visualgo是新加坡国立大学计算机学院一位很棒的博士老师Dr. Steven Halim 在2011年写的一个可视化数据结构和计算机常用算法的开源项目，虽然现在没有维护了，但不可否认他依旧是一个很棒的网站。它最初的目的是为了帮助他的学生更好地理解算法和数据结构，但随着时间的推移，它已经成为了一个广受欢迎的在线教育工具。
上节介绍了链表的基本操作史上最全单链表的增删改查反转等操作汇总以及5种排序算法(C语言)
发现下面的策略都是比较糟糕的，这里提及一下分治和动态规划的区别，动态规划避免了分治方法的重复计算，下面的基本上是用了最朴素的动态规划方案，接下来会用自底向上的方案来解决
0.排序算法种类和时间复杂度比较 时间复杂度指的就是一个算法执行所耗费的时间undefined 空间复杂度定义为该算法所耗费的存储空间 1.冒泡排序（Bubble Sort） 1.比较相邻的元素如果第一个比第二个大，就交换它们两个。undefined 2.对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对，这样在最后的元素应该会是最大的数;undefined 3.针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个;undefined 4.重复步骤1〜3，直到排序完成。 function bubbleSort
在上次打劫完一条街道之后和一圈房屋后，小偷又发现了一个新的可行窃的地区。这个地区只有一个入口，我们称之为“根”。除了“根”之外，每栋房子有且只有一个“父“房子与之相连。一番侦察之后，聪明的小偷意识到“这个地方的所有房屋的排列类似于一棵二叉树”。如果两个直接相连的房子在同一天晚上被打劫，房屋将自动报警。
大家好，我是老三，一个刷不动算法的程序员。排序算法相关题目尽管在力扣中不是很多，但是面试中动不动要手撕一下。接下来，我们看一下十大基本排序，
昨天看了循环语句的语法讲解，受益匪浅。但还是希望能提供一个实际的应用案例，来解读一下循环语句的具体实现方法。可以吗？
吴师兄导读：有哪些常见的数据结构？基本操作是什么？常见的排序算法是如何实现的？各有什么优缺点？本文简要分享算法基础、常见的数据结构以及排序算法，给同学们带来一堂数据结构和算法的基础课。
给出由小写字母组成的字符串 S，重复项删除操作会选择两个相邻且相同的字母，并删除它们。
原文地址：https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/window-function-descriptions.html#function_last-value
相信不仅仅是C++中有这些问题，那么大家使用其他编程语言，也可以考虑一下这四个问题，栈和队列是如何实现的。
2021-07-17：一个不含有负数的数组可以代表一圈环形山，每个位置的值代表山的高度。比如， {3,1,2,4,5}、{4,5,3,1,2}或{1,2,4,5,3}都代表同样结构的环形山。山峰A和山峰B能够相互看见的条件为: 1.如果A和B是同一座山，认为不能相互看见，2.如果A和B是不同的山，并且在环中相邻，认为可以相互看见，3.如果A和B是不同的山，并且在环中不相邻，假设两座山高度的最小值为min，1)如果A通过顺时针方向到B的途中没有高度比min大的山峰，认为A和B可以相互看见，2)如果A通过逆时针方向到B的途中没有高度比min大的山峰，认为A和B可以相互看见。两个方向只要有一个能看见，就算A和B可以相互看见。给定一个不含有负数且没有重复值的数组 arr，请返回有多少对山峰能够相互看见。进阶问题：给定一个不含有负数但可能含有重复值的数组arr，返回有多少对山峰能够相互看见。
排序是计算机程序设计中的一种重要操作。如果数据能够根据某种规则排序，就能大大挺高数据处理的算法效率。
最近在复习常用排序算法发现了下面这个罪恶的排序方法列表页面，我被那些有趣的排序方法诱惑了，就把上面介绍的各种排序方法都整理了一遍（我觉得维基百科比其它我看过的算法书都要易懂一些），前半部分可以说还乐在其中，后半部分就有些厌烦了，不过最后总算是坚持看完了。以下是第一部分，包括交换类排序、选择类排序和插入类排序。
) , 那么就是多重集的排列 ; 利用乘法计数原则 , 从左到右依次计算 , 第
页表指出逻辑地址中的页号与所占主存物理块号的对应关系。页式存储管理在用动态重定位方式装入作业时，要利用页表做地址转换工作。
ReplacingMergeTree是另外一个常用的表引擎，ReplacingMergeTree和MergeTree的不同之处在于它会删除排序键值相同的重复项。
