第一种的解法是错误的class Solution { //虽然是道简单题 但是我切入点是O(N)时间 + O(1)空间 //第一点：一开始是想用乘法到对应的位置[1,3,2]经过乘法除法处理后为[1,1,6]然后再得到[1,2(也就是6/3),3(也就是6/(6/3))] //通过除法来得到原位置的数 发现有些数还没换过去导致结果错误 如 //第二点：除法可能会导致1的出现 也就是无中生有 public static List<Integer> findDisappearedNumbers(int[] nums) { List<Integer> ls = new Arr...

初始版本为这个 但是有个问题就是无法区分负数public class Solution { // you need to treat n as an unsigned value public int hammingWeight(int n) { int ans = 0; while(n>0) { if((n&1)==1) ans++; n>>=1; } return ans; } } 改为以下版本 用一个数来跟进每个位的情况 就不会负数>>....=> 0public class Solution { public int hammingWeigh...

class Solution { public static int[] findOrder(int num, int[][] pre) { Node[] arr = new Node[num]; for (int i = 0; i < arr.length; i++) { arr[i] = new Node(); arr[i].val = i; } for (int i = 0; i < pre.length; i++) { arr[pre[i][0]].pre.add(pre[i][1]); } String[] str = print(arr).split(" &q...

因为hdu不像leetcode一样 所以自己的思路正确格式出错也没办法 自己的解法是 leetcode 类似题目过了 package leetcode; import java.util.HashSet; import java.util.Scanner; class Node{ //没有考虑重复为问题 int val ; HashSet<Integer>pre = new HashSet<Integer>(); } public class test { public static void print(Node[]arr) { int len = arr.lengt...

拓扑排序的定义  取点 可以测试是否存在环 第一种情况 没环 第二种情况 存在环   设计  图的存储结构：采用邻接表存储，在顶点表种增加一个入度域 栈S ： 存储所有无前驱的顶点，也可用队列  步骤  伪代码  代码

/** * Definition for a binary tree node. * class TreeNode { * int val; * TreeNode left; * TreeNode right; * TreeNode(int x) { val = x; } * } */ class Solution { public TreeNode buildTree(int[] preorder, int[] inorder) { int ps = 0; int is = 0; int pe = preorder.length-1; int ie = inorder.length-1; r...

双重遍历 public class Solution { // 链表的节点完全相同应该就好理解了，并不是节点中的值相同。地址内存相同 // 你不知道后面是否有跟前面一样的点 // 双重遍历 public ListNode getIntersectionNode(ListNode headA, ListNode headB) { while (headA != null) { ListNode temp = headB; while (temp != null) { if (headA == temp) return headA; temp = temp.next; } headA = head...

class Solution { public int numJewelsInStones(String J, String S) { HashMap<Character, Integer> hm = new HashMap<Character,Integer>(); int ans = 0; for(int i = 0 ; i < S.length();i++) { if(!hm.containsKey(S.charAt(i))){ hm.put(S.charAt(i), 1); } else { int temp = hm.get(S.charAt(i)); ...

class Solution { public int maximumGap(int[] nums) { int n = nums.length; if(n<2)return 0; int ans = Integer.MIN_VALUE; Arrays.sort(nums); for(int i = 1 ;i < n;i++ ) { if(Math.abs(nums[i]-nums[i-1])>ans) ans = Math.abs(nums[i]-nums[i-1]); } return ans; } }更快有桶排序 用了max个桶  初级桶排序 因为内存占得太大 导致失败...

class MinStack { //通过数组模拟栈 ArrayList<Integer> ls; //记录一段事件的最小值 int min; // 指针指着最后一个位置 int flag; // 通过贪心思想策略保存相对区域中的最小值 也就是最小栈 ArrayList<Integer> mins; /** initialize your data structure here. */ public MinStack() { ls = new ArrayList<Integer>(); mins = new ArrayList<Integer>(...

扫描一遍class Solution { public int findMin(int[] nums) { int n =nums[0] ; for(int i = 1 ; i< nums.length;i++) { if(n>nums[i]) n = nums[i]; } return n; } } 扫描方法改进 找出通过旋转的条件可得 旋转点前是小一点数 旋转点后的数是大一点的数class Solution { public static int findMin(int[] nums) { int n = nums.length ; int flag = nums[n-1]; ...

暴力 class Solution { public int findMin(int[] nums) { int min = nums[0]; for(int i = 1 ; i < nums.length;i++){ if(min>nums[i]) min = nums[i]; } return min; } } 二分 三种情况   //一开始是想看看通过断点的位置来发现规律 结果没有找到 分析过程 然后没分析出来 // if(nums[mid]>nums[l]&&nums[mid]<nums[r]) // r = mid;//该情况已经考虑 // e...

案例分析 遍历class Solution { public int findPeakElement(int[] nums) { //nums[-1] nums[n] 是无穷 也就是说需要看nums[0] nums[n-1] int n = nums.length; if(n==0||n==1)return 0; if(nums[0]>nums[1])return 0; if(nums[n-1]>nums[n-2])return n-1; for(int i = 1 ; i < n-1 ; i++) { if(nums[i]>nums[i-1]&&num...

递归解法 不过超时了 改为动态规划 class Solution { //递归 public int maxProduct(int[] nums) { return selectMax(1,nums,nums[0]); } public int selectMax(int x ,int nums[],int flag) { if(x==nums.length) { return flag ; } else { return Math.max( Math.max(selectMax(x+1,nums,flag*nums[x]),selectMax(x+1,nums,nums[x])) ,flag...