Solution:
|
|||||||
return True
|
return True
|
||||||
```
|
```
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||||||
|
|
||||||
Go:
|
### Go
|
||||||
|
|
||||||
```go
|
```go
|
||||||
|
|
||||||
@ -179,7 +179,7 @@ func isLongPressedName(name string, typed string) bool {
|
|||||||
}
|
}
|
||||||
```
|
```
|
||||||
|
|
||||||
JavaScript:
|
### JavaScript:
|
||||||
```javascript
|
```javascript
|
||||||
var isLongPressedName = function(name, typed) {
|
var isLongPressedName = function(name, typed) {
|
||||||
let i = 0, j = 0;
|
let i = 0, j = 0;
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||||||
|
@ -38,7 +38,7 @@
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|||||||
* 输出:2
|
* 输出:2
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* 解释:s 可以分割为 "RL"、"RRRLLRLL" ,每个子字符串中都包含相同数量的 'L' 和 'R' 。
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* 解释:s 可以分割为 "RL"、"RRRLLRLL" ,每个子字符串中都包含相同数量的 'L' 和 'R' 。
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# 思路
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## 思路
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这道题目看起来好像很复杂,其实是非常简单的贪心,关于贪心,我在这里[关于贪心算法,你该了解这些!](https://programmercarl.com/贪心算法理论基础.html)有详细的讲解。
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这道题目看起来好像很复杂,其实是非常简单的贪心,关于贪心,我在这里[关于贪心算法,你该了解这些!](https://programmercarl.com/贪心算法理论基础.html)有详细的讲解。
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@ -71,7 +71,7 @@ public:
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};
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};
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```
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```
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# 拓展
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## 拓展
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一些同学可能想,你这个推理不靠谱,都没有数学证明。怎么就能说是合理的呢,怎么就能说明 局部最优可以推出全局最优呢?
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一些同学可能想,你这个推理不靠谱,都没有数学证明。怎么就能说是合理的呢,怎么就能说明 局部最优可以推出全局最优呢?
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@ -86,9 +86,9 @@ public:
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# 其他语言版本
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## 其他语言版本
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## Java
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### Java
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```java
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```java
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class Solution {
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class Solution {
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||||||
@ -105,17 +105,17 @@ class Solution {
|
|||||||
}
|
}
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||||||
```
|
```
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||||||
|
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||||||
## Python
|
### Python
|
||||||
|
|
||||||
```python
|
```python
|
||||||
```
|
```
|
||||||
|
|
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## Go
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### Go
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||||||
|
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```go
|
```go
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```
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```
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|
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||||||
## JavaScript
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### JavaScript
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|
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```js
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```js
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var balancedStringSplit = function(s) {
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var balancedStringSplit = function(s) {
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@ -90,7 +90,7 @@ public:
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|||||||
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如下为精简之后的递归代码:(257. 二叉树的所有路径)
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如下为精简之后的递归代码:(257. 二叉树的所有路径)
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```
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```CPP
|
||||||
class Solution {
|
class Solution {
|
||||||
private:
|
private:
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||||||
void traversal(TreeNode* cur, string path, vector<string>& result) {
|
void traversal(TreeNode* cur, string path, vector<string>& result) {
|
||||||
@ -131,8 +131,7 @@ traversal(cur->left, path, result); // 左
|
|||||||
|
|
||||||
即:
|
即:
|
||||||
|
|
||||||
```
|
``` CPP
|
||||||
|
|
||||||
if (cur->left) {
|
if (cur->left) {
|
||||||
path += "->";
|
path += "->";
|
||||||
traversal(cur->left, path, result); // 左
|
traversal(cur->left, path, result); // 左
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||||||
|
@ -454,6 +454,79 @@ var postorderTraversal = function(root, res = []) {
|
|||||||
};
|
};
|
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```
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
Swift:
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|
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||||||
|
> 迭代法前序遍历
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```swift
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|
func preorderTraversal(_ root: TreeNode?) -> [Int] {
|
||||||
|
var res = [Int]()
|
||||||
|
if root == nil {
|
||||||
|
return res
|
||||||
|
}
|
||||||
|
var stack = [TreeNode]()
|
||||||
|
stack.append(root!)
|
||||||
|
while !stack.isEmpty {
|
||||||
|
let node = stack.popLast()!
