贪心 贪心算法（英语：greedy algorithm），又称贪婪算法，是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是最好或最优的算法。 45. 跳跃游戏 II 300. 最长递增子序列 3292. 形成目标字符串需要的最少字符串数 II：其中用到的贪心就是跳跃游戏 反悔贪心 概念 反悔贪心算法是一种优化算法，通常用于解决组合优化问题。与传统的贪心算法不同，反悔贪心算法在每一步决策之后考虑可能的反悔，以确保最终的决策是最佳的。它的目标是最小化决策的后悔或损失。 流程 初始决策： 算法开始时会做出初始决策，通常基于某种贪心策略来选择一个方案。 模拟反悔： 在每个决策步骤之后，算法会模拟所有可能的替代决策，计算每个替代决策的后悔值或损失。后悔值是当前决策相对于其他可能决策的性能差距。 选择最小后悔： 算法会选择具有最小后悔值的替代决策作为最终决策。这意味着算法会选择对整体性能改进最大的替代决策。 迭代： 反悔贪心算法会重复执行步骤 2 和步骤 3，每次迭代都会尝试改进当前的决策，直到后悔值不再减小或达到某个停止条件。 应用 反悔贪心算法的应用 ...

记录下看到的好词好句吧 诗句 写景 & 咏物 看山看水独坐，听风听雨高眠。 客来客去日日，花开花落年年。——徐贲【写意】 秋阴不散霜飞晚，留得残荷听雨声。——李商隐【宿骆氏亭寄怀崔雍崔衮】 花开花落花无悔，缘来缘去缘如水。——李清照【残花】 写意 & 抒情 年年岁岁花相似，岁岁年年人不同。——刘希夷【代悲白头翁】 花有重开日，人无再少年。——陈著【续侄溥赏酴醾劝酒二首其一】 人生若只如初见，何事秋风悲画扇。—— 纳兰容若【木兰花令•拟古决绝词】 我本将心向明月，奈何明月照沟渠。——高明【琵琶记】 林花谢了春红，太匆匆。无奈朝来寒雨晚来风。胭脂泪，相留醉，几时重？自是人生长恨水长东。——李煜【相见欢】 得即高歌失即休，多愁多恨亦悠悠。 今朝有酒今朝醉，明日愁来明日愁。——罗隐【自遣】 欲买桂花同载酒，终不似，少年游。——唐多令【芦叶满汀州】 明月多情应笑我，笑我如今。辜负春心，独自闲行独自吟。近来怕说当时事，结遍兰襟。月浅灯深，梦里云归何处寻。——纳兰性德【采桑子】 锦瑟 ...

一些常见的排序

二分查找 二分查找（Binary Search）是一种高效的搜索算法，适用于有序数组或有序列表。它通过不断地将搜索范围减半来查找目标元素，从而在O(log n)的时间复杂度内找到特定元素的位置。 在有序数组中找到中间位置的元素，与目标元素进行比较。如果中间元素等于目标元素，则搜索成功；如果中间元素大于目标元素，则在数组的左半部分继续进行二分查找；如果中间元素小于目标元素，则在数组的右半部分进行二分查找。通过不断重复这个过程，直到找到目标元素或搜索范围缩小到为空为止。 基本模板 找到大于等于target的第一个数（最左边）（最小化最大值） nums = [1, 2, 4, 5, 5, 6], target = 5 -> res = 3 123456int l = 0, r = n;while (l < r) { int m = l + (r-l)/2; if (nums[m] >= target) r = m; else l = m + 1;} 找到大于target的第一个数 nums = [1, 2, 4, 5, 5, 6], t ...

并查集（union-find） 介绍 概念 当涉及到处理元素之间的等价关系、集合的合并与查询等问题时，它是一种用于维护不相交集合的有效方法，常被用于解决诸如连通性、网络连接状态、等价关系等问题。 核心思想 并查集通过构建一个森林（或者称为集合），其中每个元素都属于一个集合，每个集合以一个代表元素来标识。这样的数据结构可以高效地进行两个关键操作：查找和合并。 操作 查找（Find）： 查找一个元素所属的集合，通常以代表元素作为标识。这个操作通常用于判断两个元素是否属于同一个集合，即判断它们的代表元素是否相同。 123int find(int x) { return pa[x] == x ? x : (pa[x] = find(pa[x]));} 合并（Union）： 将两个不相交的集合合并为一个集合，即将两个集合的代表元素连接在一起。 1234567void union(int x, int y) { int fx = find(x), fy = find(y); if (fx == fy) return; if (rank[ ...

质数 计算不同质因子的数目 比方说，300的不同质因子的数目为3，因为 300 = 2 * 2 * 3 * 5 * 5 。 1234567891011// 计算10^5内的数的不同质因子的数目private static final int MX = (int) 1e5 + 1;private static final int[] omega = new int[MX];static { for (int i = 2; i < MX; i++) if (omega[i] == 0) // i 是质数 for (int j = i; j < MX; j += i) omega[j]++; // i 是 j 的一个质因子}// 作者：灵茶山艾府// 链接：https://leetcode.cn/problems/apply-operations-to-maximize-score/solutions/2385936/gong-xian-fa-dan-diao-zhan-pythonjav ...

链表相关 翻转链表 12345678910ListNode reverseList(ListNode head) { ListNode pre = null, cur = head; while (cur != null) { ListNode next = cur.next; cur.next = pre; pre = cur; cur = next; } return pre;} 快慢指针找中间节点 12345678ListNode getMidNode(ListNode head) { ListNode fast = head, slow = head; while (fast != null && fast.next != null) { slow = slow.next; fast = fast.next.next; } return slow;} ...

关于Java的一些笔记

Java刷题技巧 数组相关操作 常见 1234567int arr[] = new int[size], n = arr.length; // 简化定义方式Arrays.equals(T[], T[]); // 比较System.arraycopy(src, 0, dst, 0, len); // 复制Arrays.copyOf(src, len); // 复制Arrays.copyOfRange(src, from, to); // 复制cnt[nxt] = cnt[cur].clone(); // 复制（克隆） sort 12345Arrays.sort(T[], Comparator); int arr[][] = {{1, 3}, {3, 1}};Arrays.sort(arr, (a,b)->b[1]-a[1]);int arr2[] = {1,3,2};Arrays.sort(arr2, (a,b)->b-a); // 报错，当放入Comparator参数时， ...

Dijkstra算法 概念 Dijkstra 算法是一个可以解决单一源点最短路径问题的经典算法，本质上是对广度优先搜索（BFS）的一个推广，只是把 BFS 维护的栈换成了优先队列。 Dijkstra算法成立的前提条件是不存在负权的边，这意味任何一条路径，从起点开始到路径中每个点的距离都是依次递增的。所以按照递增的顺序来依次计算出最短路径也就是Dijkstra算法了 每次循环都会增多一个保证已经找到最短路的点。 直观来说，如果我们已经求出了k个离源点距离最近的点，以及它们各自的距离，那么到源点距离第k+1近的点，它到源点的最短路径只能经过这前k个点——如果经过了其他点，那么这个其他点显然离源点更近，那这个点一定不是第k+1近了。既然只经过这前k个点，那么只用这前k个点放缩就可以找到那个最短路径了。再加上前k-1个点上一轮已经放缩过，所以每一轮只需要用新加入的节点进行放缩就行了。 1234567891011121314151617181920212223int g[][] = new int[n][n];for (int i = 0; i < n; i++) Arrays.fill( ...