查找最大不重复子串长度是一个常见的字符串处理问题，有多种解决思路。以下是几种常见的思路以及它们各自的时间和空间复杂度对比：
数据结构中的查找算法是指在一个给定的数据结构中，寻找特定元素的过程。常见的查找算法有线性查找、二分查找、哈希查找等。
集合（set）类型也是用来保存多个的字符串元素，但和列表类型不一样的是，集合中不允许有重复元素，并且集合中的元素是无序的，不能通过索引下标获取元素。一个集合最多可以存储 232−1 2^{32}-1 个元素。Redis除了支持集合内的增删改查，同时还支持多个集合取交集、并集、差集，合理地使用好集合类型，能在实际开发中解决很多实际问题。
当搜索一个键时，哈希表使用相同的哈希函数来查找对应的桶，并只在特定的桶中进行搜索。
这周调整了下计划，鉴于很多不懂的知识需要大量的时间去消化及整理输出，因此，改为每逢节假日更新每日一问。
事实上，当下标 i 可以被 n 整除时，那么有下标 n / i 也可以被 n 整除，因此我们只需要检查 [0, \sqrt(n)] 的范围。
链接：41. 缺失的第一个正数 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com)
在编程语言中，查找算法是指在一个数据集合中查找某个元素是否存在的算法。常见的查找算法包括：
这道题很简单，但是题目的要求是 O(n) 的时间复杂度和 O(1) 空间复杂度，所以难度上升到了 Hard。
今天分享的题目来源于 LeetCode 上第 169 号问题：求众数（求数组中超过一半的数字）。题目难度为 Easy，目前通过率为 45.8% 。
有序集合是给每个元素设置一个分数（score）作为排序的依据这一概念的集合，其也是不能有重复元素的。有序集合提供了获取指定分数和元素范围查询、计算成员排名等功能。
所有数据结构都有其自身的特点，例如，当需要快速搜索元素（在log（n）中）时，会使用BST。当需要在恒定时间内获取最小或最大元素时，使用堆或优先级队列。类似地，哈希表用于在恒定时间内获取、添加和删除元素。在继续实施方面之前，任何人都必须清楚哈希表的工作原理。因此，这里是哈希表工作的简要背景，还应该注意的是，我们将互换使用哈希映射和哈希表术语，尽管在 Java 中哈希表是线程安全的，而 HashMap 不是。
散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据键（Key）而直接访问在内存存储位置的数据结构。也就是说，它通过计算一个关于键值的函数，将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录，这加快了查找速度。这个映射函数称做散列函数，存放记录的数组称做散列表。简单来说，哈希表是一种依赖哈希函数组织数据，以达到常数级别时间复杂度，插入和搜索都非常高效的数据结构。
给定一个大小为 n 的数组 nums ，返回其中的多数元素。多数元素是指在数组中出现次数 大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。
给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 s ，找出该数组中满足其和 sum ≥ s 的长度最小的连续子数组。如果不存在符合条件的连续子数组，返回 0。
将嵌套的循环拆开并优化，有可能显著提高运行速度。当前的嵌套循环的时间复杂度是 O(n⋅m)O(n⋅m)（其中 n 是 DataPoint001 的大小，m 是 DataLine001 或 DataFace001 的大小）。拆开循环并使用适当的数据结构，可以降低时间复杂度，从而提高性能。
作为一个合格的技术人员，算法是必备知识。可以这么说，虽然不懂算法的人并不会失业，但如果你想快速晋升摆脱业务工程师CRUD的命运就一定离不开算法。同时不管是对于工作还是面试都是非常有用的。
