LeetCode必刷200题练习记录

一、数据结构相关

1. 链表

1.相交链表

给你两个单链表的头节点 headA 和 headB ，请你找出并返回两个单链表相交的起始节点。
如果两个链表没有交点，返回 null 。

public class Solution {public ListNode getIntersectionNode(ListNode headA, ListNode headB) {//处理特殊输入if(headA == null || headB == null)return null;//双指针遍历ListNode pA = headA;ListNode pB = headB;while(pA != pB){pA = pA == null ? headB : pA.next;pB = pB == null ? headA : pB.next;}return pA;}
}

思路：

假设链表A的长度为a，链表B的长度为b，公共部分长度为c，相交节点为Node。指针pA先遍历完A链再遍历B链，走到Node时，走过的长度为a+(b-c)。同理对于pB的话就是b+(a-c)。对于a+(b-c)=b+(a-c)，若有相交节点Node，则c>0，pA和pB会指向同一个节点Node；若Node不存在，则c=0，两个指针都会指向null，循环也会结束。

2.翻转链表

给你单链表的头节点 head ，请你反转链表，并返回反转后的链表。

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//迭代法
class Solution {public ListNode reverseList(ListNode head) {//处理特殊输入//head为空或者head.next为空直接返回 无需翻转if(head == null || head.next == null)return head;//指针定义在外部 避免频繁创建 对内存空间的占用    ListNode pre = null;ListNode nxt = null;ListNode cur = head;while(cur != null){nxt = cur.next;cur.next = pre;pre = cur;cur = nxt;}return pre;}
}

//递归法
class Solution {public ListNode reverseList(ListNode head) {//处理特殊输入//head为空或者head.next为空直接返回 无需翻转if(head == null || head.next == null)return head;ListNode newHead = reverseList(head.next);head.next.next = head;head.next = null;return newHead;}
}

3.合并两个有序链表

将两个升序链表合并为一个新的 升序 链表并返回。新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的。

class Solution {public ListNode mergeTwoLists(ListNode l1, ListNode l2) {//处理特殊输入if(l1 == null) return l2;if(l2 == null) return l1;ListNode dummyHead = new ListNode(0);ListNode p1 = l1;ListNode p2 = l2;int val = 0;ListNode cur = dummyHead;while(p1 != null && p2 != null){if(p1.val < p2.val){val = p1.val;p1 = p1.next;} else {val = p2.val;p2 = p2.next;}cur.next = new ListNode(val);cur = cur.next;}while(p1 != null){cur.next = new ListNode(p1.val);cur = cur.next;p1 = p1.next;}while(p2 != null){cur.next = new ListNode(p2.val);cur = cur.next;p2 = p2.next;}return dummyHead.next;}
}

4.删除排序链表中的重复元素

存在一个按升序排列的链表，给你这个链表的头节点 head ，请你删除所有重复的元素，使每个元素 只出现一次 。返回同样按升序排列的结果链表。

class Solution {public ListNode deleteDuplicates(ListNode head) {if(head == null || head.next == null)return head;ListNode cur = head;while(cur.next != null){if(cur.next.val == cur.val){cur.next = cur.next.next;} else {cur = cur.next;}}return head;}
}

5.删除链表的倒数第N个节点

给你一个链表，删除链表的倒数第 n 个结点，并且返回链表的头结点。进阶：你能尝试使用一趟扫描实现吗？

class Solution {public ListNode removeNthFromEnd(ListNode head, int n) {//处理特殊输入 暂时没想到//快慢指针ListNode fast = head;ListNode slow = head;while(n > 0){fast = fast.next;n--;}// n 大于等于 链表长了if(fast == null){return head.next;}while(fast.next != null){fast = fast.next;slow = slow.next;}slow.next = slow.next.next;return head;}
}

6.两两交换链表中的节点

给定一个链表，两两交换其中相邻的节点，并返回交换后的链表。你不能只是单纯的改变节点内部的值，而是需要实际的进行节点交换。

//迭代
class Solution {public ListNode swapPairs(ListNode head) {if(head == null || head.next == null)return head;ListNode dummyhead = new ListNode(-1);dummyhead.next = head;ListNode cur = dummyhead;while(cur.next != null && cur.next.next != null){ListNode first = cur.next;ListNode last = cur.next.next;first.next = last.next;cur.next = last;last.next = first;cur = cur.next.next;}return dummyhead.next;}
}

//递归
//还没有理解  先空着

7.两数相加II

给你两个 非空 链表来代表两个非负整数。数字最高位位于链表开始位置。它们的每个节点只存储一位数字。将这两数相加会返回一个新的链表。你可以假设除了数字 0 之外，这两个数字都不会以零开头。

class Solution {public ListNode addTwoNumbers(ListNode l1, ListNode l2) {Deque<Integer> q1 = new ArrayDeque<>();Deque<Integer> q2 = new ArrayDeque<>();while(l1 != null){q1.push(l1.val);l1 = l1.next;}while(l2 != null){q2.push(l2.val);l2 = l2.next;}ListNode res = null;int num1 = 0;int num2 = 0;int temp = 0;int flag = 0;while(!q1.isEmpty() || !q2.isEmpty() || flag != 0){num1 = q1.isEmpty() ? 0 : q1.pop();num2 = q2.isEmpty() ? 0 : q2.pop();temp = num1 + num2 + flag;ListNode node = new ListNode(temp % 10);node.next = res;res = node;flag = temp / 10;}return res;}
}

8.回文链表

请判断一个链表是否为回文链表。

class Solution {ListNode temp = null;public boolean isPalindrome(ListNode head) {//如果回文 则链表长一定是偶数 嘛?  - 不一定//1 2 3 2 1//1 2 3 3 2 1temp = head;return check(head);}public boolean check(ListNode node){if(node == null)return true;boolean res = check(node.next) && (temp.val == node.val);temp = temp.next;return res;}
}

9.奇偶链表

给定一个单链表，把所有的奇数节点和偶数节点分别排在一起。请注意，这里的奇数节点和偶数节点指的是节点编号的奇偶性，而不是节点的值的奇偶性。请尝试使用原地算法完成。你的算法的空间复杂度应为 O(1)，时间复杂度应为 O(nodes)，nodes 为节点总数。

class Solution {public ListNode oddEvenList(ListNode head) {if(head == null || head.next == null)return head;ListNode odd = head;ListNode even = head.next;ListNode end = even;while(odd.next != null && even.next != null){odd.next = even.next;odd = odd.next;even.next = odd.next;even = even.next;}odd.next = end;return head;}
}

10.K个一组反转链表

给你一个链表，每 k 个节点一组进行翻转，请你返回翻转后的链表。k 是一个正整数，它的值小于或等于链表的长度。如果节点总数不是 k 的整数倍，那么请将最后剩余的节点保持原有顺序。

/*** Definition for singly-linked list.* public class ListNode {*     int val;*     ListNode next;*     ListNode() {}*     ListNode(int val) { this.val = val; }*     ListNode(int val, ListNode next) { this.val = val; this.next = next; }* }*/
class Solution {public ListNode reverseKGroup(ListNode head, int k) {if(head == null || head.next == null){return head;}ListNode tail = head;for(int i = 0; i < k; i++){if(tail == null){return head;}tail = tail.next;}ListNode newHead = reverse(head, tail);head.next = reverseKGroup(tail, k);return newHead;}public ListNode reverse(ListNode head, ListNode tail){ListNode pre = null;ListNode nxt = null;while(head != tail){nxt = head.next;head.next = pre;pre = head;head = nxt;}return pre;}
}

2. 树

1、前序遍历

class Solution {List<Integer> res = new ArrayList<>();public List<Integer> preorderTraversal(TreeNode root) {preOrder(root);return res;}public void preOrder(TreeNode node){if(node != null){res.add(node.val);preOrder(node.left);preOrder(node.right);}}
}

class Solution {public List<Integer> preorderTraversal(TreeNode root) {List<Integer> res = new ArrayList<>();preOrder(root, res);return res;}public void preOrder(TreeNode root, List<Integer> res){Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();while(root != null || !stack.isEmpty()){while(root != null){res.add(root.val);stack.add(root);root = root.left;}root = stack.pop().right;}}
}

2、中序遍历

class Solution {List<Integer> res = new ArrayList<>();public List<Integer> inorderTraversal(TreeNode root) {//inorder1(root);inorder2(root);return res;}//递归法public void inorder1(TreeNode root){//递归终止条件if(root == null) return;inorder1(root.left);res.add(root.val);inorder1(root.right);}//迭代法public void inorder2(TreeNode root){Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();while(root != null || !stack.isEmpty()){while(root != null){stack.push(root);root = root.left;}TreeNode t = stack.pop();res.add(t.val);root = t.right;}}
}

