动态规划,光从字面拆分，可分为 “动态” 与 “规划”，动态，就是状态（分解之后子问题的解）变化的过程。不管三七二十一 . dp[i] 先定 ,寻找状态转移方程(原问题与子问题之间的关系，递推公式)，怎么寻找呢？就是前一项和后一项的关系，一般不太容易找得出来。 当然，找到状态方程，还要配上一系列的条件判断,很复杂的一个过程 复杂原问题分解为相对简单子问题 子问题 推出 原问题的解 最优子优子结构

采购方案（双指针）一个整组数组 nums，和一个目标值 target。求 一个数组中不大于有多少个组合？ 如 nums=[1,2,9,2] target=10; 输出 4 1+2<10;1+9<=10.... 脑子里第一个蹦出来的想法就是先排序，后双 for 遍历，别问为什么，就是脑子太简单了。 看了答案才知道，这套题采用双指针法，着实精妙。结合一个例子 nums

排序十大经典排序算法演示图https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/ComparisonSort.html 插入排序算法123456789101112131415161718192021222324// floatSortTow([2, 7, 3, 1, 3, 1, 1, 9]);function insertSort(nums) {

二分查找也称折半查找（Binary Search），它是一种效率较高的查找方法，可以在数据规模的对数时间复杂度内完成查找。二分查找可以应用于数组，是因为数组具有有随机访问的特点，并且数组是有序的。二分查找体现的数学思想是「减而治之」，可以通过当前看到的中间元素的特点推测它两侧元素的性质，以达到缩减问题规模的效果。二分查找问题也是面试中经常考到的问题，虽然它的思想很简单，但写好二分查找算法并不是

从字面上来看，很容易理解，就是一个窗口，向前一步步移动，遇到的元素，我们窗口某个特性(比如窗口内所有元素的和)增加这个元素，与此同时，我们的窗口左边可以做一些收缩，改变窗口的大小，或着保持一定的长度。而后，right 继续向前移动，直到遍历结束。下面我们看一道例题感受下。 核心：利用指针 必须要深入探究窗口形成的条件. https://leetcode-cn.com/problems/longes

算法思路由于从加法从最后节点开始运算，所以我们可以用栈存，然后出栈做加法，生成节点就可以了。 数组转链表12345678910111213/** arr to reveser Link Node */const arrTransToLink = (arr) => { let ans = null; let i = 0; while (i < arr.length) &#

找到中位数的节点[1,2,3,4,5] 快慢指针法1找出链表中位数节点的方法多种多样，其中较为简单的一种是「快慢指针法」。初始时，快指针 fast 和慢指针 slow 均指向链表的左端点 left。我们将快指针 fast 向右移动两次的同时，将慢指针 slow 向右移动一次，直到快指针到达边界（即快指针到达右端点或快指针的下一个节点是右端点）。此时，慢指针对应的元素就是中位数。 代码实现1234

(Text) some texts get cut off in some device(Android)在一些 Android 手机 设备,Text 组件 包裹的文字,会出现一种截断的现象,设置 fontWeight:’bold’,也有可能发生此现象,究竟原因可能是库中的 Text 字体 与 系统的 Text 字体发生了冲突? 不过我们也有解决的方案.通过设置 fontFamily 为 ‘’,可

前言动态规划，未刷力扣之前，也弄过几道，当时境界未到，发现特别的难，如今看来，也还是很难，不过，经过小小摸索，倒是有了一些心得，故此记录一般。 动态规划的问题字眼一般有如下，求某项的值，求在什么情况下的最优解，多少中情况之类的求接 斐波那契数https://leetcode-cn.com/problems/fibonacci-number/ 斐波那契数，通常用  F(n) 表示，形成的序列称为斐波

前言树从根节点，一值向下衍生的 的数据结构，二叉树是我们所关注的重点，对于树的遍历，我一直都不着门道，今天正好有突破，所有故此记录一下 二叉树的直径https://leetcode-cn.com/problems/diameter-of-binary-tree/ 给定一棵二叉树，你需要计算它的直径长度。一棵二叉树的直径长度是任意两个结点路径长度中的最大值。这条路径可能穿过也可能不穿过根结点。 示例