发布时间：2023-06-12 08:00
给你两个单链表的头节点 headA 和 headB ，请你找出并返回两个单链表相交的起始节点。
如果两个链表没有交点，返回 null 。
public class Solution {
public ListNode getIntersectionNode(ListNode headA, ListNode headB) {
//处理特殊输入
if(headA == null || headB == null)
return null;
//双指针遍历
ListNode pA = headA;
ListNode pB = headB;
while(pA != pB){
pA = pA == null ? headB : pA.next;
pB = pB == null ? headA : pB.next;
}
return pA;
}
}
思路：
假设链表A的长度为a，链表B的长度为b，公共部分长度为c，相交节点为Node。指针pA先遍历完A链再遍历B链，走到Node时，走过的长度为a+(b-c)。同理对于pB的话就是b+(a-c)。对于a+(b-c)=b+(a-c)，若有相交节点Node，则c>0，pA和pB会指向同一个节点Node；若Node不存在，则c=0，两个指针都会指向null，循环也会结束。
给你单链表的头节点 head ，请你反转链表，并返回反转后的链表。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-yWIPR7du-1630017125169)(C:\Users\11482\Desktop\找工作相关\LeetCode必刷200题练习记录.assets\1479f99ec2d8583971cc3dfb0c59e0cb.png)]
//迭代法
class Solution {
public ListNode reverseList(ListNode head) {
//处理特殊输入
//head为空或者head.next为空直接返回 无需翻转
if(head == null || head.next == null)
return head;
//指针定义在外部 避免频繁创建 对内存空间的占用
ListNode pre = null;
ListNode nxt = null;
ListNode cur = head;
while(cur != null){
nxt = cur.next;
cur.next = pre;
pre = cur;
cur = nxt;
}
return pre;
}
}
//递归法
class Solution {
public ListNode reverseList(ListNode head) {
//处理特殊输入
//head为空或者head.next为空直接返回 无需翻转
if(head == null || head.next == null)
return head;
ListNode newHead = reverseList(head.next);
head.next.next = head;
head.next = null;
return newHead;
}
}
将两个升序链表合并为一个新的 升序 链表并返回。新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的。
class Solution {
public ListNode mergeTwoLists(ListNode l1, ListNode l2) {
//处理特殊输入
if(l1 == null) return l2;
if(l2 == null) return l1;
ListNode dummyHead = new ListNode(0);
ListNode p1 = l1;
ListNode p2 = l2;
int val = 0;
ListNode cur = dummyHead;
while(p1 != null && p2 != null){
if(p1.val < p2.val){
val = p1.val;
p1 = p1.next;
} else {
val = p2.val;
p2 = p2.next;
}
cur.next = new ListNode(val);
cur = cur.next;
}
while(p1 != null){
cur.next = new ListNode(p1.val);
cur = cur.next;
p1 = p1.next;
}
while(p2 != null){
cur.next = new ListNode(p2.val);
cur = cur.next;
p2 = p2.next;
}
return dummyHead.next;
}
}
存在一个按升序排列的链表，给你这个链表的头节点 head ，请你删除所有重复的元素，使每个元素 只出现一次 。
返回同样按升序排列的结果链表。
class Solution {
public ListNode deleteDuplicates(ListNode head) {
if(head == null || head.next == null)
return head;
ListNode cur = head;
while(cur.next != null){
if(cur.next.val == cur.val){
cur.next = cur.next.next;
} else {
cur = cur.next;
}
}
return head;
}
}
给你一个链表，删除链表的倒数第 n 个结点，并且返回链表的头结点。
进阶：你能尝试使用一趟扫描实现吗？
class Solution {
public ListNode removeNthFromEnd(ListNode head, int n) {
//处理特殊输入 暂时没想到
//快慢指针
ListNode fast = head;
ListNode slow = head;
while(n > 0){
fast = fast.next;
n--;
}
// n 大于等于 链表长了
if(fast == null){
return head.next;
}
while(fast.next != null){
fast = fast.next;
slow = slow.next;
}
slow.next = slow.next.next;
return head;
}
}
给定一个链表，两两交换其中相邻的节点，并返回交换后的链表。
你不能只是单纯的改变节点内部的值，而是需要实际的进行节点交换。
//迭代
class Solution {
public ListNode swapPairs(ListNode head) {
if(head == null || head.next == null)
return head;
ListNode dummyhead = new ListNode(-1);
dummyhead.next = head;
ListNode cur = dummyhead;
while(cur.next != null && cur.next.next != null){
ListNode first = cur.next;
ListNode last = cur.next.next;
first.next = last.next;
cur.next = last;
last.next = first;
cur = cur.next.next;
}
return dummyhead.next;
}
}
//递归
//还没有理解 先空着
给你两个 非空 链表来代表两个非负整数。数字最高位位于链表开始位置。它们的每个节点只存储一位数字。将这两数相加会返回一个新的链表。
你可以假设除了数字 0 之外，这两个数字都不会以零开头。
class Solution {
public ListNode addTwoNumbers(ListNode l1, ListNode l2) {
Deque<Integer> q1 = new ArrayDeque<>();
Deque<Integer> q2 = new ArrayDeque<>();
while(l1 != null){
q1.push(l1.val);
l1 = l1.next;
}
while(l2 != null){
q2.push(l2.val);
l2 = l2.next;
}
ListNode res = null;
int num1 = 0;
int num2 = 0;
int temp = 0;
int flag = 0;
while(!q1.isEmpty() || !q2.isEmpty() || flag != 0){
num1 = q1.isEmpty() ? 0 : q1.pop();
num2 = q2.isEmpty() ? 0 : q2.pop();
temp = num1 + num2 + flag;
ListNode node = new ListNode(temp % 10);
node.next = res;
res = node;
flag = temp / 10;
}
return res;
}
}
请判断一个链表是否为回文链表。
class Solution {
ListNode temp = null;
public boolean isPalindrome(ListNode head) {
//如果回文 则链表长一定是偶数 嘛? - 不一定
//1 2 3 2 1
//1 2 3 3 2 1
temp = head;
return check(head);
}
public boolean check(ListNode node){
if(node == null)
return true;
boolean res = check(node.next) && (temp.val == node.val);
temp = temp.next;
return res;
}
}
给定一个单链表，把所有的奇数节点和偶数节点分别排在一起。请注意，这里的奇数节点和偶数节点指的是节点编号的奇偶性，而不是节点的值的奇偶性。
请尝试使用原地算法完成。你的算法的空间复杂度应为 O(1)，时间复杂度应为 O(nodes)，nodes 为节点总数。
class Solution {
public ListNode oddEvenList(ListNode head) {
if(head == null || head.next == null)
return head;
ListNode odd = head;
ListNode even = head.next;
ListNode end = even;
while(odd.next != null && even.next != null){
odd.next = even.next;
odd = odd.next;
even.next = odd.next;
even = even.next;
}
odd.next = end;
return head;
}
}
给你一个链表，每 k 个节点一组进行翻转，请你返回翻转后的链表。
k 是一个正整数，它的值小于或等于链表的长度。
如果节点总数不是 k 的整数倍，那么请将最后剩余的节点保持原有顺序。
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode() {}
* ListNode(int val) { this.val = val; }
* ListNode(int val, ListNode next) { this.val = val; this.next = next; }
* }
*/
class Solution {
public ListNode reverseKGroup(ListNode head, int k) {
if(head == null || head.next == null){
return head;
}
ListNode tail = head;
for(int i = 0; i < k; i++){
if(tail == null){
return head;
}
tail = tail.next;
}
ListNode newHead = reverse(head, tail);
head.next = reverseKGroup(tail, k);
return newHead;
}
public ListNode reverse(ListNode head, ListNode tail){
ListNode pre = null;
ListNode nxt = null;
while(head != tail){
nxt = head.next;
head.next = pre;
pre = head;
head = nxt;
}
return pre;
}
}
class Solution {
List<Integer> res = new ArrayList<>();
public List<Integer> preorderTraversal(TreeNode root) {
preOrder(root);
return res;
}
public void preOrder(TreeNode node){
if(node != null){
res.add(node.val);
preOrder(node.left);
preOrder(node.right);
}
}
}
class Solution {
public List<Integer> preorderTraversal(TreeNode root) {
List<Integer> res = new ArrayList<>();
preOrder(root, res);
return res;
}
public void preOrder(TreeNode root, List<Integer> res){
Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
while(root != null || !stack.isEmpty()){
while(root != null){
res.add(root.val);
stack.add(root);
root = root.left;
}
root = stack.pop().right;
}
}
}
class Solution {
List<Integer> res = new ArrayList<>();
public List<Integer> inorderTraversal(TreeNode root) {
//inorder1(root);
inorder2(root);
return res;
}
//递归法
public void inorder1(TreeNode root){
//递归终止条件
if(root == null) return;
inorder1(root.left);
res.add(root.val);
inorder1(root.right);
}
//迭代法
public void inorder2(TreeNode root){
Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
while(root != null || !stack.isEmpty()){
while(root != null){
stack.push(root);
root = root.left;
}
TreeNode t = stack.pop();
res.add(t.val);
root = t.right;
}
}
}
class Solution {
public List<Integer> postorderTraversal(TreeNode root) {
List<Integer> res = new ArrayList<>();
postOrder(root, res);
Collections.reverse(res);
return res;
}
public void postOrder(TreeNode root, List<Integer> res){
Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
while(root != null || ! stack.isEmpty()){
while(root != null){
res.add(root.val);
stack.push(root);
root = root.right;
}
root = stack.pop().left;
}
}
}
class Solution {
List<Integer> res = new ArrayList<>();
public List<Integer> postorderTraversal(TreeNode root) {
help(root);
return res;
}
public void help(TreeNode node){
if(node == null)
return;
help(node.left);
help(node.right);
res.add(node.val);
}
}
class Solution {
public List<List<Integer>> levelOrder(TreeNode root) {
if(root == null)
return new ArrayList<>();
List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
Queue<TreeNode> q = new LinkedList<>();
q.offer(root);
int size = 0;
List<Integer> list;
while(!q.isEmpty()){
list = new ArrayList<>();
size = q.size();
while(size > 0){
TreeNode node = q.poll();
list.add(node.val);
if(node.left != null)
