首先o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)是用来表示对应算法的时间复杂度,这是算法的时间复杂度的表示。不仅仅用于表示时间复杂度，也用于表示空间复杂度。...其作用： 时间复杂度是指执行这个算法所需要的计算工作量； 空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间； 时间和空间都是计算机资源的重要体现，而算法的复杂性就是体现在运行该算法时的计算机所需的资源多少；...比如冒泡排序，就是典型的O(n x n)的算法，对n个数排序，需要扫描n x n次。...(n-1) 时间复杂度O(logn)—对数阶，当数据增大n倍时，耗时增大logn倍（这里的log是以2为底的，比如，当数据增大256倍时，耗时只增大8倍，是比线性还要低的时间复杂度）。...O(nlogn)<O(n2)<O(n3)<O(2n)//2的n方<O(n!)
复杂度分析 首先有2层循环： 第一层，从0-length依次选取待排序的元素 第二次，将待排序的元素与后面的所有元素比较，选择后面所有元素中最小的元素，然后交换 所以时间复杂度为 O(n^2)...没有开辟新的空间，所以空间复杂度为O(1) 插入排序 ?...易错点 i是从1开始的，也就是说arr.length如果排序至少有2个元素，如果只有一个元素那么本身就是有序的 j>0 而不是j>=0,如果j>=0,那么j-1=-1 index=-1是违法的 arr[...7 当i=0时 认为5是最小的 ，所以i=0与i=3比较 不满足arr[min] < arr[j] 当i=4时满足 那么i=0和i=4交换，所以 最后变成2 6 8 5 '5' 7 看出选择是不稳定的...比较下一个元素5.所以插入是稳定 冒泡排序 冒泡排序，应该是大家接触的最早的排序算法之一了。 原始数据 ? 1.png 第一轮循环 ? 2.png 完成第一轮排序 ?
O2O的闭环是最初大家在该领域争论最多的问题之一，争论甚至讨论到闭环究竟存在与不存在。并且最初闭环概念被团购业当做盈利的手段，有一次某大型团购网站的一个区域经理就跟我说，不闭环就收不到钱。...闭环的概念被滥用，以至于许多行业人士认为闭环并不存在是一个谬误。 假如你用PC端的思维方式去思考闭环这个概念，你一定无法认识闭环在O2O领域的真实含义是什么。...一、O2O的闭环存在清晰的线索 首先你必须认识到，闭环在O2O领域存在着非常清晰的线索，最初许多人将闭环概念变得非常混乱，其原因就在于线索混乱。...三、O2O没有起点也没有终点 O2O的闭环必然是一个莫比乌斯环。没有起点，没有终点。 在媒体时代，我们每天都在挖空心思对付转化的效率——极其可怜的转化率。...为了弥补转化率的损失，就需要不断进行新的推广工作。 而O2O，至少将转化率提高10倍以上，O2O的闭环就像一个永动机，不断地循环转化，而他的动力就在于大数据。
超时是怎么回事 ? 大家在leetcode上练习算法的时候应该都遇到过一种错误是“超时”。...如果写出了一个O(n)的算法 ，其实可以估算出来n是多大的时候算法的执行时间就会超过1s了。 如果n的规模已经足够让O(n)的算法运行时间超过了1s，就应该考虑log(n)的解法了。...O(n)的算法，1s内大概计算机可以运行 5 * (10^8)次计算，可以推测一下O(n^2) 的算法应该1s可以处理的数量级的规模是 5 * (10^8)开根号，实验数据如下。 ?...O(n^2)的算法，1s内大概计算机可以运行 22500次计算，验证了刚刚的推测。 在推测一下O(nlogn)的话， 1s可以处理的数据规模是什么呢？...理论上应该是比 O(n)少一个数量级，因为logn的复杂度 其实是很快，看一下实验数据。 ? O(nlogn)的算法，1s内大概计算机可以运行 2 * (10^7)次计算，符合预期。