3、后序遍历

class Solution {public List<Integer> postorderTraversal(TreeNode root) {List<Integer> res = new ArrayList<>();postOrder(root, res);Collections.reverse(res);return res;}public void postOrder(TreeNode root, List<Integer> res){Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();while(root != null || ! stack.isEmpty()){while(root != null){res.add(root.val);stack.push(root);root = root.right;}root = stack.pop().left;}}
}

class Solution {List<Integer> res = new ArrayList<>();public List<Integer> postorderTraversal(TreeNode root) {help(root);return res;}public void help(TreeNode node){if(node == null)return;help(node.left);help(node.right);res.add(node.val);}
}

4、层序遍历

class Solution {public List<List<Integer>> levelOrder(TreeNode root) {if(root == null)return new ArrayList<>();List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();Queue<TreeNode> q = new LinkedList<>();q.offer(root);int size = 0;List<Integer> list;while(!q.isEmpty()){list = new ArrayList<>();size = q.size();while(size > 0){TreeNode node = q.poll();list.add(node.val);if(node.left != null)q.offer(node.left);if(node.right != null)q.offer(node.right);size--;}res.add(list);}return res;}
}

5.验证二叉搜索树

给定一个二叉树，判断其是否是一个有效的二叉搜索树。假设一个二叉搜索树具有如下特征：节点的左子树只包含小于当前节点的数。
节点的右子树只包含大于当前节点的数。
所有左子树和右子树自身必须也是二叉搜索树。

class Solution {public boolean isValidBST(TreeNode root) {return cheak(root, Long.MIN_VALUE, Long.MAX_VALUE);}public boolean cheak(TreeNode root, long min, long max){if(root == null)return true;if(root.val <= min || root.val >= max)return false;return cheak(root.left, min, root.val) && cheak(root.right, root.val, max);}
}

6.恢复二叉搜索时

给你二叉搜索树的根节点 root ，该树中的两个节点被错误地交换。请在不改变其结构的情况下，恢复这棵树。

class Solution {TreeNode t1, t2, pre;public void recoverTree(TreeNode root) {inorder(root);int temp = t1.val;t1.val = t2.val;t2.val = temp;}public void inorder(TreeNode root){if(root == null) return;inorder(root.left);if(pre != null && pre.val > root.val){if(t1 == null) t1 = pre;t2 = root;}pre = root;inorder(root.right);}}

7.相同的树

class Solution {public boolean isSameTree(TreeNode p, TreeNode q) {if(p == null && q == null)return true;if(p == null || q == null)return false;if(p.val != q.val)return false;return isSameTree(p.left, q.left) && isSameTree(p.right, q.right);}
}

8.对称二叉树

class Solution {public boolean isSymmetric(TreeNode root) {if(root == null)return true;return cheak(root.left, root.right);}public boolean cheak(TreeNode node1, TreeNode node2){if(node1 == null && node2 == null)return true;if(node1 == null || node2 == null)return false;if(node1.val != node2.val)return false;return cheak(node1.left, node2.right) && cheak(node1.right, node2.left);}
}

9.二叉树的最大深度

class Solution {public int maxDepth(TreeNode root) {if(root == null)return 0;return Math.max(maxDepth(root.left), maxDepth(root.right)) + 1;}
}

10.从前序与中序遍历序列构造二叉树

class Solution {int[] arr;Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();public TreeNode buildTree(int[] preorder, int[] inorder) {arr = preorder;for(int i = 0; i < inorder.length; i++){map.put(inorder[i], i);}return build(0, 0, preorder.length - 1);}public TreeNode build(int rootIndex, int left, int right){if(left > right) return null;TreeNode root = new TreeNode(arr[rootIndex]);int index = map.get(arr[rootIndex]);root.left = build(rootIndex + 1, left, index - 1);root.right = build(rootIndex + index - left + 1, index + 1, right);return root;}
}

11.从后序与中序遍历序列构造二叉树

class Solution {int[] arr;Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();public TreeNode buildTree(int[] inorder, int[] postorder) {arr = postorder;for(int i = 0; i < inorder.length; i++){map.put(inorder[i], i);}return build(postorder.length - 1, 0, inorder.length - 1);}public TreeNode build(int rootIndex, int left, int right){if(left > right) return null;TreeNode root = new TreeNode(arr[rootIndex]);int index = map.get(arr[rootIndex]);root.left = build(rootIndex - (right - index) - 1, left, index - 1);root.right = build(rootIndex - 1, index + 1, right);return root;}
}

12.将有序数组转化为二叉搜索树

class Solution {public TreeNode sortedArrayToBST(int[] nums) {int left = 0;int right = nums.length - 1;return build(nums, left, right);}public TreeNode build(int[] nums, int left, int right){if(left > right) return null;int mid = (left + right) >> 1;TreeNode root = new TreeNode(nums[mid]);root.left = build(nums, left, mid - 1);root.right = build(nums, mid + 1, right);return root;}
}

13.有序链表转换二叉搜索树

class Solution {public TreeNode sortedListToBST(ListNode head) {if(head == null) return null;if(head.next == null) return new TreeNode(head.val);//先找中间节点ListNode fast = head;ListNode slow = head;ListNode pre = null;while(fast != null && fast.next != null){fast = fast.next.next;pre = slow;slow = slow.next;}pre.next = null;TreeNode root = new TreeNode(slow.val);root.left = sortedListToBST(head);root.right = sortedListToBST(slow.next);return root;}
}

14.平衡二叉树

class Solution {public boolean isBalanced(TreeNode root) {if(root == null)return true;if(Math.abs(depth(root.left) - depth(root.right)) > 1)return false;return isBalanced(root.left) && isBalanced(root.right);}public int depth(TreeNode root){if(root == null)return 0;return Math.max(depth(root.left), depth(root.right)) + 1;}
}

15.二叉树的最小深度

class Solution {public int minDepth(TreeNode root) {if(root == null)return 0;int left = minDepth(root.left);int right = minDepth(root.right);if(left == 0) return right + 1;if(right == 0) return left + 1;return Math.min(left, right) + 1;}
}

16.路径总和

给你二叉树的根节点 root 和一个表示目标和的整数 targetSum ，判断该树中是否存在 根节点到叶子节点 的路径，这条路径上所有节点值相加等于目标和 targetSum 。叶子节点 是指没有子节点的节点。

class Solution {public boolean hasPathSum(TreeNode root, int targetSum) {if(root == null) return false;if(root.left == null && root.right == null)return targetSum - root.val == 0;return hasPathSum(root.left, targetSum - root.val) || hasPathSum(root.right, targetSum - root.val);}
}

17.路径总和II

class Solution {List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();public List<List<Integer>> pathSum(TreeNode root, int targetSum) {dfs(root, targetSum, new ArrayList<>());return res;}public void dfs(TreeNode root, int targetSum, List<Integer> list){if(root == null) return;list.add(root.val);if(root.left == null && root.right == null){if(targetSum == root.val){res.add(new ArrayList<>(list));}}if(root.left != null){dfs(root.left, targetSum - root.val, list);}if(root.right != null){dfs(root.right, targetSum - root.val, list);}list.remove(list.size() - 1);}
}

18.二叉树展开为链表

class Solution {public void flatten(TreeNode root) {if(root == null) return ;//左右子树拉直flatten(root.left);flatten(root.right);//左子树TreeNode left = root.left;//右子树TreeNode right = root.right;root.right = left;root.left = null;while(root.right != null){root = root.right;}root.right = right;}
}

19.求根节点到叶节点数字之和

class Solution {int res = 0;public int sumNumbers(TreeNode root) {dfs(root, 0);return res;}public void dfs(TreeNode root, int sum){if(root == null) return;int k = (sum * 10 + root.val);if(root.left == null && root.right == null){res += k;}dfs(root.left, k);dfs(root.right, k);}
}

20.二叉树的所有路径

class Solution {List<String> res = new ArrayList<>();public List<String> binaryTreePaths(TreeNode root) {dfs(root,"");return res;}public void dfs(TreeNode root, String s){if(root == null) return;        s += root.val;if(root.left == null && root.right == null){res.add(s);}dfs(root.left, s + "->");dfs(root.right, s + "->");}
}

