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Author: brucecat

README.md

@@ -3,7 +3,7 @@ English version repo and Gitbook is on [english branch](https://github.com/labul
 # labuladong 的算法小抄
 
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-<a href="https://labuladong.gitbook.io/algo" target="_blank"><img alt="Website" src="https://img.shields.io/website?label=%E5%9C%A8%E7%BA%BF%E7%94%B5%E5%AD%90%E4%B9%A6&style=flat-square&down_color=blue&down_message=%E7%82%B9%E8%BF%99%E9%87%8C&up_color=blue&up_message=%E7%82%B9%E8%BF%99%E9%87%8C&url=https%3A%2F%2Flabuladong.gitbook.io%2Falgo&logo=Gitea"></a>
+<a href="https://labuladong.gitee.io/algo" target="_blank"><img alt="Website" src="https://img.shields.io/website?label=%E5%9C%A8%E7%BA%BF%E7%94%B5%E5%AD%90%E4%B9%A6&style=flat-square&down_color=blue&down_message=%E7%82%B9%E8%BF%99%E9%87%8C&up_color=blue&up_message=%E7%82%B9%E8%BF%99%E9%87%8C&url=https%3A%2F%2Flabuladong.gitee.io%2Falgo&logo=Gitea"></a>
 <a href="https://github.com/labuladong/fucking-algorithm" target="_blank"><img alt="GitHub" src="https://img.shields.io/github/stars/labuladong/fucking-algorithm?label=Stars&style=flat-square&logo=GitHub"></a>
 </p>
 
@@ -16,6 +16,8 @@ English version repo and Gitbook is on [english branch](https://github.com/labul
 
 ![](pictures/souyisou.png)
 
+好消息，《labuladong 的算法小抄》纸质书出版啦！关注公众号查看详情👆
+
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 <img src="https://gitee.com/labuladong/pictures/raw/master/starHistory.png" width = "600" />
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@@ -27,27 +29,36 @@ English version repo and Gitbook is on [english branch](https://github.com/labul
 
 只想要答案的话很容易，题目评论区五花八门的答案，动不动就秀 python 一行代码解决，有那么多人点赞。问题是，你去做算法题，是去学习编程语言的奇技淫巧的，还是学习算法思维的呢？你的快乐，到底源自复制别人的一行代码通过测试，已完成题目 +1，还是源自自己通过逻辑推理和算法框架不看答案写出解法？
 
-网上总有大佬喷我，说我写这玩意太基础了，根本没必要啰嗦。我只能说大家刷算法就是找工作吃饭的，不是打竞赛的，我也是一路摸爬滚打过来的，我们要的是清楚明白有所得，不是故弄玄虚无所指。不想办法做到通俗易懂，难道要上来先把《算法导论》吹上天，然后把人家都心怀敬仰地劝退？
+网上总有大佬喷我，说我写的东西太基础，要么说不能借助框架思维来学习算法。我只能说大家刷算法就是找工作吃饭的，不是打竞赛的，我也是一路摸爬滚打过来的，我们要的是清楚明白有所得，不是故弄玄虚无所指。
+
+不想办法做到通俗易懂，难道要上来先把《算法导论》吹上天，然后把人家都心怀敬仰地劝退？
 
 **做啥事情做多了，都能发现套路的，我把各种算法套路框架总结出来，相信可以帮助其他人少走弯路**。我这个纯靠自学的小童鞋，花了一年时间刷题和总结，自己写了一份算法小抄，后面有目录，这里就不废话了。
 
 ### 使用方法
 
-1、**先给本仓库点个 star，满足一下我的虚荣心**，文章质量绝对值你一个 star。我还在继续创作，给我一点继续写文的动力，感谢。
+**1、先给本仓库点个 star，满足一下我的虚荣心**，文章质量绝对值你一个 star。我还在继续创作，给我一点继续写文的动力，感谢。
+
+**2、建议收藏我的在线网站，每篇文章开头都有对应的力扣题目链接，可以边看文章边刷题**：
+
+Gitbook 地址：https://labuladong.gitbook.io/algo
+
+GitBook 在国内访问速度很慢，且常被攻击，我特意部署了两个镜像站点，大家可根据网络情况自行选择：
+
+GitHub Pages 地址：https://labuladong.github.io/algo
 
-2、**建议收藏我的 Gitbook 网站，每篇文章开头都有对应的力扣题目链接，可以边看文章边刷题**：
+Gitee Pages 地址：https://labuladong.gitee.io/algo
 
