【字符串】最长回文子串 ( 蛮力算法 ) 【字符串】最长回文子串 ( 中心线枚举算法 ) 【字符串】最长回文子串 ( 动态规划算法 ) ★ 【字符串】字符串查找 ( 蛮力算法 ) 【字符串】字符串查找 ( Rabin-Karp 算法 )
贪心算法适用于一些具有贪心选择性质的问题，这些问题的最优解可以通过一系列局部最优解来达到。通常情况下，贪心算法的效率较高，因为它不需要进行全局搜索，而是通过局部选择来逐步构建解决方案。
在本文中，我们将学习一个 python 程序，从以字符串形式给出的数字中删除前导零。
作为一个PROGRAMMER，可能每天你都在使用 Git 或 SVN 管理你所参与项目的代码。每当你提交自己修改后的代码、复读同事写的程序或排查程序异常行为的时候，比较和阅读两个版本代码之间的差异是必不可少的工作。
当搜索一个键时，哈希表使用相同的哈希函数来查找对应的桶，并只在特定的桶中进行搜索。
为什么会写这个，因为遇到了有意思的事情，简而言之就是，面试某意向公司，没过；其中一位面试官非常nice，还仔细看了我博客，觉得是不是面试时没展现出来，因此第二天专程打电话过来，给了我一个额外机会，就是花几天时间做一个小项目，过几天提交给他。
线性结构是指数据元素之间存在一对一的关系，即除了第一个和最后一个数据元素之外，其他数据元素都只有一个直接前驱和一个直接后继。线性结构包括以下几种：
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
在信息论、语言学和计算机科学中，Levenshtein distance是用于测量两个字符串之间差异的字符串度量。非正式的说就是两个单词之间的Levenshtein distance是将一个单词更改为另一个单词所需的单字符编辑（插入，删除或替换）的最小步骤。
决策树是一种简单高效并且具有强解释性的模型，广泛应用于数据分析领域。其本质是一颗由多个判断节点组成的树，可以是二叉树或非二叉树。其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而每个叶节点存放一个类别。
本文我们主要介绍在线文档系统中的OT算法，它用来合并多个人同时对文档的操作。文章主要分四部分：什么是OT算法、为什么多人编辑需要OT算法、文档OT算法的重要思想、文档OT算法的实战案例。
常用的C++的字符串类型主要是std::string。它是模板std::basic_string的一个实例化。另外还有三个实例化std::wstring、std::u16string、std::u32string，不过不是很常用。
今天负能量满满、累到爆炸，唯一值得欣慰的是要刷的两道题都是简单题目，而且还都能取巧（虽然取巧便违背了题目的初衷）。
在本文中，将分享一些常见的编程面试问题，这些问题来自于不同经验水平的程序员，囊括从刚大学毕业的人到具有一到两年经验的程序员。
经常有读者留言，请我讲讲那些比较经典的算法，我觉得有这个必要，主要有以下原因： 1、经典算法之所以经典，一定是因为有独特新颖的设计思想，那当然要带大家学习一波。 2、我会尽量从最简单、最基本的算法切入，带你亲手推导出来这些经典算法的设计思想，自然流畅地写出最终解法。一方面消除大多数人对算法的恐惧，另一方面可以避免很多人对算法死记硬背的错误习惯。 我之前用状态机的思路讲解了 KMP 算法，说实话 KMP 算法确实不太好理解。不过今天我来讲一讲字符串匹配的另一种经典算法：Rabin-Karp 算法，这是一个很简单优雅的算法。 本文会由浅入深地讲明白这个算法的核心思路，先从最简单的字符串转数字讲起，然后研究一道力扣题目，到最后你就会发现 Rabin-Karp 算法使用的就是滑动窗口技巧，直接套前文讲的 滑动窗口算法框架 就出来了，根本不用死记硬背。 废话不多说了，直接上干货。 首先，我问你一个很基础的问题，给你输入一个字符串形式的正整数，如何把它转化成数字的形式？很简单，下面这段代码就可以做到： string s = "8264"; int number = ; for (int i = ; i < s.size(); i++) { // 将字符转化成数字 number = * number + (s[i] - '0'); print(number); } // 打印输出： // 8 // 82 // 826 // 8264 可以看到这个算法的核心思路就是不断向最低位（个位）添加数字，同时把前面的数字整体左移一位（乘以 10）。 为什么是乘以 10？因为我们默认探讨的是十进制数。这和我们操作二进制数的时候是一个道理，左移一位就是把二进制数乘以 2，右移一位就是除以 2。 上面这个场景是不断给数字添加最低位，那如果我想删除数字的最高位，怎么做呢？比如说我想把 8264 变成 264，应该如何运算？其实也很简单，让 8264 减去 8000 就得到 264 了。 这个 8000 是怎么来的？是 8 x 10^3 算出来的。8 是最高位的数字，10 是因为我们这里是十进制数，3 是因为 8264 去掉最高位后还剩三位数。 