前端就该用 JS 刷算法10124. 二叉树中的最大路径和用 dfs 递归的写法可以很好的求得每一个节点当前可以遇到的

每日一题 -- 树

二叉树中的最大路径和

节点最大值和返回值不是一个值

本题最需要注意的一点是，路径是可以从任意一点出发的，但是不能分叉拐弯，就是不能走回头路，和我们以前玩的迷宫一样，遇到分岔路你只能选一个走，然后求到最后一个最大值
用 dfs 递归的写法可以很好的求得每一个节点当前可以遇到的情况，当前值，左树的单边最大值，右树的单边最大值；需要注意的是，dfs 返回的必须是单边最大值，因为它要保证能和它自己的父节点连接得上。
而我们在每一个 dfs 中还得做一个判断，就是当前节点的真正最大值，就是以当前节点为根节点，左右树任意选，不需要考虑再往父节点引的时候，和已经保存起来的 max 最大值作比较。
最开始做题的时候，很容易将节点的 真正最大值 当做返回值返回出去了，但是实际上为了能连接成一条路径，只能返回 单边最大值


// https://leetcode-cn.com/problems/binary-tree-maximum-path-sum/description/

/**
 * 
 * @分析
 * 1. 这里有一个点值得注意的是，最大的返回值，和当前可以和 max 比较的最大值不是一个值
 * 2. 返回值只能是一边的，这样才能保证父节点获取这个子树的时候是一根线没有分叉
 * 3. 但是比较最大值的时候，你可以两边获取，这是当前这个节点可以达到的最大值
 */
var maxPathSum = function(root) {
    // 这里用最大负数，之前层级手残用0，但是这里没说节点都是正数啊
    let max = -Infinity
    // 这里返回值是单边最大值，所以你看到我都没有直接 return dfs(root) ,就晓得它不是真正的最大值了
    const dfs = root => {
        if(!root) return 0
        // 求的是左右树的单边最大值
        const l = dfs(root.left)
        const r = dfs(root.right)
        // 当前节点的真正最大值，只要左右树的值大于0，我就加上
        max = Math.max(max,root.val+Math.max(l,0)+Math.max(r,0))
        // 当前节点的单边最大值有三种情况，自己，自己+left，自己+right
        return Math.max(0,l,r) + root.val
    }
    dfs(root)
    return max
};

91算法 -- 滑动窗口

69.找到字符串中所有字母异位词

69.找到字符串中所有字母异位词（完成01.09 遗留问题）

吐槽

字母异位词指字母相同，但排列不同的字符串。,题目是这么讲的，但是实际上是相同的子串也算在里面了
第一波没有做出来，最开始也是知道用滑窗，然后用 rest 记录剩余的值，但是 rest 用的是字符串
然后出现两个需要记录的值的时候就懵逼，比方说子串是"aba" ，p 是 ”abc“,那么用字符串 rest 怎么表示，所以第一轮out了
然后还是改用 map 计算剩余的的值，一开始犯同样的错了，用 restLen 来记录还剩余匹配的值
所以有时候就是想着用更简单的方式去做，反而一下子没做出来，最后老老实实用最暴力的做出来，然后再慢慢处理

分析

首先先将窗口全部防止到 rest 中，最初的时候想着遍历第一个窗口的时候顺便记录 rest，后面发现取巧就是坑自己
然后初始化第一个窗口的时候，只要是符合 p 的字符都可以减去 rest 对应 key 的值
开始滑动的时候，只需要判断left移出去的字符和 right加进来的字符；
只有当 left 和 right 不相等的时候，才需要做处理（ps:最开始用 left=== right 就 continue，忘记了要记录 res）
当 left 属于 p 的时候，就在 rest 加上 left,当 right 属于 p 的时候，需要在 rest 删除 right
最后的判定条件是，map 中的值是否都为 0；是则往 res 中+1

// https://leetcode-cn.com/problems/find-all-anagrams-in-a-string/

/**
 * 
 * @分析
 * 1. 窗口大小就是 p.length
 */
var findAnagrams = function (s, p) {
    const res = []
    const len = p.length // 窗口大小
    const rest = new Map() // 保存 p 的字节
    for (let i = 0; i < p.length; i++) {
        const value = rest.get(p[i]) ? rest.get(p[i]) + 1 : 1
        rest.set(p[i], value)
    }
    for (let i = 0; i < s.length; i++) {
        if (i < len) {
            // 初始化窗口
            if (rest.has(s[i])) {
                rest.set(s[i], rest.get(s[i]) - 1)
            }
        } else {
            const left = s[i - len]
            const right = s[i]
            if (left !== right) {
                // 已经形成窗口，每次移动一个位置，需要判断left是否符合 p
                if (rest.has(left)) {
                    rest.set(left, rest.get(left) + 1)
                }
                //  right 是否符合
                if (rest.has(right)) {
                    rest.set(right, rest.get(right) - 1)
                }
            }

        }
        const finished = [...rest.values()].filter(i => i).length
        if (!finished) {
            res.push(i - len + 1)
        }
    }
    return res
};