力扣修车的最短时间java

根据提供的引用内容，这些引用实际上是关于动态规划中求解最短路径的问题。你提到的力扣修车的最短时间java，可能是指在一个网格中找到从左上角到右下角的最短路径。可以使用动态规划算法来解决这个问题。具体步骤如下：

1. 创建一个与给定网格大小相同的二维数组ap，用于存储到达每个位置的最小路径和。
2. 初始化ap为grid，表示起点的路径和。
3. 对于第一行和第一列的元素，按照公式ap[i] = ap[i-1] + grid[i]和ap[j] = ap[j-1] + grid[j]分别计算出到达每个位置的最小路径和。
4. 对于其他位置(i, j)，使用公式ap[i][j] = min(ap[i-1][j], ap[i][j-1]) + grid[i][j]，计算出到达当前位置的最小路径和。
5. 最终，返回ap[ad-1][adc-1]，即到达右下角的最小路径和。

相关问题

力扣第三题 java

力扣（LeetCode）是一个非常受欢迎的在线算法练习平台，其第3题是经典的“两数之和”，题目英文标题为 "Two Sum"。这是一个简单的数组操作问题，目标是给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target，找出数组中两个数加起来等于目标值的索引。

Java实现这个问题的代码可能如下所示：

public class Solution {
    public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
        // 创建一个HashMap存储每个元素及其索引
        Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
        
        // 遍历数组
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            // 如果目标值减去当前元素已存在于map中，则找到答案
            if (map.containsKey(target - nums[i])) {
                return new int[] { map.get(target - nums[i]), i };
            }
            
            // 否则将当前元素及其索引加入map
            map.put(nums[i], i);
        }
        
        // 如果没有找到解，返回空数组
        return new int;
    }
}

在这个方法中，我们用哈希表O(1)时间复杂度查询前缀和是否满足条件，如果找到就直接返回两个元素的下标，遍历完整个数组后如果没有找到解决方案，返回一个空数组。

力扣最长回文子串java

力扣最长回文子串的问题是一个经典的字符串处理问题。下面是一个使用Java实现的解法：

public class Solution {
    public String longestPalindrome(String s) {
        if (s == null || s.length() < 2) {
            return s;
        }
        
        int start = 0, end = 0;
        for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
            int len1 = expandAroundCenter(s, i, i);
            int len2 = expandAroundCenter(s, i, i + 1);
            int len = Math.max(len1, len2);
            
            if (len > end - start) {
                start = i - (len - 1) / 2;
                end = i + len / 2;
            }
        }
        
        return s.substring(start, end + 1);
    }
    
    private int expandAroundCenter(String s, int left, int right) {
        while (left >= 0 && right < s.length() && s.charAt(left) == s.charAt(right)) {
            left--;
            right++;
        }
        
        return right - left - 1;
    }
}

这个解法使用了中心扩展法，遍历字符串中的每个字符，并以该字符为中心向两边扩展，寻找回文串的最大长度。同时，由于回文串的长度可以是奇数或偶数，所以需要分别考虑以当前字符为中心或以当前字符和下一个字符为中心的情况。

希望能够帮助到你！