龙晓

23. 合并 K 个升序链表 - 力扣（LeetCode） 给你一个链表数组，每个链表都已经按升序排列。 请你将所有链表合并到一个升序链表中，返回合并后的链表。 考虑合并两个升序链表，可使用一个变量作为衔接，依次合并两个链表，合并K次 合并两个有序链表 ListNode* mergeTwoLists(ListNode *a, ListNode *b) { if ((!a) || (!b)) return a ? a : b; ListNode head, *tail = &head, *aPtr = a, *bPtr = b; while (aPtr && bPtr) { if (aPtr->val < bPtr->val) { tail->next = aPtr; aPtr = aPtr->next; } else { tail->next = bPtr; bPtr =...

25. K 个一组翻转链表 - 力扣（LeetCode） 给你链表的头节点 head ，每 k 个节点一组进行翻转，请你返回修改后的链表。 k 是一个正整数，它的值小于或等于链表的长度。如果节点总数不是 k 的整数倍，那么请将最后剩余的节点保持原有顺序。 你不能只是单纯的改变节点内部的值，而是需要实际进行节点交换。 /** * Definition for singly-linked list. * struct ListNode { * int val; * ListNode *next; * ListNode() : val(0), next(nullptr) {} * ListNode(int x) : val(x), next(nullptr) {} * ListNode(int x, ListNode *next) : val(x), next(next) {} * }; */class Solution {public: ...

编译与调式gcc编译器当我们进行编译的时候，要使用一系列的工具，我们称之为工具链。SDK就是编译工具链的简写，我们所使用的是gcc系列编译工具链 对于.c格式的C文件，可以采用gcc或g++编译 对于 .cc、.cpp格式的C++文件，应该采用g++进行编译 编译过程使用gcc编译程序的过程是预处理–>编译–>汇编–>链接。期间所使用的工具依次是预处理器，编译器，汇编器as，链接器ld 预处理： C...

215. 数组中的第K个最大元素 - 力扣（LeetCode） 给定整数数组 nums 和整数 k，请返回数组中第 **k** 个最大的元素。 请注意，你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素，而不是第 k 个不同的元素。 你必须设计并实现时间复杂度为 O(n) 的算法解决此问题。 class Solution {public: // int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) { // priority_queue<int> pq(nums.begin(),nums.end());//优先队列或者排序，时间复杂度高 // int n=k-1; // while(n--){ // pq.pop(); // } // return pq.top(); // } void adjust(vector<int>&arr,int...

146. LRU 缓存 - 力扣（LeetCode） LRU是Least Recently Used的缩写，即最近最少使用，是一种常用的页面置换算法，选择最近最久未使用的页面予以淘汰。该算法赋予每个页面一个访问字段，用来记录一个页面自上次被访问以来所经历的时间 t，当须淘汰一个页面时，选择现有页面中其 t 值最大的，即最近最少使用的页面予以淘汰。 请你设计并实现一个满足 LRU (最近最少使用) 缓存 约束的数据结构。 实现 LRUCache 类： LRUCache(int capacity) 以 正整数 作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存 int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。 void put(int key, int value) 如果关键字 key 已经存在，则变更其数据值 value ；如果不存在，则向缓存中插入该组 key-value 。如果插入操作导致关键字数量超过 capacity ，则应该 逐出 最久未使用的关键字。 函数 get 和 put 必须以 O(1)...

最长回文子序列516. 最长回文子序列 - 力扣（LeetCode） 给你一个字符串 s ，找出其中最长的回文子序列，并返回该序列的长度。 子序列定义为：不改变剩余字符顺序的情况下，删除某些字符或者不删除任何字符形成的一个序列。 示例 1： 输入：s = "bbbab"输出：4解释：一个可能的最长回文子序列为 "bbbb" 。 示例 2： 输入：s = "cbbd"输出：2解释：一个可能的最长回文子序列为 "bb" 。 提示： 1 <= s.length <= 1000 s 仅由小写英文字母组成 问题描述：找到字符串中的最长回文子序列。 状态转移方程： 如果s[i] == s[j]，则dp[i][j] = dp[i+1][j-1] + 2 否则，dp[i][j] = max(dp[i+1][j], dp[i][j-1]) 初始条件：dp[i][i] = 1 class Solution {public: int...

编辑距离72. 编辑距离 - 力扣（LeetCode） 给你两个单词 word1 和 word2， 请返回将 word1 转换成 word2 所使用的最少操作数 。 你可以对一个单词进行如下三种操作： 插入一个字符 删除一个字符 替换一个字符 示例 1： 输入：word1 = "horse", word2 = "ros"输出：3解释：horse -> rorse (将 'h' 替换为 'r')rorse -> rose (删除 'r')rose -> ros (删除 'e') 示例 2： 输入：word1 = "intention", word2 = "execution"输出：5解释：intention -> inention (删除 't')inention -> enention (将 'i' 替换为...

最长公共子序列（LCS）给定两个字符串 text1 和 text2，返回这两个字符串的最长 公共子序列 的长度。如果不存在 公共子序列 ，返回 0 。 一个字符串的 子序列 是指这样一个新的字符串：它是由原字符串在不改变字符的相对顺序的情况下删除某些字符（也可以不删除任何字符）后组成的新字符串。 例如，"ace" 是 "abcde" 的子序列，但 "aec" 不是 "abcde" 的子序列。 两个字符串的 公共子序列 是这两个字符串所共同拥有的子序列。 示例 1： 输入：text1 = "abcde", text2 = "ace" 输出：3 解释：最长公共子序列是 "ace" ，它的长度为 3 。 示例 2： 输入：text1 = "abc", text2 = "abc"输出：3解释：最长公共子序列是 "abc" ，它的长度为 3 。 示例 3： 输入：text1 =...

最长连续递增序列 给定一个未经排序的整数数组，找到最长且 连续递增的子序列，并返回该序列的长度。 连续递增的子序列 可以由两个下标 l 和 r（l < r）确定，如果对于每个 l <= i < r，都有 nums[i] < nums[i + 1] ，那么子序列 [nums[l], nums[l + 1], ..., nums[r - 1], nums[r]] 就是连续递增子序列。 示例 1： 输入：nums = [1,3,5,4,7]输出：3解释：最长连续递增序列是 [1,3,5], 长度为3。尽管 [1,3,5,7] 也是升序的子序列, 但它不是连续的，因为 5 和 7 在原数组里被 4 隔开。 示例 2： 输入：nums = [2,2,2,2,2]输出：1解释：最长连续递增序列是 [2], 长度为1。 提示： 1 <= nums.length <= 104 -109 <= nums[i] <= 109 class Solution {public: int...

300. 最长递增子序列 - 力扣（LeetCode） 给你一个整数数组 nums ，找到其中最长严格递增子序列的长度。 子序列 是由数组派生而来的序列，删除（或不删除）数组中的元素而不改变其余元素的顺序。例如，[3,6,2,7] 是数组 [0,3,1,6,2,2,7] 的。 示例 1： 输入：nums = [10,9,2,5,3,7,101,18]输出：4解释：最长递增子序列是 [2,3,7,101]，因此长度为 4 。 示例 2： 输入：nums = [0,1,0,3,2,3]输出：4 示例 3： 输入：nums = [7,7,7,7,7,7,7]输出：1 提示： 1 <= nums.length <= 2500 -104 <= nums[i] <= 104 问题描述：找到序列中最长的递增子序列。 状态转移方程：dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1) for all j < i and nums[j] < nums[i] 初始条件：dp[i] = 1 for all i class...