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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:
哈希表的英文叫 “Hash Table”,我们平时也叫它 “散列表” 或者 “Hash 表”。
归并排序是一种分而治之算法。其思想是将原始数组切分成较小的数组,直到每个小数组只有一个位置,接着将小数组归并成较大的数组,直到最后只有一个排序完毕的大数组。提到分而治之一般就需要用到递归。
数据结构是一种组织和存储数据的方式,它涉及如何在计算机中存储和访问数据的方法和技术。数据结构可以用来解决不同类型的问题,包括搜索、排序、插入和删除等操作。常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图等。不同的数据结构有不同的特点和适用场景,选择合适的数据结构可以提高算法的效率和性能。
什么Python方面的,Numpy、Pandas,大数据处理方面的Hive、Spark、Flink等等等等。
最近几十年,高速发展的互联网,渗透进了我们生活的方方面面,整个人类社会都已经被互联网连接为一体。身处互联网之中,我们无时无刻不在产生大量数据,如浏览商品的记录、成交订单记录、观看视频的数据、浏览过的网页、搜索过的关键词、点击过的广告、朋友圈的自拍和状态等。这些数据,既是我们行为留下的痕迹,同时也是描述我们自身最佳的证据。
当你需要在一个有序数组中查找特定元素时,二分查找是一种高效的算法。它的时间复杂度为 O(log n),相较于线性查找的 O(n),二分查找可以显著提高搜索效率。本文将详细解释什么是二分查找,以及如何在 Java 中实现它。
位图:一种常用的数据结构,代表了有限域中的稠集(dense set),每一个元素至少出现一次,没有其他的数据和元素相关联。在索引,数据压缩,海量数据处理等方面有广泛应用。
英文 | https://javascript.plainenglish.io/a-6-minute-guide-to-24-javascript-array-methods-52bf5f0e209c
其实 Java 集合框架也叫做容器,主要由两大接口派生而来,一个是 collection,主要存放对象的集合。另外一个是Map, 存储着键值对(两个对象)的映射表。
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
数组过大超过限制,可定义为全局变量。开一个20000大小的数组,用memset函数赋初值。
No.8期 基础数据结构之线性表 Mr. 王:为了以后的知识描述方便,这里简单介绍一下数据结构的概念。数据结构是一个广泛存在于计算机科学中的概念。曾经有一位计算机界的大师说:“数据结构+算法=程序”。随着计算机科学的发展,虽然现在这个理论被认为不够全面,但也足以说明数据结构的重要性。 小可:这么说,数据结构拥有和算法同样重要的地位了!那么数据结构究竟是什么呢? Mr. 王:在客观世界中,信息是多种多样的,有数字、颜色、图形、文本、声音等。但是这些信息“本身”并不能直接存储在计算机中,而是要以数据的形式存储
树结构是计算机科学中一种重要且广泛应用的数据结构,它具有层级关系,被广泛用于解决各种问题。在本文中,我们将深入学习树的基本概念、遍历方式以及堆和优先队列的应用。
对于不同的查找需求场景,会采用不同的查找类型,最终采用的查找方式(查找算法)也有所不同,具体如下
数据结构和算法的概述 数据结构 对计算机内存中的数据的一种安排。 常见数据结构 数据结构 优点 缺点 数组 插入快(根据下标) 查找慢,删除慢,大小固定 有序数组 比无序数组查找快 删除和插入慢,大小固定 栈 提供后进先出的存取方式 存取其他项很慢 队列 提供先进先出的存取方式 存取其他项很慢 链表 插入快 删除快 查找慢 二叉树 插入 查找删除都快(树平衡的情况下) 删除算法比较复杂 红黑树(平衡树) 插入 查找删除都快 算法复杂 2-3-4树(
瑞士计算机科学家Niklaus Wirth在1976年写了一本书,名为《算法+数据结构=编程》。
总篇链接:https://laoshifu.blog.csdn.net/article/details/134906408
查看源码我们发现实际上 RandomAccess 接口中什么都没有定义。所以,在我看来 RandomAccess 接口不过是一个标识罢了。标识什么?标识实现这个接口的类具有随机访问功能。 在 binarySearch()方法中,它要判断传入的 list 是否 RamdomAccess 的实例,如果是,调用indexedBinarySearch()方法,如果不是,那么调用iteratorBinarySearch()方法
查看源码我们发现实际上 RandomAccess 接口中什么都没有定义。所以,在我看来 RandomAccess 接口不过是一个标识罢了。标识什么? 标识实现这个接口的类具有随机访问功能。
RNG输了,输在了轻敌,没有把G2当人看,随随便便bp,就是告诉你,我4保1奥巴马我也可以赢,结果啪啪啪打脸。
Python中的列表和Java中的数组在多种编程语言中都是常见的数据结构。虽然两者在某些方面有相似之处,但也存在许多显著的区别。下面将对Python中的列表和Java中的数组进行比较,以帮助理解它们之间的差异。
学习数据分析的朋友们都知道,算法是不可或缺的,或者说算法在一定程度上可以更好的量化的一个人的学习能力和水平。本文整理了经典的八大算法,相关的资料希望能帮助大家了解。
1. 循环条件:确保在搜索范围内进行,即left <= right。 2. 中间位置的计算:使用left + (right - left) / 2而不是(left + right) / 2来避免整数溢出。 3. 边界更新:根据中间值与目标值的比较结果,更新左边界或右边界。 4. 返回值:如果找到目标值,返回其索引;如果未找到,返回一个特定的值(如-1)表示未找到。
最近开源了一个 Vue 组件,还不够完善,欢迎大家来一起完善它,也希望大家能给个 star 支持一下,谢谢各位了。
