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1 parent 95cb535 commit a6c33f8

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‎problems/0377.组合总和IV.md‎

Lines changed: 1 addition & 1 deletion
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@@ -117,7 +117,7 @@ public:
117117
dp[0] = 1;
118118
for (int i = 0; i <= target; i++) { // 遍历背包
119119
for (int j = 0; j < nums.size(); j++) { // 遍历物品
120-
if (i - nums[j] >= 0 && dp[i] < INT_MAX - dp[i - nums[j]]) {
120+
if (i - nums[j] >= 0 && dp[i] <= INT_MAX - dp[i - nums[j]]) {
121121
dp[i] += dp[i - nums[j]];
122122
}
123123
}

‎problems/kamacoder/0047.参会dijkstra堆.md‎

Lines changed: 3 additions & 3 deletions
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@@ -614,12 +614,12 @@ int main() {
614614
615615
```
616616

617-
* 时间复杂度:O(E * (N + logE)) E为边的数量,N为节点数量
617+
* 时间复杂度:O(E * N * logE) E为边的数量,N为节点数量
618618
* 空间复杂度:O(log(N^2))
619619

620-
`while (!pq.empty())` 时间复杂度为 E ,while 里面 每次取元素 时间复杂度 为 logE,和 一个for循环 时间复杂度 为 N 。
620+
`while (!pq.empty())` 时间复杂度为 E ,优先级队列每次插入元素 时间复杂度 为 logE,和 一个for循环 时间复杂度 为 N 。
621621

622-
所以整体是 E * (N + logE)
622+
所以整体是 E * N * logE
623623

624624

625625
## 总结

‎problems/kamacoder/0053.寻宝-Kruskal.md‎

Lines changed: 2 additions & 0 deletions
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@@ -46,6 +46,8 @@
4646

4747
## 解题思路
4848

49+
**[《代码随想录》算法视频公开课](https://programmercarl.com/other/gongkaike.html):[图论:最小生成树之kruskal算法](https://www.bilibili.com/video/BV1GD3uz8EY4),相信结合视频再看本篇题解,更有助于大家对本题的理解**。
50+
4951
在上一篇 我们讲解了 prim算法求解 最小生成树,本篇我们来讲解另一个算法:Kruskal,同样可以求最小生成树。
5052

5153
**prim 算法是维护节点的集合,而 Kruskal 是维护边的集合**。

‎problems/kamacoder/0053.寻宝-prim.md‎

Lines changed: 2 additions & 0 deletions
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@@ -47,6 +47,8 @@
4747

4848
## 解题思路
4949

50+
**[《代码随想录》算法视频公开课](https://programmercarl.com/other/gongkaike.html):[图论:最小生成树之prim算法](https://www.bilibili.com/video/BV1gFKVzpExq),相信结合视频再看本篇题解,更有助于大家对本题的理解**。
51+
5052
本题是最小生成树的模板题,那么我们来讲一讲最小生成树。
5153

5254
最小生成树可以使用prim算法也可以使用kruskal算法计算出来。

‎problems/kamacoder/0097.小明逛公园.md‎

Lines changed: 4 additions & 0 deletions
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@@ -31,18 +31,22 @@
3131

3232
【输入示例】
3333

34+
```
3435
7 3
3536
1 2 4
3637
2 5 6
3738
3 6 8
3839
2
3940
1 2
4041
2 3
42+
```
4143

4244
【输出示例】
4345

46+
```
4447
4
4548
-1
49+
```
4650

4751
【提示信息】
4852

‎problems/kamacoder/0105.有向图的完全可达性.md‎

Lines changed: 5 additions & 5 deletions
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@@ -66,15 +66,15 @@
6666

6767
1. 确认递归函数,参数
6868

69-
需要传入地图,需要知道当前我们拿到的key,以至于去下一个房间。
69+
需要传入地图,需要知道当前我们拿到的key,以至于去下一个节点。
7070

71-
同时还需要一个数组,用来记录我们都走过了哪些房间,这样好知道最后有没有把所有房间都遍历的,可以定义一个一维数组。
71+
