算法和数据结构

STL

【C++】蓝桥杯必备 算法竞赛常用STL万字总结_蓝桥杯算法竞赛_Cpt1024的博客-CSDN博客

day1

1：正确

力扣（LeetCode）官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台

// 中序遍历一遍二叉树，并统计节点数目
class Solution {
public:int count = 0; // 统计节点数void inorder(TreeNode* root) {if(!root) return;inorder(root->left);count += 1;inorder(root->right);}int countNodes(TreeNode* root) {inorder(root);return count;}
};

2：不会

93. 复原 IP 地址 - 力扣（LeetCode）

class Solution {
public:vector<string> restoreIpAddresses(string s) {// 对于 "25525511135" 中最左边的255，我们有不同的划分方式// 25 5 和 255 具体划分的依据不清楚是什么}
};

3：解答错误

123. 买卖股票的最佳时机 III - 力扣（LeetCode）

class Solution {
public:int maxProfit(vector<int>& prices) {// 1 特判// 如果数组只有一个元素，不能交易，返回 0if (prices.size() == 1) return 0;// 如果数组有两个元素，判断能否交易if (prices.size() == 2) {return (prices[1] - prices[0]) > 0 ? (prices[1] - prices[0]) : 0;} // 2 先判断能否完成至少一次交易// 先找到最左边的 [a, b] 可交易区间 a < bint l1, r1, l2, r2;bool flag1 = false; // flag1 = true 表示至少可以完成一次交易bool flag2 = false; // flag2 = true 表示至少可以完成一次交易for(int i = 0; i <= prices.size() - 2; ++i) {for(int j = i + 1; j <= prices.size() - 1; ++j) {if (prices[j] > prices[i]) {flag1 = true;l1 = i;r1 = j;break;}}}if (flag1 == false) {return 0;}// 再找最右边的 [a, b] 可交易区间 a < bfor (int i = prices.size() - 1; i >= 1; --i) {for (int j = prices.size() - 2; j >= 0; --j) {if (prices[i] > prices[j]) {l2 = i;r2 = j;break;}}}if (r1 < l2) {flag2 = true;}// 3 如果只有一段可交易区间int value = -1;if (flag1 == true && flag2 == false) {for(int i = 0; i <= prices.size() - 2; ++i) {for(int j = i + 1; j <= prices.size() - 1; ++j) {if (prices[j] > prices[i]) {value = max((prices[j] - prices[i]), value);}}}return value;}// 4 如果可能有两段可交易区间if (flag1 == true && flag2 == true) {int i1, j1, i2, j2;j2 = prices.size() - 1;i2 = prices.size() - 2;for(i1 = 0; i1 <= prices.size() - 2; ++i1) {for(j1 = i1 + 1; j1 <= prices.size() - 1; ++j1) {if (prices[j1] > prices[i1]) {for (i2 = prices.size() - 2; i2 > j1; --i2) {for (j2 = prices.size() - 1; j2 > i2; --j2) {if (prices[j2] > prices[i2]) {value = max(value, (prices[j1] - prices[i1]) + (prices[j2] - prices[i2]) );}}   }}}}return value;}return 0;}
};

4:   解答错误

不知道动规错在哪

416. 分割等和子集 - 力扣（LeetCode）

class Solution {
public:bool canPartition(vector<int>& nums) {// 1 特判// 如果只有一个元素不可能if (nums.size() == 1) {return false;}// 如果和为奇数，不可能int sum = accumulate(nums.begin(), nums.end(), 0);int frac = sum % 2;int half = sum / 2;if (frac == 1) {return false;}// 如果最大值大于一半，不可能int maxValue = -1;for (int i = 0; i <= nums.size() - 1; ++i) {maxValue = max(maxValue, nums[0]);}if (maxValue > half) {return false;}// 2int n = nums.size();sort(nums.begin(), nums.end());vector<vector<bool>> dp(n, vector<bool>(half + 1, false));for (int i = 0; i < n; ++i) {dp[i][0] = true;}for (int j = 1; j <= half; ++j) {if (j == nums[0]) {dp[0][j] = true;} else {dp[0][j] = false;}}for (int i = 1; i < n; ++i) {for (int j = 1; j <= half; ++j) {if (j >= nums[i]) {dp[i][j] = dp[i - 1][j - nums[i]] || dp[i - 1][j];} else {dp[i][j] = dp[i - 1][j];}}}return dp[n - 1][half + 1];}
};

