本篇文章给大家谈谈leetcode经典题目，以及leetcode 题目对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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LeetCode算法题(3):无重复字符的最长子串
1、这是一道 LeetCode题目 。 这个题目不能直接用动态规划去解，比如用dp[i]表示前i个人需要的最少糖果数。 因为（前i个人的最少糖果数）这种状态表示会收到第i+1个人的影响，如果a[i]a[i+1]，那么第i个人应该比第i+1个人多。 即是 这种状态表示不具备无后效性。
2、这不多说了吧，Leetcode热题HOT 100。你值得拥有。在不知道怎么刷的情况下，不如先刷起来。刷个题没那么多捷径，只有坚持刷起来了，才会形成自己的思维方式和学习习惯。我建议是先按照类型刷，每个类型刷十几二十道。然后打混按照算法热度排序重新查漏补缺。
3、线性DP：最长公共子序列、最长公共子串 区间DP：矩阵最大值(和以及积)数位DP：数字游戏 状态压缩DP：旅行商 这里建议先了解动态规划是什么，之后 leetcode专题刷，反正就一般上面这几种题型。后面有时间我也写一下我学到的套路，有点类似于我之前写的递归那样，算是一种经验。
4、动态规划 （1）树形DP：01背包问题；（2）线性DP：最长公共子序列、最长公共子串；（3）区间DP：矩阵最大值(和以及积)；（4）数位DP：数字游戏；（5）状态压缩DP：旅行商。这里建议先了解动态规划是什么，之后 leetcode专题刷，反正就一般上面这几种题型。
三种基本背包问题
问题描述： 有n件物品和容量为m的背包 给出i件物品的重量以及价值 求解让装入背包的物品重量不超过背包容量 且价值最大 。 特点： 这是最简单的背包问题，特点是每个物品只有一件供你选择放还是不放。
这种策略表明，虽然混合问题看似复杂，但本质上是基本问题的组合，只要掌握了01背包、完全背包和多重背包的基本思想，就能将难题拆解为更易于解决的小问题。有人认为，复杂的题目往往源于简单问题的叠加，这在混合背包问题中得到了证实。看似棘手的问题，其实源于基础问题的组合。
M[35][]={1，0，1，0，0，...0，1，0}表示取第N-1个物品，这三个物品的体积之和为35，上面举例中b[8]和b[36]发生改变，于是M[8][]和M[36][]要相应改变，即M[8][5]和M[36][5]由0遍1，这里5代表第五个元素，不是按C的习惯代表第六个元素。
背包问题是最基本的背包问题，它包含了背包问题中设计状态、方程的最基本思想，另外，别的类型的背包问题往往也可以转换成01背包问题求解。故一定要仔细体会上面基本思路的得出方法，状态转移方程的意义，以及最后怎样优化的空间复杂度。 P02： 完全背包问题 题目 有N种物品和一个容量为V的背包，每种物品都有无限件可用。
请问leetcode第一题两数之和我这个代码错在哪里了?
1、问题在你理解错了题目意思，函数参数returnsize是放返回指针所包含元素的个数，按题目的意思应该是恒为2。returnsize = 2 函数返回的指针需要自定义一个。
2、实践与学习：动手编写代码，深入理解题意，然后尝试提交，每解决一题，就是刷题旅程的新里程碑。 启航之旅：完成第一道题后，正式开启你的LeetCode刷题之旅，让技术之路逐渐拓宽。对于刷题攻略，首先，巩固基础知识，掌握数据结构（如数组、链表）和常用算法（如分治、贪心策略）是基础。
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4、Output Limit Exceeded多数发生在递归遍历的过程中。Time Limit Exceeded，如果你相信你的算法是最优的，那就检查一下什么地方在什么数据下出现了死循环。否则还是考虑换个思路解题的好。
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