考察的知识点：贪心；解答方法分析：初始化最低买入价格为第一天价格 prices[0]，最大利润为 0。从第二天开始遍历价格列表 prices：如果当前价格 prices[i] 大于最低买入价格，计算当前价格与最低买入价格的差值，如果差值大于最大利润，更新最大利润。否则，更新最低买入价格为当前价格。所用编程语言：C++；完整编程代码：↓ class Solution { public: /** * 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 prices int整型vector * @return int整型 */ int max_prof...

考察的知识点：贪心；解答方法分析：初始化两个变量：count和maxHeight。初始时，count设置为1，maxHeight设置为列表中第一个元素的高度。从列表的第二个元素开始向右遍历。对于每个元素：检查该元素的高度是否大于当前最大高度maxHeight。如果是，将该元素的高度赋值给maxHeight，并将count值加1。如果不是，继续向右遍历下一个元素。循环结束后，返回count值作为结果，即可以看到的牛的数量。所用编程语言：C++；完整编程代码：↓ class Solution { public: /** * 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 ...

考察的知识点：贪心；解答方法分析：遍历字符串 s，记录每个字母最后出现的位置。使用双指针 start 和 end 表示当前片段的起始位置和结束位置，初始化为 0。再次遍历字符串 s，更新当前片段的结束位置 end如果当前位置 i 等于 end，则表示当前位置是段的结束位置，将当前片段的长度加入结果中，start 更新为 end+1，表示下一个片段的起始位置。返回结果。所用编程语言：C++；完整编程代码：↓ class Solution { public: /** * 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 * ...

考察的知识点：贪心；解答方法分析：定义了一个二维向量 res，用于存储结果。声明一个最小堆 minHeap，用于存储每个可能的和的对，并按照和的大小进行排序。最小堆的大小始终为k，当超过k个和的对时，将会去掉最小的那个。使用嵌套的循环遍历两个输入数组 pricesA 和 pricesB 的所有可能组合，并将它们的和以及对应的数组元素放入最小堆中。每次从最小堆中取出一个和的对时，将它们的数组元素存入结果向量 res，并且计数器 count 加一。当最小堆为空或者计数器 count 达到了k，结束循环，并返回结果向量 res。所用编程语言：C++；完整编程代码：↓ class Solution {...

考察的知识点：贪心；解答方法分析：初始化临时变量temp为起始资金w。创建一个存储成本和利润成对的向量cows。创建一个优先队列q，用于存储利润。获取利润和成本向量的长度，并保存在变量n中。将成本和利润按照成本进行排序。初始化变量cur为0。循环k次，假设k为指定的次数。在当前的循环中，当cur小于n并且当前成本cows[cur].first小于等于现有资金w时，将利润cows[cur].second推入优先队列q中，并将cur增加1。如果优先队列q不为空，则取出当前最大的利润值并将其加到现有资金w中，并将其从优先队列中移出。如果优先队列q为空，则跳出循环。返回最终的资金差额w - temp，...

考察的知识点：贪心；解答方法分析：根据奶牛的起始位置对cow_ranges中的元素进行排序，以确保处理的起始位置是从小到大的顺序。初始化计数器count为0，表示初始并行攻击次数。初始化两个指针left和right，初始值都为0。进入循环，当left小于列表的长度时进行迭代。在每次迭代中，将cow_ranges[left][1]赋值给end，表示当前奶牛的攻击范围的右边界。在内层循环中，逐个检查从right到列表的末尾的奶牛的起始位置。如果奶牛的起始位置小于等于end，则更新end为min(end, cow_ranges[right][1])，表示可以并行攻击的奶牛的最右边界。在内层循环结束后...

考察的知识点：插入新区间；解答方法分析：遍历区间列表，找到新区间需要插入的位置。插入位置可以根据区间的起始端点进行比较，找到第一个起始端点大于新区间起始端点的区间。插入位置为该区间的索引。在插入位置之前的区间都可以直接添加到结果中。如果插入位置不是在区间列表的末尾，需要判断新区间是否与插入位置的区间重叠。如果重叠，合并新区间与插入位置的区间，即更新新区间的起始端点和结束端点为两个区间起始端点的较小值和结束端点的较值。继续遍历后续的区间，如果区间与合并后的新区间重叠，继续合并，更新新区间的起始端点和结束端点。最后，将合并后的新区间添加到结果中。如果插入位置不是在区间列表的末尾，将插入位置后的剩余...