q.offer(node.left);
if(node.right != null)
q.offer(node.right);
size--;
}
res.add(list);
}
return res;
}
}
给定一个二叉树，判断其是否是一个有效的二叉搜索树。
假设一个二叉搜索树具有如下特征：
节点的左子树只包含小于当前节点的数。
节点的右子树只包含大于当前节点的数。
所有左子树和右子树自身必须也是二叉搜索树。
class Solution {
public boolean isValidBST(TreeNode root) {
return cheak(root, Long.MIN_VALUE, Long.MAX_VALUE);
}
public boolean cheak(TreeNode root, long min, long max){
if(root == null)
return true;
if(root.val <= min || root.val >= max)
return false;
return cheak(root.left, min, root.val) && cheak(root.right, root.val, max);
}
}
给你二叉搜索树的根节点 root ，该树中的两个节点被错误地交换。请在不改变其结构的情况下，恢复这棵树。
class Solution {
TreeNode t1, t2, pre;
public void recoverTree(TreeNode root) {
inorder(root);
int temp = t1.val;
t1.val = t2.val;
t2.val = temp;
}
public void inorder(TreeNode root){
if(root == null) return;
inorder(root.left);
if(pre != null && pre.val > root.val){
if(t1 == null) t1 = pre;
t2 = root;
}
pre = root;
inorder(root.right);
}
}
class Solution {
public boolean isSameTree(TreeNode p, TreeNode q) {
if(p == null && q == null)
return true;
if(p == null || q == null)
return false;
if(p.val != q.val)
return false;
return isSameTree(p.left, q.left) && isSameTree(p.right, q.right);
}
}
class Solution {
public boolean isSymmetric(TreeNode root) {
if(root == null)
return true;
return cheak(root.left, root.right);
}
public boolean cheak(TreeNode node1, TreeNode node2){
if(node1 == null && node2 == null)
return true;
if(node1 == null || node2 == null)
return false;
if(node1.val != node2.val)
return false;
return cheak(node1.left, node2.right) && cheak(node1.right, node2.left);
}
}
class Solution {
public int maxDepth(TreeNode root) {
if(root == null)
return 0;
return Math.max(maxDepth(root.left), maxDepth(root.right)) + 1;
}
}
class Solution {
int[] arr;
Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
public TreeNode buildTree(int[] preorder, int[] inorder) {
arr = preorder;
for(int i = 0; i < inorder.length; i++){
map.put(inorder[i], i);
}
return build(0, 0, preorder.length - 1);
}
public TreeNode build(int rootIndex, int left, int right){
if(left > right) return null;
TreeNode root = new TreeNode(arr[rootIndex]);
int index = map.get(arr[rootIndex]);
root.left = build(rootIndex + 1, left, index - 1);
root.right = build(rootIndex + index - left + 1, index + 1, right);
return root;
}
}
class Solution {
int[] arr;
Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
public TreeNode buildTree(int[] inorder, int[] postorder) {
arr = postorder;
for(int i = 0; i < inorder.length; i++){
map.put(inorder[i], i);
}
return build(postorder.length - 1, 0, inorder.length - 1);
}
public TreeNode build(int rootIndex, int left, int right){
if(left > right) return null;
TreeNode root = new TreeNode(arr[rootIndex]);
int index = map.get(arr[rootIndex]);
root.left = build(rootIndex - (right - index) - 1, left, index - 1);
root.right = build(rootIndex - 1, index + 1, right);
return root;
}
}
class Solution {
public TreeNode sortedArrayToBST(int[] nums) {
int left = 0;
int right = nums.length - 1;
return build(nums, left, right);
}
public TreeNode build(int[] nums, int left, int right){
if(left > right) return null;
int mid = (left + right) >> 1;
TreeNode root = new TreeNode(nums[mid]);
root.left = build(nums, left, mid - 1);
root.right = build(nums, mid + 1, right);
return root;
}
}
class Solution {
public TreeNode sortedListToBST(ListNode head) {
if(head == null) return null;
if(head.next == null) return new TreeNode(head.val);
//先找中间节点
ListNode fast = head;
ListNode slow = head;
ListNode pre = null;
while(fast != null && fast.next != null){
fast = fast.next.next;
pre = slow;
slow = slow.next;
}
pre.next = null;
TreeNode root = new TreeNode(slow.val);
root.left = sortedListToBST(head);
root.right = sortedListToBST(slow.next);
return root;
}
}
class Solution {
public boolean isBalanced(TreeNode root) {
if(root == null)
return true;
if(Math.abs(depth(root.left) - depth(root.right)) > 1)
return false;
return isBalanced(root.left) && isBalanced(root.right);
}
public int depth(TreeNode root){
if(root == null)
return 0;
return Math.max(depth(root.left), depth(root.right)) + 1;
}
}
class Solution {
public int minDepth(TreeNode root) {
if(root == null)
return 0;
int left = minDepth(root.left);
int right = minDepth(root.right);
if(left == 0) return right + 1;
if(right == 0) return left + 1;
return Math.min(left, right) + 1;
}
}
给你二叉树的根节点 root 和一个表示目标和的整数 targetSum ，判断该树中是否存在 根节点到叶子节点 的路径，这条路径上所有节点值相加等于目标和 targetSum 。
叶子节点 是指没有子节点的节点。
class Solution {
public boolean hasPathSum(TreeNode root, int targetSum) {
if(root == null)
return false;
if(root.left == null && root.right == null)
return targetSum - root.val == 0;
return hasPathSum(root.left, targetSum - root.val) || hasPathSum(root.right, targetSum - root.val);
}
}
class Solution {
List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
public List<List<Integer>> pathSum(TreeNode root, int targetSum) {
dfs(root, targetSum, new ArrayList<>());
return res;
}
public void dfs(TreeNode root, int targetSum, List<Integer> list){
if(root == null) return;
list.add(root.val);
if(root.left == null && root.right == null){
if(targetSum == root.val){
res.add(new ArrayList<>(list));
}
}
if(root.left != null){
dfs(root.left, targetSum - root.val, list);
}
if(root.right != null){
dfs(root.right, targetSum - root.val, list);
}
list.remove(list.size() - 1);
}
}
class Solution {
public void flatten(TreeNode root) {
if(root == null) return ;
//左右子树拉直
flatten(root.left);
flatten(root.right);
//左子树
TreeNode left = root.left;
//右子树
TreeNode right = root.right;
root.right = left;
root.left = null;
while(root.right != null){
root = root.right;
}
root.right = right;
}
}
class Solution {
int res = 0;
public int sumNumbers(TreeNode root) {
dfs(root, 0);
return res;
}
public void dfs(TreeNode root, int sum){
if(root == null) return;
int k = (sum * 10 + root.val);
if(root.left == null && root.right == null){
res += k;
}
dfs(root.left, k);
dfs(root.right, k);
}
}
class Solution {
List<String> res = new ArrayList<>();
public List<String> binaryTreePaths(TreeNode root) {
dfs(root,"");
return res;
}
public void dfs(TreeNode root, String s){
if(root == null) return;
s += root.val;
if(root.left == null && root.right == null){
res.add(s);
}
dfs(root.left, s + "->");
dfs(root.right, s + "->");
}
}
class Solution {
public TreeNode lowestCommonAncestor(TreeNode root, TreeNode p, TreeNode q) {
if(root == null || p == root || q == root){
return root;
}
TreeNode left = lowestCommonAncestor(root.left, p, q);
TreeNode right = lowestCommonAncestor(root.right, p, q);
if(left != null && right != null){
return root;
}
return left == null ? right : left;
}
}
22.二叉搜索树的最近公共祖先
23.翻转二叉树
class Solution {
public TreeNode invertTree(TreeNode root) {
if(root == null) return null;
invertTree(root.left);
invertTree(root.right);
TreeNode right = root.right;
TreeNode left = root.left;
root.left = right;
root.right = left;
return root;
}
}
class Solution {
public TreeNode mergeTrees(TreeNode root1, TreeNode root2) {
if(root1 == null)
return root2;
if(root2 == null)
return root1;
root1.val += root2.val;
root1.left = mergeTrees(root1.left, root2.left);
root1.right = mergeTrees(root1.right, root2.right);
return root1;
}
}
class Solution {
int max = 0;
public int diameterOfBinaryTree(TreeNode root) {
dfs(root);
return max;
}
public int dfs(TreeNode root){
int left = root.left == null ? 0 : dfs(root.left) + 1;
int right = root.right == null ? 0 : dfs(root.right) + 1;
max = Math.max(max, left + right);
return Math.max(left, right);
}
}
class Solution {
int max = Integer.MIN_VALUE;
public int maxPathSum(TreeNode root) {
if(root == null)
return 0;
dfs(root);
return max;
}
public int dfs(TreeNode root){
if(root == null) return 0;
int left = Math.max(0, dfs(root.left));
int right = Math.max(0, dfs(root.right));
max = Math.max(max, left + right + root.val);
return Math.max(left, right) + root.val;
}
}
/**
* Definition for a binary tree node.