21.二叉树的最近公共祖先

class Solution {public TreeNode lowestCommonAncestor(TreeNode root, TreeNode p, TreeNode q) {if(root == null || p == root || q == root){return root;}TreeNode left = lowestCommonAncestor(root.left, p, q);TreeNode right = lowestCommonAncestor(root.right, p, q);if(left != null && right != null){return root;}return left == null ? right : left;}
}

22.二叉搜索树的最近公共祖先
23.翻转二叉树

class Solution {public TreeNode invertTree(TreeNode root) {if(root == null) return null;invertTree(root.left);invertTree(root.right);TreeNode right = root.right;TreeNode left = root.left;root.left = right;root.right = left;return root;}
}

24.合并二叉树

class Solution {public TreeNode mergeTrees(TreeNode root1, TreeNode root2) {if(root1 == null)return root2;if(root2 == null)return root1;root1.val += root2.val;root1.left = mergeTrees(root1.left, root2.left);root1.right = mergeTrees(root1.right, root2.right);return root1;}
}

25.二叉树的直径***

class Solution {int max = 0;public int diameterOfBinaryTree(TreeNode root) {dfs(root);return max;}public int dfs(TreeNode root){int left = root.left == null ? 0 : dfs(root.left) + 1;int right = root.right == null ? 0 : dfs(root.right) + 1;max = Math.max(max, left + right);return Math.max(left, right);}
}

26.二叉树中最大的路径和***

class Solution {int max = Integer.MIN_VALUE;public int maxPathSum(TreeNode root) {if(root == null)return 0;dfs(root);return max;}public int dfs(TreeNode root){if(root == null) return 0;int left = Math.max(0, dfs(root.left));int right = Math.max(0, dfs(root.right));max = Math.max(max, left + right + root.val);return Math.max(left, right) + root.val;}
}

27.二叉树的序列化与反序列化

/*** Definition for a binary tree node.* public class TreeNode {*     int val;*     TreeNode left;*     TreeNode right;*     TreeNode(int x) { val = x; }* }*/
public class Codec {// Encodes a tree to a single string.public String serialize(TreeNode root) {//bfs 层序StringBuilder builder = new StringBuilder();Queue<TreeNode> q = new LinkedList<>();if(root == null){return "null";}q.offer(root);builder.append(root.val).append(",");while(!q.isEmpty()){TreeNode node = q.poll();if(node.left != null){q.offer(node.left);builder.append(node.left.val).append(",");} else {builder.append("null").append(",");}if(node.right != null){q.offer(node.right);builder.append(node.right.val).append(",");} else {builder.append("null").append(",");}}builder.deleteCharAt(builder.length() - 1);return builder.toString();}//suppose to be [1, 2, 3, null, null, 4, 5];// Decodes your encoded data to tree.public TreeNode deserialize(String data) {String[] nodes = data.split(",");TreeNode root = nodes[0].equals("null") ? null : new TreeNode(Integer.parseInt(nodes[0]));Queue<TreeNode> q = new LinkedList<>();q.offer(root);int i = 1;while(i < nodes.length){TreeNode node = q.poll();if(nodes[i].equals("null")){node.left = null;} else {node.left = new TreeNode(Integer.parseInt(nodes[i]));q.offer(node.left);}i++;if(nodes[i].equals("null")){node.right = null;} else {node.right = new TreeNode(Integer.parseInt(nodes[i]));q.offer(node.right);}i++;}return root;}
}// Your Codec object will be instantiated and called as such:
// Codec ser = new Codec();
// Codec deser = new Codec();
// TreeNode ans = deser.deserialize(ser.serialize(root));

二、常见算法

1. 回溯算法

1.电话号码的字母组合

class Solution {String[] dic = {"","","abc","def","ghi","jkl","mno","pqrs","tuv","wxyz"};List<String> res = new ArrayList<>();public List<String> letterCombinations(String digits) {if(digits == null || digits.length() == 0){return new ArrayList<>();}backtrace(digits, 0, "");return res;}public void backtrace(String digits, int index, String path){if(index == digits.length()){res.add(path);return;}String temp = dic[digits.charAt(index) - '0'];for(char c : temp.toCharArray()){path += c;backtrace(digits, index + 1, path);path = path.substring(0, path.length() - 1);}}
}

2.括号生成

class Solution {char[] t = {'(' , ')'};List<String> res = new ArrayList<>();int[] count = new int[2];public List<String> generateParenthesis(int n) {backtrace(n, "");return res;}public void backtrace(int n, String path){if(path.length() == (2 * n)){res.add(path);return;}for(int i = 0; i < t.length; i++){if(i == 0 && count[i] < n){count[i]++;} else if (i == 1 && count[i - 1] > 0 && count[i] < count[i - 1]){count[i]++;    } else {continue;}path += t[i];backtrace(n, path);path = path.substring(0, path.length() - 1);count[i]--;}}
}

3.解数独

class Solution {public void solveSudoku(char[][] board) {backtrace(board);}public boolean backtrace(char[][] board){for(int i = 0; i < board.length; i++){for(int j = 0; j < board[0].length; j++){if(board[i][j] != '.'){continue;}for(char c = '1'; c <= '9'; c++){if(check(board, i, j, c)){board[i][j] = c;if(backtrace(board)) return true;board[i][j] = '.';}}return false;}}return true;}public boolean check(char[][] board, int row, int col, char c){//检查竖列有无重复for(int i = 0; i < board.length; i++){if(board[i][col] == c){return false;}}//检查行重复for(int i = 0; i < board.length; i++){if(board[row][i] == c){return false;}}//检查3*3内有无重复int startRow = (row / 3) * 3;int startCol = (col / 3) * 3;for(int i = startRow; i < startRow + 3; i++){for(int j = startCol; j < startCol + 3; j++){if(board[i][j] == c){return false;}}}return true;}
}

4.组合总和

给定一个无重复元素的正整数数组 candidates 和一个正整数 target ，找出 candidates 中所有可以使数字和为目标数 target 的唯一组合。candidates 中的数字可以无限制重复被选取。如果至少一个所选数字数量不同，则两种组合是唯一的。 对于给定的输入，保证和为 target 的唯一组合数少于 150 个。

class Solution {List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();public List<List<Integer>> combinationSum(int[] candidates, int target) {backtrace(candidates, target, new ArrayList<>(), 0);return res;}public void backtrace(int[] candidates, int target, List<Integer> list, int index){if(target == 0){res.add(new ArrayList<>(list));return;}for(int i = index; i < candidates.length; i++){if(candidates[i] > target){continue;}list.add(candidates[i]);backtrace(candidates, target - candidates[i], list, i);list.remove(list.size() - 1);}}
}

5.组合总和II

给定一个数组 candidates 和一个目标数 target ，找出 candidates 中所有可以使数字和为 target 的组合。candidates 中的每个数字在每个组合中只能使用一次。注意：解集不能包含重复的组合。

class Solution {List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();public List<List<Integer>> combinationSum2(int[] candidates, int target) {Arrays.sort(candidates);backtrace(candidates, target, new ArrayList<>(), 0);return res;}public void backtrace(int[] candidates, int target, List<Integer> list, int index){if(target == 0){res.add(new ArrayList<>(list));return;}for(int i = index; i < candidates.length; i++){if(candidates[i] > target) continue;if(i > index && candidates[i] == candidates[i - 1]){continue;}list.add(candidates[i]);backtrace(candidates, target - candidates[i], list, i + 1);list.remove(list.size() - 1);}}
}

6.全排列

给定一个不含重复数字的数组 nums ，返回其 所有可能的全排列 。你可以 按任意顺序 返回答案。

class Solution {List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();public List<List<Integer>> permute(int[] nums) {boolean[] visited = new boolean[nums.length];backtrace(nums, visited, new ArrayList<>());return res;}public void backtrace(int[] nums, boolean[] visited, List<Integer> list){if(list.size() == nums.length){res.add(new ArrayList<>(list));return;}for(int i = 0; i < nums.length; i++){if(visited[i]) continue;list.add(nums[i]);visited[i] = true;backtrace(nums, visited, list);visited[i] = false;list.remove(list.size() - 1);}}
}

7.全排列II

给定一个可包含重复数字的序列 nums ，按任意顺序 返回所有不重复的全排列。

class Solution {List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();public List<List<Integer>> permuteUnique(int[] nums) {boolean[] visited = new boolean[nums.length];Arrays.sort(nums);backtrace(nums, visited, new ArrayList<>());return res;}public void backtrace(int[] nums, boolean[] visited, List<Integer> list){if(list.size() == nums.length){res.add(new ArrayList<>(list));return;}for(int i = 0; i < nums.length; i++){if(visited[i]) continue;if(i > 0 && nums[i] == nums[i - 1] && !visited[i - 1]) continue;list.add(nums[i]);visited[i] = true;backtrace(nums, visited, list);visited[i] = false;list.remove(list.size() - 1);}}
}