如果你正在学习编程,那么数组是一个不可或缺的重要概念。数组是一种数据结构,用于存储一组相同类型的数据。在 Java 编程中,数组扮演着非常重要的角色,可以帮助你组织、访问和操作数据。在本篇博客中,我们将从零基础开始,深入探讨 Java 中的数组,让你从小白变成数组专家。
哈希表是一种非常重要的数据结构,几乎所有的编程语言都直接或者间接应用这种数据结构。
哈希表(Hash Table)是一种常用的数据结构,其核心原理是将数据存储在数组中,并使用哈希函数来映射数据的键(Key)到数组中的特定位置,这个位置通常被称为“哈希桶”或“槽位”。哈希表允许快速的数据查找、插入和删除操作,通常在平均情况下,这些操作的时间复杂度为O(1)。以下是哈希表的基本原理:
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点,并以文字的形式跟大家一起交流,互相学习,一个人虽可以走的更快,但一群人可以走的更远。
实现获取下一个排列的函数,算法需要将给定数字序列重新排列成字典序中下一个更大的排列。
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。
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一、前言 Java集合主要分为三种类型:Set(集)、List(列表)和Map(映射)。 先简单说下集合和数组的区别: 数组是大小固定的,并且同一个数组只能存放类型一样的数据(基本类型/引用类型),而JAVA集合可以存储和操作数目不固定的一组数据。所有的JAVA集合都位于java.util包中。 JAVA集合只能存放引用类型的的数据,不能存放基本数据类型。 再来说说集合产生的原因:世间上本来没有集合,只有数组(c语言)。 有人想有可以自动扩展的数组,所以有了List。 有的人想有没有不重复的数组,所以
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。
在二分搜索中提到了在有序集合中查询某个特定元素的时候,通过折半的方式进行搜索是一种很高效的算法。那能否根据特征直接定位元素,而非折半去查找?哈希表(Hash Table),也称为散列表,就是一种数据结构,用于实现键-值对的映射关系。它通过将键映射到特定的值(哈希值)来实现快速的数据检索。
String,StringBuffer, StringBuilder 的区别是什么?String为什么是不可变的? String是字符串常量,后两者是字符串变量。其中,StringBuffer是线程安全的,而StringBuilder是非线程安全的,线程安全会带来额外的开销,所以StringBuilder效率会高一些。 String不可变是因为在JDK中String类被声明为一个final类。
前面已经陆陆续续写了几篇介绍数据结构的博客,包含数组,链表,栈和队列…本篇博客,我们再来学习一种有趣的数据结构——散列表。
参考资料 《算法(java)》 — — Robert Sedgewick, Kevin Wayne 《数据结构》 — — 严蔚敏 为什么要使用哈希表 查找和插入是查找表的两项基本操作,对于单纯使用链表,数组,或二叉树实现的查找表来说,这两项操作在时间消耗上仍显得比较昂贵。 以查找为例:在数组实现的查找表中,需要用二分等查找方式进行一系列的比较后,才能找到给定的键值对的位置。而二叉树的实现中也
《算法(java)》 — — Robert Sedgewick, Kevin Wayne
排序算法是一种将一组数据按照特定的规则进行排列的方法。排序算法通常用于对数据的处理,使得数据能够更容易地被查找、比较和分析。
最近在面试的时候,当问完了HashMap的数据结构之后,通常会再多问一个问题,就是:重写equals方法时通常为什么也要重写一下hashcode方法?
数组: 数组是最常用的数据结构,数组的特点是长度固定,可以用下标索引,并且所有的元素的类型都是一致的。数组常用的场景有:从数据库里读取雇员的信息存储为EmployeeDetail[ ];把一个字符串转换并存储到一个字节数组中便于操作和处理等等。尽量把数组封装在一个类里,防止数据被错误的操作弄乱。另外,这一点也适合其他的数据结构。 列表: 列表和数组很相似,只不过它的大小可以改变。列表一般都是通过一个固定大小的数组来实现的,并且会在需要的时候自动调整大小。列表里可以包含重复的元素。常用的场景有,添加一行新的项到订单列表里,把所有过期的商品移出商品列表等等。一般会把列表初始化成一个合适的大小,以减少调整大小的次数。 集合: 集合和列表很相似,不过它不能放重复的元素。 堆栈: 堆栈只允许对最后插入的元素进行操作(也就是后进先出,Last In First Out – LIFO)。如果你移除了栈顶的元素,那么你可以操作倒数第二个元素,依次类推。这种后进先出的方式是通过仅有的peek(),push()和pop()这几个方法的强制性限制达到的。 队列: 队列和堆栈有些相似,不同之处在于在队列里第一个插入的元素也是第一个被删除的元素(即是先进先出)。这种先进先出的结构是通过只提供peek(),offer()和poll()这几个方法来访问数据进行限制来达到的。例如,排队等待公交车,银行或者超市里的等待列队等等,都是可以用队列来表示。 链表: 链表是一种由多个节点组成的数据结构,并且每个节点包含有数据以及指向下一个节点的引用,在双向链表里,还会有一个指向前一个节点的引用。例如,可以用单向链表和双向链表来实现堆栈和队列,因为链表的两端都是可以进行插入和删除的动作的。当然,也会有在链表的中间频繁插入和删除节点的场景。Apache的类库里提供了一个TreeList的实现,它是链表的一个很好的替代,因为它只多占用了一点内存,但是性能比链表好很多。也就是说,从这点来看链表其实不是一个很好的选择。
寻址公式:a[i]_address = base_address + i * data_type_size
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