2023-10-14：用go语言，给定 pushed 和 popped 两个序列，每个序列中的 值都不重复， 只有当它们可能是在最初空栈上进行的推入 push 和弹出 pop 操作序列的结果时， 返回...答案2023-10-14： 大体过程如下： 1.初始化一个栈stack和索引指针i、j，分别指向pushed和popped的起始位置。...3.在入栈后，检查栈顶元素是否与popped[j]相等。若相等，则表示栈顶元素需要出栈，因此将栈顶元素出栈，同时j自增1。 4.重复步骤2和步骤3，直到遍历完pushed数组。...时间复杂度分析：遍历pushed数组的时间复杂度为O(n)，其中n为数组的长度。在每次遍历中，判断栈顶元素是否需要出栈的时间复杂度为O(1)。因此，总的时间复杂度为O(n)。...= pushed.size(); int size = 0; for (int i = 0, j = 0; i < n; i++) { // i : 入栈数组，哪个位置的数要进栈
有的时候不是你不会，而是触及到你的工作边缘，并没有更多的使用，可是面试却需要了解。...检查给定数字n是否为2或0的幂 计算将A转换为B所需的位数 在重复元素数组中查找两个非重复元素 找到具有相同设置位数的下一个较大和下一个较小的数字 95.给定n个项目的重量和值，将这些物品放入容量为W的背包中...查找所需的最小编辑数（操作）将'str1'转换为'str2' 给定0和1的二维矩阵，找到最大的广场，其中包含全部1。 找到两者中存在的最长子序列的长度。...子序列是以相同的相对顺序出现的序列，但不一定是连续的。 找到给定序列的最长子序列的长度，以便对子序列的所有元素进行排序，按顺序递增。...给定成本矩阵成本[] []和成本[] []中的位置（m，n）， 将一个集合划分为两个子集，使得子集和的差异最小 给定一组非负整数和一个值和，确定是否存在给定集合的子集，其总和等于给定总和。
目前不光在国内，在北美等知名互联网公司，没有一家不做编程题的，可能比我们还要残酷，他们一般是做三道，可能挂掉一道就没有机会进入下一面。...但是如果平时没有有意训练，可能第一道在O(n)时间，O(1)空间下都不太容易想得出来。...Excel表序列号 454. 四数相加II 380. 常数时间插入、删除和获取随机元素 队列 滑动窗口最大值 二叉树 230. 二叉搜索树中的第K小的元素 236....计算右侧小于当前元素的个数 滑动窗口 395. 至少有K个重复字符的最长子串 动态规划 124. 二叉树中的最大路径和 128. 最长连续序列 198. 打家劫舍 279. 完全平方数 300....个数的全排列 集合内元素都不相同，求子集 集合内元素可能相同，求子集 求集合的不同组合序列 各个分割字符串都是回文数： 文章参考: https://leetcode-cn.com/explore/interview
算法题解读 题目大意:给定一个字符串,找出不含有重复字符的最长子串的长度 解读Example 给定"abcabcbb",没有重复字符的最长子串是"abc",那么长度就是3 给定"bbbbb",最长子串就是...pwke",是子序列,而不是子串 "滑动窗口法"优化解决 使用暴力法解决是非常简单,但是在暴力法中我们会反复检查一个子字符串是否含有重复的字符.但其实没有这个必要....前导关键词介绍 HashSet HashSet是Java中实现Set接口.由哈希表支持.它不保证Set的迭代顺序,但是它利用Hash的原理来确保元素的唯一性.在HashSet中,元素都存到HashMap...s[ij]; 由于在C语言中是没有集合这一个概念的.所以我们使用java来实现.我们可以通过HashSet作为活动窗口.那我们只需要用O(1)的时间来完成对字符是否在当前子字符串的检查....我们使用HashSet将字符存储在当前窗口[i,j),最初i=j .然后我们向右侧滑动索引j,如果它不在HashSet中,则我们会继续滑动j.直到s[j]已经存在于HashSet中,此时,我们就已经找到的没有重复字符的最长子串将会以索引