对大数据集或非常高吞吐量，仅复制还不够，还需将数据拆分成为分区（partitions），也称分片（sharding）1。
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；
一个 2D 网格中的 顶峰元素 是指那些 严格大于 其相邻格子(上、下、左、右)的元素。
聚类问题(Clustering problems)是一类将多个数分为固定或可变数目的多个组，使其在满足一定限制条件并且实现某些目标的问题。例如半监督图聚类、生物网络领域的限制图聚类、图划分、P-中心选址问题和P-中位问题。
第一趟排序后，最后一项已经是最大值，第二趟排序时只需要对前n-1项进行排序，得到arr数组中的数据顺序为 arr={5,4,8,3,9,10 }
在前两篇中，我们分别学习了 “三角形最小路径和” 以及“矩形最小路径和” 的问题，相信已经掌握了这类题型的解题方式。我们只要明确状态的定义，基本上都可以顺利求解。
大家好，我是浩说 一想到那些年被问到怀疑人生的排序算法问题 满是心酸泪 于是痛定思痛 总结出7大排序算法的实现代码 以及生动的动画演示 保证你们每个人都能看得懂 看完去找面试官单挑 1.冒泡排序
1.插入排序插入排序的思路是将数组分成已排序区间和未排序区间。初始已排序区间只有一个元素,然后一次插入未排序区间的元素到已排序区间中,直到全部元素插入已排序区间。
题目：给定一个字符串 s，统计并返回具有相同数量 0 和 1 的非空（连续）子字符串的数量，并且这些子字符串中的所有 0 和所有 1 都是成组连续的。
其他的排序算法也经常会问到,虽然在工作中,我们很少有需要自己手写排序算法的机会,但是这种入门级的算法却是证明我们能力的一种简单方法.因此要熟悉掌握.
许多人都说算法是程序的核心，一个程序的好于差,关键是这个程序算法的优劣。作为一个初级phper，虽然很少接触到算法方面的东西 。但是对于冒泡排序，插入排序，选择排序，快速排序四种基本算法，我想还是要掌握的。
本文对中科院自动化所和华盛顿大学的研究人员合作发表在WWW 2021的论文《STAN: Spatio-Temporal Attention Network for Next Location Recommendation》进行解读。
摘要：大脑组织的一个关键原则是将大脑区域的功能整合成相互关联的网络。在休息时获得的功能MRI扫描通过自发活动中的相干波动模式，即所谓的功能连接，提供了对功能整合的见解。这些模式已被深入研究，并与认知和疾病有关。然而，这个领域是细分的。不同的分析方法将对大脑进行不同划分，限制了研究结果的复制和临床转化。这种划分的主要来源是将复杂的大脑数据简化为用于分析和解释的低维特征集的方法，这就是我们所说的大脑表征。在本文中，我们提供了不同大脑表征的概述，列出了导致该领域细分和继续形成汇聚障碍的挑战，并提出了统一该领域的具体指导方针。 1.简述 静息态MRI的研究领域是分级的，关于预处理流程、脑分区方法、后处理分析方法和端点都存在争议。这个问题的主要来源是脑表征的挑战。磁共振产生大量的高维数据，一个主要的分析任务是从测得的脑活动的巨大的复杂度中提取可解释的内容。此处我们用“脑表征”来描述这个降维过程。脑表征是一个采集的MRI数据的多层面描述，包括脑单元的空间定义（分区）和在脑单元水平提取可解释特征的总体测度（如配对相关）。如何表征脑数据从根本上奠定了脑功能和组织的描述。 脑的表征经常被考虑为映射问题，旨在消除功能和神经组织的神经解剖不同区域的边界。然而，脑表征包括了表征形式以及数据如何转化成这些表征。本文旨在为该领域的一致性和可重复性提供一个rfMRI表征挑战的入门。 2.脑表征入门 脑表征可以将采集得到的BOLD数据减少为一组特征进行分析。许多脑表征识别：1）一组低维脑单元（空间分区）2）应用在脑单元水平的一组测度组合（配对相关）。这些特征用于后面的统计或预测分析。用“脑单元”来指代任意空间上定义的神经实体，可以被当作一个基础的功能处理单元。“测度组合”作为计算特征的方法，相对于脑单元定义。组合测度用来回答研究问题，因此是相对“特定领域”的。一小部分脑表征不用脑单元和组合测度，而用估计特征，可以代表活动的复杂的时空模式。 2.1定义一个脑单元 rfMRI空间分辨率轻松可达2x2x2mm³，这会在全脑得到约100000体素。rfMRI中,这些体素（或顶点）是最小的可测脑单元。然而其并不代表具体的神经解剖层级水平。因此会将体素或顶点单元组合成更小的脑单元集合来实现有意义的低等级脑表征。 