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题目给你一个整数数组 nums ，找到其中最长严格递增子序列的长度。 子序列 是由数组派生而来的序列，删除（或不删除）数组中的某些元素而不改变其余元素的顺序。例如，[3,6,2,7] 是数组 [0,3,1,6,2,2,7] 的子序列。 示例 1：输入：nums = [10,9,2,5,3,7,101,18]输出：4解释：最长递增子序列是 [2,3,7,101]，因此长度为 4 。示例 2：输入：nums = [0,1,0,3,2,3]输出：4 示例 3：输入：nums = [7,7,7,7,7,7,7]输出：1 提示： 1 <= nums.length <= 2500 -10⁴ <= nums[i] <= 10⁴ 进阶： 你能将算法的时间复杂度降低到 O(n log n) 吗？ 解法一：动态规划这道题的目标是找出一个数组中最长的递增子序列的长度，子序列的意思是可以不连续，只要顺序保持不变。 动态规划的方法： 用数组dp，其中 dp[i] 表示以第 i 个数结尾的最长递增子序列的长度。 初始时，每个位置的 dp[i] 都设为...

（一）问题如上，出现图片加载不出来等问题 （二）解决方法1）图片存放方式图片要放在与博客名同名的文件夹中 2）图片使用方式采用方式使用图片 替代文本：当图片无法加载时，会显示这个文本，方便读者理解图片内容，也对无障碍阅读有帮助。 图片路径：本地文件路径或网络 URL。示例： 3）更改_config.yml文件找到post_asset_folder: false替换成post_asset_folder: truemarked:  prependRoot: true  postAsset: truepost_asset_folder: true开启文章资源文件夹（Post Asset Folder） 功能，这样每篇文章就可以有独立的资源目录。marked.prependRoot: true是解析 Markdown 时，自动加上站点根目录。postAsset: true让 Markdown 正确加载文章资源文件夹的内容。 4）安装 hexo-asset-image 插件使用下面的指令安装npm...

问题描述整数数组的一个 排列 就是将其所有成员以序列或线性顺序排列。 例如，arr = [1,2,3] ，以下这些都可以视作 arr 的排列：[1,2,3]、[1,3,2]、[3,1,2]、[2,3,1] 。 整数数组的 下一个排列 是指其整数的下一个字典序更大的排列。更正式地，如果数组的所有排列根据其字典顺序从小到大排列在一个容器中，那么数组的 下一个排列 就是在这个有序容器中排在它后面的那个排列。如果不存在下一个更大的排列，那么这个数组必须重排为字典序最小的排列（即，其元素按升序排列）。 例如，arr = [1,2,3] 的下一个排列是 [1,3,2] 。 类似地，arr = [2,3,1] 的下一个排列是 [3,1,2] 。 而 arr = [3,2,1] 的下一个排列是 [1,2,3] ，因为 [3,2,1] 不存在一个字典序更大的排列。 给你一个整数数组 nums ，找出 nums 的下一个排列。 必须原地修改，只允许使用额外常数空间。 示例 1：输入：nums = [1,3,4,2,2]输出：2 示例 2：输入：nums =...

问题描述给定一个包含红色、白色和蓝色、共 n 个元素的数组 nums ，原地对它们进行排序，使得相同颜色的元素相邻，并按照红色、白色、蓝色顺序排列。 我们使用整数 0、 1 和 2 分别表示红色、白色和蓝色。 必须在不使用库内置的 sort 函数的情况下解决这个问题。 示例 输入: nums = [2, 0, 2, 1, 1, 0] 输出: [0, 0, 1, 1, 2,...

[!NOTE]以下内容包含Chatgpt的帮助 题目描述给定一个大小为 n 的数组 nums，找出其中出现次数超过 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。 你可以假设数组是非空的，并且给定的数组总是存在多数元素。 示例 示例 1： 输入: nums = [3,2,3]输出: 3 示例 2： 输入: nums = [2,2,1,1,1,2,2]输出: 2 进阶要求 你能在时间复杂度 O(n)、空间复杂度 O(1) 的条件下完成算法吗？ 解法 1：哈希表（map 计数）思路 我们可以使用哈希表（unordered_map）统计每个元素出现的次数，然后找到出现次数超过 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。 代码 #include <iostream>#include <vector>#include <unordered_map>using namespace std;class Solution {public:int majorityElement(vector<int>& nums) { ...

