很标准的暴力解法，我再去看看别人咋解的，哈哈哈~ class Solution { public: bool Find(int target, vector<vector<int> > array) { for(auto irow = begin(array); irow != end(array); irow++ ){ for(auto icol = begin(*irow); icol != end(*irow); icol++){ if(*icol == target){ ...

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 numbers int整型vector * @return int整型 */ int duplicate(vector<int>& numbers) { // write code here unordered_map<int, int> rePeatnums; for (int nu...

这个题属于一个递归分治的思想（这是我觉得啊） /** * Definition for singly-linked list. * struct ListNode { * int val; * ListNode *next; * ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {} * }; */ class Solution { public: ListNode* mergeNode(ListNode* node1, ListNode* node2) { //@1: if(node1 == NULL...

很经典的快慢指针 ，不会的话我真的会很伤心~ /** * Definition for singly-linked list. * struct ListNode { * int val; * ListNode *next; * ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {} * }; */ class Solution { public: bool hasCycle(ListNode *head) { if(head == NULL) return false; ListNode* ...

这个解法是通过递归实现。不太简单（对我来说），hhh最主要的是，他的自测的结果是错的，让我盯了好一会，我以为是我错了，，还让我认真的在看了好久的答案解法。。。 class Solution { public: void recursion(vector<vector<int>> &res , vector<int> &num , int index){ if(index == num.size() - 1) res.push_back(num); ...

这个解法主要运用了栈后进先出的原理 class Solution { public: string trans(string s, int n) { // write code here stack<string> r; string str; s.push_back(' '); for(int i = 0; i <= n ; ++i){ if(s[i] == ' '){ r.push(str); ...

这个解法主要是利用unordered_map来做内部无序 class Solution { public: /** * * @param numbers int整型vector * @param target int整型 * @return int整型vector */ vector<int> twoSum(vector<int>& numbers, int target) { // write code here int n = numbers.size(...

这个解法的关键是创建链表头没啥好说的，很简单。。 /* struct ListNode { int val; struct ListNode *next; ListNode(int x) : val(x), next(NULL) { } };*/ class Solution { public: ListNode* Merge(ListNode* pHead1, ListNode* pHead2) { if(pHead1 == NULL ) return pHead2; if(pHead2 == N...

这个解法主要问题在于递归+翻转 /** * struct ListNode { * int val; * struct ListNode *next; * }; */ class Solution { public: /** * * @param head ListNode类 * @param k int整型 * @return ListNode类 */ ListNode* reverseKGroup(ListNode* head, int k) { // write code he...

这个题很简单，思考起来： /** * struct ListNode { * int val; * struct ListNode *next; * }; */ class Solution { public: /** * * @param head ListNode类 * @param m int整型 * @param n int整型 * @return ListNode类 */ ListNode* reverseBetween(ListNode* head, int m, int n)...

看了一下榜一的操作，感觉很棒 把原本的数据a和变化数据k做成两个数组a[]和，aa[]然后对变化数据k处理： for(int i = 1; i <= m ;i++){ cin >> l >> r >> k; aa[l]+=k; aa[r+1]-=k; } for(int i = 1; i <= n ;i++){ aa[i] += aa[i-1]; } 这个很棒，，对于一个数组，如果让 aa[l]加 k，aa[r+1] 减 k ，对变化数据数组aa[]做一个...

动态规划（C++） 核心是这个： 下标从 1 开始 S[i] = a[1] + a[2] + ... a[i] a[l] + ... + a[r] = S[r] - S[l - 1] #include <iostream> using namespace std; const int N = 1e5 + 5; int n, q; int a[N]; long long s[N]; int main() { cin >> n >> q; for (int i = 1; i <= n; ++i) cin >> a...

递归： 很简单，就递就完事了 * struct TreeNode { * int val; * struct TreeNode *left; * struct TreeNode *right; * }; */ class Solution { public: /** * * @param root TreeNode类 * @return int整型 */ int maxDepth(TreeNode* root) { // write code here if(root == nullp...

动态规划（C++） 这个时leecode的思路，可以看看。 #include<iostream> #include<vector> #define INT_MAX 0x7fffffff #define INT_MIN 0x80000000 using namespace std; int maxMuti(vector<int> &arr,int nums){ int GMax = arr[0]; int GMin = arr[0]; int max_n = INT_MIN; //（1） fo...