我们从三个力扣例题中体会下动态规划: 青蛙跳台阶 连续子数组的最大和 无重复字符的最长子串 青蛙跳台问题 首先来定义状态:dp[n]表示前n级台阶的跳法;然后来确定状态转移方程,假设已知n-1种跳法...,当青蛙站在第n-1级台阶时只有一种跳法(即站在倒数第一级台阶),此时跳法为dp[n-1]*1;当青蛙在n-2级台阶时,由于之前已计算过在n-1级的跳法,所以不能跳到n-1级上,因此只有跳两级这一种跳法...,那么dp[n-2]*1即为青蛙在n-2级时的跳法。...dp[i-1]+nums[i] 初始状态:dp[0] = nums[0] 返回值:返回dp列表中的最大值,即max(dp) def maxSubArray(nums): if not nums...返回值:最长不重复子字符串的长度max(dp) 空间复杂度优化: 由于返回值取dp列表最大值,借助tmp存储dp[j],变量res每轮刷新最大值即可。节省dp列表O(N)的额外空间开销。
2k+1; 设置优先级队列的替代方案,ordered_map(在 C++ 中)或任何其他可以轻松允许访问最小/最大元素的有序结构; 根优先,因此其访问的时间复杂度为O(1),插入/删除在O(log n)...中完成;创建一个堆是在 O(n) 中完成的;O(n*log n)中的堆排序。...我们开始从列表中选择每个素数,并用 1 标记列表中的倍数——这样,我们选择未标记的 (0) 数。最后,我们可以在 O(1) 中轻松回答任意数量的查询。...天真的解决方案基于使用“滑动窗口”,每次设置新的起始索引时,我们都会比较字符与字符,从文本的索引 0 开始到索引 nm。这样,时间复杂度是 O(m*(n-m+1))~O(n*m)。...接下来,我们将构建 DP 结构lcs[ ][ ](矩阵),其中lcs[i][j]是从 A 中的索引 i 开始,分别是 B 中的索引 j 的公共子序列的最大长度。我们将以自顶向下的方式构建它。
任何这些数据类型的实例都可以在O(1)和O(log N)时间之间转换为其他任何数据类型的实例。 注意:FVList最初被命名为VList。...我们当然可以添加这个功能 -- 我们可以提供在列表中任何位置更改项目的假设 -- 但是,它会比List慢,因为执行任何这些操作会花费O(N)时间。...它旨在通过以下方式改进持久链表: 索引元素平均时间为O(1)(但列表结尾的为O(log N))。 O(log N)时间内计算元素(在我的实现中是O(1)!)。 存储元素更加紧凑。...除了Add()方法将项目添加到列表的末尾而不是开始之外,它与FVList相同。您可以在O(1)时间内转换FVList为RVList(反之亦然)(但项目的顺序相反!)...相比之下,FVList枚举器总是花费O(N)时间,因为链表是以自然的方式遍历的。 可以在O(N)时间内使用临时列表枚举以跟踪任何需要遍历RVList的块。如果有需求,我可能会改变实现。
)-合并两个有序链表,删除排序数组中的重复项,JavaScript笔记|刷题打卡-3月2日 力扣 (LeetCode)-最大子序和,JavaScript数据结构与算法(数组)|刷题打卡-3月3日 针对CSS...(有向图) 如果图中每两个顶点间在双向上都存在路径,则该图是强连通的 图还可以是未加权的或是加权的 邻接矩阵 每个节点都和一个整数相关联,该整数将作为数组的索引。...image.png 关联矩阵 使用关联矩阵来表示图 在关联矩阵中,矩阵的行表示顶点,列表示边 关联矩阵用于边的数量比顶点多的情况下,以节省空间和内存 创建Graph类 function...[u][v]; } } } return dist; //处理完所有顶点后,返回从源顶点(src)到图中其他顶点最短路径的结果 }; // 搜索dist数组中的最小值,返回它在数组中的索引...,同时加1表示当前节点的高度,返回该数值 某层的执行过程:在返回值部分基本已经描述清楚 时间复杂度:O(n)O(n) ?