* public class TreeNode {
* int val;
* TreeNode left;
* TreeNode right;
* TreeNode(int x) { val = x; }
* }
*/
public class Codec {
// Encodes a tree to a single string.
public String serialize(TreeNode root) {
//bfs 层序
StringBuilder builder = new StringBuilder();
Queue<TreeNode> q = new LinkedList<>();
if(root == null){
return "null";
}
q.offer(root);
builder.append(root.val).append(",");
while(!q.isEmpty()){
TreeNode node = q.poll();
if(node.left != null){
q.offer(node.left);
builder.append(node.left.val).append(",");
} else {
builder.append("null").append(",");
}
if(node.right != null){
q.offer(node.right);
builder.append(node.right.val).append(",");
} else {
builder.append("null").append(",");
}
}
builder.deleteCharAt(builder.length() - 1);
return builder.toString();
}
//suppose to be [1, 2, 3, null, null, 4, 5];
// Decodes your encoded data to tree.
public TreeNode deserialize(String data) {
String[] nodes = data.split(",");
TreeNode root = nodes[0].equals("null") ? null : new TreeNode(Integer.parseInt(nodes[0]));
Queue<TreeNode> q = new LinkedList<>();
q.offer(root);
int i = 1;
while(i < nodes.length){
TreeNode node = q.poll();
if(nodes[i].equals("null")){
node.left = null;
} else {
node.left = new TreeNode(Integer.parseInt(nodes[i]));
q.offer(node.left);
}
i++;
if(nodes[i].equals("null")){
node.right = null;
} else {
node.right = new TreeNode(Integer.parseInt(nodes[i]));
q.offer(node.right);
}
i++;
}
return root;
}
}
// Your Codec object will be instantiated and called as such:
// Codec ser = new Codec();
// Codec deser = new Codec();
// TreeNode ans = deser.deserialize(ser.serialize(root));
class Solution {
String[] dic = {"","","abc","def","ghi","jkl","mno","pqrs","tuv","wxyz"};
List<String> res = new ArrayList<>();
public List<String> letterCombinations(String digits) {
if(digits == null || digits.length() == 0){
return new ArrayList<>();
}
backtrace(digits, 0, "");
return res;
}
public void backtrace(String digits, int index, String path){
if(index == digits.length()){
res.add(path);
return;
}
String temp = dic[digits.charAt(index) - '0'];
for(char c : temp.toCharArray()){
path += c;
backtrace(digits, index + 1, path);
path = path.substring(0, path.length() - 1);
}
}
}
class Solution {
char[] t = {'(' , ')'};
List<String> res = new ArrayList<>();
int[] count = new int[2];
public List<String> generateParenthesis(int n) {
backtrace(n, "");
return res;
}
public void backtrace(int n, String path){
if(path.length() == (2 * n)){
res.add(path);
return;
}
for(int i = 0; i < t.length; i++){
if(i == 0 && count[i] < n){
count[i]++;
} else if (i == 1 && count[i - 1] > 0 && count[i] < count[i - 1]){
count[i]++;
} else {
continue;
}
path += t[i];
backtrace(n, path);
path = path.substring(0, path.length() - 1);
count[i]--;
}
}
}
class Solution {
public void solveSudoku(char[][] board) {
backtrace(board);
}
public boolean backtrace(char[][] board){
for(int i = 0; i < board.length; i++){
for(int j = 0; j < board[0].length; j++){
if(board[i][j] != '.'){
continue;
}
for(char c = '1'; c <= '9'; c++){
if(check(board, i, j, c)){
board[i][j] = c;
if(backtrace(board)) return true;
board[i][j] = '.';
}
}
return false;
}
}
return true;
}
public boolean check(char[][] board, int row, int col, char c){
//检查竖列有无重复
for(int i = 0; i < board.length; i++){
if(board[i][col] == c){
return false;
}
}
//检查行重复
for(int i = 0; i < board.length; i++){
if(board[row][i] == c){
return false;
}
}
//检查3*3内有无重复
int startRow = (row / 3) * 3;
int startCol = (col / 3) * 3;
for(int i = startRow; i < startRow + 3; i++){
for(int j = startCol; j < startCol + 3; j++){
if(board[i][j] == c){
return false;
}
}
}
return true;
}
}
给定一个无重复元素的正整数数组 candidates 和一个正整数 target ，找出 candidates 中所有可以使数字和为目标数 target 的唯一组合。
candidates 中的数字可以无限制重复被选取。如果至少一个所选数字数量不同，则两种组合是唯一的。
对于给定的输入，保证和为 target 的唯一组合数少于 150 个。
class Solution {
List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
public List<List<Integer>> combinationSum(int[] candidates, int target) {
backtrace(candidates, target, new ArrayList<>(), 0);
return res;
}
public void backtrace(int[] candidates, int target, List<Integer> list, int index){
if(target == 0){
res.add(new ArrayList<>(list));
return;
}
for(int i = index; i < candidates.length; i++){
if(candidates[i] > target){
continue;
}
list.add(candidates[i]);
backtrace(candidates, target - candidates[i], list, i);
list.remove(list.size() - 1);
}
}
}
给定一个数组 candidates 和一个目标数 target ，找出 candidates 中所有可以使数字和为 target 的组合。
candidates 中的每个数字在每个组合中只能使用一次。
注意：解集不能包含重复的组合。
class Solution {
List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
public List<List<Integer>> combinationSum2(int[] candidates, int target) {
Arrays.sort(candidates);
backtrace(candidates, target, new ArrayList<>(), 0);
return res;
}
public void backtrace(int[] candidates, int target, List<Integer> list, int index){
if(target == 0){
res.add(new ArrayList<>(list));
return;
}
for(int i = index; i < candidates.length; i++){
if(candidates[i] > target) continue;
if(i > index && candidates[i] == candidates[i - 1]){
continue;
}
list.add(candidates[i]);
backtrace(candidates, target - candidates[i], list, i + 1);
list.remove(list.size() - 1);
}
}
}
给定一个不含重复数字的数组 nums ，返回其 所有可能的全排列 。你可以 按任意顺序 返回答案。
class Solution {
List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
public List<List<Integer>> permute(int[] nums) {
boolean[] visited = new boolean[nums.length];
backtrace(nums, visited, new ArrayList<>());
return res;
}
public void backtrace(int[] nums, boolean[] visited, List<Integer> list){
if(list.size() == nums.length){
res.add(new ArrayList<>(list));
return;
}
for(int i = 0; i < nums.length; i++){
if(visited[i]) continue;
list.add(nums[i]);
visited[i] = true;
backtrace(nums, visited, list);
visited[i] = false;
list.remove(list.size() - 1);
}
}
}
给定一个可包含重复数字的序列 nums ，按任意顺序 返回所有不重复的全排列。
class Solution {
List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
public List<List<Integer>> permuteUnique(int[] nums) {
boolean[] visited = new boolean[nums.length];
Arrays.sort(nums);
backtrace(nums, visited, new ArrayList<>());
return res;
}
public void backtrace(int[] nums, boolean[] visited, List<Integer> list){
if(list.size() == nums.length){
res.add(new ArrayList<>(list));
return;
}
for(int i = 0; i < nums.length; i++){
if(visited[i]) continue;
if(i > 0 && nums[i] == nums[i - 1] && !visited[i - 1]) continue;
list.add(nums[i]);
visited[i] = true;
backtrace(nums, visited, list);
visited[i] = false;
list.remove(list.size() - 1);
}
}
}
n 皇后问题 研究的是如何将 n 个皇后放置在 n×n 的棋盘上，并且使皇后彼此之间不能相互攻击。
给你一个整数 n ，返回所有不同的 n 皇后问题 的解决方案。
每一种解法包含一个不同的 n 皇后问题 的棋子放置方案，该方案中 'Q' 和 '.' 分别代表了皇后和空位。
class Solution {
List<List<String>> res = new ArrayList<>();
public List<List<String>> solveNQueens(int n) {
//棋盘初始化
char[][] chessboard = new char[n][n];