App 架起服务桥梁 无容置疑，“MUJI passport”是无印良品O2O战略布局中非常重要的环节。...相通的奖励制度，在一定程度上，打通了线上线下融合的发展路径。 数据是实现O2O的最好工具 在这个数据至关重要的时代，无印良品对数据格外关注。...事实上，对每个顾客的分析至关重要，只有了解顾客的生活状态和需求才能更好的满足他们，从而实现O2O，为线上到线下引流提供便利。...随着社交媒体的广泛普及，在Facebook和Twitte上发起话题讨论，向参与话题的顾客发放优惠券等奖励活动，向线下实体店铺引流的O2O方式已经变得很平常。...在无印良品的理念中，不重视和每个顾客的交流，就不要谈O2O。所以，无印良品把和每个顾客建立良好关系作为O2O的核心。
如果存放相同的Key，那么Value将会被覆盖，类似于QQ更改密码，账号不会变，只有密码会进行更改。 ? 运行结果如下所示 ? 2.为什么扩容2的n次幂？...首先先看一下HashMap中的putVal方法(存值的)和resize方法(扩容的)，之所以HashMap扩容是2的n次幂和这两个方法有千丝万缕的联系。...通过putVal方法可以看出来HashMap在存值时会先把key的hash值和扩容后的长度进行一次按位与运算，其中hash是在hash方法中把key进行计算后的出来的结果，n是扩容的长度（也就是数组的长度...其中n是集合的容量，hash是添加的元素经过hash函数计算出来的hash值。...通过上面的对比可以看出来11111111和其他值 比较大大的减少了hash碰撞的发生，这样就是为什 么HashMap为什么扩容采用2的n次幂的原因。
说实话，我是真的不懂算法。但是，我知道一个算法的好坏，通常时间复杂度是一个评价的指标之一。 又到了一年的面试季，有些同学在群里反馈算法问题。...常见的算法举例：遍历算法。 ? O(n^2) 就代表数据量增大 n 倍时，耗时增大 n 的平方倍，这是比线性更高的时间复杂度。...比如冒泡排序，就是典型的 O(n^2) 的算法，对 n 个数排序，需要扫描 n × n 次。 O(n^2) 也有人用 O(n²) 表示。这两个表示是一样的。 ?...O(logn) 当数据增大 n 倍时，耗时增大 logn 倍（这里的 log 是以 2 为底的，比如，当数据增大 256 倍时，耗时只增大 8 倍，是比线性还要低的时间复杂度）。...常见的算法时间复杂度由小到大依次为：Ο(1)＜Ο(log2n)＜Ο(n)＜Ο(nlog2n)＜Ο(n2)＜Ο(n3)＜…＜Ο(2n)＜Ο(n!)。 ? 上图是常见的算法时间复杂度举例。
可喜的是，并不是所有的O2O市场都如汽车后市场一样消减的速度会如此之快，很多O2O企业在这个资本寒冬里却依然在过着让很多创业者都眼羡的生活，健身O2O、金融O2O等企业陆续获得融资便是一个有力的证明。...于是，人们将年终这些企业的表现看作是它们能否顺利度过资本寒冬的关键，同所有O2O企业一样，家装O2O企业在年末同样上演了打折促销的价格大战。...落子的坚定让我们看到了这些家装O2O企业渡过寒冬信心，而这当中更多地透露出来的是一种从容。...而线下门店的拓展恰恰是家装O2O落地的关键，也是在IP已经成为稀缺资源的前提下，各家装O2O企业顺利获得用户关注的主要手段。...等到家装O2O对整个市场的布局完成之后，那个时候的年末大战才可能称得上是家装O2O的终极决战。
有点像DP的思想，写写就会做。...i*2+2]=p[i]; s[i*2+1]='+'; //cout<<s[i*2+1]<<s[i*2+2]; } s[0]='^',s[le*2+1]='...+';//选取不可能出现的字符即可。...int cnt=0; while(~scanf(" %s",a)){ if(a[0]=='E')break; printf("Case %d: %d\n"...:sJPP2u25PXU.
