其实可以从工资结构上看出来。公司在设计岗位薪酬的时候一般分为基本工资 + 短期激励报酬 + 长期激励报酬。 基本工资就是每个月固定的薪酬。...现在很多非上市公司也会根据现有公司财务状况发行公司虚拟的股票，它们的股票市值也是根据一套成熟的算法算出来的。这样非上市公司也可以用虚拟股票来进行激励。一旦公司上市，虚拟股就是能正常流通的股票了。
该技术确定数据结构中项目存储的索引或位置。 需要Hash数据结构 互联网上的数据每天都在成倍增加，有效存储这些数据始终是一个难题。...在日常编程中，这些数据量可能不是那么大，但仍然需要轻松高效地存储、访问和处理。用于此目的的一种非常常见的数据结构是数组数据结构。 现在问题来了，如果数组已经存在，还需要一个新的数据结构吗！...这个时间看起来很小，但是对于大型数据集来说，它可能会导致很多问题，进而使数组数据结构效率低下。 所以现在我们正在寻找一种可以在恒定时间内（即 O(1) 时间）存储数据并在其中进行搜索的数据结构。...这就是哈希数据结构发挥作用的方式。随着哈希数据结构的引入，现在可以轻松地在恒定时间内存储数据并在恒定时间内检索数据。...算法： 该算法非常简单。 对第一个数组 arr1[] 进行排序。 在已排序的 arr1[] 中查找 arr2[] 的元素。
一.引入1.经典算法面试题字符串匹配问题 1)有一个字符串 str1 = "世界你好 你好Java你好Java 你好数据结构菜鸟",和一个子串 str2 = "你好Java" 2)现在要判断str1是否含有...暴力匹配KMP算法>汉诺塔分治算法八皇后回溯问题马踏棋盘图的深度优化遍历算法(DFS)+贪心算法优化2.数据结构和算法的重要性算法是程序的灵魂，优秀的程序可以在海量数据计算时，依然保持高速计算一般来讲程序会使用了内存计算框架...目前程序员面试的门槛越来越高，很多一线IT公司，都会有数据结构和算法面试题(负责的告诉你，肯定有的)如果你不想永远都是代码工人，那就花时间来研究下数据结构和算法二.数据结构和算法的介绍1.数据结构和算法的关系数据...要学习好数据结构就要多多考虑如何将生活中遇到的问题，用程序去实现解决程序=数据结构+算法数据结构是算法的基础，换言之，想要学好算法，需要把数据结构学到位。...所以说,要想算法好,学好数据结构是很有必要的,这要求我们要多想,多思考,在下面的基本结构中会有博主的个人思考,如果有小伙伴看了觉得有所启发,还请来个三连
堆排序1.基本介绍堆排序是利用堆这种数据结构而设计的一种排序算法，堆排序是一种选择排序，它的最坏，最好，平均时间复杂度均为O(nlogn),它也是不稳定排序。...(arr, i, arr.length); } /** * 2),将堆顶元素与末尾元素交换，将最大元素"沉"到数组末端； * 3),重新调整结构...WPL最小的就是赫夫曼树图片图片3.思路分析构成赫夫曼树的步骤：1)从小到大进行排序，将每一个数据，每个数据都是一个节点，每个节点可以看成是一颗最简单的二叉树2)取出根节点权值最小的两颗二叉树3)组成一颗新的二叉树...new Node(value)); } //我们处理的过程是一个循环的过程 while(nodes.size()>1){ //排序从小到大
非线性结构非线性结构包括：二维数组，多维数组，广义表，树结构，图结构树树结构为什么需要树结构数组存储方式的分析优点：通过下标方式访问元素，速度快。对于有序数组，还可使用二分查找提高检索速度。
//1.二维数组包含10个一维数组 //2.为了防止在放入数的时候，数据溢出，则每个一维数组（桶），大小定为arr.length //3.基数排序是使用空间换时间的经典算法...//1.二维数组包含10个一维数组 //2.为了防止在放入数的时候，数据溢出，则每个一维数组（桶），大小定为arr.length //3.基数排序是使用空间换时间的经典算法...假定在待排序的记录序列中，存在多个具有相同的关键字的记录，若经过排序，这些记录的相对次序保持不，即在原序列中，r[i]=r[j],且r[i]在r[j]]之前，而在排序后的序列中，r[i]仍在r[j]]之前，则称这种排序算法是稳定的...，否则称为不稳定的] 有负数的数组，我们不用基数排序来进行排序，如果要支持负数，参考：https://code.i-harness.com/zh-CN/q/e98fa9 排序算法总结和对比 相关术语解释...原本在b的前面，而a=b,排序之后a可能会出现在b的后面； 内排序：所有排序操作都在内存中完成； 外排序：由于数据太大，因此把数据放在磁盘中，而排序通过磁盘和内存的数据传输才能进行； 时间复杂度：一个算法执行所耗费的时间