8.N皇后

n 皇后问题 研究的是如何将 n 个皇后放置在 n×n 的棋盘上，并且使皇后彼此之间不能相互攻击。给你一个整数 n ，返回所有不同的 n 皇后问题 的解决方案。每一种解法包含一个不同的 n 皇后问题 的棋子放置方案，该方案中 'Q' 和 '.' 分别代表了皇后和空位。

class Solution {List<List<String>> res = new ArrayList<>();public List<List<String>> solveNQueens(int n) {//棋盘初始化char[][] chessboard = new char[n][n];for(int i = 0; i < n; i++){for(int j = 0; j < n; j++){chessboard[i][j] = '.';}}backtrace(chessboard, 0);return res;}public void backtrace(char[][] chessboard, int row){if(row == chessboard.length){res.add(ArrayToList(chessboard));return;}for(int col = 0; col < chessboard.length; col++){if(check(chessboard, row, col)){chessboard[row][col] = 'Q';backtrace(chessboard, row + 1);chessboard[row][col] = '.';}    }}public boolean check (char[][] chessboard, int row, int col){//检查同一列有无冲突for(int i = 0; i < row; i++){if(chessboard[i][col] == 'Q'){return false;}}//检查左上方有无冲突for(int i = row - 1, j = col - 1; i >= 0 && j >= 0; i--, j--){if(chessboard[i][j] == 'Q'){return false;}}//检查右上方有无冲突for(int i = row - 1, j = col + 1; j < chessboard.length && i >= 0; i--, j++){if(chessboard[i][j] == 'Q'){return false;}}return true;}public List<String> ArrayToList(char[][] chessboard){List<String> list = new ArrayList<>();for(char[] c : chessboard){list.add(new String(c));}return list;}
}

9.组合

给定两个整数 n 和 k，返回范围 [1, n] 中所有可能的 k 个数的组合。你可以按 任何顺序 返回答案。

class Solution {List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();public List<List<Integer>> combine(int n, int k) {backtrace(n, k, new ArrayList<>(), 1);return res;}public void backtrace(int n, int k, List<Integer> list, int index){if(list.size() == k){res.add(new ArrayList<>(list));return;}for(int i = index; i <= n - (k - list.size()) + 1; i++){list.add(i);backtrace(n, k, list, i + 1);list.remove(list.size() - 1);}}
}

10.子集

给你一个整数数组 nums ，数组中的元素 互不相同 。返回该数组所有可能的子集（幂集）。解集 不能 包含重复的子集。你可以按 任意顺序 返回解集。

class Solution {List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();public List<List<Integer>> subsets(int[] nums) {backtrace(nums, new ArrayList<>(), 0);return res;}public void backtrace(int[] nums, List<Integer> list, int index){res.add(new ArrayList<>(list));for(int i = index; i < nums.length; i++){list.add(nums[i]);backtrace(nums, list, i + 1);list.remove(list.size() - 1);}}
}

11.子集II

给你一个整数数组 nums ，其中可能包含重复元素，请你返回该数组所有可能的子集（幂集）。解集 不能 包含重复的子集。返回的解集中，子集可以按 任意顺序 排列。

class Solution {List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();public List<List<Integer>> subsetsWithDup(int[] nums) {Arrays.sort(nums);backtrace(nums, new ArrayList<>(), 0);return res;}public void backtrace(int[] nums, List<Integer> list, int index){res.add(new ArrayList<>(list));for(int i = index; i < nums.length; i++){if(i > index && nums[i] == nums[i - 1]) continue;list.add(nums[i]);backtrace(nums, list, i + 1);list.remove(list.size() - 1);}}
}

12.单词搜索***

给定一个 m x n 二维字符网格 board 和一个字符串单词 word 。如果 word 存在于网格中，返回 true ；否则，返回 false 。单词必须按照字母顺序，通过相邻的单元格内的字母构成，其中“相邻”单元格是那些水平相邻或垂直相邻的单元格。同一个单元格内的字母不允许被重复使用。

class Solution {boolean find = false;public boolean exist(char[][] board, String word) {int m = board.length;int n = board[0].length;boolean[][] visited = new boolean[m][n];for(int i = 0; i < m; i++){for(int j = 0; j < n; j++){backtrace(board, i, j, word, 0, visited);}}return find;}public void backtrace(char[][] board, int i, int j, String word, int index, boolean[][] visited){if(i >= board.length || j >= board[0].length ||i < 0 || j < 0 || visited[i][j] || find ||board[i][j] != word.charAt(index)){return;}if(index == word.length() - 1){find = true;return;}visited[i][j] = true;backtrace(board, i + 1, j, word, index + 1, visited);backtrace(board, i - 1, j, word, index + 1, visited);backtrace(board, i, j + 1, word, index + 1, visited);backtrace(board, i, j - 1, word, index + 1, visited);visited[i][j] = false;}}

13.格雷编码***

格雷编码是一个二进制数字系统，在该系统中，两个连续的数值仅有一个位数的差异。给定一个代表编码总位数的非负整数 n，打印其格雷编码序列。即使有多个不同答案，你也只需要返回其中一种。格雷编码序列必须以 0 开头。

class Solution {List<Integer> res = new ArrayList<>();boolean[] visited;public List<Integer> grayCode(int n) {visited = new boolean[1 << n];backtrace(0, n);return res;}public boolean backtrace(int cur, int n){if(res.size() == (1 << n)){return true;}res.add(cur);visited[cur] = true;for(int i = 0; i < n; i++){int next = cur ^ (1 << i);if(!visited[next] && backtrace(next, n)){return true;}}visited[cur] = false;return false;}
}

14.复原IP地址***

class Solution {List<String> res = new ArrayList<>();public List<String> restoreIpAddresses(String s) {if(s == null || s.length() < 4 || s.length() > 16) return new ArrayList<>();backtrace(s, 0, new ArrayList<>());return res;}public void backtrace(String s, int index, List<String> list){if(list.size() == 4){if(index == s.length()){res.add(String.join(".", list));return;}}int sum = 0;for(int i = index; i < s.length(); i++){if(s.charAt(index) == '0' && i > index) break;sum = sum * 10 + (s.charAt(i) - '0');if(sum <= 255 && sum >= 0){list.add(String.valueOf(sum));backtrace(s, i + 1, list);list.remove(list.size() - 1);}}}
}

15.不同的二叉搜索树II***

给你一个整数 n ，请你生成并返回所有由 n 个节点组成且节点值从 1 到 n 互不相同的不同 二叉搜索树 。可以按 任意顺序 返回答案。

class Solution {public List<TreeNode> generateTrees(int n) {if(n == 0){return new ArrayList<>();}return build(1, n);}public List<TreeNode> build(int start, int end){List<TreeNode> res = new ArrayList<>();if(start > end){res.add(null);return res;}for(int i = start; i <= end; i++){List<TreeNode> leftList = build(start, i - 1);List<TreeNode> rightList = build(i + 1, end);for(TreeNode left : leftList){for(TreeNode right : rightList){TreeNode root = new TreeNode(i);root.left = left;root.right = right;res.add(root);}}}return res;}
}

16.路径总和II

class Solution {List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();public List<List<Integer>> pathSum(TreeNode root, int targetSum) {backtrace(root, targetSum, new ArrayList<>());return res;}public void backtrace(TreeNode root, int targetSum, List<Integer> list){if(root == null) return;list.add(root.val);if(root.left == null && root.right == null){if(targetSum == root.val){res.add(new ArrayList<>(list));  }}if(root.left != null) backtrace(root.left, targetSum - root.val, list);if(root.right != null) backtrace(root.right, targetSum - root.val, list);list.remove(list.size() - 1);}
}

17.分割回文串

class Solution {List<List<String>> res = new ArrayList<>();public List<List<String>> partition(String s) {backtrace(s, 0, new ArrayList<>());return res;}public void backtrace(String s, int index, List<String> list){if(index == s.length()){res.add(new ArrayList<>(list));}for(int i = index; i < s.length(); i++){String t = s.substring(index, i + 1);if(check(t)){list.add(t);backtrace(s, i + 1, list);list.remove(list.size() - 1);}}}public boolean check(String s){int l = s.length();for(int i = 0; i < l / 2; i++){if(s.charAt(i) != s.charAt(l - i - 1)){return false;}}return true;}
}

