给你一个长度固定的整数数组 arr，请你将该数组中出现的每个零都复写一遍，并将其余的元素向右平移。
线性表元素的个数n（n≥0）定义为线性表的长度，当n=0时，称为空表。在非空表中的每个元素都有一个确定的位置，如a1是第一个元素，an是最后一个元素，ai是第i各元素，i称为数据元素ai在线性表中的位序。
归并排序的算法思想基于对一个数组的两个已排序子数组的排序–Merge。归并排序先将数组进行分割，直到每个子数组只有一个元素，这样就可以将相邻的两个子数组看成是两个已排序的数组，构成Merge算法的先决条件，就可以用Merge算法进行排序，构成一个长度翻倍的子数组。对整个数组进行一次小长度的Merge算法后，可以构成一个长度翻倍的Merge算法的条件而进行Merge算法，最终对整个数组实现排序。
我们可以认为在递归的过程当中，我们通过函数自己调用自己，将大问题转化成了小问题，因此简化了编码以及建模。今天这篇文章呢，就正式和大家聊一聊将大问题简化成小问题的分治算法的经典使用场景——排序。
缺点： 指针需要额外的空间，故当结点规模较小时，开放定址法较为节省空间，而若将节省的指针空间用来扩大散列表的规模，可使装填因子变小，这又减少了开放定址法中的冲突，从而提高平均查找速度。
现在安卓面试，对于数据结构的问题也越来越多了，要求也越来越多，所以我对于数据结构只能慢慢补起来了。(灬ꈍ ꈍ灬)
一.概念 哈希表就是一种以 键-值(key-indexed) 存储数据的结构，我们只要输入待查找的值即key，即可查找到其对应的值。 哈希的思路很简单，如果所有的键都是整数，那么就可以使用一个简单的无序数组来实现：将键作为索引，值即为其对应的值，这样就可以快速访问任意键的值。这是对于简单的键的情况，我们将其扩展到可以处理更加复杂的类型的键。 使用哈希查找有两个步骤: 1. 使用哈希函数将被查找的键转换为数组的索引。在理想的情况下，不同的键会被转换为不同的索引值，但是在有些情况下我们需要处理多个键被哈希到同一
在平时的分析当中，经常会碰到PE结构的文件，虽然 010 Editor 等工具会提供一个模板，把各个部分都详细的标记出来，但是在调试的时候，经常会需要在 VS 等程序框中进行调试，所以，就需要对PE结构有一定的了解，才能够快速定位到自己想要的地方。
数组可以通过索引来访问、设置、修改对应的数组元素，可以通过“数组名[索引]”的形式来获取数组中的元素。
给定一个 n 个元素有序的（升序）整型数组 nums 和一个目标值 target，写一个函数搜索 nums 中的 target，如果目标值存在返回下标，否则返回 -1。
我们可以认为在递归的过程当中，我们通过函数自己调用自己，将大问题转化成了小问题，因此简化了编码以及建模。
字符串匹配是我们在编程中常见的问题，其中从一个字符串(主串)中检测出另一个字符串(模式串)是一个非常经典的问题，当提及到这个问题时我们首先想到的算法可能就是暴力匹配，下面的动图就展示了暴力匹配的流程。
归并排序（Merge sort）是建立在归并操作上的一种有效的排序算法，归并排序对序列的元素进行逐层折半分组，然后从最小分组开始比较排序，合并成一个大的分组，逐层进行，最终所有的元素都是有序的
我们知道检查一个元素是否在某一个集合中，使用HashSet是比较好的选择，因为在不发生Hash碰撞的情况下它的时间复杂度为常数级别，但是在数据量比较大的情况下，使用HashSet将会占用大量的内存空间。举个例子，长城防火墙有100亿个需要屏蔽的网址，来自计算机的每一次请求都要经过防火墙的过滤判断请求URL是否在黑名单中，如果我们使用HashSet来实现过滤的话，我们假设每个URL的大小为64B，那么100亿个就至少需要大约640GB的内存空间，这显然是不符合实际情况的。另一种解决方案是我们可以将URL存入关系型数据库，每次计算机发起请求我们对数据库进行exits查询，然而这种方案适用于并发量比较小的情况，若并发量较大，那么我们就需要对数据库进行集群。
在上一节的学习中，学习了php的条件语句if。在php编程中进行条件判断还可以使用switch语句。switch语句语法如下：
哈希表（HashTable，也叫散列表），是根据键名（Key）直接访问对应内存存储位置的数据结构。
数组最多可以包含 4 294 967 295 个元素（42亿薇娅很接近了），这对于大多数编程任务应该足够了。
