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Author: youngyangyang04

README.md

@@ -181,7 +181,7 @@
 
 
 题目分类大纲如下：           
-<img src='https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/20240424172231.png' width=600 alt='二叉树大纲'> </img></div>
+<img src='https://file.kamacoder.com/pics/20240424172231.png' width=600 alt='二叉树大纲'> </img></div>
 
 1. [关于二叉树，你该了解这些！](./problems/二叉树理论基础.md)
 2. [二叉树：二叉树的递归遍历](./problems/二叉树的递归遍历.md)
@@ -222,7 +222,7 @@
 
 题目分类大纲如下：             
 
-<img src='https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/20240424172311.png' width=600 alt='回溯算法大纲'> </img></div>
+<img src='https://file.kamacoder.com/pics/20240424172311.png' width=600 alt='回溯算法大纲'> </img></div>
 
 1. [关于回溯算法，你该了解这些！](./problems/回溯算法理论基础.md)
 2. [回溯算法：77.组合](./problems/0077.组合.md)
@@ -252,7 +252,7 @@
 题目分类大纲如下：             
 
 
-<img src='https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/20210917104315.png' width=600 alt='贪心算法大纲'> </img></div>
+<img src='https://file.kamacoder.com/pics/20210917104315.png' width=600 alt='贪心算法大纲'> </img></div>
 
 1. [关于贪心算法，你该了解这些！](./problems/贪心算法理论基础.md)
 2. [贪心算法：455.分发饼干](./problems/0455.分发饼干.md)
@@ -503,5 +503,5 @@
 
 添加微信记得备注，如果是已工作，备注：姓名-城市-岗位。如果学生，备注：姓名-学校-年级。**备注没有自我介绍不通过哦**
 
-<div align="center"><img src="https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/第二企业刷题活码.png" data-img="1" width="200" height="200"></img></div>
+<div align="center"><img src="https://file.kamacoder.com/pics/第二企业刷题活码.png" data-img="1" width="200" height="200"></img></div>
 

problems/0001.两数之和.md

@@ -83,10 +83,10 @@ map目的用来存放我们访问过的元素，因为遍历数组的时候，
 
 过程如下：
 
-![过程一](https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/20220711202638.png) 
+![过程一](https://file.kamacoder.com/pics/20220711202638.png) 
 
 
-![过程二](https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/20230220223536.png)
+![过程二](https://file.kamacoder.com/pics/20230220223536.png)
 
 C++代码：
 

problems/0005.最长回文子串.md

@@ -106,7 +106,7 @@ dp[i][j]可以初始化为true么？ 当然不行，怎能刚开始就全都匹
 
 dp[i + 1][j - 1] 在 dp[i][j]的左下角，如图：
 
-![647.回文子串](https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/20210121171032473.jpg)
+![647.回文子串](https://file.kamacoder.com/pics/20210121171032473.jpg)
 
 如果这矩阵是从上到下，从左到右遍历，那么会用到没有计算过的dp[i + 1][j - 1]，也就是根据不确定是不是回文的区间[i+1,j-1]，来判断了[i,j]是不是回文，那结果一定是不对的。
 
@@ -140,7 +140,7 @@ for (int i = s.size() - 1; i >= 0; i--) { // 注意遍历顺序
 
 举例，输入："aaa"，dp[i][j]状态如下：
 
-![647.回文子串1](https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/20210121171059951.jpg)
+![647.回文子串1](https://file.kamacoder.com/pics/20210121171059951.jpg)
 
 **注意因为dp[i][j]的定义，所以j一定是大于等于i的，那么在填充dp[i][j]的时候一定是只填充右上半部分**。
 

problems/0017.电话号码的字母组合.md

@@ -11,7 +11,7 @@
 
 给出数字到字母的映射如下（与电话按键相同）。注意 1 不对应任何字母。
 
-![17.电话号码的字母组合](https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/2020102916424043.png)
+![17.电话号码的字母组合](https://file.kamacoder.com/pics/2020102916424043.png)
 
 示例:
 * 输入："23"
@@ -64,7 +64,7 @@ const string letterMap[10] = {
 
 例如：输入："23"，抽象为树形结构，如图所示：
 
-![17. 电话号码的字母组合](https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/20201123200304469.png)
+![17. 电话号码的字母组合](https://file.kamacoder.com/pics/20201123200304469.png)
 