排序和搜索算法是计算机科学中非常重要的算法领域。排序算法用于将一组元素按照特定的顺序排列，而搜索算法用于在给定的数据集中查找特定元素的位置或是否存在。 排序算法的基本概念是根据元素之间的比较和交换来实现排序。不同的排序算法采用不同的策略和技巧来达到排序的目的。常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序、堆排序和希尔排序等。这些算法的核心思想包括比较和交换、分治法、递归等。排序算法的作用是使数据按照一定的规则有序排列，便于后续的查找、统计和处理。 搜索算法的基本概念是通过遍历数据集来找到目标元素。搜索算法的核心思想包括顺序搜索、二分搜索、广度优先搜索（BFS）、深度优先搜索（DFS）等。顺序搜索是逐个比较元素直到找到目标或遍历完整个数据集，而二分搜索是基于有序数据集进行折半查找。广度优先搜索和深度优先搜索是针对图和树等非线性结构的搜索算法，用于遍历整个结构以找到目标元素或确定其存在性。 排序算法和搜索算法在实际应用中起到至关重要的作用。排序算法可以用于对大量数据进行排序，提高数据的检索效率和处理速度。搜索算法则可以在各种应用中快速定位和获取所需信息，如在数据库中查找特定记录、在搜索引擎中查找相关结果、在图形图像处理中寻找特定图像等。对于开发者和学习者来说，理解和掌握排序和搜索算法是非常重要的。它们是基础算法，也是面试中常被问到的知识点。通过深入学习和实践排序和搜索算法，可以提高编程能力，优化算法设计，并在实际应用
给定一个大小为 n 的数组，找到其中的多数元素。多数元素是指在数组中出现次数 大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。
数据结构与算法 (Kotlin语言描述) 目录 1.Kotlin 概述 为什么用Kotlin? Kotlin快速入门 2.数据结构与算法基础 时间复杂度 空间复杂度 递归函数 3.数组
冒泡排序算法的原理是: 重复地走访过要排序的元素列，一次比较两个相邻的元素，如果他们的顺序（如从大到小、首字母从A到Z）错误就把他们交换过来。走访元素的工作是重复地进行直到没有相邻元素需要交换，也就是说该元素已经排序完成。
给你一个整数数组 nums ，除某个元素仅出现 一次 外，其余每个元素都恰出现 三次 。请你找出并返回那个只出现了一次的元素。
2. 关联式容器 元素是排序的；插入任何元素，都按相应的排序规则来确定其位置；在查找时具有非常好的性能；通常以平衡二叉树的方式实现，包含set、map。
给你一个未排序的整数数组 nums ，请你找出其中没有出现的最小的正整数。 进阶：你可以实现时间复杂度为 O(n) 并且只使用常数级别额外空间的解决方案吗？
给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，请你统计并返回 该数组中和为 k 的子数组的个数 。
时间复杂度 : 描述一个算法执行的大概效率 ; 面试重点考察 ; 面试时对时间复杂度都有指定的要求 , 蛮力算法一般都会挂掉 ;
看了题目，很自然的就会想到，只要进行两层循环，对所有的数字进行一次相加，当和为target时，将两个值的index返回即可
给你一个 非空 整数数组 nums ，除了某个元素只出现一次以外，其余每个元素均出现两次。找出那个只出现了一次的元素。
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。
在单链表中，INSERT 和 DELETE 操作的时间复杂度通常是 O(n)，其中 n 是链表中的元素数量。这主要是因为当你插入或删除元素时，你需要遍历链表来找到正确的插入或删除位置。
一说到数据结构与算法，大家都会避之不及。这本来是一门专业基础课，但是大部分人都并没有学好，更不用说我这种半路出家的码农了。说实话，还是很羡慕科班出身的程序员，因为你们在日常工作或者面试中，只需要复习一下就好了，而我则是完全的从头开始学。不过，还好一切都不晚，在这里，我们就用 PHP 作为示例代码，来和大家一起真正的从头学一遍恐怖的数据结构与算法。
题目要求实现对于插入与删除操作时间复杂度为O(1)的数据结构，很容易联想到链表与哈希表，题目还要求随机返回值的时间复杂度也是O(1)，而单纯的链表与哈希表都无法满足这个要求，且在给定值的情况下链表的查找时间复杂度为O(n)，不适用于本题，所以需要使用哈希表配合数组来实现，将值作为哈希表的key，在数组中的索引作为哈希表的value，这样对于insert与getRandom操作的时间复杂度都是O(1)，对于remove操作需要将传入的value在数组中的索引值取出，然后将数组中最后一个值覆盖到这个索引，然后更改最后一个值在哈希表中的索引，最后删除数组中最后一个值以及哈希表中该值作为的key，这样就实现了O(1)复杂度的remove操作。首先在构造函数定义对象作为哈希表以及数组，在insert操作中，如果哈希表中已存在该值，则直接返回false，如果不存在则添加该值到哈希表作为key并将数组的长度作为值，在数组后追加该值，返回true，在remove操作中首先判断如果不存在该值则直接返回false，如果存在值则取出该值的index，然后将数组的最后一个值取出并在哈希表中将该值作为key，将index作为值，即将最后一个值覆盖到要删除的位置，然后将哈希表中要删除的值的索引删除，将数组的该值位置覆盖为最后一个值，然后删除数组中最后一个值，在getRandom操作中直接返回一个随机的数组值即可。
