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先根遍历 算法思路 其实所有情况可以分为两类： 第一种情况：p和q中的一个，是另一个的根节点之一，比如下面第三张图中，5是4的根节点。或者第一张图中，7和它的子树无数层下的某个节点。 第二种情况：谁也

堆排序感觉要比快排好理解一点，但是有些边界条件还是要注意 比如，在建完大根堆后，需要依次删除堆顶元素。 i > nums.length - k：寻找倒数第k个元素，只需要删除k - 1次堆顶元素，然后

动态规划 算法思路 看下图，如果一个以(i, j)为右下角，4 * 4的正方形可以成立，那么以(i, j - 1), (i - 1, j - 1), (i + 1, j)为右下角的，3 * 3的三个正

我试过用算法导论的写法做215数组中最大的第K个元素，但是最后一个用例死活过不去，所以以后的快排都用官方的写法。 忽略target

魔改快速排序 首先来看两种写法 先来看官方的 接着是熟悉的快排传统写法 其中，官方的快排只需要4ms（使用了随机pivot），而传统的写法需要上千毫秒，而两者仅仅是while(i < j)中的写法不同

我的建议是直接看图 非常巧妙的一道题，使用含26个树节点的数组保存字母，当然不是直接保存字母，而是将char转换为int，使用数组下标保存 在insert操作中，每次完整地输入一个单词后，都将末尾节点

方法一 深度优先遍历 第一步，使用邻接表构建有向图 第二步，使用flags数组对图节点进行标记，0表示未遍历过该节点，1表示当前dfs已经遍历过该节点，-1表示过去的dfs已经遍历过该节点 第三步，构

深度优先遍历 算法思路 别想太多，只要是1就认为是岛屿，num_isLands++ 从grid[i][j] == 1开始dfs，把这个岛变成海，完了

又是抽象的dp 一开始误以为是跳着偷，隔一间偷一间，被自己蠢到了 动态转移方程为： dp[i] = Math.max(dp[i - 2] + nums[i], dp[i - 1]) dp[i - 2]