演算法題目解析
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由有業界實戰經驗的演算法工程師，
手把手教你建立解題的框架，
一步步寫出高效、清晰易懂的解題答案。
著重在讓讀者啟發思考、理解演算法，熟悉常見的演算法模板。
深入淺出地介紹題目背後所使用的演算法意義，融會貫通演算法與資料結構的應用。
在幾個經典的題目融入一道題目的多種解法，或者同一招解不同的題目，擴展廣度，並加深印象。
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給定一個整數陣列arr，和一串區間XOR請求queries。
請計算queries所請求的區間XOR值，並且以陣列的形式返回答案。
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請計算queries所請求的區間XOR值，並且以陣列的形式返回答案。
題目敘述 Leetcode: 650. 2 Keys Keyboard
一開始初始化的時候，記事本上只有一個字元'A'。
只允許下列兩種操作
複製目前記事本上的整個字串。
貼上之前複製的內容，串接在尾端。
請問，最少需要幾個操作，
才能製造出內容都是 "AAA...A"，長度為n的字串?
題目敘述 Leetcode: 650. 2 Keys Keyboard
一開始初始化的時候，記事本上只有一個字元'A'。
只允許下列兩種操作
複製目前記事本上的整個字串。
貼上之前複製的內容，串接在尾端。
請問，最少需要幾個操作，
才能製造出內容都是 "AAA...A"，長度為n的字串?
動態規劃Dynamic Programming其實是
一種泛用的演算法思考方式與演算法建構框架。
動態規劃並不拘束於只能解課本上特定的的範例題。
只要我們能找出DP狀態定義、DP遞迴結構、初始條件(終止條件)，就能適用動態規劃來解題，以數學的形式表達，並且在紙筆上或者電腦上、計算機上計算
動態規劃Dynamic Programming其實是
一種泛用的演算法思考方式與演算法建構框架。
動態規劃並不拘束於只能解課本上特定的的範例題。
只要我們能找出DP狀態定義、DP遞迴結構、初始條件(終止條件)，就能適用動態規劃來解題，以數學的形式表達，並且在紙筆上或者電腦上、計算機上計算
演算法映射化簡的核心觀念
在面對新題目的時候，除了重頭想一個新的演算法之外；
還有另一個方法，想看看有沒有核心觀念彼此相同的問題與演算法，
如果有，就可以把新的題目映射化簡到已知解法的問題，用已知的演算法去解開。
接著，我們會介紹幾個範例，並且使用映射化簡的技巧來解題，透過化
演算法映射化簡的核心觀念
在面對新題目的時候，除了重頭想一個新的演算法之外；
還有另一個方法，想看看有沒有核心觀念彼此相同的問題與演算法，
如果有，就可以把新的題目映射化簡到已知解法的問題，用已知的演算法去解開。
接著，我們會介紹幾個範例，並且使用映射化簡的技巧來解題，透過化
這篇文章，會帶著大家複習以前學過的前綴和框架，
並且以區間和的概念與應用為核心，
貫穿一些相關聯的題目，透過框架複現來幫助讀者理解這個演算法框架。
前綴和 prefix sum框架 與 區間和計算的關係式
接下來，我們會用這個上面這種框架，貫穿一些同類型，有關聯的題目
(請讀者、或觀眾
這篇文章，會帶著大家複習以前學過的前綴和框架，
並且以區間和的概念與應用為核心，
貫穿一些相關聯的題目，透過框架複現來幫助讀者理解這個演算法框架。
前綴和 prefix sum框架 與 區間和計算的關係式
接下來，我們會用這個上面這種框架，貫穿一些同類型，有關聯的題目
(請讀者、或觀眾
這篇文章，會帶著大家複習以前學過的FSM+DP框架，
並且以有限狀態機 + DP狀態轉移的概念為核心，
貫穿一些相關聯最佳股票買賣系列的題目，
透過框架複現來幫助讀者理解這個實用的演算法框架。
基本的FSM + DP 框架，配合交易邏輯。
針對每一天，其實歸根究柢只有兩種狀態。
第一種
這篇文章，會帶著大家複習以前學過的FSM+DP框架，
並且以有限狀態機 + DP狀態轉移的概念為核心，
貫穿一些相關聯最佳股票買賣系列的題目，
透過框架複現來幫助讀者理解這個實用的演算法框架。