 图中可以看出遍历的深度，就是输入"23"的长度，而叶子节点就是我们要收集的结果，输出["ad", "ae", "af", "bd", "be", "bf", "cd", "ce", "cf"]。
 

problems/0019.删除链表的倒数第N个节点.md

@@ -16,7 +16,7 @@
 示例 1：
 
 
-![19.删除链表的倒数第N个节点](https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/20210510085957392.png)
+![19.删除链表的倒数第N个节点](https://file.kamacoder.com/pics/20210510085957392.png)
 
 输入：head = [1,2,3,4,5], n = 2
 输出：[1,2,3,5]

problems/0020.有效的括号.md

@@ -81,13 +81,13 @@ cd a/b/c/../../
 
 
 1. 第一种情况，字符串里左方向的括号多余了 ，所以不匹配。
-![括号匹配1](https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/2020080915505387.png)
+![括号匹配1](https://file.kamacoder.com/pics/2020080915505387.png)
 
 2. 第二种情况，括号没有多余，但是 括号的类型没有匹配上。
-![括号匹配2](https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/20200809155107397.png)
+![括号匹配2](https://file.kamacoder.com/pics/20200809155107397.png)
 
 3. 第三种情况，字符串里右方向的括号多余了，所以不匹配。
-![括号匹配3](https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/20200809155115779.png)
+![括号匹配3](https://file.kamacoder.com/pics/20200809155115779.png)
 
 
 

problems/0035.搜索插入位置.md

@@ -41,7 +41,7 @@
 
 这道题目，要在数组中插入目标值，无非是这四种情况。
 
-![35_搜索插入位置3](https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/20201216232148471.png)
+![35_搜索插入位置3](https://file.kamacoder.com/pics/20201216232148471.png)
 
 * 目标值在数组所有元素之前
 * 目标值等于数组中某一个元素
@@ -82,14 +82,14 @@ public:
 
 效率如下：
 
-![35_搜索插入位置](https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/20201216232127268.png)
+![35_搜索插入位置](https://file.kamacoder.com/pics/20201216232127268.png)
 
 ### 二分法
 
 既然暴力解法的时间复杂度是O(n)，就要尝试一下使用二分查找法。
 
 
-![35_搜索插入位置4](https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/202012162326354.png)
+![35_搜索插入位置4](https://file.kamacoder.com/pics/202012162326354.png)
 
 大家注意这道题目的前提是数组是有序数组，这也是使用二分查找的基础条件。
 
@@ -99,7 +99,7 @@ public:
 
 大体讲解一下二分法的思路，这里来举一个例子，例如在这个数组中，使用二分法寻找元素为5的位置，并返回其下标。
 
-![35_搜索插入位置5](https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/20201216232659199.png)
+![35_搜索插入位置5](https://file.kamacoder.com/pics/20201216232659199.png)
 
 二分查找涉及的很多的边界条件，逻辑比较简单，就是写不好。
 
@@ -150,7 +150,7 @@ public:
 * 空间复杂度：O(1)
 
 效率如下：
-![35_搜索插入位置2](https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/2020121623272877.png)
+![35_搜索插入位置2](https://file.kamacoder.com/pics/2020121623272877.png)
 
 ### 二分法第二种写法
 

problems/0037.解数独.md

@@ -18,11 +18,11 @@
 数字 1-9 在每一个以粗实线分隔的 3x3 宫内只能出现一次。
 空白格用 '.' 表示。
 
-![解数独](https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/202011171912586.png)
+![解数独](https://file.kamacoder.com/pics/202011171912586.png)
 
 一个数独。
 
-![解数独](https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/20201117191340669.png)
+![解数独](https://file.kamacoder.com/pics/20201117191340669.png)
 
 答案被标成红色。
 
@@ -52,7 +52,7 @@
 
 因为这个树形结构太大了，我抽取一部分，如图所示：
 
-![37.解数独](https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/2020111720451790-20230310131816104.png)
+![37.解数独](https://file.kamacoder.com/pics/2020111720451790-20230310131816104.png)
 
 
 ### 回溯三部曲
@@ -83,7 +83,7 @@ bool backtracking(vector<vector<char>>& board)
 
 * 递归单层搜索逻辑
 
-![37.解数独](https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/2020111720451790-20230310131822254.png)
+![37.解数独](https://file.kamacoder.com/pics/2020111720451790-20230310131822254.png)
 
 在树形图中可以看出我们需要的是一个二维的递归 （一行一列）
 

problems/0039.组合总和.md

@@ -50,7 +50,7 @@ candidates 中的数字可以无限制重复被选取。
 
 本题搜索的过程抽象成树形结构如下：
 
-![39.组合总和](https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/20201223170730367.png)
+![39.组合总和](https://file.kamacoder.com/pics/20201223170730367.png)
 注意图中叶子节点的返回条件，因为本题没有组合数量要求，仅仅是总和的限制，所以递归没有层数的限制，只要选取的元素总和超过target，就返回！
 