例如,R I P 使用 B e l l m a n - F o r d 算法确定最短路径,即只要经过最小的跳数就可到达目的地的线路。最大允许的跳数通常定为 1 5。...链接状态路由协议更适合大型网络,但由于它的复杂性,使得路由器需要更多的CPU 资源。它能够在更短的时间内发现已经断了的链路或新连接的路由器,使得协议的会聚时间比距离向量路由协议更短。 ...如果网络没有发生任何变化,路由器只要周期性地将没有更新的路由选择表进行刷新就可以了(周期的长短可以从 3 0 分钟到 2 个小时)。 ...EIGRP 为每一种网络层协议保存一张邻站表,它包括邻站的地址、在队列中等待发送的报文的数量、从邻站接收或向邻站发送报文需要的平均时间,以及在确定链接断开之前没有从邻站收到任何报文的时间。 ...o 内部 BGP(IBGP):是在一个自治系统内部的路由器之间的会话。它被用来在自治系统内部协调和同步寻找路由的进程。 BGP 路由器可以在自治系统的任何位置,甚至中间可以相隔数个路由器。
对称思维的妙用之从解题到本质(一)——巴格拉斯效果发生的概率 写作过程中,我对这些问题也是日思夜想,过程中还收集到一些类似思路的题目,发现应用我们的套路可以轻松秒杀,这里与大家分享: 1. 5红5白球...IMO 2018 C3 一条河上有一行(n+1)片莲叶,一开始最左边的荷叶上有n只青蛙想跳到最右边,每秒只允许一只青蛙起跳,如果这只青蛙从一片有k个(包括自身)青蛙的荷叶上起跳那么它最多只能往右跳k格。...骚操作来了,我们直接假定,每次在同一片莲叶上的所有青蛙,都是编号最大的那一只起跳,显然,其编号就是其能够跳步数的最大值,当且仅当比之小的所有青蛙都在这篇荷叶上。于是原命题得证。 什么,这就完了?...完了,因为青蛙和青蛙之间是对称的,在整个跳跃过程的状态机描述中,也只需要记录每个荷叶位置上的青蛙数目,跳转过程即为确定减少荷叶的索引,数量减一,后续不超过其数量位置的荷叶索引,数量加一即可。...每秒,所有蚂蚁都会向其朝向移动一格,如果两只蚂蚁在某一格正面相撞,那么它们会改变朝向从左面离开,反之亦然。证明:有限时间内所有蚂蚁都会走出棋盘掉下去。
2024-01-06:用go语言,在河上有一座独木桥,一只青蛙想沿着独木桥从河的一侧跳到另一侧 在桥上有一些石子,青蛙很讨厌踩在这些石子上 由于桥的长度和青蛙一次跳过的距离都是正整数 我们可以把独木桥上青蛙可能到达的点看成数轴上的一串整点...:0...L 其中L是桥的长度,坐标为 0 的点表示桥的起点,坐标为 L 的点表示桥的终点 青蛙从桥的起点开始,不停的向终点方向跳跃 一次跳跃的距离是 S 到 T 之间的任意正整数(包括S,T) 当青蛙跳到或跳过坐标为...灵捷3.5 大体步骤如下: 1.读入桥的长度 L、跳跃的最小距离 S、最大距离 T 和石子的位置数组。...同时设置一个 stone 数组,记录可能存在石子的位置。 5.遍历石子位置数组,计算每个石子之间的距离,并将距离标记在 distance 数组中,同时在 stone 数组中将对应位置设为 true。...总的时间复杂度是 O(m log m + l * t),其中 m 是石子数量,l 是桥的长度,t 是最大跳跃距离; 总的额外空间复杂度是 O(l + t)。
(编号默认从1开始) 为了避免枚举类中相同枚举值的出现,可以使用@unique装饰枚举类 #枚举的注意事项 from enum import Enum class COLOR(Enum): YELLOW...for _ in range(n): a, b = b, a + b return b #一只青蛙一次可以跳上1级台阶,也可以跳上2级……它也可以跳上n级。...求该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法。...系统可以根据一些关键数据进行自动降级,也可以配置开关实现人工降级 数据过期,进行更新缓存数据 初始化项目,将部分常用数据加入缓存 请求访问数据时,查询缓存中不存在,数据库中也不存在 短时间内缓存数据过期...为了全局的唯一性,应该用uuid做索引关联其他表或做外键 https://segmentfault.com/a/1190000018426586 如何使用两个栈实现一个队列 反转链表 合并两个有序链表