-Gitbook 地址：https://labuladong.gitbook.io/algo/
 
-3、建议关注我的公众号 **labuladong**，坚持高质量原创，说是最良心最硬核的技术公众号都不为过。本仓库的文章就是从公众号里整理出来的**一部分**内容，公众号后台回复关键词【电子书】可以获得这份小抄的完整版本；回复【加群】可以加入我们的刷题群，和大家一起讨论算法问题，分享内推机会：
+**3、建议关注我的公众号 labuladong，坚持高质量原创，说是最良心最硬核的技术公众号都不为过**。本仓库的文章就是从公众号里整理出来的**一部分**内容，公众号可以查看更多内容；公众号后台回复关键词【加群】可以加入我们的刷题群，和大家一起讨论算法问题，分享内推机会：
 
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 <img src="https://gitee.com/labuladong/pictures/raw/master/qrcode.jpg" width = "200" />
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-4、欢迎关注 [我的知乎](https://www.zhihu.com/people/labuladong)。
+**4、欢迎关注 [我的知乎](https://www.zhihu.com/people/labuladong)**。
 
-我一直在写优质文章，但是后续的文章只发布到公众号/gitbook/知乎，不能开放到 GitHub。因为本仓库太火了，很多人直接拿我的文章去开付费专栏，价格还不便宜，我这免费写给您看，何必掏冤枉钱呢？所以多多关注本作者，多多宣传，谁也不希望劣币驱逐良币不是么？
+我一直在写优质文章，但是后续的文章只发布到公众号/网站/知乎，不能开放到 GitHub。因为本仓库太火了，很多人直接拿我的文章去开付费专栏，价格还不便宜，我这免费写给您看，何必掏冤枉钱呢？所以多多关注本作者，多多宣传，谁也不希望劣币驱逐良币不是么？
 
 其他的先不多说了，直接上干货吧，我们一起搞定 LeetCode，感受一下支配算法的乐趣。
 

pictures/qrcode.jpg

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 ![](../pictures/souyisou.png)
 
 相关推荐：
-  * [经典动态规划：最长公共子序列](https://labuladong.gitbook.io/algo)
-  * [特殊数据结构：单调栈](https://labuladong.gitbook.io/algo)
+  * [经典动态规划：最长公共子序列](https://labuladong.gitbook.io/algo/)
+  * [特殊数据结构：单调栈](https://labuladong.gitbook.io/algo/)
 
 读完本文，你不仅学会了算法套路，还可以顺便去 LeetCode 上拿下如下题目：
 
@@ -423,12 +423,48 @@ KMP 算法也就是动态规划那点事，我们的公众号文章目录有一
 
 **＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿**
 
-**刷算法，学套路，认准 labuladong，公众号和 [在线电子书](https://labuladong.gitbook.io/algo) 持续更新最新文章**。
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 **本小抄即将出版，微信扫码关注公众号，后台回复「小抄」限时免费获取，回复「进群」可进刷题群一起刷题，带你搞定 LeetCode**。
 
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 <img src="../pictures/qrcode.jpg" width=200 >
 </p>
 
-======其他语言代码======
+======其他语言代码======
+[MoguCloud](https://github.com/MoguCloud) 提供 实现 strStr() 的 Python 完整代码：
+```py
+class Solution:
+    def strStr(self, haystack: str, needle: str) -> int:
+        # 边界条件判断
+        if not needle:
+            return 0
+        pat = needle
+        txt = haystack
+
+        M = len(pat)
+        # dp[状态][字符] = 下个状态
+        dp = [[0 for _ in range(256)] for _ in pat]
+        # base case
+        dp[0][ord(pat[0])] = 1
+        # 影子状态 X 初始化为 0
+        X = 0
+        for j in range(1, M):
+            for c in range(256):
+                dp[j][c] = dp[X][c]
+            dp[j][ord(pat[j])] = j + 1
+            # 更新影子状态
+            X = dp[X][ord(pat[j])]
+    
+        N = len(txt)
+        # pat 初始状态为 0 
+        j = 0
+        for i in range(N):
+            # 计算 pat 的下一个状态
+            j = dp[j][ord(txt[i])]
+            # 到达终止态，返回结果
+            if j == M:
+                return i - M + 1
+        # 没到达终止态，匹配失败
+        return -1
+```

出版推广1.jpeg

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 ![](../pictures/souyisou.png)
 
 相关推荐：
-  * [40张图解：TCP三次握手和四次挥手面试题](https://labuladong.gitbook.io/algo)
-  * [如何计算完全二叉树的节点数](https://labuladong.gitbook.io/algo)
+  * [40张图解：TCP三次握手和四次挥手面试题](https://labuladong.gitbook.io/algo/)
+  * [如何计算完全二叉树的节点数](https://labuladong.gitbook.io/algo/)
 
 读完本文，你不仅学会了算法套路，还可以顺便去 LeetCode 上拿下如下题目：
 
 [877.石子游戏](https://leetcode-cn.com/problems/stone-game)
 
