Casework 案例分析
03_Casework 案例分析 什么是案例分析？ 案例分析（Casework）是一种通过分情况讨论来解决问题的算法思想。当问题存在多种不同的情况，且每种情况需要不同的处理方式时，这种方法特别有效。 案例分析的特点 分情况讨论：将问题分成若干种情况分别处理 逻辑清晰：每种情况独立分析 避免复杂公式：用简单逻辑处理边界情况 需要仔细分析：确保覆盖所有可能的情况 适用场景 问题有多种边界情况 不
Graph 图
BFS/DFS 例题 连通分量 https://cses.fi/problemset/task/1666 一个连通分量是无向图中一个最大的连通节点集合。换句话说，两个节点位于同一个连通分量中，当且仅当它们可以通过图中的边相互到达。 在上述重点问题中，目标是添加尽可能少的边，使得整个图形成一个单一的连通分量。 Solution - Building Roads 请注意，每条边会将连通分量的数量减少零
区间调度问题
区间调度问题 问题概述 给定 n 个任务，每个任务有开始时间 start 和结束时间 end。两个任务不冲突当且仅当后一个任务的开始时间 >= 前一个任务的结束时间（首尾可相接）。 两种常见变体： 最大任务数：每个任务权重相同，求最多能完成多少个任务 → 贪心； 最大利润：每个任务有利润 profit，求最大总利润 → 动态规划 + 二分。 方法一：最大任务数（贪心） 思路及解法 这是
贪心算法
贪心算法 策略速查 贪心在每一步选择当前最优的选项，通常与排序配合使用（先排序，再贪心）。核心是价值函数——决定哪个选择是最优的： 要最大化某个值 → 每次选择最大的 要最小化某个值 → 每次选择最小的 问题类型 贪心策略 最多选 k 个（耗时/体积受限） 按耗时/体积升序选 活动安排 / 区间选点 按结束时间排序，选最早结束的 最少段覆盖不匹配 逐位扫描，段计数 间
119. 杨辉三角 II
119. 杨辉三角 II 题目链接（简单） 题目描述 给定一个非负索引 rowIndex，返回「杨辉三角」的第 rowIndex 行。 在「杨辉三角」中，每个数是它左上方和右上方的数的和。 数据范围： 0 <= rowIndex <= 33 进阶：你可以优化你的算法到 O(rowIndex) 空间复杂度吗？ 示例 示例 1： 输入： rowIndex = 3 输出： [1,3,3,
118. 杨辉三角
118. 杨辉三角 题目链接（简单） 题目描述 给定一个非负整数 numRows，生成「杨辉三角」的前 numRows 行。 在「杨辉三角」中，每个数是它左上方和右上方的数的和。 数据范围： 1 <= numRows <= 30 示例 示例 1： 输入： numRows = 5 输出： [[1],[1,1],[1,2,1],[1,3,3,1],[1,4,6,4,1]] 示例 2：
分割等和子集（大数优化版）
分割等和子集（大数优化版） 题目描述 给定一个只包含正整数的数组 nums，判断能否将数组分成两个子集，使得两个子集的元素和相等。 等价转化： 设数组总和为 total。若存在一个子集和为 total / 2，则剩下的元素和也为 total / 2，两边相等。 因此问题转化为：能否从 nums 中选出一个子集，使其和恰好等于 total / 2。 核心思路 总和为奇数：无法平分，直接返回 Fal
杨辉三角第 k 行第 i 到 j 列的和
杨辉三角第 k 行第 i 到 j 列的和 题目描述 给定杨辉三角的行号 k 和列区间 [i, j]（行列均从 0 开始），求第 k 行第 i 列到第 j 列的元素之和。 数据范围： 0 <= k 0 <= i <= j <= k 核心思路 1. 杨辉三角与组合数的关系 杨辉三角第 k 行第 c 列的元素，恰好是组合数： C(k,c)=(kc) C(k, c) = \bi