for(int i = 0; i < n; i++){
for(int j = 0; j < n; j++){
chessboard[i][j] = '.';
}
}
backtrace(chessboard, 0);
return res;
}
public void backtrace(char[][] chessboard, int row){
if(row == chessboard.length){
res.add(ArrayToList(chessboard));
return;
}
for(int col = 0; col < chessboard.length; col++){
if(check(chessboard, row, col)){
chessboard[row][col] = 'Q';
backtrace(chessboard, row + 1);
chessboard[row][col] = '.';
}
}
}
public boolean check (char[][] chessboard, int row, int col){
//检查同一列有无冲突
for(int i = 0; i < row; i++){
if(chessboard[i][col] == 'Q'){
return false;
}
}
//检查左上方有无冲突
for(int i = row - 1, j = col - 1; i >= 0 && j >= 0; i--, j--){
if(chessboard[i][j] == 'Q'){
return false;
}
}
//检查右上方有无冲突
for(int i = row - 1, j = col + 1; j < chessboard.length && i >= 0; i--, j++){
if(chessboard[i][j] == 'Q'){
return false;
}
}
return true;
}
public List<String> ArrayToList(char[][] chessboard){
List<String> list = new ArrayList<>();
for(char[] c : chessboard){
list.add(new String(c));
}
return list;
}
}
给定两个整数 n 和 k，返回范围 [1, n] 中所有可能的 k 个数的组合。
你可以按 任何顺序 返回答案。
class Solution {
List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
public List<List<Integer>> combine(int n, int k) {
backtrace(n, k, new ArrayList<>(), 1);
return res;
}
public void backtrace(int n, int k, List<Integer> list, int index){
if(list.size() == k){
res.add(new ArrayList<>(list));
return;
}
for(int i = index; i <= n - (k - list.size()) + 1; i++){
list.add(i);
backtrace(n, k, list, i + 1);
list.remove(list.size() - 1);
}
}
}
给你一个整数数组 nums ，数组中的元素 互不相同 。返回该数组所有可能的子集（幂集）。
解集 不能 包含重复的子集。你可以按 任意顺序 返回解集。
class Solution {
List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
public List<List<Integer>> subsets(int[] nums) {
backtrace(nums, new ArrayList<>(), 0);
return res;
}
public void backtrace(int[] nums, List<Integer> list, int index){
res.add(new ArrayList<>(list));
for(int i = index; i < nums.length; i++){
list.add(nums[i]);
backtrace(nums, list, i + 1);
list.remove(list.size() - 1);
}
}
}
给你一个整数数组 nums ，其中可能包含重复元素，请你返回该数组所有可能的子集（幂集）。
解集 不能 包含重复的子集。返回的解集中，子集可以按 任意顺序 排列。
class Solution {
List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
public List<List<Integer>> subsetsWithDup(int[] nums) {
Arrays.sort(nums);
backtrace(nums, new ArrayList<>(), 0);
return res;
}
public void backtrace(int[] nums, List<Integer> list, int index){
res.add(new ArrayList<>(list));
for(int i = index; i < nums.length; i++){
if(i > index && nums[i] == nums[i - 1]) continue;
list.add(nums[i]);
backtrace(nums, list, i + 1);
list.remove(list.size() - 1);
}
}
}
给定一个 m x n 二维字符网格 board 和一个字符串单词 word 。如果 word 存在于网格中，返回 true ；否则，返回 false 。
单词必须按照字母顺序，通过相邻的单元格内的字母构成，其中“相邻”单元格是那些水平相邻或垂直相邻的单元格。同一个单元格内的字母不允许被重复使用。
class Solution {
boolean find = false;
public boolean exist(char[][] board, String word) {
int m = board.length;
int n = board[0].length;
boolean[][] visited = new boolean[m][n];
for(int i = 0; i < m; i++){
for(int j = 0; j < n; j++){
backtrace(board, i, j, word, 0, visited);
}
}
return find;
}
public void backtrace(char[][] board, int i, int j, String word, int index, boolean[][] visited){
if(i >= board.length || j >= board[0].length ||
i < 0 || j < 0 || visited[i][j] || find ||
board[i][j] != word.charAt(index)){
return;
}
if(index == word.length() - 1){
find = true;
return;
}
visited[i][j] = true;
backtrace(board, i + 1, j, word, index + 1, visited);
backtrace(board, i - 1, j, word, index + 1, visited);
backtrace(board, i, j + 1, word, index + 1, visited);
backtrace(board, i, j - 1, word, index + 1, visited);
visited[i][j] = false;
}
}
格雷编码是一个二进制数字系统，在该系统中，两个连续的数值仅有一个位数的差异。
给定一个代表编码总位数的非负整数 n，打印其格雷编码序列。即使有多个不同答案，你也只需要返回其中一种。
格雷编码序列必须以 0 开头。
class Solution {
List<Integer> res = new ArrayList<>();
boolean[] visited;
public List<Integer> grayCode(int n) {
visited = new boolean[1 << n];
backtrace(0, n);
return res;
}
public boolean backtrace(int cur, int n){
if(res.size() == (1 << n)){
return true;
}
res.add(cur);
visited[cur] = true;
for(int i = 0; i < n; i++){
int next = cur ^ (1 << i);
if(!visited[next] && backtrace(next, n)){
return true;
}
}
visited[cur] = false;
return false;
}
}
class Solution {
List<String> res = new ArrayList<>();
public List<String> restoreIpAddresses(String s) {
if(s == null || s.length() < 4 || s.length() > 16) return new ArrayList<>();
backtrace(s, 0, new ArrayList<>());
return res;
}
public void backtrace(String s, int index, List<String> list){
if(list.size() == 4){
if(index == s.length()){
res.add(String.join(".", list));
return;
}
}
int sum = 0;
for(int i = index; i < s.length(); i++){
if(s.charAt(index) == '0' && i > index) break;
sum = sum * 10 + (s.charAt(i) - '0');
if(sum <= 255 && sum >= 0){
list.add(String.valueOf(sum));
backtrace(s, i + 1, list);
list.remove(list.size() - 1);
}
}
}
}
给你一个整数 n ，请你生成并返回所有由 n 个节点组成且节点值从 1 到 n 互不相同的不同 二叉搜索树 。可以按 任意顺序 返回答案。
class Solution {
public List<TreeNode> generateTrees(int n) {
if(n == 0){
return new ArrayList<>();
}
return build(1, n);
}
public List<TreeNode> build(int start, int end){
List<TreeNode> res = new ArrayList<>();
if(start > end){
res.add(null);
return res;
}
for(int i = start; i <= end; i++){
List<TreeNode> leftList = build(start, i - 1);
List<TreeNode> rightList = build(i + 1, end);
for(TreeNode left : leftList){
for(TreeNode right : rightList){
TreeNode root = new TreeNode(i);
root.left = left;
root.right = right;
res.add(root);
}
}
}
return res;
}
}
class Solution {
List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
public List<List<Integer>> pathSum(TreeNode root, int targetSum) {
backtrace(root, targetSum, new ArrayList<>());
return res;
}
public void backtrace(TreeNode root, int targetSum, List<Integer> list){
if(root == null) return;
list.add(root.val);
if(root.left == null && root.right == null){
if(targetSum == root.val){
res.add(new ArrayList<>(list));
}
}
if(root.left != null) backtrace(root.left, targetSum - root.val, list);
if(root.right != null) backtrace(root.right, targetSum - root.val, list);
list.remove(list.size() - 1);
}
}
class Solution {
List<List<String>> res = new ArrayList<>();
public List<List<String>> partition(String s) {
backtrace(s, 0, new ArrayList<>());
return res;
}
public void backtrace(String s, int index, List<String> list){
if(index == s.length()){
res.add(new ArrayList<>(list));
}
for(int i = index; i < s.length(); i++){
String t = s.substring(index, i + 1);
if(check(t)){
list.add(t);
backtrace(s, i + 1, list);
list.remove(list.size() - 1);
}
}
}
public boolean check(String s){
int l = s.length();
for(int i = 0; i < l / 2; i++){
if(s.charAt(i) != s.charAt(l - i - 1)){
return false;
}
}
return true;
}
}
有N件物品和一个最多能被重量为W 的背包。第i件物品的重量是weight[i]，得到的价值是value[i] 。
每件物品只能用一次，求解将哪些物品装入背包里物品价值总和最大。
在这里假设N=3即有三件物品，w=4即背包的最大重量为4.
