算法算法

求解Nary Tree 的Leaf 集合 这道题目考察的核心在于整体树的结构(构建能力) 而不是用到传统的递归.通过模拟遍历顺序, 当前节点, 第一个孩子的孩子, 如果没有孩子,就前往下一个兄弟, 如

有没有遇到过这样的数字序列： [3, 6, 9, 12] 你一看就知道：哇，这是一个节奏分明、步步递进的等差数列！ 那么问题来了：如果数组不是这么整齐呢？

本文带你从一道简单却精致的图搜索题出发，深入探索它在 AI、机器人路径规划、推荐系统等多个场景中的潜在应用，附带完整 Java 代码与解法分析。

每个格子是个水坑，数字表示水涨到那个高度才能游过去。你能上下左右游，目标是从左上角游到右下角，用最小时间达成目标,表面看是 BFS，实则是 Dijkstra 的最小路径变种。

如何求出第 n 个“丑数”（Ugly Number）。它不仅是对数据结构运用的考察，更是一道与 AI 场景悄然共鸣的经典题。本文将从 Java 解法入手，深度解析其原理，并延展到 AI 工程中的应用

每天, 从路径依赖到有点不确定性环境下“选择路径”：从搜索结果中找到最相关的答案，从复杂系统中找到最优方案，从数据中找到价值。而这一切背后，隐藏着一位荷兰科学家在20分钟内写下的灵感.

给定一个字符串 s 和一个字符串字典 wordDict，在保证字符串可以被分割成若干个字典中的单词的前提下，返回所有可能的分割方式。

给定一个整数数组，返回其中最长的等差子序列的长度。子序列是原数组中任意几个元素按原顺序组成的新序列，不要求连续。

直接写 dp[0] = nums[0]？ 今天来讲清楚这个高频但容易忽视的关键点。 核心思想 如果 dp[i] 的定义是：以 i 为结尾的某种最优子结构（如子数组、子序列、路径）...

在一个聚会上，有 n 个人，大家都在打招呼、聊天、认识新朋友。 这时候主持人说：“在场可能有一位神秘名人！ 他的特点是：所有人都认识他，但他一个人也不认识！ ” 于是我们就有了今天的主角题

题目描述 一个无向连通图中的某个节点 node，请返回该图的深拷贝（即复制一个全新的图），要求新图与原图结构完全一致，且没有任何共享的引用。

给定一个有向图 graph[i]，表示从节点 i 出发可以到达的所有节点。 目标：找出所有最终一定会走向终点的安全节点。

花了几个小时在算法思维训练上，也抽出一点时间去反思AI和工程之间的关系。原本这些领域是我生活里各自为战的“任务块”,今天，它们之间的边界在我脑中突然模糊了。模糊的不是内容，而是它们背后那条共通的路径：

在图论中，二分图（Bipartite Graph） 是指可以将所有节点分成 两个独立集合，并且同一个集合中的节点之间没有直接相连的无向图。判断图是否是二分图是许多应用的基础，例如任务调度等.

树是一座魔法森林 假设你有一座魔法森林，里面的每棵树都有一些奇怪的连接： 🌲 左孩子：指向自己的左边 🌳 右孩子：指向自己的右边 🎲 随机指针：随意指向森林中的某棵树会发生什么?

拓扑排序实战：如何用 BFS 解决配方依赖问题？ 在算法面试中，拓扑排序（Topological Sorting） 是一个高频考点，常见于 任务调度、依赖管理、编译顺序、配方制作 等问题。

在计算机科学的世界里， “树” 是一种无处不在的数据结构，广泛应用于 计算机网络、数据库、人工智能 (AI) 及分布式计算。然而，如何高效判断一个无向图是否是一棵有效的树 (Valid Tree)?

在算法面试中，系统化地分析和解决问题至关重要。本文将通过 Number of Islands 问题，演示如何使用 结构化思维 拆解复杂问题，确保思路清晰、表达精准、实现高效.

在构建图数据结构时，无向图（Undirected Graph） 和 有向图（Directed Graph） 的处理方式不同，影响着 存储方式、访问逻辑和应用场景。