同时还需要一个数组,用来记录我们都走过了哪些节点,这样好知道最后有没有把所有节点都遍历的,可以定义一个一维数组。
7272

7373
所以 递归函数参数如下:
7474

7575
```C++
7676
// key 当前得到的可以
77-
// visited 记录访问过的房间
77+
// visited 记录访问过的节点
7878
void dfs(const vector<list<int>>& graph, int key, vector<bool>& visited) {
7979
```
8080
@@ -259,9 +259,9 @@ int main() {
259259
260260
}
261261
vector<bool> visited(n + 1, false);
262-
visited[1] = true; // 1 号房间开始
262+
visited[1] = true; // 节点1开始
263263
queue<int> que;
264-
que.push(1); // 1 号房间开始
264+
que.push(1); // 节点1开始
265265
266266
// 广度优先搜索的过程
267267
while (!que.empty()) {

‎problems/kamacoder/0107.寻找存在的路径.md‎

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@@ -48,6 +48,8 @@
4848

4949
## 思路
5050

51+
**[《代码随想录》算法视频公开课](https://programmercarl.com/other/gongkaike.html):[图论:没想到并查集这么简单 !](https://www.bilibili.com/video/BV1k3T7zWEVj),相信结合视频再看本篇题解,更有助于大家对本题的理解**。
52+
5153
本题是并查集基础题目。 如果还不了解并查集,可以看这里:[并查集理论基础](https://programmercarl.com/kamacoder/图论并查集理论基础.html)
5254

5355
并查集可以解决什么问题呢?

‎problems/kamacoder/0108.冗余连接.md‎

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@@ -52,6 +52,8 @@
5252

5353
## 思路
5454

55+
**[《代码随想录》算法视频公开课](https://programmercarl.com/other/gongkaike.html):[图论:并查集有点不简单了。。](https://www.bilibili.com/video/BV1gRM3z9EwZ),相信结合视频再看本篇题解,更有助于大家对本题的理解**。
56+
5557
这道题目也是并查集基础题目。
5658

5759
这里我依然降调一下,并查集可以解决什么问题:两个节点是否在一个集合,也可以将两个节点添加到一个集合中。

‎problems/kamacoder/0109.冗余连接II.md‎

Lines changed: 2 additions & 0 deletions
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@@ -52,6 +52,8 @@
5252

5353
## 思路
5454

55+
**[《代码随想录》算法视频公开课](https://programmercarl.com/other/gongkaike.html):[图论:并查集这次要上难度了](https://www.bilibili.com/video/BV1t2NEzaEMR),相信结合视频再看本篇题解,更有助于大家对本题的理解**。
56+
5557
本题与 [108.冗余连接](./0108.冗余连接.md) 类似,但本题是一个有向图,有向图相对要复杂一些。
5658

5759
本题的本质是 :有一个有向图,是由一颗有向树 + 一条有向边组成的 (所以此时这个图就不能称之为有向树),现在让我们找到那条边 把这条边删了,让这个图恢复为有向树。

‎problems/kamacoder/0126.骑士的攻击astar.md‎

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@@ -279,17 +279,15 @@ int main()
279279
280280
## 复杂度分析
281281
282-
A * 算法的时间复杂度 其实是不好去量化的,因为他取决于 启发式函数怎么写。
282+
A*算法的时间复杂度其实是不容易量化的,这取决于怎么写启发式函数。
283283
284-
最坏情况下,A * 退化成广搜,算法的时间复杂度 是 O(n * 2),n 为节点数量。
284+
最坏情况下,A*算法退化成BFS,时间复杂度是O(n^2),n为节点的数量。
285285
286-
最佳情况,是从起点直接到终点,时间复杂度为 O(dlogd),d 为起点到终点的深度。
286+
一般情况下,搜索路径是从起点直接到终点,while(!que.empty()) 需要执行d次,d为起点到终点的深度,而优先级队列每次添加元素都要进行堆排序,时间复杂度是O(logk),k为队列中元素的数量。所以时间复杂度为O(dlogk)。
287287
288-
因为在搜索的过程中也需要堆排序,所以是 O(dlogd)。
288+
也可以非常粗略地认为A*算法的时间复杂度是O(nlogn),n为节点的数量。
289289
290-
实际上 A * 的时间复杂度是介于 最优 和最坏 情况之间, 可以 非常粗略的认为 A * 算法的时间复杂度是 O(nlogn) ,n 为节点数量。
291-
292-
A * 算法的空间复杂度 O(b ^ d) ,d 为起点到终点的深度,b 是 图中节点间的连接数量,本题因为是无权网格图,所以 节点间连接数量为 4。
290+
本题中A*算法的空间复杂度是O(k),k为队列中元素的数量,空间消耗主要是队列里需要存放遍历的节点。
293291
294292
295293
## 拓展

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