【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 )
冒泡排序、插入排序、选择排序这三种排序算法,它们的时间复杂度都是 O(n2),比较高,适合小规模数据的排序。归并排序和快速排序的时间复杂度为 O(nlogn) 。这两种排序算法适合大规模的数据排序
题目要找到「至少是其他数字两倍的最大数」,可以维护两个数,最大数和第二大的数,最终判断是否最大数>=第二大的数* 2 就可以了~
一个各公司都喜欢拿来做面试笔试题的经典动态规划问题,互联网上也有很多文章对该问题进行讨论,但是我觉得对该问题的最关键的地方,这些讨论似乎都解释的不很清楚,让人心中不快,所以自己想彻底的搞一搞这个问题,希望能够将这个问题的细节之处都能够说清楚。
王争老师讲过,学习算法不是死记硬背一些源代码或概念,而是学习算法的实现思路、思维、应用场景,从而达到灵活运用。
快速排序 快速排序是处理大数据集最快的排序算法之一。它是一种分而治之的算法,通过递归的方式将数据依次分解为包含较小元素和较大元素的不同子序列。该算法通过不断重复这个步骤知道所有数据都是有序的。 算法实现 这个算法首先要在列表中选择一个元素作为基准值(pivot)。数据排序围绕基准值进行,将列表中小于基准值的元素移到数组的底部(左边),将大于基准值的元素移到数组的顶部(右边)。 ①选择一个基准元素,将列表分成两个子序列; ②对列表重新排序,将所有小于基准值的元素放在基准值前面,所有大于基准值的元素
要查找一个数组中的第 K 大元素,有多种方法可以实现,其中常用的方法是使用分治算法或快速选择算法,这两种方法的时间复杂度到时候O(n)。
的排序算法,归并排序和快速排序。这两种排序算法适合大规模的数据排序,比上一节讲的那三种排序算法要更常用。
缺失数字 1.题目描述 给定一个包含 0, 1, 2, ..., n 中 n 个数的序列,找出 0 .. n 中没有出现在序列中的那个数。 示例 1: 输入: [3,0,1] 输出: 2 示例
大家好,我是熊哥。最近一位朋友去面试了字节跳动的后台开发的岗位,其一面的算法题,个人感觉比较简单。
给定一个长度为n的数组,n是一个很大的值,而且事先不知道n的大小,给定一个确定的数值k,要求设计一个找出数组中第k大的元素,要求算法需要的空间不能超过O(k)。
Boolean : true 所有元素都通过检测 , false 存在元素没有通过检测。
一、初始定义及原地修改1.283. 移动零2.27. 移除元素3.26. 删除排序数组中的重复项4.80. 删除排序数组中的重复项 II二、基础思想应用1.75. 颜色分类2.88. 合并两个有序数组3.215. 数组中的第K个最大元素4.167. 两数之和 II - 输入有序数组5.209. 长度最小的子数组
2.原文对边界条件的说明有误。当数组A所有元素都小于数组B时,j的值并不会等于0。
本文将介绍10种处理海量数据问题的常见方法,也可以说是对海量数据的处理方法进行一个简单的总结,希望对你有帮助。
两种时间复杂度为O(nlogn)的排序算法,归并排序和快速排序。这两种排序算法适合大规模数据排序,更常用。
题目:在《英雄联盟》的世界中,有一个叫 “提莫” 的英雄。他的攻击可以让敌方英雄艾希(编者注:寒冰射手)进入中毒状态。
排序算法又分为简单排序和高级排序。其中简单排序包括冒泡排序、选择排序和插入排序。高级排序包括希尔排序、归并排序和快速排序。【⚠️这里仅介绍了六种排序算法】
输入一个递增排序的数组和一个数字 S,在数组中查找两个数,使得他们的和正好是 S。如果有多对数字的和等于 S,输出两个数的乘积最小的。
在这个问题中,我们需要实现一个查找动态集合 S 中最大元素的算法,该动态集合使用一个长度为 m 的直接寻址表 T 来表示。首先,我们需要明确直接寻址表是什么。在计算机科学中,直接寻址表是一种数据结构,它允许我们根据键值直接访问数据,而不需要进行查找。在这种情况下,我们可以假设 S 中的每一个元素都存储在直接寻址表 T 中的某个位置,键就是元素本身,值可以是任意的数据,比如一个空值或者一个标记。
在很多应用中,我们通常需要按照优先级情况对待处理对象进行处理,比如首先处理优先级最高的对象,然后处理次高的对象。最简单的一个例子就是,在手机上玩游戏的时候,如果有来电,那么系统应该优先处理打进来的电话。
数据结构和算法系列的课程分为上下两篇文章,上篇文章主要是讲解数据结构,可以戳导师计划--数据结构和算法系列(上)进行了解。本篇文章主要讲解的是基本算法,辅助的语言依旧是JavaScript。POST的本篇文章主要是扩展下我们在开发中的方式,发散下思维~
给你一个长度为n 的整数数组,每次操作将会使 n - 1个元素增加1。返回让数组所有元素相等的最小操作次数。
我们在MySQL中的数据一般是放在磁盘中的,读取数据的时候肯定会有访问磁盘的操作,磁盘中有两个机械运动的部分,分别是盘片旋转和磁臂移动。盘片旋转就是我们市面上所提到的多少转每分钟,而磁盘移动则是在盘片旋转到指定位置以后,移动磁臂后开始进行数据的读写。那么这就存在一个定位到磁盘中的块的过程,而定位是磁盘的存取中花费时间比较大的一块,毕竟机械运动花费的时候要远远大于电子运动的时间。当大规模数据存储到磁盘中的时候,显然定位是一个非常花费时间的过程,但是我们可以通过B树进行优化,提高磁盘读取时定位的效率。
对于许多开发人员而言,编写采访编码的过程会引起焦虑。涉及的内容太多,常常感觉很多与开发人员在日常工作中所做的事情无关,这只会增加压力。
本文将简单总结下一些处理海量数据问题的常见方法。当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题,但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目,方法不一定最优,如果你有更好的处理方法,欢迎讨论。