[!NOTE]以下内容包含Chatgpt的帮助 题目描述给定一个非空整数数组，除了某个元素只出现一次以外，其余每个元素均出现两次。找出那个只出现了一次的元素。 你必须设计并实现线性时间复杂度的算法来解决此问题，且该算法只使用常量额外空间。 示例 1： 输入: nums = [2,2,1]输出: 1 示例 2： 输入: nums = [4,1,2,1,2]输出: 4 示例 3： 输入: nums = [1]输出: 1 解法题目要求 O(n) 时间复杂度和 O(1) 空间复杂度，我们可以使用 异或（XOR）运算 来解决。 异或运算性质 a ⊕ a = 0（任何数和自己异或结果为 0） a ⊕ 0 = a（任何数和 0 异或不变） a ⊕ b ⊕ c = a ⊕ c ⊕ b（异或运算满足交换律和结合律） 由于数组中除了一个数出现 1 次，其余的数都出现 2 次，那么所有数字进行异或运算后： 成对出现的数会互相抵消变成 0 最终只剩下那个只出现一次的数 C++ 代码class Solution {public: int...

[!NOTE]以下内容为Chatgpt生成后整理 1. 基本概念(1)什么是运算符重载？运算符重载（Operator Overloading）允许我们为已有的运算符（如 +、-、*、== 等）定义新的行为，以便这些运算符能够处理我们自定义的类型（如类）。换句话说，运算符重载让运算符能够支持自定义类的对象，使得这些对象在运算符使用时像内置数据类型一样工作。 (2)为什么需要运算符重载？运算符重载能够让我们： 提高代码的可读性和可维护性。 让自定义类的对象可以使用常见的运算符，方便直接参与运算。 例如，考虑两个 Complex 类对象相加，如果没有运算符重载，我们可能需要调用复杂的成员函数来完成加法操作，而运算符重载可以让加法操作变得简洁直观。 C++ 允许重载的大部分运算符 不能重载的运算符： ::（作用域解析符） .*（成员指针访问运算符） .（成员访问运算符） sizeof（求大小） typeid（运行时类型识别） 2. 重载运算符的方式 作为成员函数（operator+、operator==...

注意以下内容为Chatgpt生成后整理 在 C++ 中，自定义比较函数（通常是一个函数或者函数对象）和仿函数（函数对象）都可以用于自定义排序规则或比较方式，但它们的实现方式和使用方法有所不同。 1. 自定义比较函数自定义比较函数是指一个普通的函数，它用于定义如何比较两个对象。通常，这个函数有两个参数，返回值是一个布尔值，表示这两个对象之间的比较结果。 特点： 形式：自定义比较函数通常是一个独立的普通函数。 使用方式：它可以作为参数传递给排序算法（如 std::sort）或数据结构（如 std::priority_queue）等，定义对象的排序或比较规则。 返回类型：一般返回一个 bool 类型，表示是否满足某种条件（例如：a < b，返回 true 表示 a 小于 b）。 示例：#include <iostream>#include <vector>#include <algorithm>using namespace std;// 自定义比较函数bool compare(int a, int b) { return a...

[!NOTE]以下内容为Chatgpt生成后整理 堆（Heap）是一种特殊的树形数据结构，通常用来实现优先队列、排序算法等功能。堆是一种完全二叉树，它满足特定的顺序性质。我们可以分为最大堆和最小堆两种。 1. 堆的定义堆是一个完全二叉树，其节点满足堆的性质： 最大堆（Max Heap）：每个父节点的值大于或等于其子节点的值，即根节点是树中的最大值。 最小堆（Min Heap）：每个父节点的值小于或等于其子节点的值，即根节点是树中的最小值。 堆的特点： 完全二叉树：除了最底层外，其他层的节点都是满的，最底层的节点从左到右排列。完全二叉树的结构保证了堆的高效性。 堆的顺序性质：堆中任意节点的值与其子节点的值有顺序关系，最大堆的父节点值大于子节点，而最小堆则相反。 2....

基础知识二分查找是一种在有序数组中查找特定元素的算法，它通过不断将搜索区间减半来快速定位目标元素。对于搜索区间的定义有三种方式，分别是左闭右闭，左闭右开和左开右开。 这三者之间的主要区别在于以下两点(1)每次折半的时候两端的坐标应该移到mid的位置上还是多偏移一个元素(2)while判断结束的条件是 left<right,left<=right,还是left<right-1 left和right的偏移区别 ...