weight = [1 , 3, 4];
value = [15,20,30];
package LeetCode;
public class package01 {
public static void main(String[] args) {
//物品表
int[] weight = {1, 3, 4};
int[] value = {15, 20, 30};
int N = 3;//3件物品
int W = 4;//背包最大容纳重量
//1.dp数组的含义： dp[i][j] 表示在背包重量为j时从 0-i的物品里选取放入背包所获得的最大价值
int[][] dp = new int[N][W + 1];
//2.递推式
//dp[i][j]有两种方式得到 ： 即对第i个物品 放或者不放
//在放入之前首先得判断内否放入 即 j + weight[i] <= W
//如果不把第i个放入： dp[i][j] = dp[i - 1][j]
//如果把第i个放入： dp[i][j] = dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]
//3.初始条件
//j = 0 即重量为0时 什么都放不进去
for(int i = 0; i < N; i++){
dp[i][0] = 0;
}
//i = 0 时 只能放入0号物品
for(int i = W; i >= 0; i--){
dp[0][i] = value[0];
}
//4.遍历方式
//根据 i - 1 推导 i 顺序遍历即可
for(int i = 1; i < N; i++){
for(int j = 0; j <= W ; j++){
if(j >= weight[i]){
dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]);
}
}
}
System.out.println(dp[N - 1][W]);
}
}
还是上面的例子，只不过不再是每个物品只有1个，每个物品有无限个
package LeetCode;
public class packageComplete {
public static void main(String[] args) {
//物品表
int[] weight = {1, 3, 4};
int[] value = {15, 20, 30};
int N = 3;//3件物品
int W = 4;//背包最大容纳重量
//dp数组的含义： dp[i][j] 表示在背包重量为j时从 0-i的物品里选取放入背包所获得的最大价值
int[][] dp = new int[N][W + 1];
//初始化
for(int i = 0; i < N; i++){
dp[i][0] = 0;
}
for(int i = 1; i <= W; i++){
if(i >= weight[0]){
dp[0][i] = dp[0][i - weight[0]] + value[0];
}
}
for(int i = 1; i < N; i++){
for(int j = 0; j <= W; j++){
if(j >= weight[i]){
dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]);
} else {
dp[i][j] = dp[i - 1][j];
}
}
}
}
}
给你一个 只包含正整数 的 非空 数组 nums 。
请你判断是否可以将这个数组分割成两个子集，使得两个子集的元素和相等。
class Solution {
public boolean canPartition(int[] nums) {
int len = nums.length;
int sum = 0;
for(int num : nums){
sum += num;
}
if(sum % 2 != 0){
return false;
}
int target = sum / 2;
//背包问题
//现在有 len - 1个 “物品” 各自对应的重量是 nums[i] 价值也是 nums[i]
//判断能否刚好填满重量是target的背包
int[] dp = new int[target + 1];
for(int i = 0; i < len; i++){
for(int j = target; j >= nums[i] ; j--){
dp[j] = Math.max(dp[j], dp[j - nums[i]] + nums[i]);
}
}
return dp[target] == target ? true : false;
}
}
有一堆石头，用整数数组 stones 表示。其中 stones[i] 表示第 i 块石头的重量。
每一回合，从中选出任意两块石头，然后将它们一起粉碎。假设石头的重量分别为 x 和 y，且 x <= y。
那么粉碎的可能结果如下：
如果 x == y，那么两块石头都会被完全粉碎；
如果 x != y，那么重量为 x 的石头将会完全粉碎，而重量为 y 的石头新重量为 y-x。
最后，最多只会剩下一块 石头。返回此石头 最小的可能重量 。如果没有石头剩下，就返回 0。
class Solution {
public int findTargetSumWays(int[] nums, int target) {
// 假如正数的和为x
// 那么负数的和就是 -(sum - x)
// 那么 x - (sum - x) = target
// x = (target + sum) / 2
// 换成了填满容量为x的背包有几种方法
int sum = 0;
for (int i = 0; i < nums.length; i++) sum += nums[i];
if ((target + sum) % 2 != 0) return 0;
int size = (target + sum) / 2;
int[] dp = new int[size + 1];
dp[0] = 1;
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
for (int j = size; j >= nums[i]; j--) {
dp[j] += dp[j - nums[i]];
}
}
return dp[size];
}
}
给你一个整数数组 nums 和一个整数 target 。
向数组中的每个整数前添加 '+' 或 '-' ，然后串联起所有整数，可以构造一个 表达式 ：
例如，nums = [2, 1] ，可以在 2 之前添加 '+' ，在 1 之前添加 '-' ，然后串联起来得到表达式 "+2-1" 。
返回可以通过上述方法构造的、运算结果等于 target 的不同 表达式 的数目。
class Solution {
public int findTargetSumWays(int[] nums, int target) {
int sum = 0;
for (int num : nums) {
sum += num;
}
int diff = sum - target;
if (diff < 0 || diff % 2 != 0) {
return 0;
}
int neg = diff / 2;
int[] dp = new int[neg + 1];
dp[0] = 1;
for (int num : nums) {
for (int j = neg; j >= num; j--) {
dp[j] += dp[j - num];
}
}
return dp[neg];
}
}
给你一个二进制字符串数组 strs 和两个整数 m 和 n 。
请你找出并返回 strs 的最大子集的大小，该子集中 最多 有 m 个 0 和 n 个 1 。
如果 x 的所有元素也是 y 的元素，集合 x 是集合 y 的 子集 。
class Solution {
public int findMaxForm(String[] strs, int m, int n) {
int[][] dp = new int[m + 1][n + 1];
for(String str : strs){
int CountZero = 0;
int CountOne = 0;
for(char c : str.toCharArray()){
if(c == '0') CountZero++;
else CountOne++;
}
for(int i = m; i >= CountZero; i--){
for(int j = n; j >= CountOne; j--){
dp[i][j] = Math.max(dp[i][j], dp[i - CountZero][j - CountOne] + 1);
}
}
}
return dp[m][n];
}
}
给定一个非空字符串 s 和一个包含非空单词的列表 wordDict，
判定 s 是否可以被空格拆分为一个或多个在字典中出现的单词。
说明：
拆分时可以重复使用字典中的单词。
你可以假设字典中没有重复的单词。
class Solution {
public boolean wordBreak(String s, List<String> wordDict) {
int len = s.length();
//完全背包问题
//1. dp的含义 到s的第i位前能否被拆分为wordDict里词
boolean[] dp = new boolean[len + 1];
//2. 初始化
// s = "" 空串的情况
dp[0] = true;
//3. 递推式
// 如果到前j位能够被拆分，且[i,j]的子串也包含在Dict里面 说明到i都能被拆分
//4. 遍历方式
//根据前面的得到后面的 顺序遍历即可
for(int i = 1; i <= len; i++){
for(int j = 0; j < i; j++){
if(dp[j] && wordDict.contains(s.substring(j, i))){
dp[i] = true;
}
}
}
return dp[len];
}
}
给你一个整数数组 coins 表示不同面额的硬币，另给一个整数 amount 表示总金额。
请你计算并返回可以凑成总金额的硬币组合数。如果任何硬币组合都无法凑出总金额，返回 0 。
假设每一种面额的硬币有无限个。
题目数据保证结果符合 32 位带符号整数。
class Solution {
public int change(int amount, int[] coins) {
// Completepackage
//1. dp[i]的含义： 凑成价值为i的总金额所需的硬币组合数
int[] dp = new int[amount + 1];
//2. 初始条件
//凑成总金额为0
dp[0] = 1;
//3. 递推式
for(int i = 0; i < coins.length; i++){
for(int j = 1; j <= amount; j++){
if(j >= coins[i]) dp[j] += dp[j - coins[i]];
