今日题目：
24. 两两交换链表中的节点
题目：给你一个链表，两两交换其中相邻的节点，并返回交换后链表的头节点。你必须在不修改节点内部的值的情况下完成本题（即，只能进行节点交换）
思路：
看了例子，考虑一下三个的情况下最后一个是否交换,看这个栗子的情况，最后一个不用管，那就简单了。
直接for循环i一步走两个，凉凉交换即可
图解：
代码：
class Solution {
public:
void swap_node(ListNode*& pre, ListNode*& p, ListNode*& pnext) {
ListNode* pnext_next = pnext->next;
pre->next = pnext;
pnext->next = p;
p->next = pnext_next;
}
ListNode* swapPairs(ListNode* head) {
if (!head || !head->next)
return head;
ListNode* dummy = (ListNode*)malloc(sizeof(ListNode));
dummy->next = head;
ListNode* pre = dummy;
ListNode* p = head;
while (p &&p->next ) {
ListNode* pnext = p->next;
ListNode* p_next = p->next->next;
swap_node(pre, p, pnext);
pre = p;
p = p_next;
}
head = dummy->next;
return head;
}
}; 写代码的时候犯了个sb错误：代码中使用了 malloc 来分配内存，应该使用 free 来释放内存，而不是 delete
在 C++ 中，建议尽量避免使用 malloc 和 free，而是使用 new 和 delete 运算符来进行内存分配和释放。
本题over
70. 爬楼梯
题目：
假设你正在爬楼梯。需要 n 阶你才能到达楼顶。
每次你可以爬 1 或 2 个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢？
思路：
每次你可以爬 1 或 2 个台阶。看到这个就想到了动态规划。
想一下起始条件 ：一开始没有楼梯，1种方法，试一下n=0结果,expected 'n' to have value from 1 to 45 only如果只有一层n=1,此时结果也为1，所以两个起始条件n=0，ans=1；n=1;ans=1;
中间过程：
所以代码如下：
class Solution {
public:
int climbStairs(int n) {
vector<int>ans(n+1);
ans[0]=ans[1]=1;
for(int i=2;i<=n;i++){
ans[i]=ans[i-1]+ans[i-2];
}
return ans[n];
}
};注意：
一开始我是按照下面的写法写的结果报错：
vector<int>ans;
ans[0]=ans[1]=1;
Line 1037: Char 34: runtime error: applying non-zero offset 4 to null pointer (stl_vector.h) SUMMARY: UndefinedBehaviorSanitizer: undefined-behavior /usr/bin/../lib/gcc/x86_64-linux-gnu/11/../../../../include/c++/11/bits/stl_vector.h:1046:34
这个问题就是。在使用 vector<int> ans; 声明向量后，你直接尝试访问 ans[0] 和 ans[1] 来给这两个位置赋值，这是不正确的。因为在声明向量后，它是空的，没有任何元素，所以不能直接通过下标访问元素。
为了解决这个问题，可以使用 push_back 函数向向量中添加元素，或者在声明向量时指定大小。
改正如下：
vector<int>ans(n+1);
ans[0]=ans[1]=1;
又over一道题
53. 最大子数组和
题目：
给你一个整数数组 nums ，请你找出一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。子数组是数组中的一个连续部分。
思考：
首先想到动态规划的方法，找转移方程，因为需要找连续子数组，如果用dp[i]表示i开头的话，不如表示结尾，这样dp[i]存储的就是连续的和，这样dp[i]=(dp[i-1]+nums[i],dp[i]);最后返回最大值.
class Solution {
public:
int maxSubArray(vector<int>& nums) {
int n=nums.size();
vector<int> dp(n);
dp[0]=nums[0];
for(int i=1;i<n;i++){
dp[i]=max(dp[i-1]+nums[i],nums[i]);
}
sort(dp.begin(), dp.end());
return dp[n-1];
}
};改进：
反正都是返回最大值不如直接一个常量+max函数搞定。用dp的话开数组+排序消耗太大。
首先，我们定义一个变量 maxSum 用于存储全局最大子序和，另一个变量 currentSum 用于存储当前子序和，初始值都设为数组中的第一个元素。
接下来，我们遍历数组，对于每个元素，我们更新 currentSum 为 max(currentSum + nums[i], nums[i])，这代表着以当前元素结尾的子序列的最大和。然后，我们将 maxSum 更新为 max(maxSum, currentSum)，这样我们就能不断更新全局最大子序和。
class Solution {
public:
int maxSubArray(vector<int>& nums) {
int maxSum=nums[0];
int currentSum= nums[0];
for(int i=1;i<nums.size();i++){
currentSum=max(nums[i],currentSum+nums[i]);
maxSum=max(currentSum,maxSum);
}
return maxSum;
}
};
以上三道题over