5：解答错误

力扣（LeetCode）官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台

class Solution {
public:int length = 0; // 记录最大长度void bfs(vector<vector<int>>& matrix, int i, int j, int m, int n) {length += 1;matrix[i][j] = -10;if ( ((i - 1) >= 0) && ((matrix[i - 1][j]) > matrix[i][j]) ) {bfs(matrix, i - 1, j, m, n);length -=1;}if ( ((j - 1) >= 0) && ((matrix[i][j - 1]) > matrix[i][j]) ) {bfs(matrix, i, j - 1, m, n);length -=1;}if ( ((i + 1) <= m - 1) && ((matrix[i + 1][j]) > matrix[i][j]) ) {bfs(matrix, i + 1, j, m, n);length -=1;}if ( ((j + 1) <= n - 1) && ((matrix[i][j + 1]) > matrix[i][j]) ) {bfs(matrix, i, j + 1, m, n);length -=1;}}int longestIncreasingPath(vector<vector<int>>& matrix) {int m = matrix.size(), n = matrix[0].size();for (int i = 0; i < m; ++i) {for (int j = 0; j < n; ++j) {bfs(matrix, i, j, m, n);}}return length;}
};

6：有思路

class Solution {
public:int equalSubstring(string s, string t, int maxCost) {int n = s.size();vector<int> cost(n, 0);for (int i = 0; i < n; i++) {cost[i] = abs(s[i] - t[i]);}// 双指针滑动窗口求最大长度// 计算滑窗内的 cost 值int l1 = 0, r1 = 0;int ans = 0;int res = 0;while (r1 < n && l1 <= r1) {int costRange = 0;// 计算当前窗口中的 cost 和 长度for (int i = l1; i <= r1; ++i) {costRange += cost[i];ans = r1 - l1 + 1;}// 区间cost小，则递增右边界// 此时也需要更新 resif (costRange < maxCost) {res = max(res, ans);r1++;}// 区间 cost 相等，递增左边界// 储存当前值if (costRange == maxCost) {res = max(res, ans);l1++;}// 区间 cost 大，则递增左边界if (costRange > maxCost) {l1++;}}return res;}
};

7：不会

410. 分割数组的最大值 - 力扣（LeetCode）

8：正确

class Solution {
public:vector<int> nextGreaterElements(vector<int>& nums) {int n = nums.size();vector<int> next(n, -1);for (int i = 0; i < n; ++i) {int j = (i + 1) % n;while (j != i) {if (nums[j] > nums[i]) {next[i] = nums[j];break;}j = (j + 1) % n;}}return next;}
};

回溯

1: 77 √

path：递归路径

index：下标

停止条件：path.size() == k

递归方向：[index, n]

class Solution {
public:// 储存递归路径vector<int> temp;vector<vector<int>> res;void dfs(int index, int n, int k) {// 剪枝：temp 长度加上区间 [index, n] 的长度小于 k，不可能构造出长度为 k 的 tempif ((temp.size() + (n - index + 1)) < k) {return;}// 停止条件if (temp.size() == k) {res.push_back(temp);return;}// 从 index 到 n 进行回溯for (int i = index; i <= n; ++i) {// 考虑当前位置temp.push_back(i);dfs(i + 1, n, k);temp.pop_back();}}vector<vector<int>> combine(int n, int k) {dfs(1, n, k);return res;}
};

2: 39 √

class Solution {
public:// 有序数组可以优化vector<vector<int>> res;vector<int> temp;vector<vector<int>> combinationSum(vector<int>& candidates, int target) {dfs(0, 0, candidates, target);return res;}void dfs(int index, int sum, vector<int>& candidates, int target) {if (sum >= target) {if (sum == target) {res.push_back(temp);}return;}for (int i = index; i <= candidates.size() - 1; ++i) {temp.push_back(candidates[i]);// 这次选的是i则继续从i考虑，不考虑小于 i 的dfs(i, sum + candidates[i], candidates, target);temp.pop_back();}}
};

class Solution {
public:// 有序数组可以优化vector<vector<int>> res;vector<int> temp;vector<vector<int>> combinationSum(vector<int>& candidates, int target) {sort(candidates.begin(), candidates.end());dfs(0, 0, candidates, target);return res;}void dfs(int index, int sum, vector<int>& candidates, int target) {if (sum >= target) {if (sum == target) {res.push_back(temp);}return;}for (int i = index; i <= candidates.size() - 1; ++i) {// 优化if (sum + candidates[i] > target) return;temp.push_back(candidates[i]);// 这次选的是i则继续从i考虑，不考虑小于 i 的dfs(i, sum + candidates[i], candidates, target);temp.pop_back();}}
};