}
}
return dp[amount];
}
}
给你一个整数数组 coins ，表示不同面额的硬币；以及一个整数 amount ，表示总金额。
计算并返回可以凑成总金额所需的 最少的硬币个数 。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额，返回 -1 。
你可以认为每种硬币的数量是无限的。
class Solution {
public int coinChange(int[] coins, int amount) {
//CompletePackage
//1. dp[i]的含义：凑成总金额为i时需要的最少硬币个数
int[] dp = new int[amount + 1];
//2. 初始化
Arrays.fill(dp, Integer.MAX_VALUE);
dp[0] = 0;
//3. 递推式
for(int i = 0; i < coins.length; i++){
for(int j = coins[i]; j <= amount; j++){
if(dp[j - coins[i]] != Integer.MAX_VALUE){
dp[j] = Math.min(dp[j - coins[i]] + 1, dp[j]);
}
}
}
return dp[amount] == Integer.MAX_VALUE ? -1 : dp[amount];
}
}
class Solution {
public int fib(int n) {
if(n <= 1) return n;
int[] dp = new int[n + 1];
dp[0] = 0;
dp[1] = 1;
for(int i = 2; i <= n; i++)
dp[i] = dp[i - 2] + dp[i - 1];
return dp[n];
}
}
class Solution {
public int climbStairs(int n) {
if(n < 2){
return n;
}
int a = 0;
int b = 1;
int res = 0;
while(n-- > 0){
res = a + b;
a = b;
b = res;
}
return res;
}
}
class Solution {
public int minCostClimbingStairs(int[] cost) {
//1. dp[i] 登上第i个台阶用的最小的体力
int len = cost.length;
int[] dp = new int[len];
//2. 初始条件
dp[0] = cost[0];
dp[1] = cost[1];
//3. 遍历方式
for(int i = 2; i < len; i++){
//4. 递推式
dp[i] = cost[i] + Math.min(dp[i - 1] , dp[i - 2]);
}
return Math.min(dp[len - 1], dp[len - 2]);
}
}
class Solution {
public int uniquePaths(int m, int n) {
//1. dp[i][j] 到(i,j)点的路径数
int[][] dp = new int[m][n];
//2. 初始化
dp[0][0] = 1;
//横向
for(int i = 1; i < n; i++){
dp[0][i] = dp[0][i - 1];
}
//竖向
for(int i = 1; i < m; i++){
dp[i][0] = dp[i - 1][0];
}
//3. 遍历方式
for(int i = 1; i < m; i++){
for(int j = 1; j < n; j++){
//4. 递推式
dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1];
}
}
return dp[m - 1][n - 1];
}
}
class Solution {
int count = 0;
public int uniquePathsWithObstacles(int[][] obstacleGrid) {
if(obstacleGrid[0][0] == 1)
return 0;
//dfs(0,0,obstacleGrid);
//return count;
//简单DP
int m = obstacleGrid.length;
int n = obstacleGrid[0].length;
int[][] dp = new int[m][n];
dp[0][0] = 1;
for(int i = 1; i < m; i++){
if(obstacleGrid[i][0] == 1) break;
dp[i][0] = 1;
}
for(int i = 1; i < n; i++){
if(obstacleGrid[0][i] == 1) break;
dp[0][i] = 1;
}
for(int i = 1; i < m; i++){
for(int j = 1; j < n; j++){
if(obstacleGrid[i][j] != 1)
dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1];
}
}
return dp[m - 1][n - 1];
}
//dfs 超时
//递归回溯 100 的深度是极限
public void dfs(int x, int y, int[][] map){
if(x == map.length - 1 && y == map[0].length - 1){
count++;
return;
}
if(y < map[0].length - 1 && map[x][y + 1] != 1){
dfs(x, y + 1, map);
}
if (x < map.length - 1 && map[x + 1][y] != 1) {
dfs(x + 1, y, map);
}
}
}
class Solution {
public int jump(int[] nums) {
int len = nums.length;
if(len == 1) return 0;
//1. dp[i] 到第i个位置所需要的最小步数
int[] dp = new int[len];
//2. 初始化
Arrays.fill(dp, len);
dp[0] = 0;
//3. 递推式
//dp[i] = dp[j] + 1 0 < j < i - 1
// dp[i]
//4. 遍历方式
for(int i = 1; i < len; i++){
for(int j = 0; j < i; j++){
if(j + nums[j] >= i)
dp[i] = Math.min(dp[i], dp[j] + 1);
}
}
return dp[len - 1];
}
}
class Solution {
public boolean wordBreak(String s, List<String> wordDict) {
int len = s.length();
//完全背包问题
//1. dp的含义 到s的第i位前能否被拆分为wordDict里词
boolean[] dp = new boolean[len + 1];
//2. 初始化
// s = "" 空串的情况
dp[0] = true;
//3. 递推式
// 如果到前j位能够被拆分，且[i,j]的子串也包含在Dict里面 说明到i都能被拆分
//4. 遍历方式
//根据前面的得到后面的 顺序遍历即可
for(int i = 1; i <= len; i++){
for(int j = 0; j < i; j++){
if(dp[j] && wordDict.contains(s.substring(j, i))){
dp[i] = true;
}
}
}
return dp[len];
}
}
class Solution {
public int integerBreak(int n) {
int[] dp = new int[n + 1];
dp[0] = 0;
dp[1] = 0;
dp[2] = 1;
for(int i = 3; i <= n ; i++){
for(int j = 1; j < i; j++){
dp[i] = Math.max(dp[i], Math.max(j * dp[i - j], (i - j) * j));
}
}
return dp[n];
}
}
class Solution {
public int numTrees(int n) {
if(n == 1) return 1;
//1. dp[i] i个节点组成的二叉搜索树的种数
int[] dp = new int[n + 1];
//2. 初始条件
dp[0] = 1;
dp[1] = 1;
//3. 递推式
//dp[i] = dp[0] * dp[i - 1] + dp[1] * dp[i - 2] ....
//4. 遍历方式
for(int i = 2; i <= n; i++){
for(int j = 1; j <= i; j++){
dp[i] += dp[j - 1] * dp[i - j];
}
}
return dp[n];
}
}
class Solution {
public int rob(int[] nums) {
int n = nums.length;
if(n == 1)
return nums[0];
int[] dp = new int[n + 1];
dp[1] = nums[0];
for(int i = 2; i <= n; i++){
dp[i] = Math.max(dp[i - 1], dp[i - 2] + nums[i - 1]);
}
return dp[n];
}
}
class Solution {
public int rob(int[] nums) {
int len = nums.length;
if(len == 1)
return nums[0];
int[] dp1 = new int[len + 1];
int[] dp2 = new int[len + 1];
//偷第一个房间 不偷最后一个房间
dp1[1] = nums[0];
for(int i = 2; i <= len; i ++){
dp1[i] = Math.max((dp1[i - 2] + nums[i - 1]), dp1[i - 1]);
}
//偷最后一个 不偷第一个
for(int i = 2; i <= len; i ++){
dp2[i] = Math.max((dp2[i - 2] + nums[i - 1]), dp2[i - 1]);
}
return Math.max(dp1[len - 1], dp2[len]);
}
}
/**
* Definition for a binary tree node.
