知识点:Hash,有向图的邻接表存储和遍历DFS文字分析(绘图辅助理解)唯一编号：体重比weightRatios[][]和ratioValues[] 对应关系: weightRatios[i]=[Ai,Bi] Ai/Bi=ratioValues[i] 要求结果: questions[j] = [Cj,Dj] 求Cj/Dj = ？ 总结：由已知的体重比求未知的体重比，无法求得的使用-1.0表示[["a","b"],["b","c"],["c","d"]],[2.0,3.0,4....

考察知识点哈希文字分析一次遍历计算目标值与当前值的差,若在hash中,则分为一组,同时该差值的数量-1,(-1后为0时删除)否则将当前的数作为key存入hash,并统计其数量补充:本题虽然用双循环暴力也能通过,但对于[5,5, 12, 7, 19],24的数据具有不同输出暴力：2 // 哈希：1考虑到题目描述：整数数组 breeds（用整数表示牛品种编号），无伤大雅不过前面的描述又有每组的牛的数量相近，这道题还是用哈希做比较好实际生产问题中，应当以数组索引作为编号，数组中实际存储的是牛的数量使用语言java代码 import java.util.*; public class Solution...

题目考察的知识点动态规划题目解答方法的文字分析定义dp[i][j]表示字符串s的前i个字符和字符串x的前j个字符是否可以组成字符串t的前i+j个字符的交织子序列。初始化dp数组，dp[0][0]=true，表示空串是任意字符串的子序列。对于i从0到s的长度，和j从0到x的长度，进行动态规划递推。当i大于0且s的第i个字符等于t的第i+j个字符时，dp[i][j]的值与dp[i-1][j]的值相等，表示s的前i个字符和x的前j个字符可以组成t的前i+j个字符的交织子序列。当j大于0且x的第j个字符等于t的第i+j个字符时，dp[i][j]的值与dp[i][j-1]的值相等，表示s的前i个字符和x...

知识点:动态规划解题思路:首先定义一个二维数组dp，其中dp[i][j]表示从字符串s的第i个字符到第j个字符的最长回文子序列的长度。在dp数组中，i的取值范围是从n-1到0，j的取值范围是从i到n-1（其中n是字符串s的长度）。//最后需要的是dp[0][n-1]状态转移方程。当s[i]==s[]时，dp[i][j]=dp[i+1][j-1] + 2。否则，dp[i][j]=max(dp[i+1][j],dp[i][j-1])。最后，我们只需要返回dp[0][n-1]即可，其中n是字符串s的长度。 import java.util.*; public class Solution { /**...

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 s1 string字符串 * @param s2 string字符串 * @param s3 string字符串 * @return bool布尔型 */ public boolean isInterleave (String s1, String s2, String s3) { int l1 = s1.length(),l2=s2.length(),l3=s3.length(); // 比较字...

解法一:深度优先搜索先判空从cows[0][0]开始深度优先遍历,若越界或障碍(不可达)返回0若经过唯一的奶牛将路径奶牛标记为true;抵达右下角时且经过奶牛时返回1递归向右一步路径数和向下一步路径数二者和即为经过奶牛的总的路径数 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 cows int整型二维数组 * @return int整型 */ public int uniquePathsWithCows (int[][] cows) { if...

知识点:回溯法,递归/动态规划文字分析本题是面试TOP202 NB137 农场的奶牛分组 的升级版，在 NB137 中，我们需要将奶牛分为两组，这时只需保证n>=2 && sum%2==0，且存在子数组的和为target=sum/2即可，因为是分为两份，因此除去当前子数组的所有值后，余下的和必然为target。而对于本题，需要在保证n>=3 && sum%3==0 同时将奶牛分为三组，量变已然引起质变，我们一般采用回溯法处理分为多组的问题回溯法java代码：超时 import java.util.*; public class Solution { ...

先求得奶牛的总体重sum，然后找到一个目标值target，使得分成两组的奶牛体重和都等于target。首先，我们需要检查是否满足可以将奶牛分成两组的条件。如果奶牛的总数小于2，或者总体重不能被2整除，那么无法分成两组，直接返回false。然后，我们可以定义一个二维数组dp，dp[i][j]表示在前i头奶牛中是否存在一个分组，使得体重之和等于j。初始状态为dp[0][0] = true，表示前0头奶牛的体重之和为0，是成立的。接下来，我们可以进行动态规划的转移。对于第i头奶牛，我们有两种选择：将其加入一个组，或者不加入组。如果加入组，那么相应的状态变化为dp[i][j] = dp[i-1][j-...

动态规划创建一个长度为n+1的整数数组dp，用来存储计算最小个数的中间结果。初始时，将数组中的所有元素都设置为最大值Integer.MAX_VALUE，除了dp[0]设置为0，表示组成0的最小个数为0。使用两层循环来填充动态规划数组dp。外层循环遍历1到n的每个数，内层循环遍历1到当前数的平方根，计算当前数的最小个数。对于每个内层循环的迭代，通过比较dp[i]和dp[i - j * j] + 1的值，更新dp[i]为较小的那个。创建一个整数数组res来存储最终的结果。初始化一个变量index为res数组的长度减1。遍历数组dp，从n开始递减，找到每个平方数对应的最小个数。内层循环从当前数的平方...

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 prices int整型一维数组 * @return int整型 */ public int maxProfit (int[] prices) { int buy1 = Integer.MAX_VALUE; int buy2 = Integer.MAX_VALUE; int buy3 = Integer.MAX_VALUE; int sell1=0;int sell2=0;int sell3=0;...

动态规划在每两天之间购入和卖出,并取最大利润,买入前必须卖出0 <= k <= 100 //交易次数(一次买入卖出)0 <= prices.length <= 10000 //可供交易的天数0 <= prices[i] <= 2000 //价格区间prices.lenght=n天一共可交易n/2次 //故当k>n/2时可以认为,每当相邻的两天可获利时,必然进行了一次买入卖出,此时利润最大记录每一次买卖后的利润,并挑选最大值记录可以将利润数组分为买入和卖出数组,计算每一次买入后最大剩余金额(包含之前的利润)+卖出后的金额=利润则计算sell数组中的最大值...