滑动窗口是一种常用的算法技术,它适用于需要检查序列(如数组或字符串)中的一系列连续元素的问题。通过维护序列中的一段特定大小的连续元素集,滑动窗口减少了不必要的重复计算,从而优化了性能。这种技术经常用于求解最大或者最小总和、长度满足特定条件的子串或子数组的问题。
给定一个未排序的整数数组,找出最长连续序列的长度。要求算法的时间复杂度为 O(n)。
输入一个正整数数组,把数组里所有数字拼接起来排成一个数,打印能拼接出的所有数字中最小的一个。例如输入数组{3,32,321},则打印出这三个数字能排成的最小数字为321323。
”查找“顾名思义是在一堆数去找出我们需要的数,但是我们又想更快的找出我们需要找的数,所以我们就尽量的减少查找比较的次数。"二分"就是分成两份来减少我们查找次数。
注:本文部分内容源于厳選!C++ アルゴリズム実装に使える 25 の STL 機能【後編】,针对日文进行了翻译
使用 make 关键字创建切片时,很多工作都需要运行时的参与;调用方必须在 make 函数中传入一个切片的大小以及可选的容量,cmd/compile/internal/gc.typecheck1 会对参数进行校验:
数据结构是由“数据”和“结构”两词组合而来。 什么是数据?常见的数值1、2、3、4.....、教务系统里保存的用户信息(姓名、性别、年龄、学历等等)、网页里肉眼可以看到的信息(文字、图片、视频等等),这些都是数据什么是结构? 当我们想要使用大量使用同一类型的数据时,通过手动定义大量的独立的变量对于程序来说,可读性非常差,我们可以借助数组这样的数据结构将大量的数据组织在一起,结构也可以理解为组织数据的方式。 概念:数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系 的数据元素的集合。数据结构反映数据的内部构成,即数据由那部分构成,以什么方式构成,以及数据元素之间呈现的结构。 总结: 1)能够存储数据(如顺序表、链表等结构) 2)存储的数据能够方便查找 2、为什么需要数据结构?
题意:输入N,M,K,第二行输入N个数字,假设第二行是A数组,那么从A数组中所有连续且长度大于等于M的子区间 的 第M大的数字,放入B数组(可重复),最后输出B数组中第K大的数字。
今天和大家分享的是「力扣」第 413 题:等差数列划分。这道题可以使用「滑动窗口」,也可以使用「动态规划」。
给定一个非负整数数组和一个整数 m,你需要将这个数组分成 m 个非空的连续子数组。设计一个算法使得这 m 个子数组各自和的最大值最小。
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我们可以先想一想:如果一个数是小于10的话,那就直接返回即可。当大于10时候:比如例子中的38,把各位求出来相加之后还是大于10的,我们还是要继续重复求出各个位,知道相加是小于10的这个过程。
话虽如此,我决定在CSDN新星计划挑战期间将我所了解的数据结构和算法集中起来。本文旨在使 DSA 看起来不像人们认为的那样令人生畏。它包括 15 个最有用的数据结构和 15 个最重要的算法,可以帮助您在学习中和面试中取得好成绩并提高您的编程竞争力。后面等我还会继续对这些数据结构和算法进行进一步详细地研究讲解。
越来越感觉互联网行业在各个领域都是赢者通吃一切的规则,比如校招,有的人 0 offer,有的人却在挑 offer,最近有不少同学跟我说拿到了包括小红书在内的好几个 offer,由于小红书给的待遇很诱人,决定去小红书。
max(X)#最大值 min(x)#最小值, mean(x)#均值,median(x)#中位数
一、vector概述 vector的使用语法可以参考文章之前的几篇文章,总的来说:vector是可变大小数组 特点: 支持快速随机访问。在尾部之外的位置插入或删除元素可能很慢 元素保存在连续的内存空间中,因此通过下标取值非常快 在容器中间位置添加或删除元素非常耗时 一旦vector内存不足,重新申请内存之后,和原vector相关的指针,引用,迭代器都失效。内存重分配耗时很长 通常,使用vector是最好的选择,如果没有什么特殊要求,最好使用vector 与其他容器的比较: vector 可变大小数组。支持快
线性表(linear list)是n个具有相同特性元素的有限序列 。线性表是一种在实际中广泛使用的数据结构,常见的线性表:顺序表、链表、栈、队列、字符串…
今天我们继续来看《算法第四版》一书,在上一篇文章当中我们介绍了快速排序的原理,并且也用Python和C++对于快排的两种实现方式进行了实现。
小红拿到了一个数组,她希望进行最多一次操作:将一个元素修改为x。小红想知道,最终的连续子数组最大和最大是多少?
