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Author: muyids

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@@ -19,7 +19,7 @@ collect some good articles about data structure and algorithm.
 
 读者可以根据自己的需要阅读，希望能够对您有所帮助，有何不足之处请多指正！
 
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@@ -31,8 +31,8 @@ collect some good articles about data structure and algorithm.
 
 ## 🙉 说明
 
-* 本项目题目来源：[力扣（LeetCode）](https://leetcode-cn.com)
-* 题目著作权归[力扣（LeetCode）](https://leetcode-cn.com) 所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。
+* 本项目题目来源：[力扣（LeetCode）](https://leetcode.cn)
+* 题目著作权归[力扣（LeetCode）](https://leetcode.cn) 所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。
 * 题解语言不限，专注于算法实现
 
 ## 🌲目录
@@ -60,7 +60,7 @@ node script deploy.sh
 
 ## 🔐 Problems & Solutions
 
-完成进度（[1022](./TOC-By-ID.md)🔑/ [2633](https://leetcode-cn.com/problemset/all/)🔒) 
+完成进度（[1036](./TOC-By-ID.md)🔑/ [2684](https://leetcode.cn/problemset/all/)🔒) 
 
 - 🔗 [标签查找](./TOC-By-Tag.md)
 

TOC-By-ID.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-#### [剑指 Offer II 085. 生成匹配的括号](https://leetcode-cn.com/problems/IDBivT/)
+#### [剑指 Offer II 085. 生成匹配的括号](https://leetcode.cn/problems/IDBivT/)
 
 
 

TOC-By-Tag.md

@@ -22,12 +22,12 @@
 ---
 
 
-### 滑动窗口
+# 滑动窗口
 
 - 记录窗口中单词出现次数
-- l, r两个指针维护长度为 words.size() * words[0].size() 的窗口
+- $l, r$两个指针维护长度为 $words.size() * words[0].size()$的窗口
 - 单词长度都相同，每次两个指针右移一样的距离
-- 外层遍历指针起始位置 0 -> words[0].size()
+- 外层遍历指针起始位置 $0 -> words[0].size()$
 
 关键点：
 
@@ -37,7 +37,13 @@
 2. 当前位置单词出现次数超过字典中总次数
 3. 滑动窗口中单词个数等于字典中单词总个数
 
-### 代码
+## 代码实现
+
+
+
+
+
+### C++
 
 ```cpp
 
@@ -73,3 +79,45 @@ public:
  }
 };
 ```
+
+
+
+
+
+### java
+
+
+
+```java
+class Solution {
+ public List<Integer> findSubstring(String s, String[] words) {
+ List<Integer> res = new ArrayList<>();
+ int d = words[0].length();
+ for (int start = 0; start < d; start++) {
+ int l = start, r = start;
+ Map<String, Integer> cnt = new HashMap<>();
+ for (String w: words){
+ cnt.put(w, cnt.getOrDefault(w, 0) + 1);
+ }
+ while (r + d <= s.length()) {
+ String ns = s.substring(r, r+d);
+ r += d;
+ 
+ if (cnt.containsKey(ns)) {
+ cnt.put(ns, cnt.get(ns) - 1);
+ }
+ while(l < r && (!cnt.containsKey(ns) || cnt.get(ns) < 0)){
+ String ls = s.substring(l, l+d);
+ if (cnt.containsKey(ls)) cnt.put(ls, cnt.get(ls) + 1);
+ l+=d;
+ }
+ 
+ if (r - l == d * words.length) res.add(l);
+ }
+ }
+
+ return res;
+ }
+}
+```
+

algorithms/1-100/22.generate-parentheses.md

@@ -16,7 +16,7 @@ num1 和 num2 均不以零开头，除非是数字 0 本身。
 不能使用任何标准库的大数类型（比如 BigInteger）或直接将输入转换为整数来处理。
 
 来源：力扣（LeetCode）
-链接：https://leetcode-cn.com/problems/multiply-strings
+链接：https://leetcode.cn/problems/multiply-strings
 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。
 
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algorithms/1-100/30.substring-with-concatenation-of-all-words.md

@@ -3,7 +3,7 @@ n 皇后问题研究的是如何将 n 个皇后放置在 n×n 的棋盘上，
 给定一个整数 n，返回 n 皇后不同的解决方案的数量。
 
 来源：力扣（LeetCode）
-链接：https://leetcode-cn.com/problems/n-queens-ii
+链接：https://leetcode.cn/problems/n-queens-ii
 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。
 
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algorithms/1-100/43.multiply-strings.md