基本的FSM + DP 框架，配合交易邏輯。
針對每一天，其實歸根究柢只有兩種狀態。
第一種
最近會試著寫一些統整類的文章，
幫助讀者、觀眾整理、吸收、複習已經學習到的演算法框架。
找零錢框架
在以前學過的題目中，我們已經學會了考零錢的抽象思考邏輯與框架，就是試著用每一種銅板去湊出n元(也就是找零錢的過程)
寫成虛擬碼或演算法，找零錢用了幾枚銅板可以這樣表達
# 銅板數目累加
最近會試著寫一些統整類的文章，
幫助讀者、觀眾整理、吸收、複習已經學習到的演算法框架。
找零錢框架
在以前學過的題目中，我們已經學會了考零錢的抽象思考邏輯與框架，就是試著用每一種銅板去湊出n元(也就是找零錢的過程)
寫成虛擬碼或演算法，找零錢用了幾枚銅板可以這樣表達
# 銅板數目累加
題目會給定一個陣列nums和一個目標值goal。計算子陣列總和=goal的數目有多少。演算法包含前綴和和字典的技巧，時間複雜度為O(n)，空間複雜度為O(n)。
題目會給定一個陣列nums和一個目標值goal。計算子陣列總和=goal的數目有多少。演算法包含前綴和和字典的技巧，時間複雜度為O(n)，空間複雜度為O(n)。
題目敘述
題目會給我們一個輸入陣列nums，和一個指定的k值。
請問，在輸入陣列nums中，有幾個子陣列的元素總合恰好為k ？
例如: nums = [1,2,3], k = 3
則有兩個子陣列的元素總合為3，分別是[1,2] 和 [3]
如果是第一次聽到或接觸前綴和prefix的同學
題目敘述
題目會給我們一個輸入陣列nums，和一個指定的k值。
請問，在輸入陣列nums中，有幾個子陣列的元素總合恰好為k ？
例如: nums = [1,2,3], k = 3
則有兩個子陣列的元素總合為3，分別是[1,2] 和 [3]
如果是第一次聽到或接觸前綴和prefix的同學
在學習過比較基本的DP模型 費式數列、爬樓梯、找零錢...等之後，
來看一個比較進階而且實用的DP模型，前綴和(Prefix sum)，
可以再加以延伸推廣，來計算 區間和(Range Sum)。
在學習過比較基本的DP模型 費式數列、爬樓梯、找零錢...等之後，
來看一個比較進階而且實用的DP模型，前綴和(Prefix sum)，
可以再加以延伸推廣，來計算 區間和(Range Sum)。
這題乍看之下是新題目，但仔細一想，
其實只是前面介紹過的費式數列的小變形而已，解題思想基本不變。
題目說每次可以爬一階樓梯或兩階樓梯，問爬到n階的方法數是多少。
這題乍看之下是新題目，但仔細一想，
其實只是前面介紹過的費式數列的小變形而已，解題思想基本不變。
題目說每次可以爬一階樓梯或兩階樓梯，問爬到n階的方法數是多少。
在經過比較簡單的入門題(Coin Change)之後，
來看進階一點的DP題目Coin Change II
整零錢的全部方法數。
不免俗，再次強調DP的解題框架，鞏固知識點。
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來看進階一點的DP題目Coin Change II
整零錢的全部方法數。
不免俗，再次強調DP的解題框架，鞏固知識點。
深入淺出，從最基本的 費式數列，
一探動態規劃的奧秘與精隨。
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一探動態規劃的奧秘與精隨。
Coin Change + DP 策略_Leetcode 面試題 上機考 題目 詳細解說
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給定一個整數陣列arr，和一串區間XOR請求queries。
請計算queries所請求的區間XOR值，並且以陣列的形式返回答案。
給定一個整數陣列arr，和一串區間XOR請求queries。
請計算queries所請求的區間XOR值，並且以陣列的形式返回答案。
題目敘述 Leetcode: 650. 2 Keys Keyboard
一開始初始化的時候，記事本上只有一個字元'A'。
只允許下列兩種操作
複製目前記事本上的整個字串。
貼上之前複製的內容，串接在尾端。
請問，最少需要幾個操作，
才能製造出內容都是 "AAA...A"，長度為n的字串?