3: 40 : 同层去重 √

class Solution {
public:vector<vector<int>> res;  // 存储结果的二维向量vector<int> temp;  // 存储临时组合的向量vector<vector<int>> combinationSum2(vector<int>& candidates, int target) {sort(candidates.begin(), candidates.end());  // 对候选数字进行排序，以方便去重和处理dfs(0, 0, temp, candidates, target);  // 开始深度优先搜索return res;  // 返回结果}// 深度优先搜索函数void dfs(int index, int sum, vector<int>& temp, vector<int>& candidates, int target) {if (sum >= target) {  // 如果当前和大于等于目标值if (sum == target) {  // 如果当前和等于目标值res.push_back(temp);  // 将临时组合加入结果中}return;  // 结束当前递归}unordered_set<int> occ;  // 使用哈希集合来处理去重for (int i = index; i <= candidates.size() - 1; ++i) {if (occ.find(candidates[i]) != occ.end()) {  // 如果当前数字已经在组合中出现过continue;  // 继续下一次循环，避免重复组合}occ.insert(candidates[i]);  // 将当前数字加入哈希集合中temp.push_back(candidates[i]);  // 将当前数字加入临时组合中dfs(i + 1, sum + candidates[i], temp, candidates, target);  // 递归搜索下一层temp.pop_back();  // 回溯，将最后一个数字从临时组合中移除}}
};

4: 216

class Solution {
public:vector<int> path;vector<vector<int>> res;vector<vector<int>> combinationSum3(int k, int n) {dfs(1, 0, k, n);return res;}void dfs(int index, int sum, int k, int n) {if (sum >= n) {if (sum == n && path.size() == k) {res.push_back(path);}}for (int i = index; i <= 9; ++i) {if (sum + i > n) return;path.push_back(i);dfs(i + 1, sum + i, k, n);path.pop_back();}}
};

5: 93

#include <iostream>
#include <string>int main() {std::string str = "Hello, World!";// 从索引位置2开始，截取5个字符，得到 "llo, "std::string sub1 = str.substr(2, 5);// 从索引位置7开始，截取到字符串末尾，得到 "World!"std::string sub2 = str.substr(7);std::cout << "sub1: " << sub1 << std::endl;std::cout << "sub2: " << sub2 << std::endl;return 0;
}

class Solution {
public:vector<string> res;  // 存储结果的向量vector<string> restoreIpAddresses(string s) {vector<string> segments(4);  // 创建一个具名的向量对象，用于存储 IP 地址的 4 段dfs(0, 0, segments, s);  // 开始深度优先搜索return res;  // 返回结果}// 将向量 segments 转换为字符串表示string toString(vector<string>& segments) {string result;for (int i = 0; i < 3; ++i) {result += segments[i] + ".";}result += segments[3];return result;}// 检查字符串是否满足 IP 地址的要求bool check(string s) {return (s[0] != '0' || s == "0") && stoi(s) < 256;  // 满足 IP 地址范围条件}// 深度优先搜索函数void dfs(int index, int segindex, vector<string>& segments, string s) {if (segindex == 4 || index == s.length()) {if (segindex == 4 && index == s.length()) {res.push_back(toString(segments));  // 将合法的 IP 地址加入结果向量}return;  // 结束当前递归}for (int i = 1; i <= 3; ++i) {  // 尝试将当前段长度从 1 到 3if (i + index > s.length()) return;  // 如果超过字符串长度，结束本次尝试string sub = s.substr(index, i);  // 获取当前段if (check(sub)) {segments[segindex] = sub;  // 将当前段加入向量 segmentsdfs(index + i, segindex + 1, segments, s);  // 递归尝试下一段}}}
};

