知识点：动态规划思路：首先，我们创建一个二维整数数组f，f[i][j]表示字符串从第i个字符到第j个字符的最长回文子序列的长度。然后，我们将对角线上的元素初始化为1，因为单个字符本身就是一个回文子序列。接下来，我们使用两重循环遍历字符串s，从长度为2的子序列开始，逐步增加长度。对于每个长度len，我们遍历字符串s的每个起始位置i，并计算对应的结束位置j。如果s[i]与s[j]相等，那么如果子序列长度为2，则最长回文子序列的长度为2；否则，最长回文子序列的长度为s[i+1][j-1]的长度加2。如果s[i]与s[j]不相等，最长回文子序列的长度为s[i+1][j]和s[i][j-1]的较大值。最...

知识点：动态规划思路：首先，创建一个二维布尔数组f，f[i][j]表示字符串从第i个字符到第j个字符的子串是否为回文串。初始化对角线上的元素为true，表示单个字符都是回文串。然后，使用两重循环遍历字符串s，从长度为2的子串开始，逐步增加长度。对于每个长度len，我们遍历字符串s的每个起始位置i，并计算对应的结束位置j。如果s[i]与s[j]相等，并且子串s[i+1][j-1]也是回文串（或者子串长度为1），则将f[i][j]设为true，并更新最长回文子串res。最终，res即为给定字符串s中的最长回文子串。编程语言：java import java.util.*; public cla...

知识点：动态规划思路：首先，我们创建一个二维数组arr来保存从起点到每个节点的最小路径乘积。然后，我们初始化arr数组的第一行和第一列。第一行的每个元素等于前一个元素与当前节点权值的乘积，因为只能向右移动。同样地，第一列的每个元素等于前一个元素与当前节点权值的乘积，因为只能向下移动。起点的乘积保持不变。接下来，我们使用两重循环遍历数组的剩余部分。对于每个节点，我们计算从上方节点和左方节点中选择乘积值小的那个，然后再乘以当前节点的权值。这样得到的就是从起点到当前节点的最小路径乘积。最后，我们返回arr数组中最后一个元素，即终点的最小路径乘积。对于给定的输入矩阵cows = {{1, 2, 3, ...

知识点：动态规划思路：首先，定义一个名为lengthOfLIS的静态方法，该方法接受一个整数数组作为参数，并返回一个整数。初始化一个变量len为0，用于记录最长上升子序列的长度。获取整数数组seeds的长度n。创建一个包含n+1个元素的整数数组q，用于记录上升子序列的元素。将q[0]初始化为一个较大的值，这里使用2000000000。使用一个for循环，从0到n-1遍历整数数组seeds，并更新状态。对于当前位置i，维护一个有序的上升子序列，使用二分查找将当前元素插入到正确的位置。使用两个指针l和r分别指向上升子序列的左右边界。在每一次循环中，用二分法找到[左闭右闭区间[l, r]的中间位置m...

知识点：动态规划思路：首先，定义一个名为eatGrass的静态方法，该方法接受一个整数数组作为参数，并返回一个整数。创建一个二维整数数组f，大小为1005 × 2，用于记录状态。获取整数数组nums的长度n。如果n等于1，直接返回数组中唯一的元素nums[0]作为结果。如果n等于2，返回数组中两个元素中的较大值作为结果。初始化一个变量res为0，用于记录最大的累计值。针对不同的情况进行计算：不取第n间，取第1间，不取第2间：使用一个循环从3到n-1，更新状态数组f。对于当前位置i，分别考虑不取第n间和取第n间两种情况。不取n-1间，取第n间，不取第一间：使用一个循环从2到n-2，更新状态数组f...

知识点：动态规划思路：首先，定义一个名为eatGrass的静态方法，该方法接受一个整数数组作为参数，并返回一个整数。定义一个常量INF，表示无穷大的值，这里使用0x3f3f3f3f表示。获取整数数组nums的长度n。创建一个二维整数数组f，其大小为(n + 1) × 2，用于记录状态。初始化f[0][0]为0，表示未偷窃当前房间时的累计价值为0。使用一个for循环，从1到n遍历整数数组nums，并更新状态数组f。对于每个位置i，考虑两种情况：如果不偷窃当前房间，则累计价值为前一个房间的最大累计价值，即f[i - 1][0]和f[i - 1][1]中的较大值。如果偷窃当前房间，则累计价值为f[i...

知识点：动态规划思路：首先，定义一个名为isInterleave的静态方法，该方法接受三个字符串作为参数，并返回一个布尔值。获取字符串s、x和t的长度，分别记为n、m和N。如果字符串s和字符串x的长度之和不等于字符串t的长度，则直接返回false，因为长度不匹配，无法交错组成。创建一个布尔型二维数组f，其大小为(N + 1) × (n + 1)，用于记录状态。初始化f[0][0]为true，表示空字符串可以由空字符串交错组成。使用两个嵌套的for循环，遍历t的每个字符并更新状态数组f。对于每个位置(i, j)，如果s[j - 1]与t[i - 1]相等，则说明可以将s[j - 1]作为新的字符...