枚举类的使用(编号默认从1开始) 为了避免枚举类中相同枚举值的出现,可以使用@unique装饰枚举类 #枚举的注意事项 from enum import Enum class COLOR(Enum)...求该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法。 #请问用n个2*1的小矩形无重叠地覆盖一个2*n的大矩形,总共有多少种方法?...for _ in range(n): a, b = b, a + b return b #一只青蛙一次可以跳上1级台阶,也可以跳上2级……它也可以跳上n级。...求该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法。...,那么在将来一段时间内被使用的可能性也很小 服务端性能优化方向 使用数据结构和算法 数据库 索引优化 慢查询消除 slow_query_log_file开启并且查询慢查询日志 通过explain排查索引问题
一个帧代表时间内的一个单位,它是序列中时间的最小单位。当您正在创建(或者回放)运动,将对您在图形窗口中所看到的每个 ... 您可以通过创建序列并插入运动步骤来创建运动分析。...系统基于当前视图比例和缩放因子计算最大步长距离和角度。 最大帧数可以指定在一个运动步骤中系统可创建的最大帧数。 创建的大多数序列都是拆装序列,因为您是从一个完整的装配开始的。...在“序列导航器”下的细节面板中,可以向其中的步骤或序列节点添加信息,如描述、时间或成本。 12. 从工具条或“序列导航器”弹出菜单选择命令,或通过拖动步骤,可按照意图更改序列。...可以使用下列的方法之一来更改“序列导航器”中的列: o 在列层叠菜单(在“序列导航器”的背景弹出菜单上)内通过切换可显示或隐藏列。...还可以从序列的某个特定步骤开始回放,方法是在“序列导航器”中选择想要的步骤,然后双击此步骤(或者从弹出菜单或工具条选择“执行当前步骤”)。 在回放过程中抑制的组件将被忽略。
枚举类的使用(编号默认从1开始) 为了避免枚举类中相同枚举值的出现,可以使用@unique装饰枚举类 #枚举的注意事项 from enum import Enum class COLOR(Enum)...for _ in range(n): a, b = b, a + b return b #一只青蛙一次可以跳上1级台阶,也可以跳上2级……它也可以跳上n级。...求该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法。...系统可以根据一些关键数据进行自动降级,也可以配置开关实现人工降级 数据过期,进行更新缓存数据 初始化项目,将部分常用数据加入缓存 请求访问数据时,查询缓存中不存在,数据库中也不存在 短时间内缓存数据过期...为了全局的唯一性,应该用uuid做索引关联其他表或做外键 https://segmentfault.com/a/1190000018426586 如何使用两个栈实现一个队列 反转链表 合并两个有序链表
所谓0个输入是指算法本身定出了初始条件; 输出项:一个算法有一个或多个输出,以反映对输入数据加工后的结果,没有输出的算法是毫无意义的; 可行性:算法中执行的任何计算步骤都是可以被分解为基本的可执行的操作步...二、python中的常见算法 冒泡排序 效率:O(n2) 原理: 比较相邻的元素,如果第一个比第二个大,就交换他们两个; 对每一对相邻元素做同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对。...做完以后,最后的元素会是最大的数,这里可以理解为走了一趟; 针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个; 持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤,直到没有任何一对数字需要比较,最后数列就是从大到小一次排列...nlogn) 原理: 从数列中随机挑选出一个数作为基数; 重新排列数列,使得比基数小的元素在左边,比基数大元素在右边,相等的元素放左边或者右边都可以,最后使得该基数在处于数列中间位置,这个称为分区操作;...所有距离为d1的倍数的记录放在同一个组中。
一只青蛙想要过河。 假定河流被等分为若干个单元格,并且在每一个单元格内都有可能放有一块石子(也有可能没有)。 青蛙可以跳上石子,但是不可以跳入水中。...给你石子的位置列表 stones(用单元格序号 升序 表示), 请判定青蛙能否成功过河(即能否在最后一步跳至最后一块石子上)。...开始时, 青蛙默认已站在第一块石子上,并可以假定它第一步只能跳跃一个单位(即只能从单元格 1 跳至单元格 2 )。...如果青蛙上一步跳跃了 k 个单位,那么它接下来的跳跃距离只能选择为 k - 1、k 或 k + 1 个单位。 另请注意,青蛙只能向前方(终点的方向)跳跃。...,如果觉得有所收获,请顺手点个在看或者转发吧,你们的支持是我最大的动力 。