谁在为O2O添柴架火，是什么样的魔力让互联网巨擘为O2O拼的头破血流，电商是主战场还只是一个开端？...两位以往出双入对的闺蜜，最终因一个移动帅哥的出现而决裂，显然O2O的魅力程度已经让已为股市妇的腾讯和待字闺中的阿里神魂颠倒。 什么是O2O？...腾讯的微信雄霸O2O的中间环节，阿里的来往失败只能依靠支付宝苦苦支撑，线上两家已是胸有成竹，线下通过不断的收购也能补足，所以这中间环节就成了焦点之战，这就是当下的O2O，同时资本市场像磕药一样不断炒动O2O...在这里需要说明的是，阿里的线下服务部署从07年就已经开始，一直想打通互联网与线下生活的瓶颈，直到移动互联网带来了契机，只是在这个O2O闭环的中转站上出现了麻烦，否则阿里不会如此被动。...阿里的硬伤还是在移动入口这块儿，显然比起腾讯的O2O闭环，阿里的O2O闭环还不稳定，断链的可能性依然存在。
2023-03-11：给定一个N*M的二维矩阵，只由字符'O'、'X'、'S'、'E'组成， 'O'表示这个地方是可通行的平地， 'X'表示这个地方是不可通行的障碍， 'S'表示这个地方有一个士兵，全图保证只有一个士兵...答案2023-03-11： Dijkstra算法+优先级队列。 代码根据山寨版[chatgpt](https://chatgpt.zcorky.com/)稍做修改写的。...这不得不承认chatgpt很强大，这还是山寨版的，感觉比我自己写得还要好。 以下代码是生成的rust代码，稍微做了修改。...['O'; m]; n]; for i in 0..n { for j in 0..m { if rand::thread_rng().gen_range...a // 转向的代价是b // pre_c + a fn add( i: i32, j: i32, direction: usize, pre_direction: usize
在线教育、教育O2O等概念在BAT的强势介入下，局越做越大，有人说现在的在线教育像团购网站兴起时的百团大战。...不过，BAT布局在线教育和团购网站有本质的不同，即团购网站投资后要有现金回报，而在线教育投资追求的是数据不是现金回报，通过在线教育收集人类学习的数据，为发展人工智能铺路。...我们说在线教育的发展下一步可能是O2O也可能是硬件设备，可从吴恩达主持百度大脑来看，在线教育的下一步最大可能是人工智能。...通过BAT的现有布局来看，百度的人工智能方向是生活应用；阿里是向商务应用方面发展；腾讯可能是娱乐（游戏）应用方向。...当然，教育O2O作为三家人工智能发展的基础，将成为各家的核心业务！ 作者毕汝杰 摘自腾讯科技
数组的长度）建议为2的n次幂呢？...我们举几个例子，length1=3(奇数)，length2 = 6(偶数)，length3 = 16(2的n次幂)，那么对应的length-1二进制数组如下： ?...从以上例子中可知，奇数和偶数(非2的n次幂)，和任何key的hashcode按位与操作，总会有一些位置覆盖不到。...回到上述的indexFor方法中，也就是说对于数组长度非2的n次幂的情况，永远会有一些数组位置辐射不到，再换一个角度来说，这些场景中，我们永远无法将Entry数组利用率提高到100%。...最后我们可以得出结论，使用HashMap的时候建议指定的容量是2的n次幂(很多人习惯使用空构造器，默认容量16已经满足需求)，具体还需要考虑业务场景而定。
由于固定长度的hash数组，所以空间复杂度与待排序数组数据规模n没有关系，也就是说空间复杂度为O(1)。...n) for(int i=0;i<n;++i){ hash[arr[i]] = true;//标记arr[i]出现过 } //时间复杂度为O(MAXN) int k=0; for(int...i=0;i<MAXN;++i){ if(hash[i] == true){ arr[k++] = i; } } 总的时间复杂度为O(n+MAXN),即O(n) } void show...= {5,6,9,2,3,7,4,1,8}; int n = sizeof(arr)/sizeof(arr[0]); show(arr,n); return 0; } 尝试测试一个这样的排序算法性能...2.对于一个几乎有序的待排序数组数组，其时间复杂任然为O(n)。
用 O(1) 时间检测整数 n 是否是 2 的幂次。 样例 n=4，返回 true; n=5，返回 false. 除以2 这个当然是很简单也最容易想到，int的话可能要除31次才能出来。...统计1的位数 这个也容易想到，如果是2的幂次的话肯定是正的，然后去统计1的个数，需要移位和取且操作，和上面的方法差不多。因为除2本来就可以通过移位操作完成。...// write your code here } n和n-1取且 这个是以前检测有多少个1的时候用到的一种方法，那个时候有一个结论：n&n-1可以减少一位1,如果用这种方法，那代码是相当简单：...n位有符号数的表示范围： -2^n-- 2^(n-1)-1 原码的表示： 左边是符号位，正数为0，负数为1。...如果当前时刻是3点钟，在12个小时之后时刻变为15点，15在模12之后，依然是3点。再如，将3点的时针调慢一个小时，即调成2点，和将时针向前调整11个小时的效果是一样的。