排列是指一个长度为 len 的整数数组,数组中包含1到len的每个数,且每个数只出现一次。
📝前言: 这篇文章主要讲解一下条件判断语句if和循环语句while,for在python中需要注意的地方。 建议已有一定了解(对语句的执行逻辑清楚)的读者观看,如果对条件判断和循环的执行逻辑不太清楚,也可先浏览C语言——分支语句(if,switch)和C语言——循环结构这两篇文章,先理解这两种语句的执行逻辑
那么数据结构中的结构定义是这个数据结构长什么样子,有些什么性质?结构的操作意思是这个结构可以支持什么操作,但是不管你怎么的操作,不能破坏了它的结构
无论是在我们的开发项目中,还是在我们的日常生活中,都会较多的涉及到文件压缩。谈到文件压缩,可能会有人想问文件压缩到底是怎么实现的,实现的原理是什么,对于开发人员来说,怎么实现这样一个压缩
leetcode刷题记录 本文记录一下leetcode刷题记录,记录一下自己的解法和心得。
基础数据结构的融合是成为庞大系统的基石。比如 Redis 中的跳跃表,数据库索引B+树等,只有对基础的数据结构足够的熟悉才能更容易去理解稍微复杂的结构,就仿佛我们闯关打怪一样,一步一步解锁直到结局。
类似于 C 语言,数组元素的下标由 0 开始编号。获取数组中的元素要利用下标,下标可以是整数或算术表达式,其值应大于或等于 0。
面试题1:赋值运算符重载:该题主要考察 拷贝构造,构造析构,重载操作符。在面试者使用 c++ 等语言时进行考察。
示例 1: 输入:nums = [2,3,1,1,4] 输出:true 解释:可以先跳 1 步,从下标 0 到达下标 1, 然后再从下标 1 跳 3 步到达最后一个下标。
网络信号经过传递会逐层衰减,且遇到阻隔物无法直接穿透,在此情况下需要计算某个位置的网络信号值。注意:网络信号可以绕过阻隔物
大家好,很高兴又和大家见面啦!经过前面两篇的学习,我们已经知道了一维数组及二维数组,今天我们将继续介绍数组的相关内容。
二分查找针对的是一个有序的数据集合,每次都跟区间的中间元素做对比,将待查找的区间缩小为之前的一半,直到找到要查找的元素,或者区间变为 0。
容易想到的方法是枚举每个位置开始的子数组,并计算最长奇偶子数组长度,可以得到时间复杂度为 O(n^2) 的解法。
这些都是LeetCode上有的题目 手撕无非就是 树、链表、二分、字符串这些常用的数据结构
如果说如何用算法高效有趣的解决某些问题,那多指针和滑动算法绝对是算其中的佼佼者。这也是笔者最初接触算法时觉得最有意思的一点,因为解决的问题是熟悉的,但配方却完全不同,本章我们从一个简单的交集问题出发,一步步的认识到多指针及滑动窗口解决某些问题时的巧妙与高效,本章主要以解LeetCode里高频题为参考~
在红黑树中,OS-SELECT 是一个用于在树中查找特定键值的操作。给定一个红黑树的根节点和要查找的键值,该操作返回一个节点,该节点包含给定的键值,或者如果该键值不存在,则返回一个节点,该节点在最接近给定键值的搜索路径上。
注意:第二个for循环中的 j 是从0遍历到 N(包括N),但实际上,当 j 等于 N 时,它并不与任何数组中的元素异或(因为数组索引是从0到N-1),但这并不影响结果,因为 N 与任何其他数字异或都会得到非零值(除非该数字也是 N,但这种情况不可能发生,因为数组中不可能有 N 这个元素)。
找出该数组中满足其和 ≥ target 的长度最小的 连续子数组[numsl, numsl + 1, …, numsr - 1, numsr] ,并返回其长度。 如果不存在符合条件的子数组,返回 0 。
编写一个 StockSpanner 类,它收集某些股票的每日报价,并返回该股票当日价格的跨度。
Shopping in Mars is quite a different experience. The Mars people pay by chained diamonds. Each diamond has a value (in Mars dollars M). When making the payment, the chain can be cut at any position for only once and some of the diamonds are taken off the chain one by one. Once a diamond is off the chain, it cannot be taken back. For example, if we have a chain of 8 diamonds with values M3, 2, 1, 5, 4, 6, 8, 7, and we must pay M
给出两个非空的链表用来表示两个非负的整数。其中,它们各自的位数是按照 逆序 的方式存储的,并且它们的每个节点只能存储一位数字。如果,我们将这两个数相加起来,则会返回一个新的链表来表示它们的和。您可以假设除了数字 0 之外,这两个数都不会以 0 开头。
算法(Algorithm):计算机解题的基本思想方法和步骤。 算法的描述:是对要解决一个问题或要完成一项任务所采取的方法和步骤的描述,包括需要什么数据(输入什么数据、输出什么结果)、采用什么结构、使用什么语句以及如何安排这些语句等。通常使用自然语言、结构化流程图、伪代码等来描述算法。
这里是我的blog:有更多算法分享。排版可能也会更好看一点=v= https://endlesslethe.com/monotone-queue-and-stack-tutorial.html
题目:在柠檬水摊上,每一杯柠檬水的售价为 5 美元。顾客排队购买你的产品,(按账单 bills 支付的顺序)一次购买一杯。
树的结点包含一个数据元素及若干指向其子树的分支。结点拥有的子树数称为结点的度(Degree)。度为0的结点称为叶结点(Leaf)或终端结点度不为0的结点称为非终端结点或分支结点。除根结点之外,分支结点也称为内部结点。树的度是树内各结点的度的最大值。如图所示,这棵树结点的度的最大值是结点D的度为3,所以树的度为3
%-10s 指一个宽度为10个字符(-表示左对齐,没有则表示右对齐),任何字符都会被显示在10个字符宽的字符内,如果不足则自动以空格填充,超过也会将内容全部显示出来。
老师想给孩子们分发糖果,有 N 个孩子站成了一条直线,老师会根据每个孩子的表现,预先给他们评分。
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