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动态规划 算法思路 dp数组的含义，dp[i]表示，以nums[i]结尾的最长递增序列，的长度。 使用两层for循环，第一层遍历nums中的每个数nums[i]，第二层遍历nums[i]前面的每个数n

动态规划 题目要求卖出股票的下一天，不能再买入股票。针对这个要求，我们定义两个状态，表示当天的股票状态： 状态0：非持有股票（但不是今天卖出导致非持有，可以是上一天卖出，上上天卖出，或者一直没买过）

后序遍历 状态定义 每个结点都保存一个dp数组，记录选择偷和不偷，以及底下孩子结点积累的赃款。 dp[0]表示不偷当前结点，dp[1]表示偷当前结点。 状态转移 不偷当前结点。当前最大赃款等于左孩子偷

一个栈 算法思路 把s分成一层一层，[...[为一层，把s旋转90度，看起来就像栈一样，如下图。 遇到[，就把当前层的数字和字符串压入栈。 当前层的数字表示下一层要重复多少次，当前层的字符串作为pre

思维题 其实答案隐藏在题目里： 每个people[i] = [hi, ki]表示第i个人的身高为hi，前面正好有ki个身高大于或等于hi的人。 前面正好有ki个身高大于或等于hi的人：说明应该将身高从

动态规划写法一 算法思路 能够分割成两个等和子集，数组的总和sum必为偶数。 我们需要判断的是，和为sum / 2的子集是否存在，而不是两个子集都要找出来。 dp[i][j]的含义： dp数组的行代表

动态规划，和 416 分割等和子集 的写法二是一样的。区别在于背包的定义。 设数组nums的和为sum，为了得到target，取其中负数部分的和为neg（neg是正的，把负号提出来），那么非负整数部分

反转中序遍历 算法思路 二叉搜索树的特点是左小右大，而题目的要求是，将当前结点改为，树中大于等于该结点的所有结点的和。 由二叉搜索树的性质不难看出，大于等于当前结点的，不就是它右子树所有结点的和，加上

前缀和 思路跟 路径总和3 是一样的 算法思路 使用前缀和currSum - k的数量间接反映和为k的连续子数组数量。 使用一个变量currSum = 0计算当前和，即从0 + nums[0] + .