使用递归方法来实现二叉树的翻转。首先，我们定义了一个树节点类TreeNode，它包含一个整数值val以及左右子节点的引用。然后，在Solution类中，我们声明了一个公共的invertTree方法，该方法接受一个树节点root作为参数，并返回翻转后的根节点。在invertTree方法中，我们首先进行了一个特殊情况的判断，即如果树节点root为null，则返回null。接下来，我们使用递归的方法翻转左子树和右子树，并分别将结果保存在left和right变量中。然后，我们交换左右子树的位置，将左子树赋值给原来的右子树，将右子树赋值给原来的左子树。最后，返回根节点root，完成整个二叉树的翻转。你可...

使用递归方法来判断一个二叉树是否轴对称。首先，我们定义了一个树节点类TreeNode，它包含一个整数值val以及左右子节点的引用。然后，在Solution类中，我们声明了一个公共的isSymmetric方法，该方法接受一个树节点root作为参数，并返回一个布尔值来表示该树是否轴对称。在isSymmetric方法中，我们首先进行了一个特殊情况的判断，即如果树节点root为null，则认为是轴对称的，直接返回true。接下来，我们调用isMirror方法来判断左子树和右子树是否对称。isMirror方法是一个递归方法，它接受两个树节点left和right作为参数，并返回一个布尔值来表示它们是否对称...

定义一个布尔数组dp，其中dp[i]表示字符串s的前i个字符能否被拆分成词汇表wordDict中的单词。首先，我们需要初始化dp数组的边界条件。将dp[0]设为true，表示空串可以被拆分成空单词。然后，我们可以通过递推关系式来更新dp数组的其他位置。对于dp[i]，我们可以将字符串s的前i个字符拆分为两部分：s[0:i-1]和s[i:n-1]（其中n是字符串s的长度）。如果s[0:i-1]可以被拆分成词汇表wordDict中的单词，并且s[i:n-1]在wordDict中，那么dp[i]为true。即，如果存在j（0≤j<i），使得dp[j]为true并且s[j:i-1]在wordDi...

`编辑距离`原题简化版 这题还可以是 `插入`、`删除`、`修改`三个操作，还可以把每个操作赋予一个代价，求最少操作代价dp[i][j]表示将字符串word1的前i个字符变为字符串word2的前j个字符所需的最少操作次数。我们需要初始化dp数组的边界条件。当word1为空串时，也就是i=0时，dp[0][j]等于j，表示将空串变为word2的前j个字符需要插入j个字符。同理，当word2为空串时，也就是j=0时，dp[i][0]等于i，表示将word1的前i个字符变为空串需要删除i个字符。通过递推关系式来更新dp数组的其他位置。对于dp[i][j]，如果word1的第i个字符等于word2的第...

可以使用动态规划的方法进行求解。定义一个二维数组dp，其中dp[i][j]表示字符串s1的前i个字符和字符串s2的前j个字符是否可以交错组成字符串s3的前i+j个字符。首先，我们需要初始化dp数组的边界条件。当s1和s2都为空串时，也就是i=0且j=0时，dp[0][0]为true。当s1为空串时，也就是i=0且j≥1时，dp[0][j]等于s2的前j个字符是否与s3的前j个字符相等。同理，当s2为空串时，也就是i≥1且j=0时，dp[i][0]等于s1的前i个字符是否与s3的前i个字符相等。然后，我们可以通过递推关系式来更新dp数组的其他位置。对于dp[i][j]，如果s1的第i个字符等于s...

这个问题可以使用动态规划来解决。我们可以定义一个二维数组 dp，其中 dp[i][j] 表示字符串 s 中从第 i 个字符到第 j 个字符的最长回文子序列的长度。然后我们可以遍历每一个位置，对于每一个位置，我们判断它的两边的字符是否相等，如果相等，那么它就是一个回文子序列。最后，我们遍历一遍 dp 数组，找到最长的回文子序列就是答案。 import java.util.*; public class Solution { public int longestPalindromeSubseq(String s) { int n = s.length(); int[][] dp = new int...

