这里使用了贪心策略，由于对两个vector排序，优先满足需要饼干较少的小孩，需要注意的是下标i就是最终满足的小孩数目，无需再使用新变量。
class Solution {
public:
int findContentChildren(vector<int>& g, vector<int>& s) {
sort(g.begin(),g.end());
sort(s.begin(),s.end());
int i = 0,j = 0;
while(i < g.size() && j < s.size())
{
if(g[......
这道题对我来说开始没有思路，主要是没有抽象出来删除字符变为target应该如何简单实现？
看了一眼讨论区代码，知道如何实现后，又卡在了判断条件处，先根据长度简单判断，最后更新结果时判断能否通过删除字符得到target.
class Solution {
public:
string findLongestWord(string s, vector<string>& d) {
string res;
for(int i = 0;i < d.size();i++)
{
if(d[i].size() >res.size() ||
(d[i].size() =......
非常巧妙的方法：
class Solution {
public:
string longestWord(vector<string>& words) {
unordered_set<string> hash;
sort(words.begin(),words.end());
string res;
for(auto word:words){
if(word.size() == 1 ||
hash.count(word.substr(0,word.size()-1))){
hash.insert(word);
res = (word.size() >......
方法一：递归
/**
* Definition for a binary tree node.
* struct TreeNode {
* int val;
* TreeNode *left;
* TreeNode *right;
* TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}
* TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}
* TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode ......
看了一眼提示，首先将二叉搜索树有序保存到vector中，然后再从vector中恢复为平衡搜索二叉树。
/**
* Definition for a binary tree node.
* struct TreeNode {
* int val;
* TreeNode *left;
* TreeNode *right;
* TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}
* TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}
......
class Solution {
public:
vector<int> deckRevealedIncreasing(vector<int>& deck) {
sort(deck.rbegin(),deck.rend());
deque<int> dq;
dq.push_back(deck[0]);
for(int i = 1;i < deck.size();i++)
{
dq.push_front(dq.back());
dq.pop_back();
dq.push_front(deck[i]);
}
vector<int>......
回溯法实现:
class Solution {
public:
int numTilePossibilities(string tiles) {
vector<int> record(26,0);
for(auto c:tiles)
{
record[c-'A']++;
}
return dfs(record);
}
private:
int dfs(vector<int>& record) {
int sum = 0;
for(int i = 0;i < record.size();i++)
{
if(record[i] == 0) continu......
解题思路主要来自花花酱的这张图，首先计算出现频率最高的任务（字符），由于相同的任务间隔需要n个时间片，因此每个分组n+1，k-1个分组，最后加上频率都是最大值的任务。
这种算法存在一种特例就是频率最大的任务，无需插入idle即可无缝完成所有任务。
AC ......
把这道题想简单了，本来以为把奇数层累加起来，把偶数层累加起来，然后判断最大值即可，但是忽略了如下case的情形[4,1,null,2,null,3],这里利益最大化是第一层加第四层，那么问题如何处理呢？
按层相加的C++ code
/**
* Definition for a binary tree node.
* struct TreeNode {
* int val;
* TreeNode *left;
* TreeNode *right;
* TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
......
继续使用198中AC的代码发现存在问题，例如case [2,3,2]，由于第一间房屋和最后一间房屋连起来，因此198中的代码不能处理这种情形，那么问题来了，如何处理这种有限制的dp呢?
class Solution {
public:
int rob(vector<int>& nums) {
int size = nums.size(),res = 0;
if(size == 0) return 0;
if(size == 1) return nums[0];
//dp solution
vector<int> dp(size,0);
dp[0] = n......