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Leetcode hot100 (day 8,9)

爬楼梯

做法一:小斐波那契数列,只要注意记忆化递归即可

    class Solution {
public:int dp[50];int climbStairs(int n) {if(dp[n])return dp[n];if(n==2){return dp[2]=2;}if(n==1){return dp[1]=1;}//if(dp[n])return dp[n];return dp[n]=climbStairs(n-1)+climbStairs(n-2);}
};

做法二:动态规划,使用滚动数组即可

class Solution {
public:int climbStairs(int n) {int l,m,r;r=1,l=0,m=0;for(int i=1;i<=n;i++){l=m;m=r;r=l+m;}return r;}
};

杨辉三角

相加 注意判断边界

class Solution {
public:vector<vector<int>> generate(int numRows) {vector<vector<int>> ret(numRows);for(int i=0;i<numRows;i++){ret[i].resize(i+1);ret[i][0]=ret[i][i]=1;for(int j=1;j<i;j++)ret[i][j]=ret[i-1][j]+ret[i-1][j-1];}return ret;}
};

打家劫舍

做法:动态规划,dp[n]=max(dp[n-1],dp[n-2]+nums[n])。并且要注意,要先判断nums的大小,不然赋值dp[1]的时候会出现错误。可以用滚动数组

class Solution {
public:int rob(vector<int>& nums) {if(nums.size()==1)return nums[0];vector<int> dp=vector<int>(nums.size(),0);dp[0]=nums[0];dp[1]=max(nums[0],nums[1]);for(int i=2;i<nums.size();i++)dp[i]=max(dp[i-2]+nums[i],dp[i-1]);return dp[nums.size()-1];}
};

完全平方数

做法:动态规划

class Solution {
public:int numSquares(int n) {vector<int> f(n+1);for(int i=1;i<=n;i++){int minn=INT_MAX;for(int j=1;j*j<=i;j++){minn=min(minn,f[i-j*j]);}f[i]=minn+1;}return f[n];}
};

零钱兑换

做法一:记忆化搜索,每个递归都列举所有硬币,向下搜索,amount为0返回0,如果小于0,返回-1,也就是不成功。要注意记忆化,不然会超时

class Solution {
public:vector<int>count;int dp(vector<int>&coins,int amount){if(amount<0)return -1;if(amount==0)return 0;if(count[amount]){return count[amount];}int Min=INT_MAX;for(int coin:coins){int res=dp(coins,amount-coin);if(res>=0)Min=min(res+1,Min);}count[amount]=Min==INT_MAX?-1:Min;return count[amount];}int coinChange(vector<int>& coins, int amount) {if(amount==0)return 0;count.resize(amount+1);return dp(coins,amount);}
};

做法二:动态规划dp,其实和前面差不多

class Solution {
public:int coinChange(vector<int>& coins, int amount) {vector<int>dp(amount+1,INT_MAX-10);dp[0]=0;for(int i=1;i<=amount;i++){for(int coin:coins){if(coin<=i)dp[i]=min(dp[i],dp[i-coin]+1);}}return dp[amount]>=INT_MAX-10?-1:dp[amount];}
};

单词拆分

做法:动态规划,先用哈希存储word,后续查找为O(1),随后用dp思想即可

class Solution {
public:bool wordBreak(string s, vector<string>& wordDict) {unordered_set<string> word;for(auto dic:wordDict) word.insert(dic);vector<int>dp(s.size()+1);dp[0]=1;for(int i=1;i<=s.size();i++){for(int j=0;j<i;j++){if(dp[j]&&word.find(s.substr(j,i-j))!=word.end()){dp[i]=1;break;}}}return dp[s.size()];}
};

最长递增子序列

做法一:动态规划。这里学习到了max_element min_element,返回数组或者vector中最大最小值,加*为值

class Solution {
public:int lengthOfLIS(vector<int>& nums) {vector<int> dp(nums.size(),0);for(int i=0;i<nums.size();i++){dp[i]=1;for(int j=0;j<i;j++){if(nums[j]<nums[i])dp[i]=max(dp[i],dp[j]+1);}}return *max_element(dp.begin(),dp.end());}
};

做法二:这个有点不好理解,再试试把。优化时间复杂度为O(nlogn)

class Solution {
public:int lengthOfLIS(vector<int>& nums) {int len=1,n=nums.size();vector<int> d(n+1,0);d[len]=nums[0];for(int i=1;i<n;i++){if(nums[i]>d[len])d[++len]=nums[i];else{int l=1,r=len,pos=0;while(l<=r){int mid=(l+r)>>1;if(d[mid]<nums[i]){pos=mid;l=mid+1;}else{r=mid-1;}}d[pos+1]=nums[i];}}return len;}
};

 