2. 动态规划-背包问题

1.01背包

有N件物品和一个最多能被重量为W 的背包。第i件物品的重量是weight[i]，得到的价值是value[i] 。
每件物品只能用一次，求解将哪些物品装入背包里物品价值总和最大。在这里假设N=3即有三件物品，w=4即背包的最大重量为4.
weight = [1 , 3, 4];
value  = [15,20,30];

package LeetCode;public class package01 {public static void main(String[] args) {//物品表int[] weight = {1, 3, 4};int[] value = {15, 20, 30};int N = 3;//3件物品int W = 4;//背包最大容纳重量//1.dp数组的含义：  dp[i][j] 表示在背包重量为j时从 0-i的物品里选取放入背包所获得的最大价值int[][] dp = new int[N][W + 1];//2.递推式//dp[i][j]有两种方式得到 ： 即对第i个物品 放或者不放//在放入之前首先得判断内否放入   即 j + weight[i] <= W//如果不把第i个放入： dp[i][j] = dp[i - 1][j]//如果把第i个放入：   dp[i][j] = dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]//3.初始条件//j = 0 即重量为0时 什么都放不进去for(int i = 0; i < N; i++){dp[i][0] = 0;}//i = 0 时 只能放入0号物品for(int i = W; i >= 0; i--){dp[0][i] = value[0];}//4.遍历方式//根据 i - 1 推导 i 顺序遍历即可for(int i = 1; i < N; i++){for(int j = 0; j <= W ; j++){if(j >= weight[i]){dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]);}}}System.out.println(dp[N - 1][W]);}
}

2.完全背包

还是上面的例子，只不过不再是每个物品只有1个，每个物品有无限个

package LeetCode;public class packageComplete {public static void main(String[] args) {//物品表int[] weight = {1, 3, 4};int[] value = {15, 20, 30};int N = 3;//3件物品int W = 4;//背包最大容纳重量//dp数组的含义：  dp[i][j] 表示在背包重量为j时从 0-i的物品里选取放入背包所获得的最大价值int[][] dp = new int[N][W + 1];//初始化for(int i = 0; i < N; i++){dp[i][0] = 0;}for(int i = 1; i <= W; i++){if(i >= weight[0]){dp[0][i] = dp[0][i - weight[0]] + value[0];}}for(int i = 1; i < N; i++){for(int j = 0; j <= W; j++){if(j >= weight[i]){dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]);} else {dp[i][j] = dp[i - 1][j];}}}}
}

3.分割等和子集

给你一个 只包含正整数 的 非空 数组 nums 。
请你判断是否可以将这个数组分割成两个子集，使得两个子集的元素和相等。

class Solution {public boolean canPartition(int[] nums) {int len = nums.length;int sum = 0;for(int num : nums){sum += num;}if(sum % 2 != 0){return false;}int target = sum / 2;//背包问题//现在有 len - 1个 “物品”  各自对应的重量是 nums[i] 价值也是 nums[i]//判断能否刚好填满重量是target的背包int[] dp = new int[target + 1];for(int i = 0; i < len; i++){for(int j = target; j >= nums[i] ; j--){dp[j] = Math.max(dp[j], dp[j - nums[i]] + nums[i]);}}return dp[target] == target ? true : false;}
}

4.最后一块石头的重量

有一堆石头，用整数数组 stones 表示。其中 stones[i] 表示第 i 块石头的重量。每一回合，从中选出任意两块石头，然后将它们一起粉碎。假设石头的重量分别为 x 和 y，且 x <= y。
那么粉碎的可能结果如下：如果 x == y，那么两块石头都会被完全粉碎；
如果 x != y，那么重量为 x 的石头将会完全粉碎，而重量为 y 的石头新重量为 y-x。
最后，最多只会剩下一块 石头。返回此石头 最小的可能重量 。如果没有石头剩下，就返回 0。

class Solution {public int findTargetSumWays(int[] nums, int target) {// 假如正数的和为x// 那么负数的和就是  -(sum - x)// 那么 x - (sum - x) = target// x = (target + sum) / 2// 换成了填满容量为x的背包有几种方法int sum = 0;for (int i = 0; i < nums.length; i++) sum += nums[i];if ((target + sum) % 2 != 0) return 0;int size = (target + sum) / 2;int[] dp = new int[size + 1];dp[0] = 1;for (int i = 0; i < nums.length; i++) {for (int j = size; j >= nums[i]; j--) {dp[j] += dp[j - nums[i]];}}return dp[size];}
}

5.目标和

给你一个整数数组 nums 和一个整数 target 。向数组中的每个整数前添加 '+' 或 '-' ，然后串联起所有整数，可以构造一个 表达式 ：例如，nums = [2, 1] ，可以在 2 之前添加 '+' ，在 1 之前添加 '-' ，然后串联起来得到表达式 "+2-1" 。
返回可以通过上述方法构造的、运算结果等于 target 的不同 表达式 的数目。

class Solution {public int findTargetSumWays(int[] nums, int target) {int sum = 0;for (int num : nums) {sum += num;}int diff = sum - target;if (diff < 0 || diff % 2 != 0) {return 0;}int neg = diff / 2;int[] dp = new int[neg + 1];dp[0] = 1;for (int num : nums) {for (int j = neg; j >= num; j--) {dp[j] += dp[j - num];}}return dp[neg];}
}

6.一和零

给你一个二进制字符串数组 strs 和两个整数 m 和 n 。请你找出并返回 strs 的最大子集的大小，该子集中 最多 有 m 个 0 和 n 个 1 。如果 x 的所有元素也是 y 的元素，集合 x 是集合 y 的 子集 。

class Solution {public int findMaxForm(String[] strs, int m, int n) {int[][] dp = new int[m + 1][n + 1];for(String str : strs){int CountZero = 0;int CountOne = 0;for(char c : str.toCharArray()){if(c == '0') CountZero++;else CountOne++;}for(int i = m; i >= CountZero; i--){for(int j = n; j >= CountOne; j--){dp[i][j] = Math.max(dp[i][j], dp[i - CountZero][j - CountOne] + 1);}}}return dp[m][n];}
}

7.单词拆分

给定一个非空字符串 s 和一个包含非空单词的列表 wordDict，
判定 s 是否可以被空格拆分为一个或多个在字典中出现的单词。说明：拆分时可以重复使用字典中的单词。
你可以假设字典中没有重复的单词。

class Solution {public boolean wordBreak(String s, List<String> wordDict) {int len = s.length();//完全背包问题//1. dp的含义 到s的第i位前能否被拆分为wordDict里词boolean[] dp = new boolean[len + 1];//2. 初始化// s = "" 空串的情况dp[0] = true;//3. 递推式// 如果到前j位能够被拆分，且[i,j]的子串也包含在Dict里面 说明到i都能被拆分//4. 遍历方式//根据前面的得到后面的  顺序遍历即可for(int i = 1; i <= len; i++){for(int j = 0; j < i; j++){if(dp[j] && wordDict.contains(s.substring(j, i))){dp[i] = true;}}}return dp[len];}
}

8.零钱兑换II

给你一个整数数组 coins 表示不同面额的硬币，另给一个整数 amount 表示总金额。请你计算并返回可以凑成总金额的硬币组合数。如果任何硬币组合都无法凑出总金额，返回 0 。假设每一种面额的硬币有无限个。 题目数据保证结果符合 32 位带符号整数。

class Solution {public int change(int amount, int[] coins) {// Completepackage//1. dp[i]的含义： 凑成价值为i的总金额所需的硬币组合数int[] dp = new int[amount + 1];//2. 初始条件//凑成总金额为0 dp[0] = 1;//3. 递推式for(int i = 0; i < coins.length; i++){for(int j = 1; j <= amount; j++){if(j >= coins[i]) dp[j] += dp[j - coins[i]];}}return dp[amount];}
}

9.零钱兑换

给你一个整数数组 coins ，表示不同面额的硬币；以及一个整数 amount ，表示总金额。计算并返回可以凑成总金额所需的 最少的硬币个数 。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额，返回 -1 。你可以认为每种硬币的数量是无限的。

class Solution {public int coinChange(int[] coins, int amount) {//CompletePackage//1. dp[i]的含义：凑成总金额为i时需要的最少硬币个数int[] dp = new int[amount + 1];//2. 初始化Arrays.fill(dp, Integer.MAX_VALUE);dp[0] = 0;//3. 递推式for(int i = 0; i < coins.length; i++){for(int j = coins[i]; j <= amount; j++){if(dp[j - coins[i]] != Integer.MAX_VALUE){dp[j] = Math.min(dp[j - coins[i]] + 1, dp[j]);}}}return dp[amount] == Integer.MAX_VALUE ? -1 : dp[amount];}
}

