之前只是知道动态规划是通过组合子问题来解决原问题的,但是如何分析,如何应用一直都是一头雾水.最近在leetcode中发现有好几道题都可以用动态规划方法进行解决,就此做下笔录. 动态规划:应用于子问题重叠情况,原问题的多个子问题间可能含有相同的子子问题,当然,关于将原问题分解成子问题的思路,分治算法也是可行的,但是如果采用分治递归来解决就会出现一些问题.在重复的子问题的计算中,分治算法会忽略到重复问题,也就是说相同的问题,分治算法会计算多次,这样效率会很低.而动态规划算法会仔细安排求解顺序,对每个…

目录 leetcode笔记 动态规划在字符串匹配中的应用 0 参考文献 1. [10. Regular Expression Matching] 1.1 题目 1.2 思路 && 解题方法 1.3 实现 2. [44. Wildcard Matching] 2.1 题目 2.2 思路 && 解题方法 2.3 实现 3. [97. Interleaving String] 3.1 题目 3.2 思路 && 解题方法 3.3 实现 leetcode笔记 动态规划…

本文是个人对LeetCode中字符串类型题目的总结,纯属个人感悟,若有不妥的地方,欢迎指出. 一.有关数字 1.数转换 题Interger to roman和Roman to integer这两题是罗马数字和整数之间的相互转换,首先要懂得什么是罗马数字以及相应的组数规则.LeetCode的题中给出的数字最大的是3999,.针对第一题有两种解法:第一是列举出罗马数字在个十百千上的各种情况,形成一个二维矩阵,然后对整数不停的取余.除10来确定相应的罗马数字:第二种是先列出罗马数字组成情况,然后通过从…

初次接触leetcode,是我在一个招聘站点上看的,这个OJ真有那么厉害吗? 这几天在这个OJ上做了几道题,发现他的几个特点,1.题目不难(相对于ACM来说,我被ACM虐到至今无力),评判没那么苛刻,2.十分基础,从链表.树到动态规划等,都是很基本很经典的内容.相当的靠基本功,3.没有本地调试环境,直接在站点上提交,后台评判系统帮你完毕程序输入.评判输出的功能,4.国内外业内认可.有许多人都刷满了,留下了许多的优秀的演示样例代码.5.支持C++ 11的特性哦,一个autokeyword会让你爽大…

前一段时间抽空去参加面试,面试官一开始让我做一道题,他看完之后,让我回答一下这个题的时间复杂度并优化一下,当时的我虽然明白什么是时间复杂度,但不知道是怎么计算的,一开局出师不利,然后没然后了,有一次我逛博客园时看到有个博主的文章说到有LeetCode这玩意,于是就知道了LeetCode.忽然有一种疑问:前端学不学算法?我看过一篇博文:为什么我认为数据结构与算法对前端开发很重要? 我觉得,前端应该是要学一下算法的,不久后前端明朗化,要做的工作量不低于后端人员,到时候也会像优化页面一样去优化js,既…

static List<int> nums = new List<int>(); public static bool IsHappy(int n) { int newint = 0; while (n != 0) { newint += ((n % 10) * (n % 10)); n = n / 10; } if (newint == 1) return true; if (nums.Contains(newint)) { return false; } else { nums…

在上一节中我们使用的是java提供了的类,这一小节中我们就来学习一下如何在LeetCode中使用我们自定义的类. 其实很简单,我们只需把我们编写的自定义类,拷贝到LeetCode提供的类中,形成类中类,这样LeetCode就好自动调用我们编写的类啦.…

需要仔细回顾的题目: 1.Interleaving String   交叉存取字符串 2.Decode Ways   字符串解码 3.Subsets   Subsets II          求一个集合的幂集…

* Definition for singly-linked list. * struct ListNode { * int val; * struct ListNode *next; * }; */ typedef struct ListNodep { int val; struct ListNodep *next; }ListNode; ListNode* addTwoNumbers(ListNode* I1, ListNode* I2) { ListNode *rootp = NULL;…

二叉搜索树是常用的概念,它的定义如下: The left subtree of a node contains only nodes with keys less than the node's key. The right subtree of a node contains only nodes with keys greater than the node's key. Both the left and right subtrees must also be binary search…