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`@@ -60,7 +60,7 @@`
`60`	`60`	`那么现在问题就变成为如何求「子树的高度」和「子树中的最大直径」。`
`61`	`61`
`62`	`62`	`1. 子树的高度:我们可以利用深度优先搜索方法,递归遍历左右子树,并分别返回左右子树的高度。`
`63`		`-2. 子树中的最大直径:我们可以在递归求解子树高度的时候维护一个 $ans$ 变量,用于记录所有 $\text{左子树高度} + \text{右子树高度$ 中的最大值。`
	`63`	`+2. 子树中的最大直径:我们可以在递归求解子树高度的时候维护一个 $ans$ 变量,用于记录所有 $\text{左子树高度} + \text{右子树高度}$ 中的最大值。`
`64`	`64`
`65`	`65`	`最终 $ans$ 就是我们所求的该二叉树的最大直径。`
`66`	`66`

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`@@ -1,11 +1,11 @@`
`1`		`-# [0719. 找出第 k 小的距离对](https://leetcode.cn/problems/find-k-th-smallest-pair-distance/)`
	`1`	`+# [0719. 找出第 K 小的距离对](https://leetcode.cn/problems/find-k-th-smallest-pair-distance/)`
`2`	`2`
`3`	`3`	`- 标签:数组、双指针、二分查找、排序`
`4`	`4`	`- 难度:困难`
`5`	`5`
`6`	`6`	`## 题目链接`
`7`	`7`
`8`		`-- [0719. 找出第 k 小的距离对 - 力扣](https://leetcode.cn/problems/find-k-th-smallest-pair-distance/)`
	`8`	`+- [0719. 找出第 K 小的距离对 - 力扣](https://leetcode.cn/problems/find-k-th-smallest-pair-distance/)`
`9`	`9`
`10`	`10`	`## 题目大意`
`11`	`11`

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`@@ -72,7 +72,7 @@`
`72`	`72`
`73`	`73`	因为学生可以看到左侧、右侧、左上方、右上方这四个方向上紧邻他的学生答卷,所以对于当前排的某个座位来说,其左侧、右侧、左上方、右上方都不应有人坐。我们可以根据当前排的座位选取状态 $cur\underline{\hspace{0.5em}}state,ドル并通过枚举的方式,找出符合要求的上一排座位选取状态 $pre\underline{\hspace{0.5em}}state,ドル并计算出当前排座位选择个数,即 $f(cur\underline{\hspace{0.5em}}state),ドル则状态转移方程为:
`74`	`74`
`75`		`- $dp[i][state] = \max \lbrace dp[i - 1][pre\underline{\hspace{0.5em}}state]\rbrace + f(state)$`
	`75`	`+ $dp[i][state] = \max \lbrace dp[i - 1][pre\underline{\hspace{0.5em}}state]\rbrace + f(state)$`
`76`	`76`
`77`	`77`	`因为所给座位中还有坏座位(不可用)的情况,我们可以使用一个 8ドル$ 位的二进制数 $bad\underline{\hspace{0.5em}}seat$ 来表示当前排的坏座位情况,如果 $cur\underline{\hspace{0.5em}}state \text{ \& } bad\underline{\hspace{0.5em}}seat == 1,ドル则说明当前状态下,选择了坏椅子,则可直接跳过这种状态。`
`78`	`78`

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`@@ -68,7 +68,7 @@`
`68`	`68`
`69`	`69`	`我们可以把上面的式子转变为:`
`70`	`70`
`71`		`-$\begin{align} Hash(s_{[i - 1, i + k - 2]}) &= \{[Hash(s_{[i, i + k - 1]}) - s_{i + k - 1} \times d^{k - 1}] \times d + s_{i - 1} \times d^{0} \} \mod m \cr &= \{[Hash(s_{[i, i + k - 1]}) - s_{i + k - 1} \times d^{k - 1}] \times d \mod m + s_{i - 1} \times d^{0} \mod m \} \mod m \cr &= \{[Hash(s_{[i, i + k - 1]}) - s_{i + k - 1} \times d^{k - 1}] \mod m \times d \mod m + s_{i - 1} \times d^{0} \mod m \} \mod m \end{align}$`
	`71`	`+$$\begin{aligned} Hash(s_{[i - 1, i + k - 2]}) &= \{[Hash(s_{[i, i + k - 1]}) - s_{i + k - 1} \times d^{k - 1}] \times d + s_{i - 1} \times d^{0} \} \mod m \cr &= \{[Hash(s_{[i, i + k - 1]}) - s_{i + k - 1} \times d^{k - 1}] \times d \mod m + s_{i - 1} \times d^{0} \mod m \} \mod m \cr &= \{[Hash(s_{[i, i + k - 1]}) - s_{i + k - 1} \times d^{k - 1}] \mod m \times d \mod m + s_{i - 1} \times d^{0} \mod m \} \mod m \end{aligned}$$`
`72`	`72`
`73`	`73`	`> 注意:这里之所以用了「反向迭代」而不是「正向迭代」是因为如果使用了正向迭代,那么每次移除的最左侧字符哈希值为 $val(s[i]) * p^0,ドル之后整体需要除以 $p,ドル再移入最右侧字符哈希值为($val(s[i+k]) * p^{k-1})$)。`
`74`	`74`	`>`

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