@@ -11,20 +11,85 @@
 
 ---
 
-## 暴力求解
+## 暴力求解 $O(N^2)$
 
-枚举所有起点和终点
+枚举所有起点和终点，求和取最大
 
-O(N^2)
+```java
+class Solution {
+ public int maxSubArray(int[] nums) {
+ int n = nums.length;
+ int res = nums[0];
+ for (int i =0; i< n; i++){
+ int sum = nums[i];
+ res = Math.max(sum, res);
+ for (int j = i + 1; j < n; j++){
+ sum += nums[j];
+ res = Math.max(sum, res);
+ }
+ }
+ return res;
+ }
+}
+```
+
+提示：
+
+- $ 1 <= nums.length <= 10^5 $
+
+O(N^2) 会 TLE 
 
-## 分治
+
+## 动态规划 $O(n)$
+
+- `f[i]` 表示所有以i结尾的子数组的最大值
+- 状态计算：$ f(i) = max(f(i-1) + nums[i], nums[i]) $
+
+### 代码实现
+
+```java
+class Solution {
+ public int maxSubArray(int[] nums) {
+ int n = nums.length;
+ int f[] = new int[n];
+ f[0] = nums[0];
+ for (int i = 1; i < n; i++){
+ f[i] = Math.max(nums[i], f[i-1] + nums[i]);
+ }
+ return Arrays.stream(f).max().getAsInt();
+ }
+}
+```
+
+优化空间，在原数组上修改：
 
 ```cpp
 class Solution {
+public:
+ int maxSubArray(vector<int>& nums) {
+ int n = nums.size();
+ for (int i = 1; i < n; i++){
+ nums[i] = max(nums[i] , nums[i] + nums[i-1]);
+ }
+ return *max_element(nums.begin(), nums.end());
+ }
+};
+```
+
+## 分治
+
+最大子序和只可能来自于三个 子区间：
+
+- $ [left, mid] $
+- $ [mid+1, right] $
+- $ (..., mid, mid+1, ...) $，即 一定包含 mid, mid+1 的子区间
+
+
+```cpp []
+class Solution {
 public:
  int calc(int l, int r, vector<int>& nums) {
- if (l == r)
- return nums[l];
+ if (l == r) return nums[l];
  int mid = (l + r) >> 1;
  int lmax = nums[mid], lsum = 0, rmax = nums[mid + 1], rsum = 0;
  for (int i = mid; i >= l; i--) {
@@ -45,34 +110,31 @@ public:
 };
 ```
 
-## 动态规划O(n)
-
-dp问题思考方式
-
-- 状态表示`f[i]`
- - 所有以i结尾的子数组
- - 属性：Max/Min/数量 `f[i]`的最大值
-- 状态计算
- - `f(i) = Math.max(f(i-1)+ nums[i], 0)`
+```java []
+class Solution {
 
+ int divide(int l , int r , int[] nums){
+ if (l == r) return nums[l];
+ int mid = (l + r) >> 1;
 
+ int lmax = nums[mid], lsum = 0, rmax = nums[mid+1], rsum = 0;
 
-### 代码实现
-
-```cpp
-class Solution {
-public:
- int maxSubArray(vector<int>& nums) {
- int n = nums.size();
- for (int i = 1; i < n; i++){
- nums[i] = max(nums[i] , nums[i] + nums[i-1]);
+ for (int i = mid; i>= l; i--){
+ lsum += nums[i];
+ lmax = Math.max(lmax, lsum);
+ } 
+ for (int i = mid+1; i <= r; i++){
+ rsum += nums[i];
+ rmax = Math.max(rmax, rsum);
  }
- return *max_element(nums.begin(), nums.end());
+ return Math.max(lmax+rmax, Math.max(divide(l , mid, nums), divide(mid+1, r, nums)));
  }
-};
-```
-
-
 
+ public int maxSubArray(int[] nums) {
+ int n = nums.length;
+ return divide(0, n-1, nums);
+ }
+}
+```
 
 

algorithms/1-100/52.n-queens-ii.md

@@ -16,7 +16,7 @@
 解释: 无论怎样，你总会到达索引为 3 的位置。但该位置的最大跳跃长度是 0 ， 所以你永远不可能到达最后一个位置。
 
 来源：力扣（LeetCode）
-链接：https://leetcode-cn.com/problems/jump-game
+链接：https://leetcode.cn/problems/jump-game
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algorithms/1-100/53.maximum-subarray.md

@@ -13,7 +13,7 @@
 
 
 来源：力扣（LeetCode）
-链接：https://leetcode-cn.com/problems/length-of-last-word
+链接：https://leetcode.cn/problems/length-of-last-word
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