所有这些都是完成类似任务的方法:对列表或数组中的值排序。例如,简单的选择排序重复查找列表中的最小值,并进行交换直到列表是有序的。...就通常用于表示这些算法的“大 O”记号而言(参见“大 O 记号”),选择排序平均是O(n^2)的:如果你将列表中的项目数加倍,执行时间将增加大约四倍。...然后,如果需要,可以使用这些索引(通过花式索引)构造有序数组: x[i] # array([1, 2, 3, 4, 5]) 沿行或列的排序 NumPy 排序算法的一个有用特性是,能够使用axis参数来排序多维数组的特定行或列...回想一下,两点之间的平方距离是每个维度的平方差的总和;使用由 NumPy 提供的,高效广播(“数组计算:广播”)和聚合(“聚合:最小值,最大值和之间的一切”)的例程,我们可以在一行代码中计算平方距离矩阵...最后,我会注意到,在进行非常大的最近邻搜索时,有基于树的算法和/或近似算法,可以变为O(nlogn)或更好,而不是O(n^2)的暴力算法。
通过使用类型参数T,我们可以编写一个方法,它在包含任何对象类型的列表上工作。 insertionSort需要两个参数,一个是任何类型的List,一个是Comparator,它知道如何比较类型T的对象。...内循环从i迭代到0,所以在n中也是线性的。因此,两个循环运行的总次数是二次的。 如果你不确定,这里是证明: 第一次循环中,i = 1,内循环最多运行一次。...17.3 归并排序的分析 为了对归并排序的运行时间进行划分,对递归层级和每个层级上完成多少工作方面进行思考,是很有帮助的。假设我们从包含n个元素的列表开始。...如果子树中所有节点都小于x,那么就是最大堆。 堆中最小的元素总是在根节点,所以我们可以在常数时间内找到它。在堆中添加和删除元素需要的时间与树的高度h成正比。...我们的堆排序实现创建了新PriorityQueue,来存储元素,所以空间是O(n); 但是如果你能够原地对列表排序,则可以使用O(1)的空间执行堆排序 。
给你石子的位置列表 stones(用单元格序号 升序 表示), 请判定青蛙能否成功过河(即能否在最后一步跳至最后一块石子上)。...如果青蛙上一步跳跃了 k 个单位,那么它接下来的跳跃距离只能选择为 k – 1、k 或 k + 1 个单位。 另请注意,青蛙只能向前方(终点的方向)跳跃。...下面来看一道典型不能使用记忆化搜索的反例: 反例:停在原地的方案数 题目描述 有一个长度为 arrLen 的数组,开始有一个指针在索引 0 处。...每一步操作中,你可以将指针向左或向右移动 1 步,或者停在原地(指针不能被移动到数组范围外)。...给你两个整数 steps 和 arrLen ,请你计算并返回:在恰好执行 steps 次操作以后,指针仍然指向索引 0 处的方案数。
;• 可行性:算法中执行的任何计算步骤都是可以被分解为基本的可执行的操作步,即每个计算步都可以在有限时间内完成(也称之为有效性)。...二、python中的常见算法 冒泡排序 效率:O(n2) 原理: 1. 比较相邻的元素,如果第一个比第二个大,就交换他们两个;2. 对每一对相邻元素做同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对。...: """ for i in range(len(data)-1): #趟数 min_index=i # 记录i趟开始最小的数的索引,我们从最左边开始...效率:O(nlogn) 原理: 1. 将待排序数据列表建立成堆结构(建立堆);2. 通过上浮(shift_up)或下沉(shift_down)等操作得到堆顶元素为最大元素(已大根堆为例);3. ...先取一个小于n的整数d1作为第一个增量,把文件的全部记录分组。所有距离为d1的倍数的记录放在同一个组中。2. 先在各组内进行直接插入排序;3.
因此,你可以说,在最糟情况下,必须查看电话簿中的每个条目,对应的运行时间为O(n)。 一些常见的大O运行时间 O(log n),也叫对数时间,这样的算法包括二分查找。 ...以短边为基准,在长边取短边*n的最大取值,剩下的部分依次按上述操作,直到最后长边为短边的整数倍位置短边**2就是最大方形了。 ...Python提供的散列表实现就是字典,你可使用函数dict来创建散列表。 ...广度优先的工作原理图 要看你的认识的人中有没有芒果销售员,从你的朋友开始查每查一个朋友就把他的朋友加入你的查找列表队列的末尾,直到查完为止或者找到的第一个芒果销售员。...第一行是吉他行,你只能选择拿不拿吉他,只能拿其他肯定会拿偷啊,这样利益最大化。 第二行是音箱行,你可以选择吉他或音箱。 第三行电脑行,三种都可以选择。
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