设i为层数，DP思想，把大问题化成子问题，大问题是求解从上面到最底下这一路的加和的最大值，那么最大值一定在最后一行，想找到最后一行的最大值，就得保证 n – 1 行包含 n – 1 行及其之前的最大值，...dp 1 2 1 3 2 1 2 pre 1 1 3 2 3 6 6 最大的 dp 值为 3，所以最长子序列长度为3, 末尾的元素在4位置。...在序列中是在第一个位置，所以mp[1] = 1。...a4在序列中是在第一个位置，所以mp[4] = 1，继续。...a6在序列中是在第3个位置，所以mp[6] = 3，在下一个数为5，那么序列为{1，2，3，5}并且这时候 mp[7] = 4，因为a7在序列中是在第4个位置，所以mp[7] = 4，完。
请注意，你的答案必须是 子串 的长度，“pwke” 是一个子序列，不是子串。.../ 提示： 0 <= s.length <= 5 * 104 s 由英文字母、数字、符号和空格组成 解题思路： 题目会给定一个字符串s，我们需要返回其中最长子串的长度，注意，这里返回的是最长子串长度而非最长子序列长度...例如：“abbcde”,最长子串是“bcde” ； 最长子序列是“abcde” ； 我们可以模拟出一个窗口来扫描字符串的每一个字符，窗口有左边界和右边界，我么用下标left = 0和下标right =...0来对应左右边界，在接下来的扫描中，我们会遇到两种情况： 扫描到的字符不存在于窗口中，那么我们的右边界right + 1后移,将元素包含进窗口中，记录下当前窗口的最大长度，对应着当前不重复子串的最大长度...char r = s.charAt(right); //扫描right下标位置的值 if(set.add(r)){ //如果成功加入Set
示例 3: 输入: "pwwkew" 输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "wke"，所以其长度为 3。 请注意，你的答案必须是 子串 的长度，"pwke" 是一个子序列，不是子串。...分析 此题就是给一个字符串让你找出最长没有重复的一个字串。 要搞清子串和子序列的区别： 子串：是连续的，可以看成原串的一部分截取。 子序列：不一定是连续的，但是要保证各个元素之间相对位置不变。...暴力查找，暴力查找当然是可以的，但是复杂度过高这里就不进行讲解了。...本题选择的思路是滑动窗口，滑动窗口，就是用一个区间从左往右，右侧先进行试探，找到区间无重复最大值，当有重复时左侧再往右侧移动一直到没重复，然后重复进行。在整个过程中找到最大的那个空间返回即可。...直到移动到right位置相同字母的右侧说明当前窗口没有重复序列了，继续循环执行到结束。 ?
当序列中包含在以前的训练迭代中没有出现过的项时，就需要重新训练。这个过程代价特别高，在经常遇到新项的情况下是不可行的。...倒排索引(II) 倒排索引是一种字典，其中的键是训练集中的数据项，值是该项出现的序列的集合。...我们从A开始，检查作为根节点的子节点A是否存在。如果没有，我们将A添加到根节点的子列表中，在带有值为seq 1的倒排索引中添加一个A的条目，然后将当前节点移到A。...通过以下几步来查找： 找到目标序列中唯一的数据项， 查找存在特定唯一数据项的序列ID集， 然后，取所有唯一数据项集合的交集。...’,’Seq2’,’Seq3’} 第二步：查找与目标序列相似的后续序列 对于每个相似序列，后续序列定义为在相似序列中目标序列最后一项发生后，减去目标序列中存在的项之后的最长子序列。
请注意，你的答案必须是 子串 的长度，"pwke" 是一个子序列，不是子串。...同时处理List，进行下一队的查找。...，我们会将左指针向右移动一格，表示 我们开始枚举下一个字符作为起始位置，然后我们可以不断地向右移动右指针，但需要保证这两个指针对应的子串中没有重复的字符。...在移动结束后，这个子串就对应着 以左指针开始的，不包含重复字符的最长子串。我们记录下这个子串的长度； 在枚举结束后，我们找到的最长的子串的长度即为答案。...在左指针向右移动的时候，我们从哈希集合中移除一个字符，在右指针向右移动的时候，我们往哈希集合中添加一个字符。
一、前言 最近有小伙伴和我谈心，觉得刷算法题太难了，完全没有思路，很有挫败感，想要放弃了。...二、无重复字符的最长子串 心里话讲完了，来看看今天遇到的Boss: 《无重复字符的最长子串》。 Boss介绍： 给定一个字符串 s ，请你找出其中不含有重复字符的最长子串的长度。 ...细节一：子串和子序列的区别 子串： 子串是必须能够从原字符串中找到的，在原字符串必须连续的一段。如：字符串abc中ab、bc都为子串。...子序列： 原序列中可以不连续的一段字符，如;字符串abc中ac即为字符序列 细节二：字符串由英文字母、数字、符号和空格组成 字符串不包含中文，这样方便我们使用第四种解决方案(猜猜是啥) 四...执行结果： 八：算法思想在实际业务中的使用 1、滑动窗口算法常用于解决字符串、数组中涉及子元素的一些问题。如本题中的查找无重复字符串最长子串长度。