題目敘述 Leetcode: 650. 2 Keys Keyboard
一開始初始化的時候，記事本上只有一個字元'A'。
只允許下列兩種操作
複製目前記事本上的整個字串。
貼上之前複製的內容，串接在尾端。
請問，最少需要幾個操作，
才能製造出內容都是 "AAA...A"，長度為n的字串?
動態規劃Dynamic Programming其實是
一種泛用的演算法思考方式與演算法建構框架。
動態規劃並不拘束於只能解課本上特定的的範例題。
只要我們能找出DP狀態定義、DP遞迴結構、初始條件(終止條件)，就能適用動態規劃來解題，以數學的形式表達，並且在紙筆上或者電腦上、計算機上計算
動態規劃Dynamic Programming其實是
一種泛用的演算法思考方式與演算法建構框架。
動態規劃並不拘束於只能解課本上特定的的範例題。
只要我們能找出DP狀態定義、DP遞迴結構、初始條件(終止條件)，就能適用動態規劃來解題，以數學的形式表達，並且在紙筆上或者電腦上、計算機上計算
演算法映射化簡的核心觀念
在面對新題目的時候，除了重頭想一個新的演算法之外；
還有另一個方法，想看看有沒有核心觀念彼此相同的問題與演算法，
如果有，就可以把新的題目映射化簡到已知解法的問題，用已知的演算法去解開。
接著，我們會介紹幾個範例，並且使用映射化簡的技巧來解題，透過化
演算法映射化簡的核心觀念
在面對新題目的時候，除了重頭想一個新的演算法之外；
還有另一個方法，想看看有沒有核心觀念彼此相同的問題與演算法，
如果有，就可以把新的題目映射化簡到已知解法的問題，用已知的演算法去解開。
接著，我們會介紹幾個範例，並且使用映射化簡的技巧來解題，透過化
這篇文章，會帶著大家複習以前學過的前綴和框架，
並且以區間和的概念與應用為核心，
貫穿一些相關聯的題目，透過框架複現來幫助讀者理解這個演算法框架。
前綴和 prefix sum框架 與 區間和計算的關係式
接下來，我們會用這個上面這種框架，貫穿一些同類型，有關聯的題目
(請讀者、或觀眾
這篇文章，會帶著大家複習以前學過的前綴和框架，
並且以區間和的概念與應用為核心，
貫穿一些相關聯的題目，透過框架複現來幫助讀者理解這個演算法框架。
前綴和 prefix sum框架 與 區間和計算的關係式
接下來，我們會用這個上面這種框架，貫穿一些同類型，有關聯的題目
(請讀者、或觀眾
這篇文章，會帶著大家複習以前學過的FSM+DP框架，
並且以有限狀態機 + DP狀態轉移的概念為核心，
貫穿一些相關聯最佳股票買賣系列的題目，
透過框架複現來幫助讀者理解這個實用的演算法框架。
基本的FSM + DP 框架，配合交易邏輯。
針對每一天，其實歸根究柢只有兩種狀態。
第一種
這篇文章，會帶著大家複習以前學過的FSM+DP框架，
並且以有限狀態機 + DP狀態轉移的概念為核心，
貫穿一些相關聯最佳股票買賣系列的題目，
透過框架複現來幫助讀者理解這個實用的演算法框架。
基本的FSM + DP 框架，配合交易邏輯。
針對每一天，其實歸根究柢只有兩種狀態。
第一種
最近會試著寫一些統整類的文章，
幫助讀者、觀眾整理、吸收、複習已經學習到的演算法框架。
找零錢框架
在以前學過的題目中，我們已經學會了考零錢的抽象思考邏輯與框架，就是試著用每一種銅板去湊出n元(也就是找零錢的過程)
