假设现在我们需要求两个数的和,要求根据数据的类型返回相应的返回值。那么就需要写一个整数和的方法、一个浮点数和的方法。如果类似的要求很多,你取名字都是一件极其麻烦的事情,这里就需要用到方法的重载了。
源 | Reddit 译 | OSC - 周其 我时不时会发现一种编程语言的不同用法它有时候会改变我对编程的看法啊。这篇文章中,我想分享一下让我惊讶的发现。这不是类似于高呼“函数式编程会改变世界!”博客文章。我敢打赌,大多数读者都没有听说过下面的大多数语言和范例,所以你应该也会被这些新概念吸引。 注意:我对以下大多数语言的使用经验都很少,但是我发现他们背后的想法非常吸引人,但对其没有专业知识,所以有任何错误请指出并指导更正。如果您也有新的范例和想法,欢迎分享。 默认并发 示例语言:ANI,
秋招接近尾声,我总结了 牛客、WanAndroid 上,有关笔试面经的帖子中出现的算法题,结合往年考题写了这一系列文章,所有文章均与 LeetCode 进行核对、测试。欢迎食用
很多人认为,lambda、map和filter是初学者应该最先掌握的 Python“技巧”,但由于它们缺乏灵活性,实际上,它们在大多数情况下并不是非常有用。
2.左右继续拆分到每一个子部分只有一个元素,如下,拆分到只有一个子元素的之后拆分结束
这种存储计算结果以备再次使用称之为:Memoization(这个词,不知道怎么翻译好)
大家好,我叫小马哥,不是《英雄本色》中的那个小马哥,是一个想做个有钱人,却误入程序世界的小马哥。
给定一个数字字符串 S,比如 S = “123456579”,我们可以将它分成斐波那契式的序列 [123, 456, 579]。
对于一个具有树特征的无向图,我们可选择任何一个节点作为根。图因此可以成为树,在所有可能的树中,具有最小高度的树被称为最小高度树。给出这样的一个图,写出一个函数找到所有的最小高度树并返回他们的根节点。
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。该算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用。
其基本思想是将待求解问题分解成若干个子问题,先求解子问题,然后从这些子问题的解得到原问题的解,经分解得到子问题往往不是互相独立的,举个简单的例子:你知道两个1相加等于2,问你三个1相加你是拿前面的两个1相加的结果加上1呢,还是再用1+1+1,你肯定会用前面的那种方法对吧,这就是动态规划,(1+1)就是(1+1+1)的子问题,且并不是相互独立,你得到了(1+1)就好得到(1+1+1)了
上述就是⼀个简单的递归程序,只不过上⾯的递归只是为了演示递归的基本形式,不是为了解决问题,代码最终也会陷⼊死递归,导致栈溢出。
但方法间共享信息的方式除了参数列表,还有全局变量。但全局变量总能带来意外之喜,所以,取消全局变量也是各大语言趋势。于是参数列表就成了唯一选择,于是,只要你想到有什么信息要传给一个方法,就会直接将其加入参数列表,导致参数列表越来越长!
之前的文章咱们已经聊过了「 数组和链表 」、「 堆栈 」和「 队列 」,今天咱们来看看「 递归 」,当然「 递归 」并不是一种数据结构,它是很多算法都使用的一种编程方法。它太普遍了,并且用它来解决问题非常的优雅,但它又不是那么容易弄懂,所以我特意用一篇文章来介绍它。
给定一个数字字符串 S,比如 S = "123456579",我们可以将它分成斐波那契式的序列 [123, 456, 579]。
很对编程语言都支持递归函数,所谓递归函数指的是在函数内部调用函数自身的函数,从数学解题思路来说,递归就是把一个大问题拆分成多个小问题,再各个击破,在实际开发过程中,某个问题满足以下条件就可以通过递归函数来解决:
老读者可能比较熟悉,刚开始的时候写了一个排序算法系列,把常见的排序算法都写了,有兴趣的可以在公众号内的目录菜单栏中选择数据结构与算法查看。
归并排序是一种分治法,它反复将两个已经排序的序列合并成一个序列(平均时间复杂度 O(nlogn),最好时间复杂度 O(n)):
如果你正在学习Java编程,方法是一个不可或缺的重要概念。方法允许你将代码组织成可重用的块,提高了代码的可维护性和可读性。在本篇博客中,我们将深入探讨Java方法的使用,从基础概念开始,逐步介绍如何定义、调用、传递参数、返回值、异常处理以及方法的最佳实践。无论你是编程的新手还是有一些经验的开发者,本篇博客都将帮助你掌握Java方法的要点。
在数学中,某个序列的母函数(Generating function,又称生成函数)是一种形式幂级数。其每一项的系数能够提供关于这个序列的信息。使用母函数解决这个问题的方法称为母函数方法。
一个正整数可以 拆分成若干正整数 的和 , 每种不同的拆分方法 , 就可以 看做一个方案 ;
输入一个列表,其中每个元素都是0~9之间的整数,输出由该列表的所有元素升序排序后组成的整数。
本章介绍使用Python实现场景的几种排序算法。分别有冒泡算法、快速排序、插入排序、希尔排序、选择排序、堆排序、归并排序、计数排序、桶排序、基数排序。
概述 因为健忘,加上对各种排序算法理解不深刻,过段时间面对排序就蒙了。所以决定对我们常见的这几种排序算法进行统一总结。首先罗列一下常见的十大排序算法: 📷 请点击此处输入图片描述 我们讨论的这八大排序算法的实现可以参考我的Github:SortAlgorithms,其中也包括了排序测试模块[Test.java]和排序算法对比模块[Bench.java],大家可以试运行。 它们都属于内部排序,也就是只考虑数据量较小仅需要使用内存的排序算法,他们之间关系如下: 📷 请点击此处输入图片描述 一、直接插入排序(In
思想:两堆已排好的牌,牌面朝下,首先掀开最上面的两张,比较大小取出较小的牌,然后再掀开取出较小牌的那一堆最上面的牌和另一堆已面朝上的牌比较大小,取出较小值,依次类推......