1、时间复杂度o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)。算法时间复杂度的时候有说o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)，这是算法的时空复杂度的表示。不仅仅用于表示时间复杂度，也用于表示空间复杂度。O后面的括号中有一个函数，指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系。其中的n代表输入数据的量。
题目描述：给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，请你统计并返回 该数组中和为 k 的连续子数组的个数 。 示例 1：
SQL是数据挖掘分析行业不可或缺的一项技能，对于SQL来说，编写查询语句只是第一步，确保查询语句高效并且适合于你的数据库操作工作，才是最重要的。在上一篇文章中，我们分享了评估查询语句的步骤和方法（参考：如何编写更好的SQL查询：终极指南（上））今天我们从更深入的角度继续分析。 时间复杂度和大O符号 通过前两篇文章，我们已经对查询计划有了一定了解。接下来，我们还可以借助计算复杂度理论，来进一步深入地挖掘和思考性能的提升。理论计算机科学这一领域聚焦于：根据难度来对计算问题进行分类。这些计算问题可以是算法问题
链接：36. 有效的数独 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com)
在LeetCode的第一题下面，有这样一句评论“有人相爱，有人夜里开车看海，有人leetcode第一题都做不出来。”看到这条评论，你是得意的笑呢，还是苦涩的笑？
结构化查询语言（SQL）是数据科学行业中一项不可或缺的技能，一般来说，学习这个技能是挺容易的。不过，很多人都忘记了写查询只是SQL的第一步。我们还得确保查询性能优异，或者符合正在工作的上下文环境。
通过前两篇文章，我们已经对查询计划有了一定了解。接下来，我们还可以借助计算复杂度理论，来进一步深入地挖掘和思考性能的提升。理论计算机科学这一领域聚焦于：根据难度来对计算问题进行分类。这些计算问题可以是算法问题，也可以是查询问题。
选自arXiv 作者：Hanqing Zhao等 机器之心编译 参与：刘晓坤、李亚洲 排序一直是计算机科学中最为基础的算法之一，从简单的冒泡排序到高效的桶排序，我们已经开发了非常多的优秀方法。但随着机器学习的兴起与大数据的应用，简单的排序方法要求在大规模场景中有更高的稳定性与效率。中国科技大学和兰州大学等研究者提出了一种基于机器学习的排序算法，它能实现 O(N) 的时间复杂度，且可以在 GPU 和 TPU 上高效地实现并行计算。这篇论文在 Reddit 上也有所争议，我们也希望机器学习能在更多的基础算法上展
Main idea: Map the keys to a small range of integers and then use direct addressing.
今天给大家介绍内置数据结构集合的用法。 看一下集合的思维导图： 集合的特点 元素是唯一的 元素是无序的，不是线性结构 集合元素是可hash的 聚合的含义和数学上的含义相同 集合的操作 增：add，up
设计算法时，时间复杂度要比空间复杂度更容易出问题，所以一般情况一下我们只对时间复杂度进行研究。一般面试或者工作的时候没有特别说明的话，复杂度就是指时间复杂度。
给定一个非空整数数组，除了某个元素只出现一次以外，其余每个元素均出现两次。找出那个只出现了一次的元素。
所有 DNA 都由一系列缩写为 'A'，'C'，'G' 和 'T' 的核苷酸组成，例如："ACGAATTCCG"。在研究 DNA 时，识别 DNA 中的重复序列有时会对研究非常有帮助。
数据结构与算法，作为编程界从入门到劝退的王者，是很多初学者心中神圣而想侵犯的村花儿，化身舔狗，费尽心思，舔到最后，我命油我不油天。
程序中所有的数载计算机内存中都是以二进制存储的，位运算就是直接对整数在内存中的二进制进行操作，由于直接在内存中进行操作，不需要转成十进制，因此处理速度非常快
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