 **-----------**
 
-上一篇文章 [几道智力题](https://labuladong.gitbook.io/algo) 中讨论到一个有趣的「石头游戏」，通过题目的限制条件，这个游戏是先手必胜的。但是智力题终究是智力题，真正的算法问题肯定不会是投机取巧能搞定的。所以，本文就借石头游戏来讲讲「假设两个人都足够聪明，最后谁会获胜」这一类问题该如何用动态规划算法解决。
+上一篇文章 [几道智力题](https://labuladong.gitbook.io/algo/) 中讨论到一个有趣的「石头游戏」，通过题目的限制条件，这个游戏是先手必胜的。但是智力题终究是智力题，真正的算法问题肯定不会是投机取巧能搞定的。所以，本文就借石头游戏来讲讲「假设两个人都足够聪明，最后谁会获胜」这一类问题该如何用动态规划算法解决。
 
 博弈类问题的套路都差不多，下文参考 [这个 YouTube 视频](https://www.youtube.com/watch?v=WxpIHvsu1RI) 的思路讲解，其核心思路是在二维 dp 的基础上使用元组分别存储两个人的博弈结果。掌握了这个技巧以后，别人再问你什么俩海盗分宝石，俩人拿硬币的问题，你就告诉别人：我懒得想，直接给你写个算法算一下得了。
 
@@ -207,7 +207,7 @@ int stoneGame(int[] piles) {
 
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 **本小抄即将出版，微信扫码关注公众号，后台回复「小抄」限时免费获取，回复「进群」可进刷题群一起刷题，带你搞定 LeetCode**。
 

动态规划系列/动态规划之KMP字符匹配算法.md

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 ![](../pictures/souyisou.png)
 
 相关推荐：
-  * [如何高效寻找素数](https://labuladong.gitbook.io/algo)
-  * [动态规划解题套路框架](https://labuladong.gitbook.io/algo)
+  * [如何高效寻找素数](https://labuladong.gitbook.io/algo/)
+  * [动态规划解题套路框架](https://labuladong.gitbook.io/algo/)
 
 读完本文，你不仅学会了算法套路，还可以顺便去 LeetCode 上拿下如下题目：
 
@@ -192,7 +192,7 @@ def dp(n, a_num, copy):
 
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动态规划系列/动态规划之博弈问题.md

@@ -10,8 +10,8 @@
 ![](../pictures/souyisou.png)
 
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-  * [我写了首诗，把滑动窗口算法算法变成了默写题](https://labuladong.gitbook.io/algo)
-  * [二分查找高效判定子序列](https://labuladong.gitbook.io/algo)
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 读完本文，你不仅学会了算法套路，还可以顺便去 LeetCode 上拿下如下题目：
 
@@ -287,7 +287,7 @@ bool dp(string& s, int i, string& p, int j) {
 
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动态规划系列/动态规划之四键键盘.md

@@ -10,16 +10,16 @@
 ![](../pictures/souyisou.png)
 
 相关推荐：
-  * [动态规划设计：最大子数组](https://labuladong.gitbook.io/algo)
-  * [一文学会递归解题](https://labuladong.gitbook.io/algo)
+  * [动态规划设计：最大子数组](https://labuladong.gitbook.io/algo/)
+  * [一文学会递归解题](https://labuladong.gitbook.io/algo/)
 
 读完本文，你不仅学会了算法套路，还可以顺便去 LeetCode 上拿下如下题目：
 
 [300.最长上升子序列](https://leetcode-cn.com/problems/longest-increasing-subsequence)
 
 **-----------**
 
-也许有读者看了前文 [动态规划详解](https://labuladong.gitbook.io/algo)，学会了动态规划的套路：找到了问题的「状态」，明确了 `dp` 数组/函数的含义，定义了 base case；但是不知道如何确定「选择」，也就是不到状态转移的关系，依然写不出动态规划解法，怎么办？
+也许有读者看了前文 [动态规划详解](https://labuladong.gitbook.io/algo/)，学会了动态规划的套路：找到了问题的「状态」，明确了 `dp` 数组/函数的含义，定义了 base case；但是不知道如何确定「选择」，也就是不到状态转移的关系，依然写不出动态规划解法，怎么办？
 
 不要担心，动态规划的难点本来就在于寻找正确的状态转移方程，本文就借助经典的「最长递增子序列问题」来讲一讲设计动态规划的通用技巧：**数学归纳思想**。
 
@@ -43,7 +43,7 @@
 
 **我们的定义是这样的：`dp[i]` 表示以 `nums[i]` 这个数结尾的最长递增子序列的长度。**
 
-PS：为什么这样定义呢？这是解决子序列问题的一个套路，后文[动态规划之子序列问题解题模板](https://labuladong.gitbook.io/algo) 总结了几种常见套路。你读完本章所有的动态规划问题，就会发现 `dp` 数组的定义方法也就那几种。
+PS：为什么这样定义呢？这是解决子序列问题的一个套路，后文[动态规划之子序列问题解题模板](https://labuladong.gitbook.io/algo/) 总结了几种常见套路。你读完本章所有的动态规划问题，就会发现 `dp` 数组的定义方法也就那几种。
 
