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class Solution: fibo = [0] * 45 def Fibonacci(self , n: int) -> int: if n <= 2: return 1 if Solution.fibo[n] > 0: return Solution.fibo[n] else: Solution.fibo[n] = self.Fibonacci(n-1) + self.Fibonacci(n-2) return Solution.fibo[n] 常规思路：递归，利用一个额外的列表（Solution.fibo）存储中间结果，避免重复计算。这样空间复杂度和时间复杂度都是 ...

class Solution: def FindGreatestSumOfSubArray(self, array: List[int]) -> List[int]: # First: find the best value best = array[0] sum_cum = 0 for i in range(len(array)): sum_cum = max(sum_cum + array[i], array[i]) best = max(best, sum_cum) # Then, find the best solution sum_cum = 0 start_idx, end_...

class Solution: def FindGreatestSumOfSubArray(self , array: List[int]) -> int: best = array[0] sum_cum = 0 for i in range(len(array)): sum_cum = max(sum_cum+array[i], array[i]) best = max(best, sum_cum) return best 动态规划：分治策略 (divide-and-conquer) 的子问题是相互独立的；但动态规划的子问题可以是相关的。后者的艺术就是找出什么是子问题，以及子问题之间的...

class Solution: def __init__(self): self.stack1 = [] self.stack2 = [] def push(self, node): self.stack1.append(node) def pop(self): if len(self.stack2) == 0: # while len(self.stack1) > 0: # self.stack2.append(self.stack1.pop()) self.stack1.reverse() self.stack2 = self.stack1 self.stack1 = [] retu...

题解思路双指针遍历：两个指针或是同方向访问两个链表、或是同方向访问一个链表（快慢指针）、或是相反方向扫描（对撞指针）这里采用同方向访问两个链表的双指针。首先考虑其中一个链表为空的情况，直接返回另一个链表头；新建一个链表头，比较两个链表头的大小，选择小的那个节点接在新的链表头后面，然后把该链表上的指针向后移一位（只移动被添加的链表上的指针）；如果两个链表有剩余，直接接在后面；最后，返回新链表头的下一个节点即可。空间复杂度：O(1)，没有新建空间，用的都是已有链表的节点所占空间。-----吸收不同类型的双指针可以新建一个链表头，方便接收两个链表中的来的节点；分析空间复杂度时，并不是新建一个链表就是...

# class ListNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.next = None # # 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 head ListNode类 # @return ListNode类 # class Solution: def recursion(self, head: ListNode, next_node: ListNode): is_last = next_node.next is None if not is_last: last = se...