 而在[77.组合](https://programmercarl.com/0077.组合.html)和[216.组合总和III](https://programmercarl.com/0216.组合总和III.html) 中都可以知道要递归K层，因为要取k个元素的组合。
@@ -85,7 +85,7 @@ void backtracking(vector<int>& candidates, int target, int sum, int startIndex)
 
 在如下树形结构中：
 
-![39.组合总和](https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/20201223170730367-20230310135337214.png)
+![39.组合总和](https://file.kamacoder.com/pics/20201223170730367-20230310135337214.png)
 
 从叶子节点可以清晰看到，终止只有两种情况，sum大于target和sum等于target。
 
@@ -158,7 +158,7 @@ public:
 
 在这个树形结构中：
 
-![39.组合总和](https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/20201223170730367-20230310135342472.png)
+![39.组合总和](https://file.kamacoder.com/pics/20201223170730367-20230310135342472.png)
 
 以及上面的版本一的代码大家可以看到，对于sum已经大于target的情况，其实是依然进入了下一层递归，只是下一层递归结束判断的时候，会判断sum > target的话就返回。
 
@@ -171,7 +171,7 @@ public:
 如图：
 
 
-![39.组合总和1](https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/20201223170809182.png)
+![39.组合总和1](https://file.kamacoder.com/pics/20201223170809182.png)
 
 for循环剪枝代码如下：
 

problems/0040.组合总和II.md

@@ -76,7 +76,7 @@ candidates 中的每个数字在每个组合中只能使用一次。
 
 选择过程树形结构如图所示：
 
-![40.组合总和II](https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/20230310000918.png)
+![40.组合总和II](https://file.kamacoder.com/pics/20230310000918.png)
 
 可以看到图中，每个节点相对于 [39.组合总和](https://mp.weixin.qq.com/s/FLg8G6EjVcxBjwCbzpACPw)我多加了used数组，这个used数组下面会重点介绍。
 
@@ -126,7 +126,7 @@ if (sum == target) {
 
 这块比较抽象，如图：
 
-![40.组合总和II1](https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/20230310000954.png)
+![40.组合总和II1](https://file.kamacoder.com/pics/20230310000954.png)
 
 我在图中将used的变化用橘黄色标注上，可以看出在candidates[i] == candidates[i - 1]相同的情况下：
 
@@ -137,7 +137,7 @@ if (sum == target) {
 
 而 used[i - 1] == true，说明是进入下一层递归，去下一个数，所以是树枝上，如图所示： 
 
-![](https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/20221021163812.png)
+![](https://file.kamacoder.com/pics/20221021163812.png)
 
 
 **这块去重的逻辑很抽象，网上搜的题解基本没有能讲清楚的，如果大家之前思考过这个问题或者刷过这道题目，看到这里一定会感觉通透了很多！**

problems/0042.接雨水.md

@@ -47,10 +47,10 @@
 首先要明确，要按照行来计算，还是按照列来计算。
 
 按照行来计算如图：
-![42.接雨水2](https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/20210402091118927.png)
+![42.接雨水2](https://file.kamacoder.com/pics/20210402091118927.png)
 
 按照列来计算如图：
-![42.接雨水1](https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/20210402091208445.png)
+![42.接雨水1](https://file.kamacoder.com/pics/20210402091208445.png)
 
 一些同学在实现的时候，很容易一会按照行来计算一会按照列来计算，这样就会越写越乱。
 
@@ -62,7 +62,7 @@
 
 这句话可以有点绕，来举一个理解，例如求列4的雨水高度，如图：
 
-![42.接雨水3](https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/20210223092732301.png)
+![42.接雨水3](https://file.kamacoder.com/pics/20210223092732301.png)
 
 列4 左侧最高的柱子是列3，高度为2（以下用lHeight表示）。
 
@@ -201,7 +201,7 @@ public:
 
 1. 首先单调栈是按照行方向来计算雨水，如图：
 
-![42.接雨水2](https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/20210223092629946.png)
+![42.接雨水2](https://file.kamacoder.com/pics/20210223092629946.png)
 
 知道这一点，后面的就可以理解了。
 
@@ -215,7 +215,7 @@ public:
 
 如图：
 
-![42.接雨水4](https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/2021022309321229.png)
+![42.接雨水4](https://file.kamacoder.com/pics/2021022309321229.png)
 