输入一个错误的英文单词，它就会提示“拼写错误”。这个单词拼写检查功能，虽然很小但却非常实用。是如何实现的呢？
顺序查找的基本思想：从表的一端开始，顺序扫描线性表，依次扫描到的结点关键字和给定的K值相比较，若当前扫描到的结点关键字与 K相等，则查找成功；若扫描结束后，仍未找到关键字等于 K的结点，则查找失败。
下面这个程序简单的模拟了，当数组长度分别为15、16时，添加100个元素所计算出的下标位置。这100个元素对应的hashcode分别从0-100递增
哈希表的英文叫 “Hash Table”，我们平时也叫它 “散列表” 或者 “Hash 表”。
23号也就是周一约了3家面试,上午面了一家,下午面了一家,推掉了第三家的面试,下面说说面试内容,第一家共有6道笔试题,第二家无笔试题,面试官问了数据库索引相关内容,以及目前所做的最新项目所使用的相关技术,下面就贴上昨天遇到的面试题,小伙伴们可以试着自己做一下,如果你答题很轻松,那么我觉得你可以往8-12K方向去面试了,因为以下题目是来自两家8-15K公司的面试内容,三年经验;
splice() 方法通过删除或替换现有元素或者原地添加新的元素来修改数组,并以数组形式返回被修改的内容。此方法会改变原数组。
散列表的查找过程基本上和造表过程相同。一些关键码可通过散列函数转换的地址直接找到，另一些关键码在散列函数得到的地址上产生了冲突，需要按处理冲突的方法进行查找。 在介绍的三种处理冲突的方法中，产生冲突后的查找仍然是给定值与关键码进行比较的过程。所以，对散列表查找效率的量度，依然用平均查找长度来衡量。 查找过程中，关键码的比较次数，取决于产生冲突的多少，产生的冲突少，查找效率就高，产生的冲突多，查找效率就低。因此，影响产生冲突多少的因素，也就是影响查找效率的因素。影响产生冲突多少有以下三个因素： 1．散列函数是否均匀； 2．处理冲突的方法； 3．散列表的装填因子。 散列表的装填因子定义为：α= 填入表中的元素个数/散列表的长度 α是散列表装满程度的标志因子。由于表长是定值，α与“填入表中的元素个数”成正比，所以，α越大，填入表中的元素较多，产生冲突的可能性就越大；α越小，填入表中的元素较少，产生冲突的可能性就越小。 实际上，散列表的平均查找长度是装填因子α的函数，只是不同处理冲突的方法有不同的函数。 了解了hash基本定义，就不能不提到一些著名的hash算法，MD5和SHA-1可以说是应用最广泛的Hash算法，而它们都是以MD4为基础设计的。 常用hash算法的介绍： （1）MD4 MD4(RFC 1320)是 MIT 的Ronald L. Rivest在 1990 年设计的，MD 是 Message Digest（消息摘要） 的缩写。它适用在32位字长的处理器上用高速软件实现——它是基于 32位操作数的位操作来实现的。 （2）MD5 MD5(RFC 1321)是 Rivest 于1991年对MD4的改进版本。它对输入仍以512位分组，其输出是4个32位字的级联，与 MD4 相同。MD5比MD4来得复杂，并且速度较之要慢一点，但更安全，在抗分析和抗差分方面表现更好。 （3）SHA-1及其他 SHA1是由NIST NSA设计为同DSA一起使用的，它对长度小于264的输入，产生长度为160bit的散列值，因此抗穷举（brute-force）性更好。SHA-1 设计时基于和MD4相同原理,并且模仿了该算法。
关于散列表的代码实现及下边实践部分的代码实现均可从我的Github获取（欢迎star^_^）
有序的、可以重复,根据不同的实现,底层可以是数组(ArrayList、Vector)或者链表(LinkedList)。
我们都知道，算法是解决实际问题的步骤，是前人智慧的结晶。那么为什么会有快速排序呢？这就需要了解下传统排序算法的缺点。传统的排序算法有冒泡排序、选择排序和插入排序。它们的共同点就是两两比较，算法的时间复杂度高达 O(n^2)，不适合大规模排序。我们接下来来看下时间复杂度仅为 O(nlogn) 的快速排序算法，它用到了分治思想，非常巧妙。
Word 这种文本编辑器你平时应该经常用吧，那你有没有留意过它的拼写检查功能呢？一旦我们在 Word 里输入一个错误的英文单词，它就会用标红的方式提示“拼写错误”。Word 的这个单词拼写检查功能，虽然很小但却非常实用。你有没有想过，这个功能是如何实现的呢？
总之递归就是”装傻”的把原始的思路表现出来,不需要关心具体过程,只需要不停的缩小问题规模,然后答案自然就会被计算出来.