什么是子序列 在计算机科学和数学中，子序列（Subsequence）是指从一个序列中删除一些元素（可以是零个或多个），但不改变其余元素相对顺序后形成的新序列。...可以使用动态规划或贪心算法结合二分查找解决。 子序列和问题：给定一个序列，找出所有和为特定值的子序列。可以使用回溯法或动态规划解决。...初始化：因为单独一个元素就可以看做一个递增的子序列，所以DP表中的值可以全部初始化为1....这里的状态转移方程：hash[arr[i]] = hash[arr[i] - difference] + 1这里如果没有在hash表中找到前一个位置差值是difference值的数，则hash[arr[...这不仅拓宽了我们对算法设计的视野，也提升了我们在面对复杂问题时的解决能力。子序列问题不仅在理论上具有重要意义，也在现实世界中的许多领域，如生物信息学、文本处理和数据分析中有着广泛的应用。
示例 1: 输入: s = "abcabcbb" 输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "abc"，所以其长度为 3。 子串：串中任意个连续的字符组成的子序列称为该串的子串。...解题思路 要求字符串的不含有重复字符的最长子串的长度，只需要先找到最长子串然后再求其长度即可，找最长子串我们可以通过滑动窗口的方法去查找。...滑动窗口 滑动窗口就是通过不断调整子序列的 start 和 end 位置，从而获取满足要求的结果。...一个简单的方法是：设置一个数组记录 ASCII 码出现的频率，这样当 right 向右拓展时，就可以查找其对应的字符对应的 ASCII 码在该数组中相应的频率值的多少判断是否出现了重复字符。...freq[s[l++]]--; } /* 当前子串的长度和已找到的最长子串的长度取最大值 */ res = fmax(res, r - l + 1);
f(8) 已经在备忘录中啦，所以可以省掉，f(7),f（6）都需要计算出来，加到备忘录中~ 第三步， f(8) = f（7）+ f(6),发现f(8)，f(7),f（6）全部都在备忘录上了，所以都可以剪掉...” 比如一些求最值的场景，如最长递增子序列、最小编辑距离、背包问题、凑零钱问题等等，都是动态规划的经典应用场景。 动态规划的解题思路 动态规划的核心思想就是拆分子问题，记住过往，减少重复计算。...所以我们在思考原问题：数组num[i]的最长递增子序列长度时，可以思考下相关子问题，比如原问题是否跟子问题num[i-1]的最长递增子序列长度有关呢？...num[i]每个元素结尾的最长子序列集合，取元素最多（也就是长度最长）那个嘛，所以原问题，我们转化成求出以数组nums每个元素结尾的最长子序列集合，再取最大值嘛。...显然，可能形成多种新的子序列，我们选最长那个，就是dp[i]的值啦 ★ nums[3]=5,以5结尾的最长子序列就是[2,5],因为从数组下标0到3遍历，只找到了子序列[2]比5小，所以就是[2]+[5
题目描述 给定一个字符串，请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度。...示例 1: 输入: "abcabcbb" 输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "abc"，所以其长度为 3。...示例 2: 输入: "bbbbb" 输出: 1 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "b"，所以其长度为 1。...请注意，你的答案必须是 子串 的长度，"pwke" 是一个子序列，不是子串。 解法 判断一个字符串是否包含重复字符，最简单的方式自然是将该字符串转为 ? 集合，判断集合的 ?...的长度。以 ? 表示第 ? 个字符在 ? 中的位置，若 ? ，则表示第 ? 个字符不在 ? 中，有 ? ，否则 ? 。 因为 ? 只与 ?
