Leetcode

http://neetcode.io/practice 上的问题一定要熟的不能再熟 priority_queue: Heap Top k problem. find medium: find medi

面试时提前和面试官沟通数据范围、边界情况，确实是展现自己思考全面性的一个好方法。这个习惯可以帮助你更好地优化算法，避免潜在的bug，同时让面试官看到你的工程素养。 在拿到题目后，你可以按照下面的结构去

dp的时间复杂度：状态个数 * 单个状态所需要的时间 空间复杂度降低： 当dp[i]只和dp[i-1],dp[i-2]俩个状态相关的时候，我们只需要用俩个int记录dp[i-1],dp[i-2]并且不

链表和树的共性 在链表题中，我们常常碰到删除节点的题目。遇到这种题目，我们会使用以下的格式： 链表的回收进行了俩个动作： 1.对于需要删除节点的prev节点next的更新，防止其指向空虚节点。 2.d

这也是看的灵茶山艾府 b站视频：看到递归就晕？带你理解递归的本质！【基础算法精讲 09】+ 如何灵活运用递归？【基础算法精讲 10】 这俩个视频的观后感。最大的感悟是 从上至下的掌法 太帅太酷啦。 目

做了leetcode 有一阵子了，Bloomberg的面试正好也是考的全排列。对于全排列的感受更深了,所以又写一篇记录感受。全排列相对来说是很简单的一种题型。它的本质是把所有可能的情况列出来。 Don

基于目标关系的数组问题解法总结 在处理数组问题时，当问题中描述元素之间存在某种确定关系时，可以选择不同的解法来高效求解： 基于特定关系的匹配问题 这里的arr[i] 和arr[j] 存在一种确定关系（

s.erase() 1209. Remove All Adjacent Duplicates in String II Bloomberg VO accumulate upperbound lower

85. Maximal Rectangle 非常巧妙的一道题， 做之前要做好Leetcode 84. b站视频解法

二分查找是一个非常重要的算法技巧，常用于 有序数组 或范围内的搜索。对于 lower bound 和 upper bound，它们分别对应找到目标值的第一个位置和最后一个位置（或者一个范围之外的位置）

这道题我一开始的思路是 找到matrix中比周围都小的数作为起点然后dfs。这个最大的问题是无法有效地记录已经走过的路径，导致重复计算，进而导致时间复杂度非常高。 对于一般graph dfs的问题，我

Binary Search Basics: High-Frequency Questions: (List of high-frequency questions to practice.) Addi

刚刚学完搜索这章 所以一开始面对关于树的题目 最先想到的也是DFS和BFS。但发现树更多的做法是回溯。写下来做过的题和思路以便后续复习。 树一直以来都不算我很熟悉的专题，今天看了一下，确实我对于树没有

N-Queens - LeetCode 经典的DFS题。书54 八皇后问题：在棋盘上放置8个皇后，使得它们不同行，不同列，不同对角线，n皇后是八皇后问题的拓展。 其实整体思路非常简单，就是摆明所有情况

之前写的文章：Leetcode 191 Number of 1 bits 自己补一下bit 的基本操作

DFS的过程中，最重要的一个特点就是一个位置只要有路，就一直走到最深处，直到无路可退，再退回一步，看在上一步的位置能不能换个方向继续向下走。这样就遍历了所有可能能到的位置。 因为DFS的独特特性，它比

在我们上篇文章中，我们探讨了搜素技术4.1,4.2 递归与排列，子集生成和组合问题。我们再重温一遍：搜索技术是暴力法算法想法的具体实现。我们使用递归法将所有的可能性列出来，然后再用一些方法去掉我们不用

常见不常见的容器基础操作常见不常见的容器基础操作 ```c++ int val = *max_element(vector.begin(), vector.end()); reverse(vect

去重 LeetCode 78 Subset ->LeetCode 90 Subset II 加了一个需要去重的操作。 不熟练，思考时间比较长。 先sort 然后在递归的过程中 if(i != idx

8/12 今天做leetcode 77 Combination 的时候发现自己之前做过的题，思路又模糊了。 多观察一下是不是会更好？ 子集全部都是size = k. 这就是他停止的条件。做OA也好in