题目分析：比较考验 C 语言基础的题目，% 配合其他字符，可将其进行转义，比如 %d 表示匹配整型进行输出，如果想单纯表示 % 时，需要使用两个 % 表示一个 %，即在打印时 %% -> %
哈希表：也叫做散列表。是根据关键字和值（Key-Value）直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过关键字 key 和一个映射函数 Hash(key) 计算出对应的值 value，然后把键值对映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做哈希函数（散列函数），用于存放记录的数组叫做 哈希表（散列表）。哈希表的关键思想是使用哈希函数，将键 key 和值 value 映射到对应表的某个区块中。可以将算法思想分为两个部分：
对每个hash值，将他的高低十六位进行异或操作，让低十六位同时保持了高低十六位的特征。同时也可以避免一些hash值后续出现冲突。
哈希冲突主要因为 哈希表底层的数组容量是小于实际存储的关键字的数量，所以发生冲突是必然的，我们只能够尽量避免，不能完全消除。
首先我们来看数组重塑，所谓的重塑本质上就是改变数组的shape。在保证数组当中所有元素不变的前提下，变更数组形状的操作。比如常用的操作主要有两个，一个是转置，另外一个是reshape。
之前给大家介绍了链表，栈和队列今天我们来说一种新的数据结构散列（哈希）表，散列是应用非常广泛的数据结构，在我们的刷题过程中，散列表的出场率特别高。所以我们快来一起把散列表的内些事给整明白吧，文章框架如下。
基本思想：所谓交换，就是根据序列中两个记录键值的比较结果来对换这两个记录在序列中的位置。交换排序的特点是：将键值较大的记录向序列的尾部移动，键值较小的记录向序列的前部移动。
获取对象的hashcode以后，先进行移位运算，然后再和自己做异或运算，即：hashcode ^ (hashcode >>> 16)，这一步甚是巧妙，是将高16位移到低16位，这样计算出来的整型值将“具有”高位和低位的性质
由于它的内存空间非连续，因此查找某个元素时只能从头到尾遍历，时间复杂度为 O(n)。那么能不能提高链表的查找效率呢？
TCP/IP协议组成 TCP/IP结构模型分为应用层、传输层、网络层、链路层（网络接口层）四层，以下是各层的详细介绍： （1）应用层 应用层是TCP/IP协议的第一层，是直接为应用进程提供服务的。
2023-06-11：redis中，如何在100个亿URL中快速判断某URL是否存在？
在这里我们可以遍历一次同时找到最小元素和最大元素，对应放到相应的位置， 基本代码如下：
示例 1： 输入：nums = [1,1,2] 输出： [[1,1,2], [1,2,1], [2,1,1]]
愿你慢慢长大，愿你有好运，如果没有，希望你在不幸中学会慈悲；愿你被很多人爱，如果没有，希望你在寂寞中学会宽容。——刘瑜《愿你慢慢长大》
请你判断一个 9 x 9 的数独是否有效。只需要 根据以下规则 ，验证已经填入的数字是否有效即可。
项目中的热点数据我们一般会放在 redis 中，在数据库前面加了一层缓存，减少数据库的访问，提升性能。但如果，请求的 key 在 redis 中并不存在，那请求还是会抵达数据库，这就叫缓存穿透。
昨天看到一个有意思的问题，为什么在我们遇到的大多数编程语言里面，数组的下标基本都是从0开始？
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