104. Maximum Depth of Binary Tree

思路：顺着树的一个分支一直数层数直到叶子节点。DFS的思路。这个题目可以练习的是递归转迭代。
代码

695. Max Area of Island

思路：遇到点i,j;如果grid[i][j]没有被访问过，并且等于1，那么就数数i,j的4个方向上，能有多少个1。先数某一个方向，直到不能数下去；再换一个方向。
这道题目可以练习的是：判断是否访问过，可以开辟一个boolean数组；或者将访问过的grid[i][j] = 0；还可以练习递归转迭代。
代码

690. Employee Importance

思路：这个题目也没什么好说的。深度优先搜索=暴力搜索吧。学习递归改迭代。
代码

110. Balanced Binary Tree

思路：要检查每个节点的左右子树的高度。看高度相差是否大于1。一边计算树的高度，一边判断是否平衡，想了好久，代码没写出来。
代码

111. Minimum Depth of Binary Tree

思路：与112. Path Sum 一样，要注意条件是到叶子节点。
代码

513. Find Bottom Left Tree Value

思路：题目理解错误 find the leftmost value in the last row of the tree。找到树的最后一行最左边的值；我找到的是左子树深度最深的值。从左节点开始遍历。遇到深度更深的节点替换原来记录的leftVal。
学习：也可以用BFS 广度优先搜索来做。只是记住先遍历右子树。

513. Find Bottom Left Tree Value

思路：要在树的每一层找到最大值。可以用DFS或者BFS。BFS是优先考虑到的。要用DFS，就需要在遍历的时候记录当前访问的深度。同深度的数值最比较。需要找到每层数值的特征，肯定用BFS可以解决。
代码

529. Minesweeper

思路：题目不难，DFS。问题是写对dx和dy。
代码

547. Friend Circles

思路：DFS应用了一些业务逻辑，没有顺利完成。访问到一个点i,j等于1，接着检查位置(i,j+1),(i,j+2)….(j,0),(j,1)…(j,n)，然后继续扩展。和Minesweeper挺像的。只是这种逻辑需要自己总结。
学习：还可以用并查集find-union的思路来解决。
代码

756. Pyramid Transition Matrix

思路：DFS。首先根据allowed构建前缀map。其次，根据bottom初始化pyramid底层。最后用dfs构建金字塔的每一层。例如bottom=”XXYX”，构建长度为3的层，长度为2的层，长度为1的层。思路虽简单，写代码的时候，要考虑当长度为len的构建完成，怎么转下一层。
学习：记录当前选择的字符有几种处理方式：可以用字符串保存，可以用一个list保存，也可以保存到二进制中。用二进制更快。二进制版本的详细解决看代码。
代码

337. House Robber III

思路：这道题目是一道典型的从暴力搜索向动态规划迈进的题目。
先说暴力搜索（其实就是DFS）。对于TreeNode node来讲。可以抢劫node，也可以不抢劫。最后返回数值大的。

    public int rob(TreeNode root) {return dfs(root, true);}private int dfs(TreeNode node, boolean robAble) {if (node == null) {return 0;}if (node.left == null && node.right == null) {return robAble ? node.val : 0;}// 不抢nodeint val = dfs(node.left, true) + dfs(node.right, true);// 抢劫nodeif (robAble) {val = Math.max(val, node.val + dfs(node.left, false) + dfs(node.right, false));}return val;}

进一步优化：这里有重复解决的子问题。在解决node1的时候，需要解决：抢劫node2，抢劫node3，不抢劫node2，不抢劫node3；在解决抢劫node2需要解决抢和不抢两个问题，而不抢劫node2的问题中也要解决不抢的问题。所以这里是有重复子问题的。我们这里有两种解决方法。一种是消除重复子问题，一种是把子问题的状态保存起来，只算一次。

状态保存，只算一次

    public int robV5(TreeNode root) {return dfsV5(root, true,new HashMap<TreeNode,Integer>(),new HashMap<TreeNode,Integer>());}private int dfsV5(TreeNode node, boolean robAble,Map<TreeNode,Integer> canMap,Map<TreeNode,Integer> notMap) {if (node == null) {return 0;}if(robAble && canMap.get(node)!=null) return canMap.get(node);if(!robAble && notMap.get(node)!=null) return notMap.get(node);// 不抢nodeint val = dfsV5(node.left, true,canMap,notMap) + dfsV5(node.right, true,canMap,notMap);notMap.put(node, val);// 抢劫nodeif (robAble) {val = Math.max(val, node.val + dfsV5(node.left, false,canMap,notMap) + dfsV5(node.right, false,canMap,notMap));canMap.put(node, val);}return val;}

消除重复子问题

利用动态规划的思想，算出对于每个节点node ，抢和不抢两种情况下的最大值。最后返回root节点抢和不抢收益的最大值。对于树的动态规划与数组动态规划解决起来有点区别。leetcode上有一道题目是买卖股票的题目。每天可以买股票也可以卖股票。解决方法之一就是要保存每天持有股票、卖出股票的状态。

    public int robV4(TreeNode root) {int[] res = robNode(root);return Math.max(res[0], res[1]);}/*** res[0]=不抢劫root的最大收益* res[1]=抢劫root的最大收益* @param root* @return*/private int[] robNode(TreeNode root) {if (root == null)return new int[2];int[] left = robNode(root.left);int[] right = robNode(root.right);return new int[] { Math.max(left[0], left[1]) + Math.max(right[0],right[1]), root.val + left[0] + right[0] };}

代码

494. Target Sum

思路：题目不难。再次是一个典型的DFS到DP。先暴力搜索得到一个思路。对于每个nums[i]，给予 +或者-，计算可能性。
接着考虑dp，找到初始条件和递归方程。在nums[i]想要得到S，那么就是 nums[i]-1 的时候得到 S-nums[i] 的方法数+ 得到S+nums[i]的方法数。初始条件是 得到nums[0] 的方法数是1 ，得到-nums[0]的方法数是1。
写递归版的DP；加上缓存的DP；把递归改为迭代的DP；优化缓存的DP。我依然停在了递归改迭代。看来进入DP专题的时候，这块我要多多练习。
代码