* public class TreeNode {
* int val;
* TreeNode left;
* TreeNode right;
* TreeNode() {}
* TreeNode(int val) { this.val = val; }
* TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {
* this.val = val;
* this.left = left;
* this.right = right;
* }
* }
*/
class Solution {
public int rob(TreeNode root) {
int[] res = help(root);
return Math.max(res[0], res[1]);
}
public int[] help(TreeNode root){
if(root == null) return new int[2];
int[] left = help(root.left);
int[] right = help(root.right);
int[] res = new int[2];
//不抢该节点
res[0] = Math.max(left[0], left[1]) + Math.max(right[0], right[1]);
//抢该节点
res[1] = root.val + left[0] + right[0];
return res;
}
}
class Solution {
public String longestPalindrome(String s) {
int len = s.length();
if(s == null || len == 0){
return "";
}
int start = 0;
int maxLen = 1;
boolean[][] dp = new boolean[len][len];
for(int i = 0; i < len; i++)
dp[i][i] = true;
for(int j = 1; j < len; j++){
for(int i = 0; i < j; i++){
if(s.charAt(i) == s.charAt(j)){
if(j - i <= 2){
dp[i][j] = true;
} else {
dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1];
}
}
if(dp[i][j] && j - i + 1 > maxLen){
maxLen = j - i + 1;
start = i;
}
}
}
return s.substring(start, start + maxLen);
}
}
class Solution {
public int maxSubArray(int[] nums) {
int length = nums.length;
if(length < 2) return nums[0];
int[] dp = new int[length];
dp[0] = nums[0];
int res = nums[0];
for(int i = 1; i < length; i++){
dp[i] = Math.max(dp[i - 1] + nums[i], nums[i]);
if(dp[i] > res)
res = dp[i];
}
return res;
}
}
class Solution {
public int lengthOfLIS(int[] nums) {
int len = nums.length;
int[] dp = new int[len];
Arrays.fill(dp, 1);
int maxLen = 1;
for(int i = 1; i < len; i++){
for(int j = 0; j < i; j++){
if(nums[i] > nums[j]){
dp[i] = Math.max(dp[i], dp[j] + 1);
}
maxLen = Math.max(dp[i], maxLen);
}
}
return maxLen;
}
}
class Solution {
public int longestPalindromeSubseq(String s) {
//1. dp[i][j]的含义 s的i到j段最长回文子序列长度
int[][] dp = new int[s.length()][s.length()];
//2. 一些条件的初始化
for(int i = 0; i < s.length(); i++){
dp[i][i] = 1;
}
//3. 遍历方式
for(int i = s.length() - 1; i >= 0; i--){
for(int j = i + 1; j < s.length(); j++){
//4. 状态转移
if(s.charAt(i) == s.charAt(j)){
dp[i][j] = 2 + dp[i + 1][j - 1];
} else {
dp[i][j] = Math.max(dp[i + 1][j], dp[i][j - 1]);
}
}
}
return dp[0][s.length() - 1];
}
}
class Solution {
public int countSubstrings(String s) {
//1. dp[i][j] s的i到j是否是回文串
int len = s.length();
boolean[][] dp = new boolean[len][len];
int count = 0;
//2. 初始条件
//"a" "b" "c"这种是回文串 就是i = j 必为true
for(int i = 0; i < len; i++){
dp[i][i] = true;
}
//3. 递推式
//s[i] == s[j] (1). j - i <= 2 比如"aa","aba" true
// (2). 取决于i到j内的串是否回文 比如"acbca" dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1];
// (i,j - 1) (i,j) (i, j + 1)
// (i + 1, j - 1) (i + 1, j) (i + 1, j + 1)
//4. 遍历方式
//根据其递推式 i应该逆序 先得到i + 1再得到i
//j应该正序 先得到j - 1再得到j
for(int i = len - 1; i >= 0; i--){
for(int j = i; j < len; j++){
if(s.charAt(i) == s.charAt(j)){
if(j - i <= 2){
dp[i][j] = true;
} else {
dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1];
}
if(dp[i][j]){
count++;
}
}
}
}
return count;
}
}
class Solution {
public int findLengthOfLCIS(int[] nums) {
int len = nums.length;
int[] dp = new int[len];
Arrays.fill(dp, 1);
int maxLen = 1;
for(int i = 1; i < len; i++){
if(nums[i] > nums[i - 1]){
dp[i] = dp[i - 1] + 1;
}
maxLen = Math.max(dp[i], maxLen);
}
return maxLen;
}
}
class Solution {
public int findLength(int[] nums1, int[] nums2) {
int len1 = nums1.length;
int len2 = nums2.length;
int maxLen = 0;
// 1.dp[i][j] nums1到i为止 nums2到j为止的最长重复子数组的长度
int[][] dp = new int[len1 + 1][len2 + 1];
// 2.递推式
// nums1[i] = nums2[j] dp[i - 1][j - 1] + 1
// 3.初始条件
// 4.遍历方式
for(int i = 1; i <= len1; i++){
for(int j = 1; j <= len2; j++){
if(nums2[j - 1] == nums1[i - 1]){
dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
}
maxLen = Math.max(dp[i][j], maxLen);
}
}
return maxLen;
}
}
class Solution {
public int maxProfit(int[] prices) {
int len = prices.length;
//1. dp[i][j] 第i天在j状态下的最大现金
// j = 0:表示持有
// j = 1:表示未持有
int[][] dp = new int[len][2];
//2. 初始化
dp[0][0] = -prices[0];
dp[0][1] = 0;
//3. 递推式
// dp[i][0]: 第i天持有的情况 (1).当天买进了dp[i - 1][1] - price[i]
// (2).之前就持有 当天没卖 dp[i - 1][0]
// dp[i][1]: 第i天未持有的情况 (1). 当天卖出了 dp[i - 1][0] + price[i]
// (2). 之前就未持有 当天也没买 dp[i - 1][1]
//4. 遍历方式
//根据小的 决定 大的
//i - 1 i
//正序遍历
for(int i = 1; i < len; i++){
dp[i][0] = Math.max( - prices[i], dp[i - 1][0]);
dp[i][1] = Math.max(dp[i - 1][0] + prices[i], dp[i - 1][1]);
}
//肯定是当时未持有的时候现金最多
return dp[len - 1][1];
}
}
class Solution {
public int maxProfit(int[] prices) {
int len = prices.length;
//1. dp[i][j] 第i天在j状态下的最大现金
// j = 0:表示持有
// j = 1:表示未持有
int[][] dp = new int[len][2];
//2. 初始化
dp[0][0] = -prices[0];
dp[0][1] = 0;
//3. 递推式
// dp[i][0]: 第i天持有的情况 (1).当天买进了dp[i - 1][1] - price[i]
// (2).之前就持有 当天没卖 dp[i - 1][0]
// dp[i][1]: 第i天未持有的情况 (1). 当天卖出了 dp[i - 1][0] + price[i]
// (2). 之前就未持有 当天也没买 dp[i - 1][1]
//4. 遍历方式
//根据小的 决定 大的
//i - 1 i
//正序遍历
for(int i = 1; i < len; i++){
dp[i][0] = Math.max(dp[i - 1][1] - prices[i], dp[i - 1][0]);
dp[i][1] = Math.max(dp[i - 1][0] + prices[i], dp[i - 1][1]);
}
//肯定是当时未持有的时候现金最多
return dp[len - 1][1];
}
}
class Solution {
public int maxProfit(int[] prices) {
int len = prices.length;
//1. dp[i][j] 第i天在j状态下的最大现金
// j = 0: 无操作
// j = 1: 第一次买入
// j = 2: 第一次卖出
// j = 3: 第二次买入
// j = 4: 第二次卖出
int[][] dp = new int[len][5];
//2. 初始化
dp[0][1] = -prices[0];
dp[0][3] = -prices[0];
//3. 递推式
// dp[i][0] = dp[i - 1][0]
// dp[i][1] = dp[i - 1][1] dp[i - 1][0] - prices[i]
// dp[i][2] = dp[i - 1][2] dp[i - 2][1] + prices[i]
// dp[i][3] = dp[i - 1][3] dp[i - 1][2] - prices[i]
// dp[i][4] = dp[i - 1][4] dp[i - 2][3] + prices[i]
//4. 遍历方式
for(int i = 1; i < len; i++){
dp[i][1] = Math.max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][0] - prices[i]);
dp[i][2] = Math.max(dp[i - 1][2], dp[i - 1][1] + prices[i]);
dp[i][3] = Math.max(dp[i - 1][3], dp[i - 1][2] - prices[i]);
dp[i][4] = Math.max(dp[i - 1][4], dp[i - 1][3] + prices[i]);
}
return dp[len - 1][4];
}
}
class Solution {
public int maxProfit(int k, int[] prices) {
int len = prices.length;
if(len == 0) return 0;
int[][] dp = new int[len][k * 2 + 1];
// 奇数买入
for(int i = 1; i < dp[0].length; i += 2){
dp[0][i] = -prices[0];
}
for(int i = 1; i < len; i++){
for(int j = 0; j < dp[0].length - 2; j += 2){
dp[i][j + 1] = Math.max(dp[i - 1][j + 1], dp[i - 1][j] - prices[i]);
dp[i][j + 2] = Math.max(dp[i - 1][j + 2], dp[i - 1][j + 1] + prices[i]);
}
}
return dp[len - 1][k * 2];
}
}
class Solution {
public int maxProfit(int[] prices, int fee) {
int len = prices.length;
//1. dp[i][j] 第i天在j状态下的最大现金
// j = 0:表示持有
// j = 1:表示未持有
int[][] dp = new int[len][2];
//2. 初始化
dp[0][0] = -prices[0];
dp[0][1] = 0;
//3. 递推式
// dp[i][0]: 第i天持有的情况 (1).当天买进了dp[i - 1][1] - price[i]
// (2).之前就持有 当天没卖 dp[i - 1][0]
// dp[i][1]: 第i天未持有的情况 (1). 当天卖出了 dp[i - 1][0] + price[i]
// (2). 之前就未持有 当天也没买 dp[i - 1][1]
//4. 遍历方式
//根据小的 决定 大的
