2025-01-28打卡

leetcode/10-高频 SQL 50 题（基础版）/2-连接/1581. 进店却未进行过交易的顾客.sql

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+SELECT
+    customer_id,
+    COUNT(*) count_no_trans
+FROM
+    Visits v
+LEFT JOIN
+    Transactions t
+ON
+    v.visit_id = t.visit_id
+WHERE
+    transaction_id IS NULL
+GROUP BY
+    customer_id

leetcode/4-每日一题/119. 杨辉三角 II.md

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+# [119. 杨辉三角 II](https://leetcode.cn/problems/pascals-triangle-ii/description/)
+
+> **日期**：2025-01-28
+> **所用时间**：11min
+
+## 1. 简单模拟
+
+杨辉三角的第 $k$ 行可以通过简单模拟来得到。我们可以用一个二维数组 $f$ 来存储杨辉三角，其中 $f[i][j]$ 表示第 $i$ 行第 $j$ 个数。
+
+为了方便处理边界情况，我们可以在每一行的首尾各加一个 0。这样第 $i$ 行就需要 $i+2$ 个数。
+
+对于每个位置 $f[i][j]$，它等于上一行的相邻两个数之和，即:
+
+$$
+    f[i][j] = f[i-1][j-1] + f[i-1][j]
+$$
+
+最后返回去掉首尾 0 的结果即可。
+
+- 时间复杂度: $O(n^2)$
+- 空间复杂度: $O(n^2)$
+
+**Python3**
+
+```python
+class Solution:
+    def getRow(self, rowIndex: int) -> List[int]:
+        f = [[0] * (i + 2) for i in range(1, rowIndex + 2)]
+        f[0][1] = 1
+        for i in range(1, rowIndex + 1):
+            for j in range(1, i + 2):
+                f[i][j] = f[i - 1][j - 1] + f[i - 1][j]
+        return f[rowIndex][1:-1]
+```

leetcode/8-119经典题变种挑战/挑战 14：动态规划/LCR 090. 打家劫舍 II.md

@@ -0,0 +1,43 @@
+# [LCR 090. 打家劫舍 II](https://leetcode.cn/problems/PzWKhm/description/)
+
+> **日期**：2025-01-28
+> **所用时间**：7min
+
+## 1. 动态规划
+
+### 状态表示
+
+- $f[i][0]$ 表示不偷第 $1$ 个房子时，前 $i$ 个房子能偷到的最大金额
+- $f[i][1]$ 表示偷第 $1$ 个房子时，前 $i$ 个房子能偷到的最大金额
+
+### 状态转移
+
+- 不偷第 $1$ 个房子时，前 $i$ 个房子能偷到的最大金额等于前 $i-1$ 个房子不偷第 $1$ 个房子时能偷到的最大金额和前 $i-2$ 个房子不偷第 $1$ 个房子时能偷到的最大金额加上第 $i$ 个房子的金额中的最大值
+- 偷第 $1$ 个房子时，前 $i$ 个房子能偷到的最大金额等于前 $i-1$ 个房子偷第 $1$ 个房子时能偷到的最大金额和前 $i-2$ 个房子偷第 $1$ 个房子时能偷到的最大金额加上第 $i$ 个房子的金额中的最大值
+
+$$
+f[i][0] = \max(f[i-1][0], f[i-2][0] + nums[i])
+$$
+
+$$
+f[i][1] = \max(f[i-1][1], f[i-2][1] + nums[i])
+$$
+
+- 时间复杂度: $O(n)$
+- 空间复杂度: $O(n)$
+
+**Python3**
+
+```python
+class Solution:
+    def rob(self, nums: List[int]) -> int:
+        if len(nums) == 1:
+            return nums[0]
+
+        f = [[0, 0] for i in range(len(nums))]
+        f[0] = [0, nums[0]]
+        for i in range(1, len(nums)):
+            f[i][0] = max(f[i - 1][0], f[i - 2][0] + nums[i])
+            f[i][1] = max(f[i - 1][1], f[i - 2][1] + nums[i])
+        return max(f[-1][0], f[-2][1])
+```