3.动态规划-基础DP

1.斐波那契数列

class Solution {public int fib(int n) {if(n <= 1) return n;int[] dp = new int[n + 1];dp[0] = 0;dp[1] = 1;for(int i = 2; i <= n; i++)dp[i] = dp[i - 2] + dp[i - 1];return dp[n];}
}

2.爬楼梯

class Solution {public int climbStairs(int n) {if(n < 2){return n;}int a = 0;int b = 1;int res = 0;while(n-- > 0){res = a + b;a = b;b = res;}return res;}
}

3.使用最小花费爬楼梯

class Solution {public int minCostClimbingStairs(int[] cost) {//1. dp[i] 登上第i个台阶用的最小的体力int len = cost.length;int[] dp = new int[len];//2. 初始条件dp[0] = cost[0];dp[1] = cost[1];//3. 遍历方式for(int i = 2; i < len; i++){//4. 递推式dp[i] = cost[i] + Math.min(dp[i - 1] , dp[i - 2]);}return Math.min(dp[len - 1], dp[len - 2]);}
}

4.不同路径I

class Solution {public int uniquePaths(int m, int n) {//1. dp[i][j] 到(i,j)点的路径数int[][] dp = new int[m][n];//2. 初始化dp[0][0] = 1;//横向for(int i = 1; i < n; i++){dp[0][i] = dp[0][i - 1]; }//竖向for(int i = 1; i < m; i++){dp[i][0] = dp[i - 1][0];}//3. 遍历方式for(int i = 1; i < m; i++){for(int j = 1; j < n; j++){//4. 递推式dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1];}}return dp[m - 1][n - 1];}
}

5.不同路径II

class Solution {int count = 0;public int uniquePathsWithObstacles(int[][] obstacleGrid) {if(obstacleGrid[0][0] == 1)return 0;//dfs(0,0,obstacleGrid);//return count;//简单DPint m = obstacleGrid.length;int n = obstacleGrid[0].length;int[][] dp = new int[m][n];dp[0][0] = 1;for(int i = 1; i < m; i++){if(obstacleGrid[i][0] == 1) break;dp[i][0] = 1;}for(int i = 1; i < n; i++){if(obstacleGrid[0][i] == 1) break;dp[0][i] = 1;}for(int i = 1; i < m; i++){for(int j = 1; j < n; j++){if(obstacleGrid[i][j] != 1) dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1];}}return  dp[m - 1][n - 1];}//dfs 超时//递归回溯 100 的深度是极限public void dfs(int x, int y, int[][] map){if(x == map.length - 1 && y == map[0].length - 1){count++;return;}if(y < map[0].length - 1 && map[x][y + 1] != 1){      dfs(x, y + 1, map);} if (x < map.length - 1 && map[x + 1][y] != 1) {dfs(x + 1, y, map);}}
}

6.跳跃游戏II

class Solution {public int jump(int[] nums) {int len = nums.length;if(len == 1) return 0;//1. dp[i] 到第i个位置所需要的最小步数int[] dp = new int[len];//2. 初始化Arrays.fill(dp, len);dp[0] = 0;//3. 递推式//dp[i] = dp[j] + 1     0 < j < i - 1//        dp[i]//4. 遍历方式for(int i = 1; i < len; i++){for(int j = 0; j < i; j++){if(j + nums[j] >= i)dp[i] = Math.min(dp[i], dp[j] + 1);}}return dp[len - 1];}
}

7.单词拆分

class Solution {public boolean wordBreak(String s, List<String> wordDict) {int len = s.length();//完全背包问题//1. dp的含义 到s的第i位前能否被拆分为wordDict里词boolean[] dp = new boolean[len + 1];//2. 初始化// s = "" 空串的情况dp[0] = true;//3. 递推式// 如果到前j位能够被拆分，且[i,j]的子串也包含在Dict里面 说明到i都能被拆分//4. 遍历方式//根据前面的得到后面的  顺序遍历即可for(int i = 1; i <= len; i++){for(int j = 0; j < i; j++){if(dp[j] && wordDict.contains(s.substring(j, i))){dp[i] = true;}}}return dp[len];}
}

8.整数拆分

class Solution {public int integerBreak(int n) {int[] dp = new int[n + 1];dp[0] = 0;dp[1] = 0;dp[2] = 1;for(int i = 3; i <= n ; i++){for(int j = 1; j < i; j++){dp[i] = Math.max(dp[i], Math.max(j * dp[i - j], (i - j) * j));}}return dp[n];}
}

9.不同的二叉搜索树

class Solution {public int numTrees(int n) {if(n == 1) return 1;//1. dp[i] i个节点组成的二叉搜索树的种数int[] dp = new int[n + 1];//2. 初始条件dp[0] = 1;dp[1] = 1;//3. 递推式//dp[i] = dp[0] * dp[i - 1] + dp[1] * dp[i - 2] ....//4. 遍历方式for(int i = 2; i <= n; i++){for(int j = 1; j <= i; j++){dp[i] += dp[j - 1] * dp[i - j];}}return dp[n];}
}

4.动态规划-打家劫舍

1.打家劫舍1

class Solution {public int rob(int[] nums) {int n = nums.length;if(n == 1)return nums[0];int[] dp = new int[n + 1];dp[1] = nums[0];for(int i = 2; i <= n; i++){dp[i] = Math.max(dp[i - 1], dp[i - 2] + nums[i - 1]);}return dp[n];}
}

2.打家劫舍II

class Solution {public int rob(int[] nums) {int len = nums.length;if(len == 1)return nums[0];int[] dp1 = new int[len + 1];int[] dp2 = new int[len + 1];//偷第一个房间 不偷最后一个房间dp1[1] = nums[0];for(int i = 2; i <= len; i ++){dp1[i] = Math.max((dp1[i - 2] + nums[i - 1]), dp1[i - 1]);}//偷最后一个 不偷第一个for(int i = 2; i <= len; i ++){dp2[i] = Math.max((dp2[i - 2] + nums[i - 1]), dp2[i - 1]);}return Math.max(dp1[len - 1], dp2[len]);}
}

3.打家劫舍III

/*** Definition for a binary tree node.* public class TreeNode {*     int val;*     TreeNode left;*     TreeNode right;*     TreeNode() {}*     TreeNode(int val) { this.val = val; }*     TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {*         this.val = val;*         this.left = left;*         this.right = right;*     }* }*/
class Solution {public int rob(TreeNode root) {int[] res = help(root);return Math.max(res[0], res[1]);}public int[] help(TreeNode root){if(root == null) return new int[2];int[] left = help(root.left);int[] right = help(root.right);int[] res = new int[2];//不抢该节点res[0] = Math.max(left[0], left[1]) + Math.max(right[0], right[1]);//抢该节点res[1] = root.val + left[0] + right[0];return res;}
}

5.动态规划-子序列

1.最长回文子串

class Solution {public String longestPalindrome(String s) {int len = s.length();if(s == null || len == 0){return "";}int start = 0;int maxLen = 1;boolean[][] dp = new boolean[len][len];for(int i = 0; i < len; i++)dp[i][i] = true;for(int j = 1; j < len; j++){for(int i = 0; i < j; i++){if(s.charAt(i) == s.charAt(j)){if(j - i <= 2){dp[i][j] = true;} else {dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1];}}if(dp[i][j] && j - i + 1 > maxLen){maxLen = j - i + 1;start = i;}}}return s.substring(start, start + maxLen);}
}

2.最大子序和

class Solution {public int maxSubArray(int[] nums) {int length = nums.length;if(length < 2) return nums[0];int[] dp = new int[length];dp[0] = nums[0];int res = nums[0];for(int i = 1; i < length; i++){dp[i] = Math.max(dp[i - 1] + nums[i], nums[i]);if(dp[i] > res)res = dp[i];}return res;}
}

3.最长递增子序列

class Solution {public int lengthOfLIS(int[] nums) {int len = nums.length;int[] dp = new int[len];Arrays.fill(dp, 1);int maxLen = 1;for(int i = 1; i < len; i++){for(int j = 0; j < i; j++){if(nums[i] > nums[j]){dp[i] = Math.max(dp[i], dp[j] + 1);}maxLen = Math.max(dp[i], maxLen);}}return maxLen;}
}

