def function():
	1 最小子问题，出口，特解
	2 通释

1：首先取序列第一个元素为基准元素pivot=R[low]。i=low,j=high。
2：从后向前扫描，找小于等于pivot的数，如果找到，R[i]与R[j]交换，i++。
3：从前往后扫描，找大于pivot的数，如果找到，R[i]与R[j]交换，j--。 
4: 重复2~3，直到i=j,返回该位置mid=i,该位置正好为pivot元素。 完成一趟排序后，以mid为界，将序列分为两部分，左序列都比pivot小，有序列都比pivot大，然后再分别对这两个子序列进行快速排序。

def dfs(当前节点,子节点)
    for node in 子节点
        dfs(node,new 子节点)

#### root 当前节点 path子节点 depth 深度
dfs(root,path,depth)

###grid全部格点 cur_i，cur_j 当前节点的位置，用+1-1可以确定子节点
dfs(self, grid, cur_i, cur_j) :

class Solution:
    def levelOrder(self, root: 'Node') -> List[List[int]]:
        if root==None:
            return []
        ans = []
        q = [root]
        while q:
            # length = len(q)
            # arr = []
            # for _ in range(length):
            node = q.pop(0)
            # arr.append(node.val)
            for chd in node.children:
                q.append(chd)
            # if arr:
            ans.append(node.val)
        return ans

class Solution:
    def levelOrder(self, root: 'Node') -> List[List[int]]:
        ans = []  ##结果
        q = [root] ##队列
        while q:
            length = len(q)
            arr = [] #出队
            for _ in range(length):
                node = q.pop(0)
                if not node: 
                    continue
                arr.append(node.val)
                for chd in node.children:
                    q.append(chd)
            if arr:
                ans.append(arr)
        return ans

class Solution:
    def uniquePaths(self, m: int, n: int) -> int:
        dp = [[1]*n] + [[1]+[0] * (n-1) for _ in range(m-1)]
        #print(dp)
        for i in range(1, m):
            for j in range(1, n):
                dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1]
        return dp[-1][-1]

class Solution:
    def longestPalindrome(self, s: str) -> str:
        n = len(s)
        if n < 2:
            return s
        
        max_len = 1
        begin = 0
        # dp[i][j] 表示 s[i..j] 是否是回文串
        dp = [[False] * n for _ in range(n)]
        for i in range(n):
            dp[i][i] = True
        
        # 递推开始
        # 先枚举子串长度
        for L in range(2, n + 1):
            # 枚举左边界，左边界的上限设置可以宽松一些
            for i in range(n):
                # 由 L 和 i 可以确定右边界，即 j - i + 1 = L 得
                j = L + i - 1
                # 如果右边界越界，就可以退出当前循环
                if j >= n:
                    break
                    
                if s[i] != s[j]:
                    dp[i][j] = False 
                else:
                    if j - i < 3:
                        dp[i][j] = True
                    else:
                        dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1]
                
                # 只要 dp[i][L] == true 成立，就表示子串 s[i..L] 是回文，此时记录回文长度和起始位置
                if dp[i][j] and j - i + 1 > max_len:
                    max_len = j - i + 1
                    begin = i
        return s[begin:begin + max_len]