考察的知识点：遍历矩阵；解答方法分析：定义变量m和n，分别表示输入矩阵的行数和列数。定义变量index，代表当前已经遍历的元素个数，初始值为0。定义变量amount，表示矩阵中元素的总个数，即m乘以n。定义一个一维数组arr，用于存储按照螺旋顺序遍历的元素。还定义了一个二维数组vis，用于标记矩阵中已经遍历过的元素，初始值都为false。最后，定义两个变量i和j，分别代表当前遍历的位置的行号和列号，初始值为-1和0。通过一个while循环，当index小于amount时进行遍历。在循环中执行以下操作：向下遍历：通过一个内部的while循环，当i+1仍在矩阵范围内并且vis[i+1][j]为fa...

考察的知识点：矩阵；解答方法分析：定义两个变量 startRow 和 startCol 分别表示矩阵的起始行和起始列，初始值为0。定义两个变量 endRow 和 endCol 分别表示矩阵的结束行和结束列，初始值为矩阵的行数和列数减1。进入一个循环，判断 startRow 是否小于等于 endRow 并且 startCol 是否小于等于 endCol，如果不满足则退出循环。在循环中，先按照从左到右的顺序遍历 startRow 行的元素，并将其加入到有序列表中。遍历完成后，将 startRow 增加1，表示下一次遍历从下一行开始。再按照从上到下的顺序遍历 endCol 列的元素，并将其加入到有序...

考察的知识点：基本类型；解答方法分析：通过公式n * m * m计算出m天后牛的体重；将结果四舍五入到最接近的整数后返回。所用编程语言：C++；完整编程代码：↓ class Solution { public: /** * 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 n int整型 * @param m int整型 * @return long长整型 */ long long weightAfterMDays(int n, int m) { return static_cast<long long>(round(n * pow...

考察的知识点：贪心；解答方法分析：使用lambda表达式对输入的时间区间进行排序，按照区间起始时间的升序排列。通过遍历排序后的时间区间，依次处理每个时间区间的起始时间和结束时间。在循环中，将当前时间区间的起始时间和结束时间赋值给startTime和endTime变量。使用while循环判断是否存在当前时间区间重叠的下一个区间。如果存在重叠，则更新endTime为重叠时间区间的结束时间，并将循环索引i自增1。这样做的目的是为了跳过已经合并的重叠时间区间，避免重复处理。将最终得到的合并后的时间区间，以起始时间和结束时间的形式，存储在二维数组res中，并返回res作为结果。所用编程语言：C++；完整...

考察的知识点：动态规划；解答方法分析：判断价格数组的是否小于等于1，如果是，则返回0。初始化变量profit和sell，分别表示总利润和卖出价格，初始值设为0。从数组倒数第二天开始循环遍历到第一天，依次比当前价格和卖出价格。如果当前价格小于卖出价格，说明可以进行卖出交易，此时将卖出价格减去当前价格并加入利润中。如果当前价格大于等于卖出价格，说明无法进行卖出交易，此时更新卖出价格为当前价格。遍历结束后，返回利润值。所用编程语言：C++；完整编程代码：↓ class Solution { public: /** * 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 * * ...

考察的知识点：动态规划；解答方法分析：使用了一个三维的dp数组来记录状态和结果，具体为dp[i][j][0]和dp[i][j][1]，可以推测两个状态分别表示某种状态下的最优解。通过遍历循环，更新dp数组中的值。返回最终的最优解。所用编程语言：C++；完整编程代码：↓ class Solution { public: /** * 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 prices int整型vector * @param k int整型 * @return int整型 */ int maxProfitII(vector<int...

考察的知识点：动态规划；解答方法分析：初始化数组 buy 和 sell 的第一行，其中 buy[0][0] 表示第一天进行买入的最低价格，sell[0][0] 表示第一天进行卖出的最大利润。使用状态转移方程来更新数组中的每个素。对于第 i 天，需要考虑以下情况：在第 i 天买入股票的最低价格：buy[i][j] = max(buy[i-1][j], sell[i-1][j] - prices[i])，其中 j 表示交易次数。在第 i 天卖出股票的最大利润：sell[i][j] = max(sell[i-1][j], buy[i-1][j-1] + prices[i])。通过遍历 sell 数组...