实例2： 输入：nums = [0,1,0,3,2,3] 输出：4 思路： 这道题是求最值问题，可以使用动态规划解决。...num[i]每个元素结尾的最长子序列集合，取元素最多（也就是长度最长）那个嘛，所以原问题，我们转化成求出以数组nums每个元素结尾的最长子序列集合，再取最大值嘛。...显然，可能形成多种新的子序列，我们选最长那个，就是dp[i]的值啦 nums[3]=5,以5结尾的最长子序列就是[2,5],因为从数组下标0到3遍历，只找到了子序列[2]比5小，所以就是[2]+[5]啦...，即dp[4]=2 nums[4]=3,以3结尾的最长子序列就是[2,3],因为从数组下标0到4遍历，只找到了子序列[2]比3小，所以就是[2]+[3]啦，即dp[4]=2 nums[5]=7，以7结尾的最长子序列就是...中更新了 remove(first); // 用作在哈希表中移除最久未使用的数据值 return first; } // 获取链表长度
第二步， f(9) = f（8）+ f（7），f（8）= f（7）+ f(6), 因为 f(8) 已经在备忘录中啦，所以可以省掉，f(7),f（6）都需要计算出来，加到备忘录中~ ?...比如一些求最值的场景，如最长递增子序列、最小编辑距离、背包问题、凑零钱问题等等，都是动态规划的经典应用场景。 动态规划的解题思路 动态规划的核心思想就是拆分子问题，记住过往，减少重复计算。...所以我们在思考原问题：数组num[i]的最长递增子序列长度时，可以思考下相关子问题，比如原问题是否跟子问题num[i-1]的最长递增子序列长度有关呢？...nums[i]的最长递增子序列，不就是从以数组num[i]每个元素结尾的最长子序列集合，取元素最多（也就是长度最长）那个嘛，所以原问题，我们转化成求出以数组nums每个元素结尾的最长子序列集合，再取最大值嘛...显然，可能形成多种新的子序列，我们选最长那个，就是dp[i]的值啦 nums[3]=5,以5结尾的最长子序列就是[2,5],因为从数组下标0到3遍历，只找到了子序列[2]比5小，所以就是[2]+[5]
第二步， f(9) = f（8）+ f（7），f（8）= f（7）+ f(6), 因为 f(8) 已经在备忘录中啦，所以可以省掉，f(7),f（6）都需要计算出来，加到备忘录中~ ?...” 比如一些求最值的场景，如最长递增子序列、最小编辑距离、背包问题、凑零钱问题等等，都是动态规划的经典应用场景。 动态规划的解题思路 动态规划的核心思想就是拆分子问题，记住过往，减少重复计算。...所以我们在思考原问题：数组num[i]的最长递增子序列长度时，可以思考下相关子问题，比如原问题是否跟子问题num[i-1]的最长递增子序列长度有关呢？...nums[i]的最长递增子序列，不就是从以数组num[i]每个元素结尾的最长子序列集合，取元素最多（也就是长度最长）那个嘛，所以原问题，我们转化成求出以数组nums每个元素结尾的最长子序列集合，再取最大值嘛...显然，可能形成多种新的子序列，我们选最长那个，就是dp[i]的值啦 ★ nums[3]=5,以5结尾的最长子序列就是[2,5],因为从数组下标0到3遍历，只找到了子序列[2]比5小，所以就是[2]+[5
题目: 给定一个字符串，请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度。...请注意，你的答案必须是 子串 的长度，"pwke" 是一个子序列，不是子串。 抛砖引玉 ?...截取比较 首先想到的是遍历字符串 逐个找到以每个字符串(开始索引 start)开始向后查找 遇到重复的字符(结束索引 end)记录查找长度(end-start+1) 重置开始索引到 start+1 /*...start,end 是截取字符串的双指针, 重新声明 i，num： i：递增指针 num：指针只在 i 时，之前不重复字符片段长度 既然我们都已经可以循环存储字符串了，那如 map 中存放的是之前存储的不重复判断的数量...，记录每个字符是否出现过 let set = new Set() let len = s.length // 右指针，初始值为 -1，相当于我们在字符串的左边界的左侧，还没有开始移动 let
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