其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列2.思路分析图片3.需求引入要求：对[-9,78,0,23,-567,70]进行从小到大的排序...right>l){ quickSort(arr,l,right); } }}归并排序1.基本介绍归并排序(MERGE-SORT)是利用归并的思想实现的排序方法，该算法采用经典的分治...2.思路分析图片说明： 可以看到这种结构很像一棵完全二叉树，本文的归并排序我们采用递归去实现（也可采用迭代的方式去实现)分阶段可以理解为就是递归拆分子序列的过程归并排序思想示意图2-合并相邻有序子序列：
给定一个指向链表头节点的指针，任务是反转链表。我们需要通过更改节点之间的链接来反转列表。
常见的排序算法分类（见图）算法的时间复杂度度量一个程序(算法)执行时间的两种方法事后统计的方法这种方法可行，但是有两个问题：一是要想对设计的算法的运行性能进行评测，需要实际运行该程序；二是所得时间的统计量依赖于计算机的硬住...事前估算的方法通过分析某个算法的时间复杂度来判断哪个算法更优1.时间频度时间频度：一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例，哪个算法中语句执行次数多，它花费时间就多。...而n3+5n和6n3+4n,执行曲线分离，说明多少次方式关键2.时间复杂度一般情况下，算法中的基本操作语句的重复执行次数是问题规模的某个函数，用T(n)表示，若有某个辅助函数f(n),使得当n趋近于无穷大时...O(1)无论代码执行了多少行，只要是没有循环等复杂结构，那这个代码的时间复杂度就都是0(1)int i 1;int j=2;4+ij+:int m =i+j;上述代码在执行的时候，它消耗的时间并不随着某个变量的增长而增长...我们将五个无序的数：3,9,-1,10,-2使用冒泡排序法将其排成一个从小到大的有序数列。
{1,2,3,4,5,6}结论：当需要插入的数是较小的数时，后移的次数明显增多，对效率有影响由此引出了希尔排序希尔排序1.基本介绍希尔排序是希尔(Donald Shell)于1959年提出的一种排序算法...2.基本思想希尔排序是把记录按下标的一定增量分组，对每组使用直接插入排序算法排序：随着增量逐渐减少，每组包含的关键词越来越多，当增量减至1时，整个文件恰被分成一组，算法便终止3.思路分析4.需求引入有一群小人
要求查找到该员工的所有信息.要求：不使用数据库，尽量节省内存，速度越快越好=>哈希表（散列）2.基本介绍散列表(Hash table,也叫哈希表广),是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构...head 是直接指向第一个Emp private Emp head; //默认null //添加雇员到链表 //说明 //1.假定，当添加雇员时，id是自增长，即id的分配总是从小到大
但是它在内存中是存储如下介绍链表是以节点的方式来存储,是链式存储每个节点包含data域，next域：指向下一个节点.如图：发现链表的各个节点不一定是连续存储链表分带头节点的链表和没有头节点的链表，根据实际的需求来确定1.单链表单链表（带头结点）逻辑结构示意图如下...用一个不带头结点的循环链表来处理Josephus问题：先构成一个有个结点的单循环链表，然后由结点起从1开始计数，计到m时，对应结点从链表中删除，然后再从被删除结点的下一个结点又从1开始计数，直到最后一个结点从链表中册则除算法结束
检查图是否为二分图的算法： 解法步骤： 一种方法是使用 回溯算法 m 着色问题来检查图是否为 2-colorable 。 ...以下是一个使用广度优先搜索 (BFS) 来确定给定图是否为二分图的简单算法。 将红色分配给源顶点（放入 U 组）。 将所有邻居涂成蓝色（放入集合 V 中）。 ...在分配颜色时，如果我们找到与当前顶点颜色相同的邻居，则图不能用 2 个顶点着色（或者图不是二分图） 回溯算法 Python: # Python 程序查找 给定图形是否为二方图 class Graph()...上述算法仅在 图是连通的情况下才有效。在上面的代码中，我们总是从源 0 开始，并假设从源 0 访问顶点。一个重要的观察是，没有边的图也是二分图。请注意，二分条件表示所有边都应从一组到另一组。
前言 兜兜转转了这么久，数据结构与算法始终是逃不过命题。曾几何时，前端学习数据结构与算法，想必会被认为不务正业，但现今想必大家已有耳闻与经历，面试遇到链表、树、爬楼梯、三数之和等题目已经屡见不鲜。...想进靠谱大厂算法与数据结构应该不止是提上日程那么简单，可能现在已经是迫在眉睫。...这次决定再写一个系列也只是作为我这段时间的学习报告，也不绝对不会再像我之前的vue原理解析那般断更了，欢迎大家监督~ 学数据结构与算法的最好时机是十年前，其次就是现在。 什么是数据结构与算法？...同样数据结构与算法是相互依存的，数据结构为什么这么存，就是为了让算法能更快的计算。所以首先需要了解每种数据结构的特性，算法的设计很多时候都需要基于当前业务最合适的数据结构。...最后就是复杂应用对数据结构和算法的应用，个人学习中所知的，如九宫格输入法的拼音匹配、编辑器里括号的匹配、浏览器历史记录前进和后退的实现、vue组件keep-alive的LRU缓存策略等，这些都需要对数据结构与算法有了解才行