 根据这个定义，我们就可以推出 base case：`dp[i]` 初始值为 1，因为以 `nums[i]` 结尾的最长递增子序列起码要包含它自己。
 
@@ -164,7 +164,7 @@ public int lengthOfLIS(int[] nums) {
 
 我们只要把处理扑克牌的过程编程写出来即可。每次处理一张扑克牌不是要找一个合适的牌堆顶来放吗，牌堆顶的牌不是**有序**吗，这就能用到二分查找了：用二分查找来搜索当前牌应放置的位置。
 
-PS：旧文[二分查找算法详解](https://labuladong.gitbook.io/algo)详细介绍了二分查找的细节及变体，这里就完美应用上了，如果没读过强烈建议阅读。
+PS：旧文[二分查找算法详解](https://labuladong.gitbook.io/algo/)详细介绍了二分查找的细节及变体，这里就完美应用上了，如果没读过强烈建议阅读。
 
 ```java
 public int lengthOfLIS(int[] nums) {
@@ -207,7 +207,7 @@ public int lengthOfLIS(int[] nums) {
 
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动态规划系列/动态规划之正则表达.md

@@ -11,8 +11,8 @@
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 相关推荐：
-  * [经典动态规划：完全背包问题](https://labuladong.gitbook.io/algo)
-  * [Git/SQL/正则表达式的在线练习平台](https://labuladong.gitbook.io/algo)
+  * [经典动态规划：完全背包问题](https://labuladong.gitbook.io/algo/)
+  * [Git/SQL/正则表达式的在线练习平台](https://labuladong.gitbook.io/algo/)
 
 读完本文，你不仅学会了算法套路，还可以顺便去 LeetCode 上拿下如下题目：
 
@@ -216,7 +216,7 @@ int coinChange(int[] coins, int amount);
 
 回到凑零钱问题，为什么说它符合最优子结构呢？比如你想求 `amount = 11` 时的最少硬币数（原问题），如果你知道凑出 `amount = 10` 的最少硬币数（子问题），你只需要把子问题的答案加一（再选一枚面值为 1 的硬币）就是原问题的答案。因为硬币的数量是没有限制的，所以子问题之间没有相互制，是互相独立的。
 
-PS：关于最优子结构的问题，后文[动态规划答疑篇](https://labuladong.gitbook.io/algo) 还会再举例探讨。
+PS：关于最优子结构的问题，后文[动态规划答疑篇](https://labuladong.gitbook.io/algo/) 还会再举例探讨。
 
 那么，既然知道了这是个动态规划问题，就要思考**如何列出正确的状态转移方程**？
 
@@ -360,7 +360,7 @@ PS：为啥 `dp` 数组初始化为 `amount + 1` 呢，因为凑成 `amount` 金
 
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-**刷算法，学套路，认准 labuladong，公众号和 [在线电子书](https://labuladong.gitbook.io/algo) 持续更新最新文章**。
+**刷算法，学套路，认准 labuladong，公众号和 [在线电子书](https://labuladong.gitbook.io/algo/) 持续更新最新文章**。
 
 **本小抄即将出版，微信扫码关注公众号，后台回复「小抄」限时免费获取，回复「进群」可进刷题群一起刷题，带你搞定 LeetCode**。
 

动态规划系列/动态规划设计：最长递增子序列.md

@@ -11,8 +11,8 @@
 ![](../pictures/souyisou.png)
 
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-  * [动态规划之KMP字符匹配算法](https://labuladong.gitbook.io/algo)
-  * [如何判断回文链表](https://labuladong.gitbook.io/algo)
+  * [动态规划之KMP字符匹配算法](https://labuladong.gitbook.io/algo/)
+  * [如何判断回文链表](https://labuladong.gitbook.io/algo/)
 
 读完本文，你不仅学会了算法套路，还可以顺便去 LeetCode 上拿下如下题目：
 
@@ -420,7 +420,7 @@ int maxProfit_k_any(int max_k, int[] prices) {
 
 **＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿**
 
-**刷算法，学套路，认准 labuladong，公众号和 [在线电子书](https://labuladong.gitbook.io/algo) 持续更新最新文章**。
+**刷算法，学套路，认准 labuladong，公众号和 [在线电子书](https://labuladong.gitbook.io/algo/) 持续更新最新文章**。
 
 **本小抄即将出版，微信扫码关注公众号，后台回复「小抄」限时免费获取，回复「进群」可进刷题群一起刷题，带你搞定 LeetCode**。