 关于单调栈的顺序给大家一个总结： [739. 每日温度](https://programmercarl.com/0739.每日温度.html) 中求一个元素右边第一个更大元素，单调栈就是递增的，[84.柱状图中最大的矩形](https://programmercarl.com/0084.柱状图中最大的矩形.html)求一个元素右边第一个更小元素，单调栈就是递减的。
 
@@ -229,7 +229,7 @@ public:
 
 如图所示：
 
-![42.接雨水5](https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/20210223094619398.png)
+![42.接雨水5](https://file.kamacoder.com/pics/20210223094619398.png)
 
 4. 栈里要保存什么数值
 
@@ -284,7 +284,7 @@ if (height[i] == height[st.top()]) { // 例如 5 5 1 7 这种情况
 
 如果当前遍历的元素（柱子）高度大于栈顶元素的高度，此时就出现凹槽了，如图所示：
 
-![42.接雨水4](https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/2021022309321229-20230310123027977.png)
+![42.接雨水4](https://file.kamacoder.com/pics/2021022309321229-20230310123027977.png)
 
 取栈顶元素，将栈顶元素弹出，这个就是凹槽的底部，也就是中间位置，下标记为mid，对应的高度为height[mid]（就是图中的高度1）。
 

problems/0045.跳跃游戏II.md

@@ -47,7 +47,7 @@
 
 如图：
 
-![45.跳跃游戏II](https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/20201201232309103.png)
+![45.跳跃游戏II](https://file.kamacoder.com/pics/20201201232309103.png)
 
 **图中覆盖范围的意义在于，只要红色的区域，最多两步一定可以到！（不用管具体怎么跳，反正一定可以跳到）**
 
@@ -99,11 +99,11 @@ public:
 因为当移动下标指向 nums.size - 2 时：
 
 - 如果移动下标等于当前覆盖最大距离下标， 需要再走一步（即 ans++），因为最后一步一定是可以到的终点。（题目假设总是可以到达数组的最后一个位置），如图：
-  ![45.跳跃游戏II2](https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/20201201232445286.png)
+  ![45.跳跃游戏II2](https://file.kamacoder.com/pics/20201201232445286.png)
 
 - 如果移动下标不等于当前覆盖最大距离下标，说明当前覆盖最远距离就可以直接达到终点了，不需要再走一步。如图：
 
-![45.跳跃游戏II1](https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/20201201232338693.png)
+![45.跳跃游戏II1](https://file.kamacoder.com/pics/20201201232338693.png)
 
 代码如下：
 

problems/0046.全排列.md

@@ -41,7 +41,7 @@
 我以[1,2,3]为例，抽象成树形结构如下：
 
 
-![全排列](https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/20240803180318.png)
+![全排列](https://file.kamacoder.com/pics/20240803180318.png)
 
 ### 回溯三部曲
 
@@ -53,7 +53,7 @@
 
 但排列问题需要一个used数组，标记已经选择的元素，如图橘黄色部分所示:
 
-![全排列](https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/20240803180318.png)
+![全排列](https://file.kamacoder.com/pics/20240803180318.png)
 
 代码如下：
 
@@ -65,7 +65,7 @@ void backtracking (vector<int>& nums, vector<bool>& used)
 
 * 递归终止条件
 
-![全排列](https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/20240803180318.png)
+![全排列](https://file.kamacoder.com/pics/20240803180318.png)
 
 可以看出叶子节点，就是收割结果的地方。
 

problems/0047.全排列II.md

@@ -48,7 +48,7 @@
 
 我以示例中的 [1,1,2]为例 （为了方便举例，已经排序）抽象为一棵树，去重过程如图：
 
-![47.全排列II1](https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/20201124201331223.png)
+![47.全排列II1](https://file.kamacoder.com/pics/20201124201331223.png)
 
 图中我们对同一树层，前一位（也就是nums[i-1]）如果使用过，那么就进行去重。
 
@@ -130,11 +130,11 @@ if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1] && used[i - 1] == true) {
 
 树层上去重(used[i - 1] == false)，的树形结构如下：
 
-![47.全排列II2](https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/20201124201406192.png)
+![47.全排列II2](https://file.kamacoder.com/pics/20201124201406192.png)
 
 树枝上去重（used[i - 1] == true）的树型结构如下：
 
-![47.全排列II3](https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/20201124201431571.png)
+![47.全排列II3](https://file.kamacoder.com/pics/20201124201431571.png)
 
 大家应该很清晰的看到，树层上对前一位去重非常彻底，效率很高，树枝上对前一位去重虽然最后可以得到答案，但是做了很多无用搜索。