本题 题目链接 题目描述 我的题解 双指针 思路分析 因为该数组是递增数组，所以我们可以用双指针法。 声明指针left 和 right分别指向数组的头(数组下标为0)和尾(数组下标为length-1) 循环搜索：当两指针相遇时，结束循环 计算nums[left]和nums[right]的和 s 若s ...
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2020-07-28 14:05:28
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j解决这道题我采用的思路是深度优先遍历的方法 类似于题目给出的样例的数组 9 9 4 6 6 8 2 1 1 然后对二维数组中的每个元素进行遍历，一次将他们作为序列的开头，找出这其中的最长的序列的长度就是本题的解了。 由于序列必须递增，并且可以从上下左右任意的方向都行，我们再创建一个对应的二维数组， ...
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2020-07-28 10:18:42
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摘要数据库拆分要根据业务现状、模式，选择合适的拆分方式，紧密结合业务及应用架构设计，谨慎拆分，防止过度设计。正文一、为什么要做分布式数据库架构改造？云计算大数据时代，传统的数据库架构已经无法支撑企业高容量的数据增长，满足高并发的业务需求。对企业数据库进行分布式架构设计，打破了数据库资源不够用的天花板的同时，还能根据企业业务发展状况，随时平滑扩容。二、分布式数据库架构改造，如何做？数据库分布式改造要
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2020-07-28 00:10:44
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题目描述： 方法一：动态规划 O(mnlogmn) class Solution(object): def longestIncreasingPath(self, matrix): if not matrix or not matrix[0]: return 0 m, n = len(matrix) ...
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2020-07-27 15:46:06
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给定一个整数矩阵，找出最长递增路径的长度。 对于每个单元格，你可以往上，下，左，右四个方向移动。 你不能在对角线方向上移动或移动到边界外（即不允许环绕）。 示例 1:输入: nums = [[9,9,4], [6,6,8], [2,1,1]] 输出: 4 解释: 最长递增路径为 [1, 2, 6, ...
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2020-07-27 09:50:48
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######此题为LeetCode分类“剑指Offer”中第二题，本人仅使用了最简单的暴力法，在没有思路的情况下，毫不犹豫的去查看了官方答案，所以以下的两种方式均为官方解题 #####题目： 在一个 n * m 的二维数组中，每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请 ...
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2020-07-27 09:37:09
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329. 矩阵中的最长递增路径 题解: 记忆化搜索，dp[i][j]代表以(i,j)结点为起点的最长递增路径。记忆化搜索即可。 class Solution { public: int dp[1000][1000]; int dir[4][2] = {1,0,0,1,-1,0,0,-1}; int ...
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2020-07-26 19:38:53
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题目： 把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾，我们称之为数组的旋转。输入一个递增排序的数组的一个旋转，输出旋转数组的最小元素。例如，数组 [3,4,5,1,2] 为 [1,2,3,4,5] 的一个旋转，该数组的最小值为1。 示例 1： 输入：[3,4,5,1,2]输出：1示例 2： 输入：[2 ...
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2020-07-26 15:43:15
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Q：给定一个整数矩阵，找出最长递增路径的长度。对于每个单元格，你可以往上，下，左，右四个方向移动。 你不能在对角线方向上移动或移动到边界外（即不允许环绕）。 示例 1: 输入: nums = [ [9,9,4], [6,6,8], [2,1,1] ] 输出: 4 解释: 最长递增路径为 [1, 2, ...
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2020-07-26 15:38:29
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1.1题目 给定一个整数矩阵，找出最长递增路径的长度。对于每个单元格，你可以往上，下，左，右四个方向移动。 你不能在对角线方向上移动或移动到边界外（即不允许环绕）。 示例1： 示例2： 1.2解答 很显然只能将所有情况完全遍历一次，将以任意一点为起点的情况全部遍历完，也就是对每个点进行深度优先搜索。 ...
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2020-07-26 15:08:01
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