知识点：动态规划思路：首先，定义一个名为maxEnergyCircular的静态方法，该方法接受一个整数数组作为参数，并返回一个整数。找出能量数组中的最大值mx，如果mx小于0，则直接返回该值，因为数组中所有能量值都是负数。获取能量数组的长度n。创建两个辅助数组l和r，分别用于记录从左到右和从右到左的最大累积能量值。使用for循环遍历能量数组，从左到右计算并保存累积能量值到数组l中。使用另一个for循环从右到左计算并保存累积能量值到数组r中。初始化变量res为Integer.MIN_VALUE，用于存储最终的最大环形能量值。使用一个for循环遍历数组l和r，计算每个位置的最大环形能量值，并更新...

知识点：动态规划思路：首先，定义一个名为maxEnergy的静态方法，该方法接受一个整数数组作为参数，并返回一个整数。在方法的内部，初始化两个变量cur和res，分别用于保存当前累积能量值和最大能量值。将res的初始值设置为Integer.MIN_VALUE，确保它可以被任何能量值更新。使用for循环遍历数组中的每个元素。在循环中，将当前元素的值添加到cur中，以计算累积能量。使用Math.max函数将cur和res中的较大值更新到res中，以保持最大能量值。如果cur变为负数，则将cur重置为0，因为负值对于最大能量值没有任何贡献。循环结束后，返回res作为最大能量值。在main方法中，创建...

知识点：字符串思路：首先，我们获取字符串 s 和 t 的长度，分别为 n 和 m。然后，我们使用两个指针 i 和 j 来遍历字符串 s 和 t。在循环中，我们比较 s.charAt(i) 和 t.charAt(j) 的值。如果两个字符不相等，我们将 j 向后移动一位，继续比较下一个字符。如果在遍历 t 的过程中，我们遇到了末尾字符但是 s 的字符还没有全部匹配完，则返回 false，因为字符串 t 不可能包含完整的字符串 s。如果我们成功遍历完字符串 s 的所有字符，返回 true 表示 s 是 t 的子序列。编程语言：java import java.util.*; public cla...

知识点：滑动窗口、思路：首先，我们创建一个长度为 26 的整型数组 cnt，用于记录字符串 s 中每个字母的出现次数。我们初始化结果 res 为 0。然后，我们通过遍历字符串 s，在每个位置上更新 cnt 数组。对于当前位置 i，我们将 s.charAt(i) - 'a' 对应的计数值加 1。如果窗口的大小大于等于 k（即 i >= k），我们需要将窗口左端所在的字符对应的计数值减 1，以保持窗口的大小为 k。当窗口大小达到 k 时（即 i >= k - 1），我们遍历字符串 t 中的每个字符 c，累加 cnt[c - 'a'] 的值。这个累加结果即为窗口中包含字符串 t 的数量。...

知识点：字符串思路：我们定义了一个 Main 类，其中包含了 findAncestor 和 get 方法。findAncestor 方法接收一个字符串列表 names，并返回最长的共同前缀。我们初始化 res 为列表中的第一个字符串。然后，使用循环遍历剩余的字符串，调用 get 方法来找到共同前缀并更新 res编程语言：java import java.util.*; public class Solution { /** * 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可 * * * @param names st...

知识点：哈希表思路：compress 方法使用了一个额外的列表 res 来存储压缩后的字符。它使用了一个匿名函数 add 来将字符和计数添加到结果列表中。在每次遍历字符列表时，比较当前字符和上一个字符是否相同，如果相同则增加计数，否则调用 add 函数将上一个字符和计数添加到结果列表中。最后，如果计数大于等于1，则调用 add 函数进行最后一次添加。编程语言：java import java.util.*; public class Solution { /** * 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可 * * ...

知识点：哈希表思路：创建一个 Map 对象 mp 用于存储分组的结果，其中键为长度为 26 的整型数组 int[]，值为字符串列表 List<String>。遍历字符串列表 strs，对于每个字符串 s，通过调用 get(s) 方法获取其对应的长度为 26 的整型数组作为键，并将该字符串加入到相应的值列表中。创建一个列表 keys，用于存储 mp 中的键。对 keys 进行排序，排序规则是按照每个键对应的值列表中的第一个字符串进行比较。创建一个新的 Map 对象 res 用于存储最终的分组结果。遍历排序后的 keys，将每个键对应的值列表加入到 res 中。返回 res，即为分组后...