2023-03-11：给定一个N*M的二维矩阵，只由字符'O'、'X'、'S'、'E'组成，'O'表示这个地方是可通行的平地，'X'表示这个地方是不可通行的障碍，'S'表示这个地方有一个士兵，全图保证只有一个士兵...答案2023-03-11：Dijkstra算法+优先级队列。代码根据山寨版chatgpt稍做修改写的。这不得不承认chatgpt很强大，这还是山寨版的，感觉比我自己写得还要好。...以下代码是生成的rust代码，稍微做了修改。...['O'; m]; n]; for i in 0..n { for j in 0..m { if rand::thread_rng().gen_range(0,...a// 转向的代价是b// pre_c + afn add( i: i32, j: i32, direction: usize, pre_direction: usize,
前几篇文章介绍了几个常用的排序算法：冒泡、选择、插入、归并、快速，他们的时间复杂度从 O(n^2) 到 O(nlogn)，其实还有时间复杂度为 O(n) 的排序算法，他们分别是桶排序，计数排序，基数排序...你可能会问为什么这些时间复杂度低至 O(n) 的排序算法会很少使用呢？ 那就是因为这些排序算法对待排序的数据要求比较苛刻，这些算法理解其来比较简单，学习这类算法重要的是掌握它们的适用场景。...你可能会问了，假如桶的个数是 m，每个桶中的数据量平均 n/m, 这个时间复杂度明明是 m*(n/m)*(log(n/m)) = n log(n/m)，怎么可能是 O(n) 呢 ？...比如极端情况下桶的个数和元素个数相等，即 n = m， 此时时间复杂度就可以认为是 O(n)。...根据每一位来排序，我们利用上述桶排序或者计数排序，它们的时间复杂度可以做到 O(n)。如果要排序的数据有 k 位，那我们就需要 k 次桶排序或者计数排序，总的时间复杂度是 O(k*n)。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 7-5 计算阶乘和 对于给定的正整数N，需要你计算 S=1!+2!+3!+…+N!。 输入格式： 输入在一行中给出一个不超过10的正整数N。...输出格式： 在一行中输出S的值。...输入样例： 3 输出样例： 9 #include using namespace std; int J(int n) { int jie=1; for...(int i = 1; i <=n; i++) { jie *= i; } return jie; } int main() { int nn; cin >> nn;
跟着西瓜兄弟学算法 ? ? ? ? ? ? ? 老大：我简单给你讲下吧，你学过那么多排序，估计一看就懂了。...基数排序，是一种基数“桶”的排序，他的排序思路是这样的：先以个位数的大小来对数据进行排序，接着以十位数的大小来多数进行排序，接着以百位数的大小…… 排到最后，就是一组有序的元素了。...1、基数排序是一种用空间换时间的排序算法，数据量越大，额外的空间就越大? 我的想法：我觉得基数排序并非是一种时间换空间的排序，也就是说，数据量越大，额外的空间并非就越大。...因为在把元素放进桶的时候，是完全可以用指针指向这个元素的，也就是说，只有初始的那些桶才算是额外的空间。 2、居然额外空间不是限制基数排序速度的原因，那为啥基数排序没有快速排序快呢？...基数的时间复杂度为O(n)，不过他是忽略了常数项，即实际排序时间为kn(其中k是常数项)，然而在实际排序的过程中，这个常数项k其实是很大的，这会很大程度影响实际的排序时间，而像快速排序虽然是nlogn，
为什么槽位数（数组长度）必须是2^n？ HashMap能不能用空对象（null）作为key？...，默认情况下n就是2^4 = 16 (n - 1) = 16 - 1 = 15 那还有一个问题：为什么要n-1?...，key的hash值是低位相同，高位不同的话，计算出来的槽位下标都是同一个，大大增加了碰撞的几率； 但如果使用h ^ (h >>> 16)，将高位参与到低位的运算，整个随机性就大大增加了； 问题二：为什么槽位数...（数组长度）必须是2^n？...根据源码可知，无论是初始化，还是保存过程中的扩容，槽位数的长度始终是2^n；通过(2^n - 1) & hash公式计算出来的槽位索引更具散列性；假如默认槽位数n的长度不是16（2^4）,而是17，会出现什么效果呢
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