一、知识点：计数排序、遍历二、文字分析：创建一个大小为3的数组count，用于统计每个品种牛的数量。初始时，所有元素均为0。使用循环遍历牛的数组，统计每个品种牛的数量。将计数结果保存到count数组中，即count[i]表示品种为i的牛的数量。创建一个与原数组相同大小的结果数组sortedCows，用于存储排序结果。使用两层嵌套循环，将统计结果按照品种顺序填充到sortedCows数组中。外层循环遍历品种，内层循环遍历数量。返回排序好的牛的数组sortedCows。时间复杂度为O(n)，其中n是牛的数量。空间复杂度为O(k)，其中k是牛的品种数量，这里是3。三、编程语言：java四、正确代码：...

一、知识点：计数排序二、文字分析：使用计数排序的思想。首先，遍历一次数组，统计每个品种牛的数量，然后根据统计结果构造排序好的数组。通过遍历数组两次来完成排序。时间复杂度为O(n)，其中n是牛的数量。空间复杂度为O(k)，其中k是牛的品种数量。三、编程语言：java四、正确代码： 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整型一维数组 * @param k int整型 * @return int整型一维数组 ...

一、知识点：数组反转二、文字分析：首先对k进行取模操作，将其限制在[0, n)的范围内，其中n是数组长度。当k为0时，表示不需要进行轮转，直接返回原数组。接下来，我们使用三次反转操作来实现轮转。首先，对整个数组进行反转，然后分别对前k个元素和剩余的元素进行反转。时间复杂度是O(n)，其中n是输入数组的长度。空间复杂度为O(1)，即常数级别的空间。三、编程语言：java四、正确代码： public class Solution { public int[] rotateCows(int[] nums, int k) { int n = nums.length; ...

一、知识点：二维数组二、文字分析：创建一个大小为n x n的二维数组来表示方阵，初始化编号为1到n*n的牛。然后，根据移动规则，进行k次移动。每次移动，将所有牛向左移动一格和向上移动一格，注意处理边界情况。如果牛已经在最左边，则将其移动到同一行的最右边，同时向上一格。如果牛已经在最上边，则将其移动到同一列的最下边，同时向左一格。时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(n^2)。三、编程语言：java四、正确代码： import java.util.*; public class Solution { public int[][] rotateII(int n, int k) { ...

一、知识点：快速选择二、文字分析：为了找出数组中第k小的元素，可以使用快速选择算法（QuickSelect）。快速选择算法是快速排序算法的变种，但不需要完全排序整个数组。它通过选择一个基准元素（通常是数组的第一个元素），将数组划分为左边比基准元素小的子数组和右边比基准元素大的子数组。然后根据基准元素在数组中的位置，判断需要在左子数组还是右子数组中继续查找。具体步骤如下：选择一个基准元素，将数组划分为左右两个子数组。根据基准元素的位置，如果k小于基准元素的位置，则在左子数组中继续查找第k小的元素。如果k等于基准元素的位置，则返回基准元素。如果k大于基准元素的位置，则在右子数组中继续查找第k-sm...

一、知识点：递归、回溯二、文字分析： 使用回溯算法生成所有可能的括号组合。在每个位置上，可以选择添加左括号或右括号。通过递归调用回溯函数，在选择添加左括号和右括号的过程中，不断向结果列表中添加新的完整括号组合。需要注意的是，添加左括号的数量不能超过n，添加右括号的数量不能超过左括号的数量。 时间复杂度是O(4^n / sqrt(n))，空间复杂度为O(4^n / sqrt(n))。三、编程语言：java四、正确代码： import java.util.*; public class Solution { /** * 代码中的类名、方法名、参数名已经...

一、知识点：深度搜索优先(DFS)二、文字分析：使用深度优先搜索（DFS）算法进行搜索。首先遍历整个网格，对于每个单元格，如果单元格中的字母与目标字符串的首字母匹配，则进入深度优先搜索。在深度优先搜索的过程中，需要考虑边界情况、重复访问以及字母不匹配的情况。如果找到了满足条件的路径，则返回 true，否则返回 false。时间复杂度为O(m x n x k)，空间复杂度为O(m x n)。三、编程语言：java四、正确代码： 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...

一、知识点：数组、遍历二、文字分析：遍历字符串中的每个字符，以当前字符为中心或者以当前字符和下一个字符的中间为中心，分别找出回文子串，并将其加入结果集。最后对结果集按照字典序进行升序排序，并将结果转化为字符串数组进行返回。三、编程语言：java四、正确代码： 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 * @return string字符串一维数组 ...

一、知识点：递归、回溯二、文字分析：算法思路：首先，定义一个全局变量result来保存所有的分组方案，使用回溯的方法递归生成所有的合法分组。在回溯的过程中，通过判断子串是否为回文串，将合法的子串加入当前分组，并递归处理剩下的部分。当递归处理到字符串末尾时，说明找到了一个合法的分组方案，将当前分组加入到结果集中。时间复杂度：在最坏情况下，当输入字符串s为一个完全相同的字符时，例如"aaaaa"，无法找到任何回文分组。此时需要生成2^n个分组方案，其中n为字符串长度。因此，时间复杂度为O(2^n)。在平均情况下，时间复杂度介于最好和最坏情况之间，取决于具体的输入字符串。空间复杂...

一、知识点：动态规划(DP)二、文字分析：动态规划：我们使用一个数组dp来保存每个阶段的计算结果，通过递推关系dp[i] = i * dp[i-1]来计算。最后返回dp[n]的结果。时间复杂度为O(n)三、编程语言：java四、正确代码： public class Solution { public int factorial(int n) { long result = 1; for (int i = 2; i <= n; i++) { result = (result * i) % 1000000007...

一、知识点：双指针二、文字分析：使用两个指针 start 和 end 分别表示当前区间的起始位置和结束位置。遍历集合点编号数组时，如果当前集合点的编号与上一个集合点的编号连续，则更新当前区间的结束位置；否则，将当前区间的起始位置和结束位置加入结果中，并更新当前区间的起始位置和结束位置。最后，将最后一个区间的起始位置。算法的时间复杂度为 O(n)，空间复杂度为 O(m)。三、编程语言：java四、正确代码： import java.util.*; public class Solution { /** * 找到覆盖所有编号的最小有序区间范围列表 * * ...

一、知识点：双指针二、文字分析：用双指针的方法，详解在代码注释中。复杂度分析：该算法只对数组进行一次遍历，因此时间复杂度为 O(n)，其中 n 是数组的长度。算法只使用了常数个额外变量，空间复杂度为 O(1)。三、编程语言：java四、正确代码： public class Solution { /** * 计算各个位置上牛群数量的有序分布 * * @param nums int整型一维数组，表示牛群的位置数组 * @return int整型，重新分布的数组的长度 */ public int remove_duplicates_v...

emmm前段时间有些提前批开了抱着试试的态度投了结果一个回应都没有 #秋招# #提前批#

一、知识点：数组二、文字分析：进行三次翻转操作：第一次翻转是翻转整个数组；第二次翻转是翻转前 k 个元素；第三次翻转是翻转剩余的元素。最后，将翻转后的数组的元素加入到结果中，并返回结果。复杂度分析：该算法的时间复杂度为 O(n)。翻转数组的操作需要 O(n) 的时间，其它操作的时间复杂度为 O(1)。使用了一个额外的 ArrayList 来保存结果，因此空间复杂度为 O(n)。三、编程语言：java四、正确代码： import java.util.*; public class Solution { /** * 将数组元素向左轮转 k 个位置 * * @...