数组旋转的反转算法 给定一个大小为N的数组 arr[]，任务是将数组向左旋转d 个位置。...使用复杂算法。 另一种方法（反转算法）： 这里我们将讨论另一种方法，该方法使用反转数组的一部分的概念。这个想法背后的直觉如下： 如果我们仔细观察，我们可以看到一组数组元素正在改变其位置。...算法： 该算法可以借助以下伪代码进行描述： 伪代码： 算法反向(arr, start, end): mid = (start + end)/2 从i = start到mid循环: ...swap (arr[i], arr[end-(mid-i+1)]) 算法旋转（arr，d，N）： 反向（arr，1，d）； 反向(arr, d + 1, N); 反向（arr...，1，N）； 插图： 请按照下图更好地理解算法： 例如，采用数组arr[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}和d = 2。
关于这一点大家大可不必担心。如今各行各业都需要数据分析能力，各行各业都需要Python，且Python的语法非常接近英语，对小白学习者非常友好，阅读Python代码就像在阅读文章。
当前物体检测结构大都依赖使用卷积网络进行特征提取，即 Backbone，比如AlexNet的8层、VGGNet的19层，GoogleNet的22层，乃至于ResNet的152层 等优秀的基础网络。...项目2 项目名称：神经网络编译器 项目内容描述：tvm，ncnn，mnn，tnn 各自的特点，对于神经网络的优化方案，tvm的具体设备的优化方案，算子融合，路径优化，内存优化，ncnn的网络的表示数据结构...，ncnn的一些优化计算的思路，量化方法，mnn中的数据结构，模型转换和量化方法，tnn和ncnn的区别，系统架构，量化方法。...课程提纲： • ncnn的系统架构图 • ncnn的数据结构及支持框架 • ncnn的网络表示 • ncnn网络优化，量化，及各平台的优化策略 第七周：tnn 本节课将讲解tnn的系统架构图，数据结构，...课程提纲： • tnn的系统架构图 • tnn的数据结构及支持框架 • tnn的网络表示 • tnn网络优化，量化，及各平台的优化策略 第八周：mnn 本节课将讲解mnn的系统架构图，数据结构，支持的框架
迭代算法，这是一种解决问题的强大工具。通过迭代，我们可以重复应用一组规则或操作来解决复杂的问题。本文将从基础的迭代概念开始，逐步介绍迭代算法的不同应用和技巧 1....它通常与循环结构紧密相关，通过迭代可以逐步改变问题的状态，直到达到所需的结果。 例如，考虑计算一个数组中所有元素的和。...迭代与动态规划：迭代与动态规划经常结合使用，以解决一些具有最优子结构性质的问题。通过迭代计算和存储子问题的解，我们可以避免重复计算，提高算法效率。...通过这种方式，我们避免了重复计算，提高了算法效率。 3. 迭代算法的应用 迭代算法在各种数据结构和算法中都有广泛的应用。...排序算法：许多排序算法，如冒泡排序、插入排序和快速排序，都使用了迭代的思想。 搜索算法：许多搜索算法，如深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），也使用了迭代的方法。
查找算法介绍在Java中,常用的查找算法有四种1)顺序(线性)查找2)二分查找/折半查找3)插值查找4)斐波那契查找1.线性查找算法1.需求引入有一个数列：{1,8,10,89,1000，1234},判断数列中是否包含此名称
冒泡排序、合并排序和快速排序等排序算法严重依赖数组。 搜索：可以使用线性搜索和二分搜索等算法在数组中搜索特定元素。 矩阵：数组用于表示数学计算中的矩阵，例如矩阵乘法、线性代数和图像处理。...**栈和队列：**数组作为底层数据结构来实现栈和队列，常用于算法和数据结构中。 图：数组可用于表示计算机科学中的图。数组中的每个元素代表图中的一个节点，节点之间的关系由数组中存储的值表示。...动态编程：动态编程算法通常使用数组来存储子问题的中间结果，以解决更大的问题。 数组的实时应用： **信号处理：**数组在信号处理中用于表示随时间收集的一组样本。...这意味着可以快速有效地访问数据，而不需要复杂的数据结构或算法。 **内存效率：**数组是一种节省内存的数据存储方式。由于数组的元素存储在连续的内存位置中，因此数组的大小在编译时已知。...结构不像数组那样有大小限制。 结构元素可能会也可能不会存储在连续位置，但数组元素会存储在连续位置。 在结构中，可以实例化对象，而在数组中则不可能实例化对象。
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