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https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-a-codespace/using-github-codespaces-with-github-cli

异或运算就是无进位相加

0^N = N | N^N = 0 满足交换律和结合律

内存需要是独立的

a = a^b; b = a^b; a = a^b;

P3:

递归实际上利用的是系统栈 Integer -127 ~ 127(==) 相等值传递, 128就不相等引用传递,传递地址值。 就用 equal()才行。 没有天赋不天赋的,牛逼的都去搞数学物理了。

P4:

讲的排序是基于左讲的衍生的

P5:

修改堆比较器的时候,一般都是需要手动修改的, 不然时间复杂度都不会达到理想的效果。 图之中对继续讲

P6:

前缀树(数)非常重要的哇,在后面会讲,二叉树的所有套路

P7:

P8:

二叉树的递归套路

P9:

二叉樹递归套路可以解決面試中絕大多數的二叉樹問題(95%以上),尤其是樹形DP問題

就两个套路: 二叉树的递归套路,暴力递归改动态规划 本質是利用递归遍歷二叉樹的便利性

  • 1)假设以X节点为头,假设可以向左数和右树要信息。X
  • 2)在上一步的假设下,讨论X以为头节点的树,得到答案的可行性(最重要)
  • 3)列出所有可能性后,确定到底需要向左树和右树要什么信息
  • 4)把左树和右树信息求全集,就是任何一颗子树都需要返回的信息S
  • 5)递归函数都返回S,每一颗子树都这么要求
  • 6)写代码,在代码中考虑如何把左树的信息和右树的信息整合出整棵树的信息。

P10:

打表技巧和矩阵处理技巧 就刷前150 高频题目就可以了 讲基础算法的意义是,就是哪怕是题目变一下,也是一样的解法

P11:

并查集,和图相关的算法 Disjoint-Set or Union-find 具体算法推论25年才推论出来,所以不要深究

贪心算法,

  • 1)最自然智慧的算法
  • 2)用一种局部最功利的标准,总是做出在当前看来是最好的选择
  • 3)难点在于证明布局最功利的标准可以得到全局最优解
  • 4)对于贪心算法的学习主要以增加阅历和经验为主

显示描述暴力递归,后来一步步展示动态规划过程

P12:

暴力递归

暴力递归就是尝试

图?

P13:

动态规划

设计暴力递归:重要原则+4种常见尝试模型

P14:

P15:

P16:

P17:

动态规划

动态规划最后一集,我们应该怎么猜问题

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