寫成虛擬碼或演算法，找零錢用了幾枚銅板可以這樣表達
# 銅板數目累加
最近會試著寫一些統整類的文章，
幫助讀者、觀眾整理、吸收、複習已經學習到的演算法框架。
找零錢框架
在以前學過的題目中，我們已經學會了考零錢的抽象思考邏輯與框架，就是試著用每一種銅板去湊出n元(也就是找零錢的過程)
寫成虛擬碼或演算法，找零錢用了幾枚銅板可以這樣表達
# 銅板數目累加
題目會給定一個陣列nums和一個目標值goal。計算子陣列總和=goal的數目有多少。演算法包含前綴和和字典的技巧，時間複雜度為O(n)，空間複雜度為O(n)。
題目會給定一個陣列nums和一個目標值goal。計算子陣列總和=goal的數目有多少。演算法包含前綴和和字典的技巧，時間複雜度為O(n)，空間複雜度為O(n)。
題目敘述
題目會給我們一個輸入陣列nums，和一個指定的k值。
請問，在輸入陣列nums中，有幾個子陣列的元素總合恰好為k ？
例如: nums = [1,2,3], k = 3
則有兩個子陣列的元素總合為3，分別是[1,2] 和 [3]
如果是第一次聽到或接觸前綴和prefix的同學
題目敘述
題目會給我們一個輸入陣列nums，和一個指定的k值。
請問，在輸入陣列nums中，有幾個子陣列的元素總合恰好為k ？
例如: nums = [1,2,3], k = 3
則有兩個子陣列的元素總合為3，分別是[1,2] 和 [3]
如果是第一次聽到或接觸前綴和prefix的同學
在學習過比較基本的DP模型 費式數列、爬樓梯、找零錢...等之後，
來看一個比較進階而且實用的DP模型，前綴和(Prefix sum)，
可以再加以延伸推廣，來計算 區間和(Range Sum)。
在學習過比較基本的DP模型 費式數列、爬樓梯、找零錢...等之後，
來看一個比較進階而且實用的DP模型，前綴和(Prefix sum)，
可以再加以延伸推廣，來計算 區間和(Range Sum)。
這題乍看之下是新題目，但仔細一想，
其實只是前面介紹過的費式數列的小變形而已，解題思想基本不變。
題目說每次可以爬一階樓梯或兩階樓梯，問爬到n階的方法數是多少。
這題乍看之下是新題目，但仔細一想，
其實只是前面介紹過的費式數列的小變形而已，解題思想基本不變。
題目說每次可以爬一階樓梯或兩階樓梯，問爬到n階的方法數是多少。
在經過比較簡單的入門題(Coin Change)之後，
來看進階一點的DP題目Coin Change II
整零錢的全部方法數。
不免俗，再次強調DP的解題框架，鞏固知識點。
在經過比較簡單的入門題(Coin Change)之後，
來看進階一點的DP題目Coin Change II
整零錢的全部方法數。
不免俗，再次強調DP的解題框架，鞏固知識點。
深入淺出，從最基本的 費式數列，
一探動態規劃的奧秘與精隨。
深入淺出，從最基本的 費式數列，
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Coin Change + DP 策略_Leetcode 面試題 上機考 題目 詳細解說
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