乘积最大子数组

做法:动态规划。不同的是,要保持一个最大值和最小值,因为如果当前数字为负数,那么说不定前面有负数的情况更大

class Solution {
public:int maxProduct(vector<int>& nums) {long maxF=nums[0],minF=nums[0],ans=nums[0];for(int i=1;i<nums.size();i++){long mx=maxF,mn=minF;maxF=max(maxF*nums[i],max((long)nums[i],mn*nums[i]));minF=min(mn*nums[i],min((long)nums[i],mx*nums[i]));ans=max(maxF,ans);}return ans;}
};

分割等和数组

做法:动态规划 dp[i][j],前i+1个数字,满足和为j为true。这样推上来即可

class Solution {
public:bool canPartition(vector<int>& nums) {int n=nums.size();if(n<2)return false;int sum=0,maxnum=0;for(auto &num:nums){sum+=num;maxnum=max(maxnum,num);}if(sum&1)return false;int target=sum/2;if(maxnum>target)return false;vector<int> dp(target+1,0);dp[0]=true;for(int i=0;i<n;i++){int num=nums[i];for(int j=target;j>=num;j--)dp[j]|=dp[j-num];}return dp[target];}
};

最长有效括号

做法一:动态规划,当前为i,如果s[i]==‘(’,那么必然dp[i]=0,如果为')',那么肯定要接着考虑前一位,如果为'(',dp[i]=dp[i-2]+2;如果为')',那么就需要考虑i-dp[i-1]-1是否大于0,以及s[i-dp[i-1]-1]是否为'(',如果是的话还要加上dp[i-dp[i-1]-2]

class Solution {
public:int longestValidParentheses(string s) {int maxans=0,n=s.size();vector<int> dp(n,0);for(int i=1;i<n;i++){if(s[i]==')'){if(s[i-1]=='('){dp[i]=(i>=2?dp[i-2]:0)+2;}else if(i-dp[i-1]>0&&s[i-dp[i-1]-1]=='('){dp[i]=dp[i-1]+((i-dp[i-1])>=2?dp[i-dp[i-1]-2]:0)+2;}maxans=max(maxans,dp[i]);}}return maxans;}
};

做法二:栈

class Solution {
public:int longestValidParentheses(string s) {int maxans=0;stack<int> stk;stk.push(-1);for(int i=0;i<s.size();i++){if(s[i]=='('){stk.push(i);}else{stk.pop();if(stk.empty()){stk.push(i);}else{maxans=max(maxans,i-stk.top());}}}return maxans;}
};

最长有效路径

做法一:动态规划,f[i][j]=f[i-1][j]+f[i][j-1],同时要注意边界,由于第i行的状态只和第i-1行以及i行有关,所以可以用一维数组来滚动即可

class Solution {
public:int uniquePaths(int m, int n) {vector<int> f(n,1);for(int i=1;i<m;i++){for(int j=1;j<n;j++)f[j]+=f[j-1];}return f[n-1];}
};

做法二:高中组合数

class Solution {
public:int uniquePaths(int m, int n) {long long ans=1;for(int x=n,y=1;y<m;x++,y++){ans=ans*x/y;}return ans;}
};

最小路径和

做法一:和前面一样,dp即可

class Solution {
public:int minPathSum(vector<vector<int>>& grid) {int rows=grid.size(),columns=grid[0].size();auto dp=vector<vector<int>>(rows,vector<int>(columns));dp[0][0]=grid[0][0];for(int i=1;i<rows;i++){dp[i][0]=dp[i-1][0]+grid[i][0];}for(int j=1;j<columns;j++){dp[0][j]=dp[0][j-1]+grid[0][j];}for(int i=1;i<rows;i++){for(int j=1;j<columns;j++){dp[i][j]=min(dp[i-1][j],dp[i][j-1])+grid[i][j];}}return dp[rows-1][columns-1];}
};

最长回文子串

做法一:动态规划,逐步遍历子串长度,从L=2开始

class Solution {
public:string longestPalindrome(string s) {int len=s.length();if(len<2)return s;int maxlen=1;int begin=0;vector<vector<bool>>dp(len,vector<bool>(len));for(int i=0;i<len;i++){dp[i][i]=true;}for(int L=2;L<=len;L++){for(int i=0;i<len;i++){int j=L+i-1;if(j>=len)break;if(s[i]!=s[j])dp[i][j]=false;else{if(j-i<3){dp[i][j]=true;}else{if(j-i<3){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;begin=i;}}}}return s.substr(begin,maxlen);}
};