6: 78 √

class Solution {
public:vector<vector<int>> res;vector<int> path;vector<vector<int>> subsets(vector<int>& nums) {dfs(0, nums);return res;}void dfs(int index, vector<int>& nums) {res.push_back(path);for (int i = index; i <= nums.size() - 1; ++i) {path.push_back(nums[i]);dfs(i + 1, nums);path.pop_back();}}
};

7: 491 √

class Solution {
public:vector<vector<int>> res;vector<int> path;vector<vector<int>> findSubsequences(vector<int>& nums) {dfs(0, nums);return res;}unordered_set<int> appear;void dfs(int index, vector<int>& nums) {if (path.size() >= 2) {res.push_back(path);}// 同层去重 [4, 6, 6, 7]unordered_set<int> occ;for (int i = index; i <= nums.size() - 1; ++i) {if (path.size() > 0 && nums[i] < path.back() || occ.find(nums[i]) != occ.end()) continue;occ.insert(nums[i]);path.push_back(nums[i]);dfs(i + 1, nums);path.pop_back();}}
};

8: 46 排列问题 √

排列问题

class Solution {
public:vector<int> path;vector<int> used;  // 将 vector<bool> 改为 vector<int>vector<vector<int>> res;vector<vector<int>> permute(vector<int>& nums) {used.resize(nums.size(), 0);  // 初始化 used 向量dfs(nums);return res;}void dfs(vector<int>& nums) {if (path.size() == nums.size()) {res.push_back(path);return;}for (int i = 0; i < nums.size(); ++i) {if (!used[i]) {used[i] = 1;  // 将 false 改为 1，表示已使用path.push_back(nums[i]);dfs(nums);path.pop_back();used[i] = 0;  // 将 true 改为 0，表示未使用}}}
};

9: 47

class Solution {
public:vector<vector<int>> res;vector<int> used;vector<int> path;vector<vector<int>> permuteUnique(vector<int>& nums) {used.resize(nums.size(), 0);dfs(nums);return res;}void dfs(vector<int>& nums) {if (path.size() == nums.size()) {res.push_back(path);return;}unordered_set<int> occ;for (int i = 0; i < nums.size(); ++i) {if (used[i] == 0 && occ.find(nums[i]) == occ.end()) {occ.insert(nums[i]);used[i] = 1;path.push_back(nums[i]);dfs(nums);path.pop_back();used[i] = 0;}}}
};

10：698

class Solution {
public:vector<int> subs; // subs 向量用于存储当前每个子集的和int ave; // ave 存储每个子集的目标平均和// 判断是否能将数组分成 k 个和相等的子集bool canPartitionKSubsets(vector<int>& nums, int k) {int sumN = 0; // sumN 存储数组 nums 中所有元素的和subs.resize(k, 0); // 初始化 subs 向量，包含 k 个元素，初始值为 0sumN = accumulate(nums.begin(), nums.end(), 0); // 计算数组 nums 的总和if (sumN % k != 0) {return false; // 如果总和不能被 k 整除，无法分成 k 个和相等的子集}ave = sumN / k; // 计算每个子集的目标平均和sort(nums.begin(), nums.end(), greater()); // 对 nums 数组进行逆序排序，以便从大到小选择元素return dfs(0, nums, k); // 调用深度优先搜索函数判断是否能分成 k 个和相等的子集}// 深度优先搜索函数，尝试将每个元素分配到不同的子集中bool dfs(int index, vector<int>& nums, int k) {if (index == nums.size()) {for (int sub : subs) if (sub != ave) return false; // 如果有子集的和不等于 ave，返回 falsereturn true; // 所有子集的和都等于 ave，返回 true}unordered_set<int> occ; // 使用哈希集合记录已经尝试过的和for (int i = 0; i < k; ++i) {if (subs[i] + nums[index] > ave || occ.find(subs[i]) != occ.end()) continue; // 如果加入到当前子集后超过 ave 或者已经尝试过当前和，跳过occ.insert(subs[i]); // 将当前子集和加入到哈希集合subs[i] += nums[index]; // 将当前元素加入到当前子集if (dfs(index + 1, nums, k)) return true; // 递归尝试将下一个元素加入子集subs[i] -= nums[index]; // 回溯，将当前元素从子集中移除}return false; // 无法将元素分配到子集中}
};