4.最长回文子序列

class Solution {public int longestPalindromeSubseq(String s) {//1. dp[i][j]的含义 s的i到j段最长回文子序列长度int[][] dp = new int[s.length()][s.length()];//2. 一些条件的初始化for(int i = 0; i < s.length(); i++){dp[i][i] = 1;}//3. 遍历方式for(int i = s.length() - 1; i >= 0; i--){for(int j = i + 1; j < s.length(); j++){//4. 状态转移if(s.charAt(i) == s.charAt(j)){dp[i][j] = 2 + dp[i + 1][j - 1];} else {dp[i][j] = Math.max(dp[i + 1][j], dp[i][j - 1]);}}}return dp[0][s.length() - 1];}
}

5.回文子串

class Solution {public int countSubstrings(String s) {//1. dp[i][j] s的i到j是否是回文串int len = s.length();boolean[][] dp = new boolean[len][len];int count = 0;//2. 初始条件//"a" "b" "c"这种是回文串 就是i = j 必为truefor(int i = 0; i < len; i++){dp[i][i] = true;}//3. 递推式//s[i] == s[j]  (1). j - i <= 2 比如"aa","aba" true//              (2). 取决于i到j内的串是否回文 比如"acbca" dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1];//  (i,j - 1)           (i,j)      (i, j + 1)//  (i + 1, j - 1)    (i + 1, j)   (i + 1, j + 1)//4. 遍历方式//根据其递推式  i应该逆序  先得到i + 1再得到i//j应该正序 先得到j - 1再得到jfor(int i = len - 1; i >= 0; i--){for(int j = i; j < len; j++){if(s.charAt(i) == s.charAt(j)){if(j - i <= 2){dp[i][j] = true;} else {dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1];}if(dp[i][j]){count++;}}}}return count;}
}

6.最长连续递增序列

class Solution {public int findLengthOfLCIS(int[] nums) {int len = nums.length;int[] dp = new int[len];Arrays.fill(dp, 1);int maxLen = 1;for(int i = 1; i < len; i++){if(nums[i] > nums[i - 1]){dp[i] = dp[i - 1] + 1;}maxLen = Math.max(dp[i], maxLen);}return maxLen;}
}

7.最长重复子数组

class Solution {public int findLength(int[] nums1, int[] nums2) {int len1 = nums1.length;int len2 = nums2.length;int maxLen = 0;// 1.dp[i][j] nums1到i为止  nums2到j为止的最长重复子数组的长度int[][] dp = new int[len1 + 1][len2 + 1];// 2.递推式// nums1[i] = nums2[j]     dp[i - 1][j - 1] + 1 // 3.初始条件// 4.遍历方式for(int i = 1; i <= len1; i++){for(int j = 1; j <= len2; j++){if(nums2[j - 1] == nums1[i - 1]){dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;}maxLen = Math.max(dp[i][j], maxLen);}}return maxLen;}
}

6. 动态规划-买卖股票

1.买卖股票的最佳时机

class Solution {public int maxProfit(int[] prices) {int len = prices.length;//1. dp[i][j]  第i天在j状态下的最大现金//   j = 0:表示持有  //   j = 1:表示未持有    int[][] dp = new int[len][2];//2. 初始化dp[0][0] = -prices[0];dp[0][1] = 0;//3. 递推式// dp[i][0]: 第i天持有的情况  (1).当天买进了dp[i - 1][1] - price[i] //                            (2).之前就持有 当天没卖 dp[i - 1][0]// dp[i][1]: 第i天未持有的情况 (1). 当天卖出了  dp[i - 1][0] + price[i]//                             (2). 之前就未持有 当天也没买 dp[i - 1][1]//4. 遍历方式//根据小的 决定 大的//i - 1          i//正序遍历for(int i = 1; i < len; i++){dp[i][0] = Math.max( - prices[i], dp[i - 1][0]);dp[i][1] = Math.max(dp[i - 1][0] + prices[i], dp[i - 1][1]);}//肯定是当时未持有的时候现金最多return dp[len - 1][1];}
}

2.买卖股票的最佳时机II

class Solution {public int maxProfit(int[] prices) {int len = prices.length;//1. dp[i][j]  第i天在j状态下的最大现金//   j = 0:表示持有  //   j = 1:表示未持有    int[][] dp = new int[len][2];//2. 初始化dp[0][0] = -prices[0];dp[0][1] = 0;//3. 递推式// dp[i][0]: 第i天持有的情况  (1).当天买进了dp[i - 1][1] - price[i] //                            (2).之前就持有 当天没卖 dp[i - 1][0]// dp[i][1]: 第i天未持有的情况 (1). 当天卖出了  dp[i - 1][0] + price[i]//                             (2). 之前就未持有 当天也没买 dp[i - 1][1]//4. 遍历方式//根据小的 决定 大的//i - 1          i//正序遍历for(int i = 1; i < len; i++){dp[i][0] = Math.max(dp[i - 1][1] - prices[i], dp[i - 1][0]);dp[i][1] = Math.max(dp[i - 1][0] + prices[i], dp[i - 1][1]);}//肯定是当时未持有的时候现金最多return dp[len - 1][1];}
}

3.买卖股票的最佳时机III

class Solution {public int maxProfit(int[] prices) {int len = prices.length;//1. dp[i][j] 第i天在j状态下的最大现金//   j = 0: 无操作//   j = 1: 第一次买入//   j = 2: 第一次卖出//   j = 3: 第二次买入//   j = 4: 第二次卖出int[][] dp = new int[len][5];//2. 初始化dp[0][1] = -prices[0];dp[0][3] = -prices[0];//3. 递推式//   dp[i][0] = dp[i - 1][0]//   dp[i][1] = dp[i - 1][1]   dp[i - 1][0] - prices[i]//   dp[i][2] = dp[i - 1][2]   dp[i - 2][1] + prices[i] //   dp[i][3] = dp[i - 1][3]   dp[i - 1][2] - prices[i]//   dp[i][4] = dp[i - 1][4]   dp[i - 2][3] + prices[i] //4. 遍历方式for(int i = 1; i < len; i++){dp[i][1] = Math.max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][0] - prices[i]);dp[i][2] = Math.max(dp[i - 1][2], dp[i - 1][1] + prices[i]);dp[i][3] = Math.max(dp[i - 1][3], dp[i - 1][2] - prices[i]);dp[i][4] = Math.max(dp[i - 1][4], dp[i - 1][3] + prices[i]);}return dp[len - 1][4];}
}

4.买卖股票的最佳时机IV

class Solution {public int maxProfit(int k, int[] prices) {int len = prices.length;if(len == 0) return 0;int[][] dp = new int[len][k * 2 + 1];// 奇数买入for(int i = 1; i < dp[0].length; i += 2){dp[0][i] = -prices[0];}for(int i = 1; i < len; i++){for(int j = 0; j < dp[0].length - 2; j += 2){dp[i][j + 1] = Math.max(dp[i - 1][j + 1], dp[i - 1][j] - prices[i]);dp[i][j + 2] = Math.max(dp[i - 1][j + 2], dp[i - 1][j + 1] + prices[i]);}}return dp[len - 1][k * 2];}
}

5.买卖股票的最佳时机含手续费

class Solution {public int maxProfit(int[] prices, int fee) {int len = prices.length;//1. dp[i][j]  第i天在j状态下的最大现金//   j = 0:表示持有  //   j = 1:表示未持有    int[][] dp = new int[len][2];//2. 初始化dp[0][0] = -prices[0];dp[0][1] = 0;//3. 递推式// dp[i][0]: 第i天持有的情况  (1).当天买进了dp[i - 1][1] - price[i] //                            (2).之前就持有 当天没卖 dp[i - 1][0]// dp[i][1]: 第i天未持有的情况 (1). 当天卖出了  dp[i - 1][0] + price[i]//                             (2). 之前就未持有 当天也没买 dp[i - 1][1]//4. 遍历方式//根据小的 决定 大的//i - 1          i//正序遍历for(int i = 1; i < len; i++){dp[i][0] = Math.max(dp[i - 1][1] - prices[i], dp[i - 1][0]);dp[i][1] = Math.max(dp[i - 1][0] + prices[i] - fee, dp[i - 1][1]);}//肯定是当时未持有的时候现金最多return dp[len - 1][1];}
}

7.贪心

1.分发饼干

假设你是一位很棒的家长，想要给你的孩子们一些小饼干。但是，每个孩子最多只能给一块饼干。对每个孩子 i，都有一个胃口值 g[i]，这是能让孩子们满足胃口的饼干的最小尺寸；
并且每块饼干 j，都有一个尺寸 s[j] 。如果 s[j] >= g[i]，我们可以将这个饼干 j 分配给孩子 i ，
这个孩子会得到满足。你的目标是尽可能满足越多数量的孩子，并输出这个最大数值。

class Solution {public int findContentChildren(int[] g, int[] s) {Arrays.sort(g);Arrays.sort(s);int cookie = 0;int Children = 0;while(cookie < s.length && Children < g.length){if(s[cookie] >= g[Children]){Children++;}cookie++;}return Children;}
}