上述内容主要探讨了如何在数字的最低位添加数字以及如何删除数字的最高位，用R表示数字的进制数，用L表示数字的位数，就可以总结出如下公式： /* 在最低位添加一个数字 */ int number = ; // number 的进制 int R = ; // 想在 number 的最低位添加的数字 int appendVal = ; // 运算，在最低位添加一位 number = R * number + appendVal; // 此时 number = 82643 /* 在最高位删除一个数字 */ int number = ; // number 的进制 int R = ; // number 最高位的数字 int removeVal = ; // 此时 number 的位数 int L = ; // 运算，删除最高位数字 number = number - removeVal * R^(L-); // 此时 number = 264 如果你能理解这两个公式，那么 Rabin-Karp 算法就没有任何难度，算法就是这样，再高大上的技巧，都是在最简单最基本的原理之上构建的。不过在讲 Rabin-Karp 算法之前，我们先来看一道简单的力扣题目。 高效寻找重复子序列 看下力扣第 187 题「重复的 DNA 序列」，我简单描述下题目： DNA 序列由四种碱基A, G, C, T组成，现在给你输入一个只包含A, G, C, T四种字符的字符串s代表一个 DNA 序列，请你在s中找出所有重复出现的长度为 10 的子字符串。 比如下面的测试用例： 输入：s = "AAAAACCCCCAAAAACCCCCCAAAAAGGGTTT" 输出：["AAAAACCCCC","CCCCCAAAAA"] 解释：子串 "AAAAACCCCC" 和 "CCCCCAAAAA" 都重复出现了两次。 输入：s = "AAAAAAAAAAAAA" 输出：["AAAAAAAAAA"] 函数签名如下： List<String> findRepeatedDnaSequences(String s); 这道题的拍脑袋解法比较简单粗暴，我直接穷举所有长度为 10 的子串，然后借助哈希集合寻找那些重复的子串就行了，代码如下： // 暴力解法 List<String> findRepeatedDnaSequences(String s) { int n = s.length(); // 记录出现过的子串 HashSet<String> seen = new HashSet(); // 记录那些重复出现多次的子串 // 注
特点：我们都知道数组中的元素在内存中连续存储的，可以根据是下标快速访问元素，因此，查询速度很快，然而插入和删除时，需要对元素移动空间，比较慢。
我们设置了外键当时，并且指定了删除操作会触发联级删除。所以删userInfo表即可自动删除掉want表的数据。
Garbled Bloom Filters（GBF） 算法是Bloom Filters （BF）算法的变形，并且结合了Shamir的信息分享算法，更好的解决了hash冲突的问题其形式上是将Bloom Filters算法中的BitSet数组转换成了字符串数组，数组中的每一个字符串长度为安全参数\lambda，可以通过调节这个参数来获得想要的安全性。该算法同Bloom Filters 一样，是一种有一定容错率的hash算法，对于存在于集合中的元素查询返回的值总是true，而对于不在集合中的元素查询的返回值大多为假，这里判断失误的概率是关于安全参数\lambda的可忽略函数。
给定一个十进制的正整数number，选择从里面去掉一部分数字，希望保留下来的数字组成的正整数最大。
对于不同的查找需求场景，会采用不同的查找类型，最终采用的查找方式（查找算法）也有所不同，具体如下
研究表明，机器学习系统在理论和实践中都容易受到对抗样本的影响。到目前为止，此类攻击主要针对视觉模型，利用人与机器感知之间的差距。尽管基于文本的模型也受到对抗性样本的攻击，但此类攻击难以保持语义和不可区分性。在本文中探索了一大类对抗样本，这些样本可用于在黑盒设置中攻击基于文本的模型，而无需对输入进行任何人类可感知的视觉修改。使用人眼无法察觉的特定于编码的扰动来操纵从神经机器翻译管道到网络搜索引擎的各种自然语言处理 (NLP) 系统的输出。通过一次难以察觉的编码注入——不可见字符（invisible character）、同形文字（homoglyph）、重新排序（reordering）或删除（deletion）——攻击者可以显着降低易受攻击模型的性能，通过三次注入后，大多数模型可以在功能上被破坏。除了 Facebook 和 IBM 发布的开源模型之外，本文攻击还针对当前部署的商业系统，包括 Microsoft 和 Google的系统。这一系列新颖的攻击对许多语言处理系统构成了重大威胁：攻击者可以有针对性地影响系统，而无需对底层模型进行任何假设。结论是，基于文本的 NLP 系统需要仔细的输入清理，就像传统应用程序一样，鉴于此类系统现在正在快速大规模部署，因此需要架构师和操作者的关注。
字符从当前带子中抹掉 ; 此时带子一读取完毕 , 带子二为空 , 此时进入接受状态 ;
1.数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中的操作对象，以及它们之间的关系和操作等相关问题的学科。
前几天在网上看到一份鹅场的面试题，算法部分大半是动态规划，最后一题就是写一个计算编辑距离的函数，今天就专门写一篇文章来探讨一下这个经典问题。