//i - 1 i
//正序遍历
for(int i = 1; i < len; i++){
dp[i][0] = Math.max(dp[i - 1][1] - prices[i], dp[i - 1][0]);
dp[i][1] = Math.max(dp[i - 1][0] + prices[i] - fee, dp[i - 1][1]);
}
//肯定是当时未持有的时候现金最多
return dp[len - 1][1];
}
}
假设你是一位很棒的家长，想要给你的孩子们一些小饼干。但是，每个孩子最多只能给一块饼干。
对每个孩子 i，都有一个胃口值 g[i]，这是能让孩子们满足胃口的饼干的最小尺寸；
并且每块饼干 j，都有一个尺寸 s[j] 。如果 s[j] >= g[i]，我们可以将这个饼干 j 分配给孩子 i ，
这个孩子会得到满足。你的目标是尽可能满足越多数量的孩子，并输出这个最大数值。
class Solution {
public int findContentChildren(int[] g, int[] s) {
Arrays.sort(g);
Arrays.sort(s);
int cookie = 0;
int Children = 0;
while(cookie < s.length && Children < g.length){
if(s[cookie] >= g[Children]){
Children++;
}
cookie++;
}
return Children;
}
}
class Solution {
public int wiggleMaxLength(int[] nums) {
if(nums.length < 2)
return 1;
//之前一对值的差
int prediff = 0;
//当前一对值的差
int curdiff = 0;
int res = 1;
for(int i = 1; i < nums.length; i++){
curdiff = nums[i] - nums[i - 1];
if((curdiff > 0 && prediff <= 0) || (curdiff < 0 && prediff >= 0)){
res++;
prediff = curdiff;
}
}
return res;
}
}
class Solution {
public int canCompleteCircuit(int[] gas, int[] cost) {
//起点
int start = 0;
int curSum = 0;
int totalSum = 0;
for(int i = 0; i < gas.length; i++){
curSum += (gas[i] - cost[i]);
totalSum += (gas[i] - cost[i]);
//说明不能从start点出发到 i + 1点
//起点需要更新
if(curSum < 0){
start = i + 1;
curSum = 0;
}
}
return totalSum < 0 ? -1 : start;
}
}
class Solution {
public int candy(int[] ratings) {
int[] candys = new int[ratings.length];
Arrays.fill(candys, 1);
int res = 0;
for(int i = 1; i < ratings.length; i++){
if(ratings[i] > ratings[i - 1]){
candys[i] = candys[i - 1] + 1;
}
}
for(int i = ratings.length - 2; i >= 0; i--){
if(ratings[i] > ratings[i + 1]){
candys[i] = Math.max(candys[i + 1] + 1, candys[i]);
}
}
for(int candy : candys){
res += candy;
}
return res;
}
}
class Solution {
public boolean lemonadeChange(int[] bills) {
int count5 = 0;
int count10 = 0;
for(int i = 0; i < bills.length; i++){
if(bills[i] == 5){
count5++;
} else if (bills[i] == 10) {
count10++;
count5--;
if(count5 < 0) return false;
} else if (bills[i] == 20) {
if(count10 > 0 && count5 > 0){
count5--;
count10--;
} else if (count5 > 2) {
count5 -= 3;
} else {
return false;
}
}
}
return true;
}
}
class Solution {
public int[][] reconstructQueue(int[][] people) {
Arrays.sort(people, (x,y) -> x[0] == y[0] ? x[1] - y[1] : y[0] - x[0] );
List<int[]> list = new LinkedList<>();
for(int[] i : people)
list.add(i[1], i);
return list.toArray(new int[list.size()][2]);
}
}
class Solution {
public int findMinArrowShots(int[][] points) {
Arrays.sort(points, (o1, o2) -> o1[1] > o2[1] ? 1 : -1);
int last = points[0][1];
int count = 1;
for(int i = 1; i < points.length; i++){
if(points[i][0] > last){
count++;
last = points[i][1];
}
}
return count;
}
}
class Solution {
public int eraseOverlapIntervals(int[][] intervals) {
int n = intervals.length;
if(intervals.length == 0 || intervals[0].length == 0)
return 0;
Arrays.sort(intervals, (o1, o2) -> {
if(o1[1] != o2[1])
return o1[1] - o2[1];
return o1[0] - o2[0];
});
int maxCount = 1;
int pre = 0;
for(int i = 1; i < n; i++){
if(intervals[pre][1] <= intervals[i][0]){
maxCount++;
pre = i;
}
}
return n - maxCount;
}
}
class Solution {
public List<Integer> partitionLabels(String s) {
int[] lastIndex = new int[26];
int len = s.length();
//记录最后出现的位置
for(int i = 0; i < len; i++){
lastIndex[s.charAt(i) - 'a'] = i;
}
List<Integer> list = new ArrayList<>();
int end = 0;
int start = 0;
for(int i = 0; i < len; i++){
end = Math.max(end, lastIndex[s.charAt(i) - 'a']);
if(end == i){
list.add(end - start + 1);
start = i + 1;
}
}
return list;
}
}
class Solution {
public int[][] merge(int[][] intervals) {
Arrays.sort(intervals, (v1, v2) -> v1[0] - v2[0]);
int index = -1;
int[][] res = new int[intervals.length][2];
for(int[] interval : intervals){
if(index == -1 || interval[0] > res[index][1]){
res[++index] = interval;
} else {
res[index][1] = Math.max(interval[1], res[index][1]);
}
}
return Arrays.copyOf(res, index + 1);
}
}
class Solution {
public int monotoneIncreasingDigits(int n) {
String s = String.valueOf(n);
char[] arr = s.toCharArray();
int len = arr.length;
int flag = len;
for(int i = len - 1; i >= 1; i--){
if(arr[i - 1] > arr[i]){
arr[i - 1]--;
flag = i;
}
}
for(int i = flag; i < len; i++){
arr[i] = '9';
}
return Integer.parseInt(new String(arr));
}
}
请根据每日 气温 列表 temperatures ，
请计算在每一天需要等几天才会有更高的温度。如果气温在这之后都不会升高，请在该位置用 0 来代替。
class Solution {
public int[] dailyTemperatures(int[] temperatures) {
Stack<Integer> stack = new Stack<>();
int len = temperatures.length;
int[] res = new int[len];
for(int i = 0; i < len; i++){
while(!stack.isEmpty() && temperatures[i] > temperatures[stack.peek()]){
res[stack.peek()] = i - stack.pop();
}
stack.push(i);
}
return res;
}
}
给你两个 没有重复元素 的数组 nums1 和 nums2 ，其中nums1 是 nums2 的子集。
请你找出 nums1 中每个元素在 nums2 中的下一个比其大的值。
nums1 中数字 x 的下一个更大元素是指 x 在 nums2 中对应位置的右边的第一个比 x 大的元素。如果不存在，对应位置输出 -1 。
class Solution {
public int[] nextGreaterElement(int[] nums1, int[] nums2) {
int[] res = new int[nums1.length];
Arrays.fill(res, -1);
Stack<Integer> stack = new Stack<>();
Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
for(int i = 0; i < nums1.length; i++)
map.put(nums1[i], i);
stack.push(0);
for(int i = 1; i < nums2.length; i++){
while(!stack.isEmpty() && nums2[i] > nums2[stack.peek()]){
if(map.containsKey(nums2[stack.peek()]))
res[map.get(nums2[stack.peek()])] = nums2[i];
stack.pop();
}
stack.push(i);
}
return res;
}
}
给定一个循环数组（最后一个元素的下一个元素是数组的第一个元素），输出每个元素的下一个更大元素。
数字 x 的下一个更大的元素是按数组遍历顺序，
这个数字之后的第一个比它更大的数，这意味着你应该循环地搜索它的下一个更大的数。如果不存在，则输出 -1。
class Solution {
public int[] nextGreaterElements(int[] nums) {
Stack<Integer> stack = new Stack<>();
int[] res = new int[nums.length];
Arrays.fill(res, -1);
for(int i = 0; i < nums.length << 1; i++){
while(!stack.isEmpty() && nums[i % nums.length] > nums[stack.peek()]){
res[stack.pop()] = nums[i % nums.length];
}
stack.push(i % nums.length);
}
return res;
}
}
给定 n 个非负整数表示每个宽度为 1 的柱子的高度图，计算按此排列的柱子，下雨之后能接多少雨水。
class Solution {
public int trap(int[] height) {
int sum = 0;
Stack<Integer> stack = new Stack<>();
for(int i = 0; i < height.length; i++){
while(!stack.isEmpty() && height[i] > height[stack.peek()]){
//计算储水的列的柱高
int h = height[stack.peek()];
stack.pop();
if(!stack.isEmpty()){
//计算间距
int distance = i - stack.peek() - 1;
//短板效应
int min = Math.min(height[i], height[stack.peek()]);
sum += (min - h) * distance;
}
}
stack.push(i);
}
return sum;
}
}
给定 n 个非负整数，用来表示柱状图中各个柱子的高度。每个柱子彼此相邻，且宽度为 1 。
求在该柱状图中，能够勾勒出来的矩形的最大面积。
class Solution {
public int largestRectangleArea(int[] heights) {
int area = 0;
int[] tmp = new int[heights.length + 2];
System.arraycopy(heights, 0, tmp, 1, heights.length);
Stack<Integer> stack = new Stack<>();
for(int i = 0; i < tmp.length; i++){
while(!stack.isEmpty() && tmp[i] < tmp[stack.peek()]){
int h = tmp[stack.pop()];
int w = i - stack.peek() - 1;
area = Math.max(area, w * h);
}
stack.push(i);
}
return area;
}
}