做法二:中心扩展,对于每个位置,都看能否扩展

class Solution {
public:pair<int,int> expand(const string& s,int left,int right){while(left>=0&&right<s.size()&&s[left]==s[right]){left--;right++;}return {left+1,right-1};}string longestPalindrome(string s) {int start=0,end=0;for(int i=0;i<s.size();i++){auto [left1,right1]=expand(s,i,i);auto [left2,right2]=expand(s,i,i+1);if(right1-left1>end-start){start=left1;end=right1;}if(right2-left2>end-start){start=left2;end=right2;}}return s.substr(start,end-start+1);}
};

最长公共子序列

做法:动态规划

class Solution {
public:int longestCommonSubsequence(string text1, string text2) {int m=text1.size(),n=text2.size();vector<vector<int>> dp(m+1,vector<int>(n+1));for(int i=1;i<=m;i++){char c1=text1[i-1];for(int j=1;j<=n;j++){char c2=text2[j-1];if(c1==c2)dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+1;else dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i][j-1]);}}return dp[m][n];}
};

编辑距离

做法:dp

class Solution {
public:int minDistance(string word1, string word2) {int n=word1.size();int m=word2.size();if(n*m==0)return n+m;vector<vector<int>> dp(n+1,vector<int>(m+1));for(int i=0;i<n+1;i++)dp[i][0]=i;for(int j=0;j<m+1;j++)dp[0][j]=j;for(int i=1;i<n+1;i++){for(int j=1;j<m+1;j++){int left=dp[i-1][j]+1;int down=dp[i][j-1]+1;int left_down=dp[i-1][j-1];if(word1[i-1]!=word2[j-1])left_down+=1;dp[i][j]=min(left,min(down,left_down));}}return dp[n][m];}
};

燃尽了。希望越来越好

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文章目录 前言例题一、最长公共子序列二、不相交的线三、不同的子序列四、通配符匹配五、交错字符串六、两个字符串的最小ASCII删除和七、最长重复子数组 结语 前言 问题本质 它主要围绕着给定的两个数组展开&#xff0c;旨在通过对这两个数组元素间关系的分析&#xff0c;找出…...

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一、网络数据采集 证券宝是一个免费、开源的证券数据平台&#xff08;无需注册&#xff09;&#xff0c;提供大盘准确、完整的证券历史行情数据、上市公司财务数据等&#xff0c;通过python API获取证券数据信息。 1. 安装并导入第三方依赖库 baostock 在命令提示符中运行&…...

指定运行级别

linux系统下有7种运行级别,我们需要来了解一下常用的运行级别,方便我们熟悉以后的部署环境,话不多说,来看. 开机流程&#xff1a; 指定数级别 基本介绍 运行级别说明: 0:关机 相当于shutdown -h now ⭐️默认参数不能设置为0,否则系统无法正常启动 1:单用户(用于找回丢…...

7.第二阶段x64游戏实战-string类

免责声明&#xff1a;内容仅供学习参考&#xff0c;请合法利用知识&#xff0c;禁止进行违法犯罪活动&#xff01; 本次游戏没法给 内容参考于&#xff1a;微尘网络安全 上一个内容&#xff1a;7.第二阶段x64游戏实战-分析人物属性 string类是字符串类&#xff0c;在计算机中…...

【MySQL基础】左右连接实战:掌握数据关联的完整视图

1 左右连接基础概念 左连接(left join)和右连接(right join)是MySQL中两种重要的表连接方式&#xff0c;它们与内连接不同&#xff0c;能够保留不匹配的记录&#xff0c;为我们提供更完整的数据视图。 核心区别&#xff1a; left join&#xff1a;保留左表所有记录&#xff0c;…...

建筑工程行业如何选OA系统?4大主流产品分析

工程行业项目的复杂性与业务流程的繁琐性对办公效率提出了极高要求。而OA 系统&#xff08;办公自动化系统&#xff09;的出现&#xff0c;为工程企业提供了一种全新的、高效的管理模式。 工程行业OA系统选型关键指标 功能深度&#xff1a;项目管理模块完整度、文档版本控制能…...

动态科技感html导航网站源码

源码介绍 动态科技感html导航网站源码&#xff0c;这个设计完美呈现了科幻电影中的未来科技界面效果&#xff0c;适合展示技术类项目或作为个人作品集的入口页面&#xff0c;自适应手机。 修改卡片中的链接指向你实际的HTML文件可以根据需要调整卡片内容、图标和颜色要添加更…...

CLIPGaze: Zero-Shot Goal-Directed ScanpathPrediction Using CLIP

摘要 目标导向的扫描路径预测旨在预测人们在搜索视觉场景中的目标时的视线移动路径。大多数现有的目标导向扫描路径预测方法在面对训练过程中未出现的目标类别时,泛化能力较差。此外,它们通常采用不同的预训练模型分别提取目标提示和图像的特征,导致两者之间存在较大的特征…...