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Author: itcharge

Solutions/0687. 最长同值路径.md

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 那么现在问题就变成为如何求「子树的高度」和「子树中的最大直径」。
 
 1. 子树的高度：我们可以利用深度优先搜索方法，递归遍历左右子树，并分别返回左右子树的高度。
-2. 子树中的最大直径：我们可以在递归求解子树高度的时候维护一个 $ans$ 变量，用于记录所有 $\text{左子树高度} + \text{右子树高度$ 中的最大值。
+2. 子树中的最大直径：我们可以在递归求解子树高度的时候维护一个 $ans$ 变量，用于记录所有 $\text{左子树高度} + \text{右子树高度}$ 中的最大值。
 
 最终 $ans$ 就是我们所求的该二叉树的最大直径。
 

Solutions/0719. 找出第 K 小的数对距离.md

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-# [0719. 找出第 k 小的距离对](https://leetcode.cn/problems/find-k-th-smallest-pair-distance/)
+# [0719. 找出第 K 小的距离对](https://leetcode.cn/problems/find-k-th-smallest-pair-distance/)
 
 - 标签：数组、双指针、二分查找、排序
 - 难度：困难
 
 ## 题目链接
 
-- [0719. 找出第 k 小的距离对 - 力扣](https://leetcode.cn/problems/find-k-th-smallest-pair-distance/)
+- [0719. 找出第 K 小的距离对 - 力扣](https://leetcode.cn/problems/find-k-th-smallest-pair-distance/)
 
 ## 题目大意
 

Solutions/1349. 参加考试的最大学生数.md

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 因为学生可以看到左侧、右侧、左上方、右上方这四个方向上紧邻他的学生答卷，所以对于当前排的某个座位来说，其左侧、右侧、左上方、右上方都不应有人坐。我们可以根据当前排的座位选取状态 $cur\underline{\hspace{0.5em}}state$，并通过枚举的方式，找出符合要求的上一排座位选取状态 $pre\underline{\hspace{0.5em}}state$，并计算出当前排座位选择个数，即 $f(cur\underline{\hspace{0.5em}}state)$，则状态转移方程为：
 
- $dp[i][state] = \max \lbrace dp[i - 1][pre\underline{\hspace{0.5em}}state]\rbrace  + f(state) $ 
+ $dp[i][state] = \max \lbrace dp[i - 1][pre\underline{\hspace{0.5em}}state] \rbrace  + f(state)$ 
 
 因为所给座位中还有坏座位（不可用）的情况，我们可以使用一个 $8$ 位的二进制数 $bad\underline{\hspace{0.5em}}seat$ 来表示当前排的坏座位情况，如果 $cur\underline{\hspace{0.5em}}state  \text{ \& } bad\underline{\hspace{0.5em}}seat == 1$，则说明当前状态下，选择了坏椅子，则可直接跳过这种状态。
 

Solutions/2156. 查找给定哈希值的子串.md

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 我们可以把上面的式子转变为：
 
-$\begin{align} Hash(s_{[i - 1, i + k - 2]}) &=  \{[Hash(s_{[i, i + k - 1]}) - s_{i + k - 1} \times d^{k - 1}] \times d + s_{i - 1} \times d^{0} \} \mod m  \cr &= \{[Hash(s_{[i, i + k - 1]}) - s_{i + k - 1} \times d^{k - 1}] \times d \mod m + s_{i - 1} \times d^{0} \mod m \} \mod m \cr &= \{[Hash(s_{[i, i + k - 1]}) - s_{i + k - 1} \times d^{k - 1}] \mod m \times d \mod m + s_{i - 1} \times d^{0} \mod m \} \mod m \end{align}$
+$$\begin{aligned} Hash(s_{[i - 1, i + k - 2]}) &=  \{[Hash(s_{[i, i + k - 1]}) - s_{i + k - 1} \times d^{k - 1}] \times d + s_{i - 1} \times d^{0} \} \mod m  \cr &= \{[Hash(s_{[i, i + k - 1]}) - s_{i + k - 1} \times d^{k - 1}] \times d \mod m + s_{i - 1} \times d^{0} \mod m \} \mod m \cr &= \{[Hash(s_{[i, i + k - 1]}) - s_{i + k - 1} \times d^{k - 1}] \mod m \times d \mod m + s_{i - 1} \times d^{0} \mod m \} \mod m \end{aligned}$$
 
 > 注意：这里之所以用了「反向迭代」而不是「正向迭代」是因为如果使用了正向迭代，那么每次移除的最左侧字符哈希值为 $val(s[i]) * p^0$，之后整体需要除以 $p$，再移入最右侧字符哈希值为（$val(s[i+k]) * p^{k-1})$）。
 >