脑单元可能在空间上相邻或不相邻。相邻脑单元与功能具体皮层区域一致（图1a），不相邻脑单元可以捕捉层级组织的和大的半球对称脑的复杂网络结构（图1b）。脑单元可以是二值化（一个体素或顶点被分配到一个单元）的或加权的（体素或顶点根据其权重对多个单元有贡献）。 很多方法可以来定义脑单元。明显的选择是根据基于组织学、病变、褶皱或其他特征定义的图集的分区。但这些图集源于小部分人，且解剖上定义的边界与功能组织不一定匹配。很多方法用功能数据来定义分区，包括ICA,PCA，非负矩阵分解，概率功能模块或字典学习。这种分区依赖于自发BOLD波动，限制了其适用性。用解构、静息、任务结合的多模态方法可能提供广泛性更好的分区。
给定一个代表每个房屋存放金额的非负整数数组，计算你在不触动警报装置的情况下，能够偷窃到的最高金额。
2021-10-28：打家劫舍 II。你是一个专业的小偷，计划偷窃沿街的房屋，每间房内都藏有一定的现金。这个地方所有的房屋都 围成一圈 ，这意味着第一个房屋和最后一个房屋是紧挨着的。同时，相邻的房屋装有相互连通的防盗系统，如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入，系统会自动报警 。给定一个代表每个房屋存放金额的非负整数数组，计算你 在不触动警报装置的情况下 ，今晚能够偷窃到的最高金额 。力扣213。
==优化：==如果本身就很接近有序，那效率就慢了（一个逆序变升序，keyi就一直在左边，递归也只有右侧，所以选择三个数来找中间大小，能让keyi尽量向数组中间靠近），所以设计了Getmid函数来取中间大小的数
堆排序并不是直接对堆节点Node类型排序，而是通过建立索引之间的关系，对一维数组排序。 称之为堆排序，是因为节点索引值之间的关系与完全二叉树的非常类似，而树又称堆。 设根节点为i，i从0开始记，则：
（注：文章中的算法顺序是按照下面的图片中的分类进行，你可以不按照这个顺序。根据你的个人喜好、时间以及上面的侧重点分析，按照自己的需求学习即可。）
排序算法是老生常谈的了，但是在面试中也有会被问到，例如有时候，在考察算法能力的时候，不让你写算法，就让你描述一下，某个排序算法的思想以及时间复杂度或空间复杂度。我就遇到过，直接问快排的，所以这次我就总结梳理一下经典的十大排序算法以及它们的模板代码。
作者 | Romit Mehta、Vaishali Walia 和 Bala Natarajan
2021-10-28：打家劫舍 II。你是一个专业的小偷，计划偷窃沿街的房屋，每间房内都藏有一定的现金。这个地方所有的房屋都 围成一圈 ，这意味着第一个房屋和最后一个房屋是紧挨着的。同时，相邻的房屋装有相互连通的防盗系统，如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入，系统会自动报警 。给定一个代表每个房屋存放金额的非负整数数组，计算你 在不触动警报装置的情况下 ，今晚能够偷窃到的最高金额 。
2021-05-30：数组的元素个数一定大于2,请问两个不相邻元素的和的最大值是多少？
https://leetcode-cn.com/problems/remove-all-adjacent-duplicates-in-string/
快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来，且在大部分真实世界的数据，可以决定设计的选择，减少所需时间的二次方项之可能性。
排序是计算机内经常进行的一种操作，其目的是将一组“无序”的记录序列调整为“有序”的记录序列。
从第一个数据开始，依次比较相邻元素的大小。如果前者大于后者，则进行交换操作，把大的元素往后交换。通过多轮迭代，直到没有交换操作为止。冒泡排序就像是在一个水池中处理数据一样，每次会把最大的那个数据传递到最后。
https://blog.csdn.net/qq_32799165/article/details/87878876
十种常见排序算法一般分为以下几种： （1）非线性时间比较类排序：交换类排序（快速排序和冒泡排序）、插入类排序（简单插入排序和希尔排序）、选择类排序（简单选择排序和堆排序）、归并排序（二路归并排序和多路归并排序）；
数组分为Left与Right部分，最大字段和要么在left，要么在right，要么必然包括mid-1与mid+1（这种情况复杂度仅为n，此处mid不代指元素，mid-1与mid+1相邻），籍此可以递归求解。
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