问题描述 L正在出题，新建了一个word文档，想不好取什么名字，身旁一人惊问：“你出的题目叫《新建Microsoft Word文档》吗？”，L大喜，一拍桌子，说：“好，就叫这个名字了。” 仔细观察，当你新建一个word文档时，会得到一个名为“新建 Microsoft Word 文档.doc”的文件，再新建一个，则名为“新建 Microsoft Word 文档(2).doc”，再新建，便是“新建 Microsoft Word 文档(3).doc”。不断新建，编号不断递增。倘若你现在新建了三个文档，然后删除了“新建 Microsoft Word 文档(2).doc”，再新建就又会得到一个“新建 Microsoft Word 文档(2).doc”。
吴老的java版《selenium webdriver3 实战宝典》和python版《selenium Webdriver 3.0 自动化测试框架实战指南》出版了，代码拿来就能用。
字符串的一个子序列是原始字符串删除一些（也可以不删除）字符而不改变剩余字符相对位置形成的新字符串。（例如，"ace"是"abcde"的一个子序列，而"aec"不是）。
别像我刚开始解决问题时那样天真。尽管我认为时不时地破解几个算法很有趣，但我从来没有花太多时间去实践，只为解决问题，其他什么都不顾，可能有时候马马虎虎解决了问题，但不明白为什么这样。对于我自己，我一直在想，在一天结束时，整天求解算法有点太呆板了，它在实际的日常工作环境中并没有实际的用途，从长远来看，它也不会给我带来多少好处。
最近开始刷 LeetCode 算法题，针对工作需求的算法刷题其实主要是锻炼解决问题的思路和代码撰写能力，而不是像算法竞赛那样用复杂的数据结构，所以常用的数据结构和操作并不多，熟练使用也能很好地提升自己的代码质量，特此做一个整理，以便于查阅。
假设用C语言来解答，字符串是char数组。O(n)时间复杂度实现不难，比如额外申请一个新数组，然后遍历一遍字符串，将符合条件的字符存储到新数组中，实现起来很简单。
当多个人同时编辑一个在线文档时，如何处理多人操作的冲突，一直是大家讨论的热点话题。解决协作冲突业界使用最多的两种思路是基于OT（Operation Transformation）的文档合并算法和基于CRDT的文档合并算法。其中OT算法我们之前已经详细介绍过（OT算法）就不再讨论了。本文我们主要介绍基于CRDT的一种文档合并算法-YATA。它有自己的开源实现Yjs（https://github.com/yjs/yjs）
众所周知，很多社区都是有内容审核机制的，除了第一次发布，后续的修改也需要审核，最粗暴的方式当然是从头再看一遍，但是编辑肯定想弄死你，显然这样效率比较低，比如就改了一个错别字，再看几遍可能也看不出来，所以如果能知道每次都修改了些什么，就像git的diff一样，那就方便很多了，本文就来简单实现一个。
小谭一边心里犯嘀咕，这还能有啥原理，直接用不就行了，管那么多干啥，一边对大猫说，今天又想要吃啥面了。
reverse-words-in-a-string 一、描述 151. 翻转字符串里的单词 给定一个字符串，逐个翻转字符串中的每个单词。 说明： 无空格字符构成一个单词。 输入字符串可以在前面或者后面包含多余的空格，但是反转后的字符不能包括。如果两个单词间有多余的空格，将反转后单词间的空格减少到只含一个。 进阶： 请选用 C 语言的用户尝试使 ,意思是说原地反转。 输入: " hello world! " 输出: "world! hello" 解释: 输入字符串可以在前面或者后面包含多余的空格，但
静态哈夫曼编码是一种主要用于文本压缩的编码算法。给定一个由N 个不同字符组成的特定长度的文本，算法选择N 个编码哈夫曼树 编码，每个不同的字符都对应一个编码。使用这些编码压缩文本，当选择编码算法构建一个具有N 个叶子的二叉树时，对于N ≥2，树的构建流程如下。
给定 s 和 t 两个字符串，当它们分别被输入到空白的文本编辑器后，请你判断二者是否相等。# 代表退格字符。
题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/delete-operation-for-two-strings/
参考资料：https://help.salesforce.com/articleView?id=managing_duplicates_overview.htm Salesforce 很重要的一个平台
今天，我们讲一讲，JS中针对 String类型的相关算法的解题技巧和一些注意事项。
长久以来，软件界一直希望建立一种可重复利用的东西，以及一种得以制造出”可重复运用的东西”的方法，从函数(functions)，类别(classes),函数库(function libraries),类别库(class libraries)、各种组件，从模块化设计，到面向对象(object oriented )，为的就是复用性的提升。
在文本编辑器算法中，以高性能和高可用著称的piece table算是一个被埋没的数据结构。Visual Studio Code采用了该算法，MS Word也采用了该算法。
我们照惯例来看看LeetCode周赛。这次的周赛是上海诺基亚贝尔赞助的，我也不清楚诺基亚贝尔和诺基亚是什么关系……这次的奖励也很有意思，除了前200名有内推机会之外，前50名还能获得校园学创班的机会……
与判断简单回文的变体类似，只不过在遇到不同的字符时再分为两种情况去判断是否为回文子串
作者：Frank Ban,Xi Chen,Rocco A. Servedio,Sandip Sinha
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