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力扣310.最小高度树(拓扑排序，无向图)
当他是最小高度树时候，树根必定是中心节点，且中心节点一定一两个，且中心节点在最长路径之间，不是找树，而是找中心节点，左右子树都为空的，不要去考虑
相当于是先整一圈，把周围的叶子节点都处理了，然后再处理其他叶子节点，在处理，直到剩下最后一两个
那么这个无向图，换句话就需要把东西插入，每个都算一个入度，换句话说，在边上的节点，会先被排除
class Solution {
public List<Integer> findMinHeightTrees(int n, int[][] map) {
ArrayList <Integer>res=new ArrayList<>();
if(n==1) {
res.add(0);
return res;
}
Map<Integer,ArrayList<Integer>> edges=new HashMap<>();
//统计每个顶点的入度
int []in=new int[n];
//建图
for(int i=0;i<map.length;i++){
//找到的是b->a的边
int a=map[i][0];
int b=map[i][1];
//节点和邻居们
if(!edges.containsKey(b)){
edges.put(b,new ArrayList<>());
}
if(!edges.containsKey(a)){
edges.put(a,new ArrayList<>());
}
edges.get(b).add(a);
edges.get(a).add(b);
//b指向a,所以a的入度++。
in[a]++;
in[b]++;
}
//拓扑排序
LinkedList<Integer>q=new LinkedList<>(); //此时此刻，叶子节点们都数量
//有向图:(1)先把入度为0的点，加入到队列中
//无向图:(2)连接到就只有一条线，所以加入队列
for(int i=0;i<n;i++){
//说明你的入度为1，那么没人指向你，就自己一个
if(in[i]==1) q.add(i);
}
//2.bfs
while(!q.isEmpty()){
//其实这个res的清空，就是一个处理，其实实际就是最后一块有用。前面那些个其实没啥大用，其实可以考虑，只剩下最后一轮的时候，
res.clear();
int sz=q.size();
while(sz!=0){
int leaf=q.poll();
res.add(leaf);
ArrayList<Integer>neighbors=edges.get(leaf);//某个叶子节点都邻居们
for(int neighbor:neighbors){
in[neighbor]--;
//他的边为1，就说明他是作为叶子节点，所以我们需要把叶子节点出去，然后新的叶子节点进行添加。
if(in[neighbor]==1){
q.add(neighbor);
};
}
sz--;
}
}
return res;
}
}力扣.加油站
这个题看起来简单，但是测试数据有一个很恶心，牛魔来20个0，真想开小米su7床死出数据的
优化的想法是这么
我们观察一下，他的gas和cos，首先考虑是不是gas最后一定要是大于等于cost的，那么我们再考虑，我们不管从哪里出发，是不是都是要走一圈，那么再思索，假如看第一个示例，前面几个 -2 -2 -2，3，3这个就是gas-cos，那么我们看路途中会不会出现是不是就是相当于分开两半，从最小位置的下一个位置(这个示例，最低的亏损是-6，那么从-6的后一个出发，就相当于可以最晚走到亏损最少的点，假如此时还不行，那么就肯定不行了)
class Solution {
public int canCompleteCircuit(int[] gas, int[] cos) {
int n=gas.length;
int ret=0;
int minret=0;
int minIndex=0;
for(int i=0;i<n;i++){
//此时获得到的汽油要求比消耗到i+1的汽油多
//ret表示当前油多少汽油
ret+=gas[i]-cos[i];
//在能够到达下一个的时候，才算是你成功
if(ret<minret){
minret=ret;
minIndex=i+1;
}
}
return ret>=0?minIndex:-1;
}
}力扣.矩阵置零
class Solution {
public void setZeroes(int[][] matrix) {
int row = matrix.length;
int col = matrix[0].length;
boolean row0_flag = false;
boolean col0_flag = false;
//为什么要特殊处理第一行和第一列，因为他们在中间和在第一行，第一列是不同的
// 第一行是否有零
for (int j = 0; j < col; j++) {
if (matrix[0][j] == 0) {
row0_flag = true;
break;
}
}
// 第一列是否有零
for (int i = 0; i < row; i++) {
if (matrix[i][0] == 0) {
col0_flag = true;
break;
}
}
//原因:我们的原理是标记每个点的左边开头的点，和上面开头的点，我们扫描时候是扫描，就是不在左边和上面的点，所以从1，1，开始改变
//那么假如我们最左边一列和最上面一列也有0咋整，这个老铁自己进行一个处理，先统计这些个在边上的，然后最后 再去改变这些在边上的
//相当于标记每个0这个点的，行的起始点和列的起始点
// 把第一行第一列作为标志位
for (int i = 0; i < row; i++) {
for (int j = 0; j < col; j++) {
if (matrix[i][j] == 0) {
matrix[i][0] = matrix[0][j] = 0;
}
}
}
// 找到先前开头的0的节点，把标记的0的行和列都给他置为0就好
for (int i = 1; i < row; i++) {
for (int j = 1; j < col; j++) {
if (matrix[i][0] == 0 || matrix[0][j] == 0) {
matrix[i][j] = 0;
}
}
}
if (row0_flag) {
for (int j = 0; j < col; j++) {
matrix[0][j] = 0;
}
}
if (col0_flag) {
for (int i = 0; i < row; i++) {
matrix[i][0] = 0;
}
}
}
}力扣.二叉树中的最大路径和
思路:这个蛮不好想的，拿下面图做示例，可以看到，假如我们在-10，我们可以选择要么是9，要么是20+15或者20+7，相当于他是一条直线（只允许一个根这样),那么我们统计就相当于统计左右节点最大能给的值，就是本身的节点+左右节点中最大的节点12
/**
* Definition for a binary tree node.
* public class TreeNode {
* int val;
* TreeNode left;
* TreeNode right;
* TreeNode() {}
* TreeNode(int val) { this.val = val; }
* TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {
* this.val = val;
* this.left = left;
* this.right = right;
* }
* }
*/
class Solution {
int maxSum=-100;
public int maxPathSum(TreeNode root) {
dfs(root);
return maxSum;
}
public int dfs(TreeNode root) {
if(root==null)return 0;
int count=0;
count+=root.val;
int left =Math.max(dfs(root.left),0);
int right=Math.max(dfs(root.right),0);
count+=left+right;
maxSum=Math.max(maxSum,count);
return root.val+Math.max(left,right);
}
}