2.摆动序列

class Solution {public int wiggleMaxLength(int[] nums) {if(nums.length < 2)return 1;//之前一对值的差int prediff = 0;//当前一对值的差int curdiff = 0;int res = 1;for(int i = 1; i < nums.length; i++){curdiff = nums[i] - nums[i - 1];if((curdiff > 0 && prediff <= 0) || (curdiff < 0 && prediff >= 0)){res++;prediff = curdiff;}}return res;}
}

3.加油站

class Solution {public int canCompleteCircuit(int[] gas, int[] cost) {//起点int start = 0;int curSum = 0;int totalSum = 0;for(int i = 0; i < gas.length; i++){curSum += (gas[i] - cost[i]);totalSum += (gas[i] - cost[i]);//说明不能从start点出发到 i + 1点//起点需要更新if(curSum < 0){start = i + 1;curSum = 0;}}return totalSum < 0 ? -1 : start;}
}

4.分发糖果

class Solution {public int candy(int[] ratings) {int[] candys = new int[ratings.length];Arrays.fill(candys, 1);int res = 0;for(int i = 1; i < ratings.length; i++){if(ratings[i] > ratings[i - 1]){candys[i] = candys[i - 1] + 1;}}for(int i = ratings.length - 2; i >= 0; i--){if(ratings[i] > ratings[i + 1]){candys[i] = Math.max(candys[i + 1] + 1, candys[i]);}}for(int candy : candys){res += candy;}return res;}
}

5.柠檬水找零

class Solution {public boolean lemonadeChange(int[] bills) {int count5 = 0;int count10 = 0;for(int i = 0; i < bills.length; i++){if(bills[i] == 5){count5++;} else if (bills[i] == 10) {count10++;count5--;if(count5 < 0) return false;} else if (bills[i] == 20) {if(count10 > 0 && count5 > 0){count5--;count10--;} else if (count5 > 2) {count5 -= 3;} else {return false;}}}return true;}
}

6.根据身高重建队列

class Solution {public int[][] reconstructQueue(int[][] people) {Arrays.sort(people, (x,y) -> x[0] == y[0] ? x[1] - y[1] : y[0] - x[0] );List<int[]> list = new LinkedList<>();for(int[] i : people)list.add(i[1], i);return list.toArray(new int[list.size()][2]);}
}

7.用最少数量的箭引爆气球

class Solution {public int findMinArrowShots(int[][] points) {Arrays.sort(points, (o1, o2) -> o1[1] > o2[1] ? 1 : -1);int last = points[0][1];int count = 1;for(int i = 1; i < points.length; i++){if(points[i][0] > last){count++;last = points[i][1];}}return count;}
}

8.无重叠区间

class Solution {public int eraseOverlapIntervals(int[][] intervals) {int n = intervals.length;if(intervals.length == 0 || intervals[0].length == 0)return 0;Arrays.sort(intervals, (o1, o2) -> {if(o1[1] != o2[1])return o1[1] - o2[1];return o1[0] - o2[0];});int maxCount = 1;int pre = 0;for(int i = 1; i < n; i++){if(intervals[pre][1] <= intervals[i][0]){maxCount++;pre = i;}}return n - maxCount;}
}

9.划分字母区间

class Solution {public List<Integer> partitionLabels(String s) {int[] lastIndex = new int[26];int len = s.length();//记录最后出现的位置for(int i = 0; i < len; i++){lastIndex[s.charAt(i) - 'a'] = i;}List<Integer> list = new ArrayList<>();int end = 0;int start = 0;for(int i = 0; i < len; i++){end = Math.max(end, lastIndex[s.charAt(i) - 'a']);if(end == i){list.add(end - start + 1);start = i + 1;}}return list;}
}

10.合并区间

class Solution {public int[][] merge(int[][] intervals) {Arrays.sort(intervals, (v1, v2) -> v1[0] - v2[0]);int index = -1;int[][] res = new int[intervals.length][2];for(int[] interval : intervals){if(index == -1 || interval[0] > res[index][1]){res[++index] = interval;} else {res[index][1] = Math.max(interval[1], res[index][1]);}}return Arrays.copyOf(res, index + 1);}
}

11.单调递增的数字

class Solution {public int monotoneIncreasingDigits(int n) {String s = String.valueOf(n);char[] arr = s.toCharArray();int len = arr.length;int flag = len;for(int i = len - 1; i >= 1; i--){if(arr[i - 1] > arr[i]){arr[i - 1]--;flag = i;}}for(int i = flag; i < len; i++){arr[i] = '9';}return Integer.parseInt(new String(arr));}
}

8.单调栈

1.每日温度

请根据每日 气温 列表 temperatures ，
请计算在每一天需要等几天才会有更高的温度。如果气温在这之后都不会升高，请在该位置用 0 来代替。

class Solution {public int[] dailyTemperatures(int[] temperatures) {Stack<Integer> stack = new Stack<>();int len = temperatures.length;int[] res = new int[len];for(int i = 0; i < len; i++){while(!stack.isEmpty() && temperatures[i] > temperatures[stack.peek()]){res[stack.peek()] = i - stack.pop();}stack.push(i);}return res;}
}

2.下一个更大的元素I

给你两个 没有重复元素 的数组 nums1 和 nums2 ，其中nums1 是 nums2 的子集。请你找出 nums1 中每个元素在 nums2 中的下一个比其大的值。nums1 中数字 x 的下一个更大元素是指 x 在 nums2 中对应位置的右边的第一个比 x 大的元素。如果不存在，对应位置输出 -1 。

class Solution {public int[] nextGreaterElement(int[] nums1, int[] nums2) {int[] res = new int[nums1.length];Arrays.fill(res, -1);Stack<Integer> stack = new Stack<>();Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();for(int i = 0; i < nums1.length; i++)map.put(nums1[i], i);stack.push(0);for(int i = 1; i < nums2.length; i++){ while(!stack.isEmpty() && nums2[i] > nums2[stack.peek()]){if(map.containsKey(nums2[stack.peek()]))res[map.get(nums2[stack.peek()])] = nums2[i];stack.pop();}   stack.push(i);    }return res;}
}

3.下一个更大的元素II

给定一个循环数组（最后一个元素的下一个元素是数组的第一个元素），输出每个元素的下一个更大元素。
数字 x 的下一个更大的元素是按数组遍历顺序，
这个数字之后的第一个比它更大的数，这意味着你应该循环地搜索它的下一个更大的数。如果不存在，则输出 -1。

class Solution {public int[] nextGreaterElements(int[] nums) {Stack<Integer> stack = new Stack<>();int[] res = new int[nums.length];Arrays.fill(res, -1);for(int i = 0; i < nums.length << 1; i++){while(!stack.isEmpty() && nums[i % nums.length] > nums[stack.peek()]){res[stack.pop()] = nums[i % nums.length];}stack.push(i % nums.length);}return res;}
}

4.接雨水

给定 n 个非负整数表示每个宽度为 1 的柱子的高度图，计算按此排列的柱子，下雨之后能接多少雨水。

class Solution {public int trap(int[] height) {int sum = 0;Stack<Integer> stack = new Stack<>();for(int i = 0; i < height.length; i++){while(!stack.isEmpty() && height[i] > height[stack.peek()]){//计算储水的列的柱高int h = height[stack.peek()];stack.pop();if(!stack.isEmpty()){//计算间距int distance = i - stack.peek() - 1;//短板效应int min = Math.min(height[i], height[stack.peek()]);sum += (min - h) * distance;}}stack.push(i);}return sum;}
}

5.柱状图中最大的矩形

给定 n 个非负整数，用来表示柱状图中各个柱子的高度。每个柱子彼此相邻，且宽度为 1 。求在该柱状图中，能够勾勒出来的矩形的最大面积。

class Solution {public int largestRectangleArea(int[] heights) {int area = 0;int[] tmp = new int[heights.length + 2];System.arraycopy(heights, 0, tmp, 1, heights.length); Stack<Integer> stack = new Stack<>();for(int i = 0; i < tmp.length; i++){while(!stack.isEmpty() && tmp[i] < tmp[stack.peek()]){int h = tmp[stack.pop()];int w = i - stack.peek() - 1;area = Math.max(area, w * h);}stack.push(i);}return area;}
}

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