# # 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 int整型 # class Solution: def ysf(self , n: int, m: int) -> int: # write code here s = list(range(1,n+1))#约瑟夫环链表 i = 0#起始位置（或上一次弹出的位置） for _ in range(n-1): i = (i+m-1)%len(s)#根据成环特性，计算每次要弹出的数据的下标 s.pop(i) retur...

# -*- coding:utf-8 -*- class Solution: def __init__(self): self.s = [] def Insert(self, num): # write code here self.s.append(num)#加入数据后排序 self.s.sort() def GetMedian(self): # write code here n = len(self.s) if n%2:#元素个数为奇数，直接返回中间的数字 return self.s[n//2] else:#元素个数为偶数，返回中间两个数的平均值 return (self.s[n//2-...

本题难在数学分析，要进行数学分析后，才能得出相应的结论，再根据结论来写代码。在数学中，阶乘的尾部零是由因子 2 和 5 相乘得到的，而在阶乘中，因子 2 的数量远多于因子 5，因此只需计算阶乘中包含多少个 5 的因子即可。实现步骤初始化计数器 创建一个变量 count 用于记录 5 的因子总数。循环计算因子 5 的个数 不断将 n 除以 5，并将结果累加到 count 中。 对于 25、125 等 5 的幂次，还需多加一次，因为它们包含多个 5 因子。返回结果 循环结束后，count 即为尾部零的个数。验证方法数学公式：尾零个数 = ⌊n/5⌋ + ⌊n/25⌋ + ⌊n/125⌋ +...与...

零钱兑换问题是一个经典的动态规划应用，目标是在给定硬币面额数组arr和目标金额aim的情况下，计算出最少需要多少枚硬币才能凑成该金额，如果无法凑出则返回 -1。实现步骤定义状态 设 dp[i] 表示凑成金额 i 所需的最少硬币数。初始时 dp[0] = 0（金额为0不需要硬币），其他位置初始化为正无穷大float('inf')，表示暂不可达。状态转移方程 对于每个硬币x ，遍历所有金额 i（从 x到aim），更新：dp[i] = min(dp[i], dp[i - x] + 1)复制其中 dp[i - x] + 1 表示用一个当前硬币加上凑成剩余金额的最优解。返回结果 若 dp[aim] 仍为...

l作为左指针，i作为右指针，不断更新窗口，如果1窗口中的字符串出现在2中，则右指针向右移，不然则左指针向右移， # # 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 # # longest common substring # @param str1 string字符串 the string # @param str2 string字符串 the string # @return string字符串 # class Solution: def LCS(self , str1: str, str2: str) -> str: # write code here ...

# # 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 # # max increasing subsequence # @param arr int整型一维数组 the array # @return int整型 # class Solution: def MLS(self, arr: List[int]) -> int: # write code here s = sorted(list(set(arr)))#数组去重后升序排列 n = len(s) dp = [1] * n for i in range(1, n):#查找去重后的数组中最长的连续差值为1的...

学习完本题的思路你可以解决如下题目：BM55. 没有重复项数字的全排列BM56. 有重复项数字的全排列 # # 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 str string字符串 # @return string字符串一维数组 # class Solution: def Permutation(self , str: str) -> List[str]: # write code here s, ans = list(str), []#字符串转化为数组方便操作，存储结果的列表 def dfs(x): if x==len(s)-1...

# # 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 # @return int整型 # class Solution: def longestmountain(self , nums: List[int]) -> int: # write code here n = len(nums) l, r = [1]*n, [1]*n for i in range(1,n):#从左开始数山脉 if nums[i]>nums[i-1]: l[i] = l[i-1]+1 for i in range(n-2,-...

# # 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 string字符串 # @return bool布尔型 # class Solution: def editdistance(self , s: str, t: str) -> bool: # write code here m, n = len(s), len(t) if abs(m-n)>1:#两个字符串长超过1，编辑距离肯定大于1 return False ls = lt = 0 while ls<m and lt&l...

双指针维护滑动窗口。入栈条件：右边界数组中遍历数值依次相乘入栈。出栈条件：左边界小于等于有边界，且累乘和大于等于k。每入栈一个数值，答案需要增加r-l+1滑动窗口大小个。 # # 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 # @param k int整型 # @return int整型 # class Solution: def subarrayCnt(self , nums: List[int], k: int) -> int: # write code here n = len(nums) ans...

1、nums中的数据先按照与x的差值绝对值大小进行升序排列。2、截取尚需排列后的数组中的前k项。3、截取后的数据再按照升序排列。 # # 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 # @param k int整型 # @param x int整型 # @return int整型一维数组 # class Solution: def closestElement(self , nums: List[int], k: int, x: int) -> List[int]: # write code here ...

遍历整个数组，用字典dic存储已经出现过的数字，用集合ans去重存储所有满足条件的数值队对元组。|nums[i]-nums[j]|=k，则nums[i]-nums[j]=k或nums[i]-nums[j]=-k。遍历数组当前元素为x，寻找匹配为k的元素是不是出现过，匹配的元素有：x+k和x-k两个。将符合条件的数值对存储成有序元组对，注意可变元素不能成为集合的元素。 # # 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 # @param k int整型 # @return int整型 # from collec...

题目没有时间复杂度的严格要求（O(log(m+n))），直接合并两个数组（时间复杂度 O(m+n)）解决问题。 # # 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 nums1 int整型一维数组 # @param nums2 int整型一维数组 # @return double浮点型 # class Solution: def Median(self , nums1: List[int], nums2: List[int]) -> float: # write code her nums = sorted(nums1+nums2) ...

解题思路（动态规划方法）定义状态： 用 dp[i][j] 表示从 0 点出发，经过 i 步到达点 j 的方案数。状态转移方程： 每一步可以从当前点顺时针或逆时针移动，因此： dp[i][j] = dp[i-1][(j-1+N)%N] + dp[i-1][(j+1)%N] 这里 (j-1+N)%N 和 (j+1)%N 确保了圆环上的循环关系，防止i-1或i+1可能会超过圆环0~9的范围.初始条件： dp[0][0] = 1，表示从起点出发，走 0 步仍在起点的方案数为 1。最终结果： 返回 dp[n][0]，即经过 n 步回到起点的方案数。 # # 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改...