|
||||||
|
res.append(node.val)
|
||||||
|
if node.right != nil {
|
||||||
|
stack.append(node.right!)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
if node.left != nil {
|
||||||
|
stack.append(node.left!)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
return res
|
||||||
|
}
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
> 迭代法中序遍历
|
||||||
|
```swift
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||||||
|
func inorderTraversal(_ root: TreeNode?) -> [Int] {
|
||||||
|
var res = [Int]()
|
||||||
|
if root == nil {
|
||||||
|
return res
|
||||||
|
}
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||||||
|
var stack = [TreeNode]()
|
||||||
|
var cur: TreeNode? = root
|
||||||
|
while cur != nil || !stack.isEmpty {
|
||||||
|
if cur != nil {
|
||||||
|
stack.append(cur!)
|
||||||
|
cur = cur!.left
|
||||||
|
} else {
|
||||||
|
cur = stack.popLast()
|
||||||
|
res.append(cur!.val)
|
||||||
|
cur = cur!.right
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
return res
|
||||||
|
}
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
> 迭代法后序遍历
|
||||||
|
```swift
|
||||||
|
func postorderTraversal(_ root: TreeNode?) -> [Int] {
|
||||||
|
var res = [Int]()
|
||||||
|
if root == nil {
|
||||||
|
return res
|
||||||
|
}
|
||||||
|
var stack = [TreeNode]()
|
||||||
|
stack.append(root!)
|
||||||
|
// res 存储 中 -> 右 -> 左
|
||||||
|
while !stack.isEmpty {
|
||||||
|
let node = stack.popLast()!
|
||||||
|
res.append(node.val)
|
||||||
|
if node.left != nil {
|
||||||
|
stack.append(node.left!)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
if node.right != nil {
|
||||||
|
stack.append(node.right!)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
// res 翻转
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||||||
|
res.reverse()
|
||||||
|
return res
|
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|
}
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```
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-----------------------
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-----------------------
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<div align="center"><img src=https://code-thinking.cdn.bcebos.com/pics/01二维码一.jpg width=500> </img></div>
|
<div align="center"><img src=https://code-thinking.cdn.bcebos.com/pics/01二维码一.jpg width=500> </img></div>
|
||||||
|
@ -147,6 +147,51 @@ int main() {
|
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Java:
|
Java:
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|
|
||||||
|
```Java
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||||||
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public void testMultiPack1(){
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// 版本一:改变物品数量为01背包格式
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List<Integer> weight = new ArrayList<>(Arrays.asList(1, 3, 4));
|
||||||
|
List<Integer> value = new ArrayList<>(Arrays.asList(15, 20, 30));
|
||||||
|
List<Integer> nums = new ArrayList<>(Arrays.asList(2, 3, 2));
|
||||||
|
int bagWeight = 10;
|
||||||
|
|
||||||
|
for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
|
||||||
|
while (nums.get(i) > 1) { // 把物品展开为i
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|
weight.add(weight.get(i));
|
||||||
|
value.add(value.get(i));
|
||||||
|
nums.set(i, nums.get(i) - 1);
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||||||
|
}
|
||||||
|
}
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||||||
|
|
||||||
|
int[] dp = new int[bagWeight + 1];
|
||||||
|
for(int i = 0; i < weight.size(); i++) { // 遍历物品
|
||||||
|
for(int j = bagWeight; j >= weight.get(i); j--) { // 遍历背包容量
|
||||||
|
dp[j] = Math.max(dp[j], dp[j - weight.get(i)] + value.get(i));
|
||||||
|
}
|
||||||
|
System.out.println(Arrays.toString(dp));
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
public void testMultiPack2(){
|
||||||
|
// 版本二:改变遍历个数
|
||||||
|
int[] weight = new int[] {1, 3, 4};
|
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int[] value = new int[] {15, 20, 30};
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int[] nums = new int[] {2, 3, 2};
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int bagWeight = 10;
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int[] dp = new int[bagWeight + 1];
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for(int i = 0; i < weight.length; i++) { // 遍历物品
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for(int j = bagWeight; j >= weight[i]; j--) { // 遍历背包容量
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// 以上为01背包,然后加一个遍历个数
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for (int k = 1; k <= nums[i] && (j - k * weight[i]) >= 0; k++) { // 遍历个数
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dp[j] = Math.max(dp[j], dp[j - k * weight[i]] + k * value[i]);
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}
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System.out.println(Arrays.toString(dp));
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}
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}
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}
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```
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Python:
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Python:
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```python
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```python
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