这个问题可以使用动态规划来解决。我们可以定义一个二维数组 dp，其中 dp[i][j] 表示字符串 s 中从第 i 个字符到第 j 个字符是否是回文串。然后我们可以遍历每一个位置，对于每一个位置，我们判断它的两边的字符是否相等，如果相等，那么它就是一个回文串。最后，我们遍历一遍 dp 数组，找到最长的回文串就是答案。 public String longestPalindrome(String s) { int n = s.length(); boolean[][] dp = new boolean[n][n]; int maxLen = 1; int start = 0; for (int ...

这个问题可以使用动态规划来解决。我们可以定义一个二维数组 dp，其中 dp[i][j] 表示从左上角到位置 (i, j) 的路径上所有奶牛的体重积的最小值。然后我们可以遍历每一个位置，对于每一个位置，我们计算从它的上方和左方转移过来的值，取其中较小的一个作为 dp[i][j] 的值。最后，dp[m-1][n-1] 就是答案。 public long minPathProduct(int[][] cows) { if (cows == null || cows.length == 0 || cows[0].length == 0) { return 0; } int m = cows.lengt...

这个问题可以使用动态规划来解决。我们可以定义一个数组 dp，其中 dp[i] 表示以第 i 个种子结尾的最长递减子序列的长度。然后我们可以遍历每一个种子，对于每一个种子，我们再遍历它之前的所有种子，如果之前的种子的生长速度比当前种子慢，那么我们就更新 dp[i] 的值。最后，我们遍历一遍 dp 数组，找到最大的值就是答案。 import java.util.*; public class Solution { public int lengthOfLIS (int[] seeds) { int n = seeds.length; int[] dp = new int[n]; Arrays.fi...

这个问题可以用动态规划来解决。我们可以将这个问题分成两种情况来考虑：一种是吃掉第一块草，另一种是不吃第一块草。对于每种情况，我们都可以使用动态规划来计算最大的饱腹感。 import java.util.*; public class Solution { public int eatGrass(int[] nums) { if (nums == null || nums.length == 0) { return 0; } if (nums.length == 1) { return nums[0]; } int n = nums.length; int[] dp = new int[n]; ...

有点类似偷珠宝 import java.util.*; public class Solution { public int eatGrass (int[] nums) { int n = nums.length; if (n == 1) return nums[0]; int[] dp = new int[n]; dp[0] = nums[0]; dp[1] = Math.max(nums[0], nums[1]); for (int i = 2; i < n; i++) { dp[i] = Math.max(dp[i - 1], dp[i - 2] + nums[i]); } ret...

测试用例不全，下面的错误代码也能A import java.util.*; public class Solution { public boolean isInterleave (String s, String x, String t) { int sIndex = s.length() - 1; int xIndex = x.length() - 1; int tIndex = t.length() - 1; while (tIndex >= 0 && sIndex >= 0 && xIndex >= 0) { if (t.charAt(...

程序使用两个嵌套的循环来考虑所有可能的子群组合。外层循环通过变量 i 遍历数组 energy 中的每一个元素，作为子群的起始位置。内层循环通过变量 j 遍历数组 energy 中的每一个元素，作为子群中的每个位置。在内层循环中，首先根据环形数组的特性，使用取模运算 [(i + j) % energy.length] 计算出当前位置在环形数组中的实际索引。然后将对应位置的能量值添加到 sum 中，并进行两个判断：如果 sum 的值小于当前位置的能量值 item，说明前面的子群的能量值之和为负值，不会对后面的元素产生增益，因此将 sum 更新为当前位置的能量值 item。如果 sum 的值大于 a...

贪心也不是dp啊程序中的方法 maxEnergy 接收一个整型数组 energy，表示每头牛的能量值。方法中定义了两个变量 ans 和 sum，分别用于保存能量值之和最大值和当前连续子群的能量值之和。程序使用一个循环遍历数组 energy 中的每个元素。在循环中，首先将当前元素 e 加到 sum 上，表示将当前元素加入到连续子群中。然后进行两个判断：如果 sum 的值小于当前元素 e，说明前面的子群的能量值之和为负值，不会对后面的元素产生增益，因此将 sum 更新为当前元素 e。如果 sum 的值大于 ans，说明当前连续子群的能量值之和大于之前计算的最大值，将 ans 更新为 sum。最后，...