题目描述： 方法1：回溯，startIndex来记录下一层递归，搜索的起始位置 class Solution { public: void backtrack(int n,int k,int StartIndex,vector<vector<int>>&result,vector<int>d

题目描述： 方法1：回溯算法 方法2：动态规划 sum是固定的，target也是固定的，有式子left + right = sum，left - right = target，设left为背包容量，装满left背包的策略总数即为题解，left = (target + sum) / 2 初始dp[i]

题目描述： 方法1：转化为背包问题，把石头尽可能分成两堆，求两堆石头重量差最小值，进一步转化为，将石头放进容量为sum/2的背包中，最大价值为MaxValue，最后(sum - MaxValue) - MaxValue即为题解 class Solution { public: int las

题目描述： 方法1：把题目修改为0-1背包问题，nums[i] 为物品i的重量与价值，背包容量为nums元素之和的一半，如果装的最大价值为背包容量，则返回true class Solution { public: bool canPartition(vector<int>& nums) {

题目描述：左根右的遍历方式 方法1：递归 class Solution { public: void inorder(TreeNode* root,vector<int>value){ if(!root) return; inorder(root->left,

链接：https://kamacoder.com/problempage.php?pid=1046 题目描述： 方法1：二维dp解决背包问题 #include<iostream> #include<vector> #include<cmath> using namespace std; int s

题目描述：有n件物品和一个最多能背重量为w 的背包。第i件物品的重量是weight[i]，得到的价值是value[i] 。每件物品只能用一次，求解将哪些物品装入背包里物品价值总和最大。 例子：背包重量为4 方法1：二维dp 1：确定dp数组，dp[i][j] 表示从下标为[0-i]的物品里任意取，放

题目描述：给定一个正整数 n ，将其拆分为 k 个 正整数 的和（ k >= 2 ），并使这些整数的乘积最大化，返回 你可以获得的最大乘积 。 方法1：动态规划，dp[i]表示第i个数可获得的最大乘积 class Solution { public: int integerBreak(int

题目描述： 方法1：动态规划，dp[i][j]表示到第 i-1 行第 j-1 列不同路径，dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1];其中第一列和第一行固定只有一种路径，从第二行第二列开始遍历，保证可以填满dp数组 class Solution { public:

题目描述：根左右的遍历方式 方法1：递归 class Solution { public: vector<int> vals; void pre_order(TreeNode* root){ if(!root) return; vals.push_ba