看完上一个章节,相信你已经掌握了程序设计的基本语句——成功的长出了猴毛了!不要小看这一点点猴毛噢,你以后的猿类生涯,这些最基础的毛毛要陪伴你渡过漫长的岁月——
解题思路: 我们需要获得两个字符串表示的正整数num1和num2的乘积,而且记过依旧以字符串形式输出。
上图这两个给定数组A和B,一个长度是6,一个长度是5,归并之后的大数组仍然要保持升序,结果如下:
今天我们学习第4题寻找两个有序数组的中位数,这是我们遇到的第一个困难题。这个题目很新颖,需要打破常规思维去思考。下面我们看看这道题的题目描述。
假设A是一个n\*n的二维数组。它的行和列都按照升序排列,给定一个数值x,设计一个有效算法,能快速在数组A中查找x是否存在。同时考虑一个算法效率的下界,也就是无论任何算法,它的时间复杂度都必须高于某个给定水准。
面试锦囊系列一直有收到大家的反馈,包括后台内推成功的消息、朋友的同事从创业小公司成功跳到huawei等等,非常高兴小破号的这些整理分享能够真正地帮助到大家
在一个给定的数组nums中,总是存在一个最大元素 。查找数组中的最大元素是否至少是数组中每个其他数字的两倍。如果是,则返回最大元素的索引,否则返回 -1
1.方法二中,插入数组A的条件是遍历到的元素“大于”数组A的最小元素,而非”小于”。
本文主要利用单调栈来解决leetcode上的典型问题,其实它的应用范围倒是不广,主要解决的都是类似于leetcode上下一个更大元素的问题,本文将从这类问题出发,帮助大家掌握单调栈的应用技巧。主要题型如下所示:
此类仅包含操作或返回集合的静态方法。 它包含多样的对集合进行操作的算法,“包装器”,返回由指定集合支持的新集合,以及其他一些细碎功能。
新的一周,又到了上班的日子了,由于新型肺炎病毒还在持续,有些人可能收到通知还是在家里远程办公,但是有些人可能公司就要求回去公司上班了,在这里还是要提醒大家,无论是在家也好,在公司也好都要做好防护工作。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 第二天,在另一家公司…… 小灰是吧?请简单介绍一下你自己。 好的,blah blah blah…… 下面考你一道算法题: 给你一个无序数组,要求你找出数组中的第k大元素。 题目是什么意思呢?比如给定的无序数组如下: 如果 k=6,也就是要寻找数组中的第6大元素,这个元素是哪一个呢? 显然,数组中第一大的元素是24,第二大的元素是20,第三大的元素是17 ......第6大的元素是9。 让我想想啊…… 对了,我可以先把无序数组排序
提及选择排序算法,我是一点都不陌生,我大一上学期在 C 语言这门课程中学习到的两个算法,其中一个就是选择排序算法,另一个就是冒泡排序算法。
显然,数组中第一大的元素是24,第二大的元素是20,第三大的元素是17 ......第6大的元素是9。
十道海量数据处理面试题与十个方法总结 一、十道海量数据处理面试题 1、海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 此题,在我之前的一篇文章算法里头有所提到,当时给出的方案是:IP的数目还是有限的,最多2^32个,所以可以考虑使用hash将ip直接存入内存,然后进行统计。 再详细介绍下此方案:首先是这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出
这不,手头的事情忙的差不多的时候,就赶紧来更新文章了,而且给大家准备了福利,想知道福利是啥,先往下看吧。
给定两个没有重复元素的数组 nums1 和 nums2 ,其中nums1 是 nums2 的子集。找到 nums1 中每个元素在 nums2 中的下一个比其大的值。
显然,数组中第一大的元素是24,第二大的元素是20,第三大的元素是17 ...... 第6大的元素是9。
想要找最大数至少大于所有其他数的两倍,只需要知道最大数比次大数大两倍就可以了,一次遍历用两个参数分别记录最大数和次大数,在当前索引比最大数大的时候,次大数的数值也应该变为原本的最大数,比最大数小的时候判断是否大于次大数即可
————— 第二天 ————— 题目是什么意思呢?比如给定的无序数组如下: 如果 k=6,也就是要寻找第6大的元素,这个元素是哪一个呢? 显然,数组中第一大的元素是24,第二大的元素是20,第三大的元素是17 ...... 第6大的元素是9。 方法一:排序法 这是最容易想到的方法,先把无序数组从大到小进行排序,排序后的第k个元素,自然就是数组中的第k大元素。 方法二:插入法 维护一个长度为k的数组A的有序数组,用于存储已知的k个较大的元素。 接下来遍
Heapsort类似于 选择排序我们反复选择最大的项目并将其移动到列表的末尾。主要的区别在于,我们不是扫描整个列表来查找最大的项目,而是将列表转换为最大堆(父节点的值总是大于子节点,反之最小堆)以加快速度。
知识点综述: ---- map:关联容器。 1.0 由key--value组成,通过key,查找value,关键字key唯一。 2.0 内部结构是红黑树,根据key自动排序,查找速度快。 3.0 有双向迭代器。 4.0 map基本访问单元为pair,pair只有二个成员变量,first和key 分别表示key和value。 map:定义了以下三个类型: map<K, V>::key_type : 表示map容
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈:Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
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