知识点：贪心顺序遍历数组，不停寻找最大值，当找到最大值，表示在左视图时可以看到该元素，计数加一，遍历整个数组，最终计数即为左视图可以看到的元素个数。Java题解如下 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 cowHeights int整型一维数组 * @return int整型 */ public int visibleCows (int[] cowHe...

知识点：贪心题目要求每组之间的字母不能相同，也就是要将相同的字母放在同一组中，所以我们要找到每一个字母所能达到的最远距离，从第一个字母开始，我们需要遍历至第一个字母出现的最远的位置，同时，若遍历过程中出现其他字母，则也需要将其相同的字母包含其中，也就是要选择出现的字母中所能达到的最远距离。当达到最远距离时，将其归为一组，重复以上步骤，直至将所有字符分组。Java题解如下 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：双指针题目要求找到子序列，也就是不要求连续，可以使用双指针的思想，两个指针分别指向两个字符串中未遍历到的位置，我们可以对t字符串进行遍历，如遇到s字符串中的第一个未遍历到的字符，则将i指针右移一位，当i指针遍历了整个s字符串，说明含有子序列，即可返回true。Java题解如下 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 s string字符串 * @param t s...

知识点：双指针，字符串题目有两个条件，一个是出现的字符种类不能超过k个，我们可以使用Set集合存储所有字符，若Set大小没有超过k个，则可以进行后续的判断。对于删除一个字符后的回文串判定，我们可以遍历整个字符串，假设每个位置都有可能被删除，在判断回文串的过程中，我们使用双指针来判定左右两侧的字符是否相等，当遇到被删除位置时，则跳过该位置，直至左右指针相遇。Java题解如下 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：滑动窗口题目要求找到最短的符合要求的子字符串，我们可以使用滑动窗口的思想，右指针向右滑动，若窗口内的子字符串包含了目标字符串，则将其记录下来，同时，尝试将左指针右移，以缩小窗口大小，得到长度尽可能短的子字符串，当不再符合条件时，右指针右移，继续寻找后续符合条件的子字符串。Java题解如下 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 s string字符串 * @par...

知识点：双指针题目规定，数组已经有序，按照非递减排序，故可以利用双指针的思想，我们可以直接选择两个数，一个最大值，一个最小值，若二者之和小于目标和，则此时只有增大较小值才能接近目标和，故将左指针右移一位，若二者之和大于目标和，则需要将右指针左移一位，以减小和，重复以上步骤，直至两个指针重叠，或者已经出现目标和。Java题解如下 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 info int...

知识点：动态规划对于动态规划类的题目，一个难点是定义出状态，另一个难点是找出状态转移方程。这道题中，我们可以定义dp[i]为i位置可以得到的最长递减序列长度，当我们获得了0到i-1位置的最长递减序列长度时，对于i位置来说，我们只需要依次判断是否能与前序列形成递减关系，若可以，则最长递减序列的长度+1，作为当前位置的最长序列递减长度。同时，遍历每个位置能够达到的最长递减序列长度，最大值即为答案。Java题解如下 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...

知识点：动态规划由于题目规定，数组成环，故第一个元素和最后一个元素是相邻的，不能同时选择，故我们可以将其分解为两个子问题，对于长度为n的数组来说，我们可以在0到n-1的区间内找到元素和最大值，并且在1到n的区间内找到元素和的最大值，这样就避免了首尾元素相遇的问题，二者中的较大值即为答案。Java题解如下 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 nums int整型一维数组 ...

知识点：二叉树对于二叉树相关的题目，比较简单的思路就是使用递归来解决，题目要求判断根节点到叶子节点的路径和是否等于目标和，我们只需要从根节点开始向下查找，每次将目标和减少当前节点的值，若到达叶子节点，且目标和等于叶子节点的值，则返回true，否则返回false，同时对左右子树进行判断，将二者结果取或操作。Java题解如下 import java.util.*; /* * public class TreeNode { * int val = 0; * TreeNode left = null; * TreeNode right = null; * public Tr...

知识点：数学题目很简单，对于整数n来说，我们可以利用取余操作很容易地得到每位数字，在得到新的数字后，判断是否为1，若为1，则可以直接返回，否则将新的数字重复以上步骤，需要注意的点在于如何终止循环，如果新的数字已经判断过，则会循环后续重复的判断，故我们需要使用Set来对判断过的数字进行记录，若遇到重复数字，则终止循环，返回falseJava题解如下 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 * * * @para...

知识点：动态规划对于动态规划类的题目，最关键的一步是找到状态转移方程，如何由前一状态转换为下一状态，题目要求找出元素和相同的两部分，也就是要找到一个和为总和一半的子序列。我们可以定义dp[i][j]，代表前i个元素是否能组成和为j的子序列，对于当前状态<i, j>来说，可以由上一状态转换而来，若dp[i - 1][j] == true，则当前状态下dp[i][j]=true，或者说dp[i - 1][j - nums[i]] == ture，也就是加上当前位置的元素后，也可以组成和为j，即dp[i][j]=true。最终状态dp[n][sum/2]即为答案。Java题解如下 imp...

知识点：动态规划很简单的一道动态规划问题，对于当前位置来说，可以选择前三个位置中消耗最小的位置到达。需要注意的地方是，题目所给出的数组是障碍物，也就是需要消耗的值，对于所给数组来说，若长度为n，则实际位置数为n+1，即我们需要到达的位置是n+1处，翻过最后一个障碍物所消耗的值即为答案。Java题解如下 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 height int整型一维数组 ...

知识点：二维动态规划基本的思想还是二维的动态规划，每一步要计算上一步的两种方式到达该位置的和，遇到障碍物则置零，这道题目的难点在于需要先找到元素值为2的位置，然后根据该位置为起点，向右向下再达到右下角终点位置，相当于两次路径寻找，答案为两次路径数的乘积。Java题解如下 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 cows int整型二维数组 * @return int整型 ...

知识点：动态规划对于动态规划，需要把每一步分解为子问题，因为不能选择相邻位置的元素，故对于第i个位置来说，如果选择该位置，则需要舍弃i-1位置元素，我们定义dp[i]为到达i位置时，我们所能获取的最大元素和，有两种情况：1.不选择当前位置i的元素，此时dp[i]=dp[i - 1]，继承上一位置所能获取的最大元素和；2.选择当前位置i的元素，也就是不能选择上一位置，但是我们可以继承i-2位置的最大元素和，即dp[i]=dp[i-2]+nums[i]。根据以上两种情况，选择二者较大值作为当前位置的最大和，重复以上判断，遍历整个数组，最终得到dp[n-1]即为答案。Java题解如下 import ...