这里有一点需要注意,就是题目要求是每行输入一个字符,而我们使用scanf,其实当我们输入一个字符的时候,scanf还读取到了\n,即换行,就是我们每次输入一个字符后,还按下了Enter,也就是换行,所以其实我们输入的内容是一个字符+一个\n,所以我们在循环的内容里加上了getchar(),用来吸收\n,每次对一个字符进行判断完后,getchar()都会吸收剩下的\n。
需要特别注意,与C语言不同的是Java中的方法只能定义在类中,类外使用的时候可以通过定义对象来调用,要在入口方法(main)中使用需要在在定义方法的返回值前加上static关键字,直接比如下面这段例子
一只青蛙一次可以跳上1级台阶,也可以跳上2级台阶。求该青蛙跳上一个 n 级的台阶总共有多少种跳法。
把M个苹果放在N个盘子里,允许有的盘子空着不放,那么总共有多少种不同的分法呢? 注:5,1,1和1,5,1是同一种分法,且1<=M,N<=10。
很多编程语言都支持递归函数,所谓递归函数指的是在函数内部调用函数自身的函数,从数学解题思路来说,递归就是把一个大问题拆分成多个小问题,再各个击破,在实际开发过程中,某个问题满足以下条件就可以通过递归函数来解决:
用户输入一个列表和2个整数,2个整数作为下标,然后输出列表中介于2个下标之间的元素组成的子列表
内层函数访问外层函数的局部变量,会自动延长外层函数局部变量的生命周期,与内层函数形成一个闭合的效果,我们称之为闭包
动态规划,英文:Dynamic Programming,简称DP,将问题分解为互相重叠的子问题,通过反复求解子问题来解决原问题就是动态规划,如果某一问题有很多重叠子问题,使用动态规划来解是比较有效的。
“鸡兔同笼”最早记载于1500多年前的中国古代数学著作《孙子算经》中的“卷下”第31题(后传至日本演变为“鹤龟算”),原题为:“今有雉兔同笼,上有三十五头,下有九十四足,问雉兔各几何?”意思是“鸡和兔的总头数是35,总脚数是94,鸡和兔各有几只?”。
归并排序(Merge Sort)是建立在归并操作上的一种效率很高的排序算法,比较占用内存。该算法是分治法(Divide and Conquer)的一个典型应用。
——where2go 团队
image.png 订单拆分 选项 1:按相同物料拆分 使用此功能可以将一份现有生产订单拆分成多份订单,所有这些订单都用于生产相同的物料(但在开始日期和时间等方面存在差别)。 CO02执行订单拆
问题描述:假设一个列表中含有若干整数,现在要求将其分成n个子列表,并使得各个子列表中的整数之和尽可能接近。 下面的代码并没有使用算法,而是直接将原始列表分成n个子列表,然后再不断地调整各个子列表中的数字,从元素之和最大的子列表中拿出最小的元素放到元素之核最小的子列表中,重复这个过程,知道n个子列表足够接近为止。 import random def numberSplit(lst, n, threshold): '''lst为原始列表,内含若干整数,n为拟分份数 threshold为各子列表
当你第一次接触Python编程时,有时候会遇到一些看起来复杂的问题,但实际上,Python的语法和处理输入输出并不难理解。在这篇博客中,我将详细解释如何解决一个简单的编程问题,这将帮助你入门Python编程。
记得我第一次做汉诺塔这道题时,是2017年11月。当时,我坐在山大青岛校区图书馆3楼,不知怎么地,看到了这个题。
斐波那契数列是计算机科学中一个经典的问题,动态规划是解决该问题的高效算法技术。本篇博客将重点介绍斐波那契数列问题的动态规划解法,包括状态定义、状态转移方程、边界条件和状态转移过程,并通过实例代码演示动态规划算法的实现,每行代码都配有详细的注释。
python中生成随机数主要使用random模块和numpy库中的random函数。
正整数拆分 , 允许重复 与 不允许重复 , 区别是 被拆分的整数 的出现次数不同 ,
前言:当业务数据达到一定量级(比如:mysql单表记录量>1千万)后,通常会考虑“分库分表”将数据分散到不同的库或表中,这样可以大大提高读/写性能。但是问题来了,对于 select * from table limit offset , pagesize 这种分页方式,原来一条语句就可以简单搞定的事情会变得很复杂,本文将与大家一起探讨分库分表后”分页”面临的新问题。
当业务数据达到一定量级(比如:mysql单表记录量>1千万)后,通常会考虑“分库分表”将数据分散到不同的库或表中,这样可以大大提高读/写性能。但是问题来了,对于 select * from table limit offset , pagesize 这种分页方式,原来一条语句就可以简单搞定的事情会变得很复杂,本文将与大家一起探讨分库分表后"分页"面临的新问题。
动态规划(dynamic programming)是运筹学的一个分支,是求解决策过程(decision process)最优化的数学方法。在面试笔试中动态规划也是经常作为考题出现,其中较为简单的DP题目我们应该有百分之百的把握顺利解决才可以。
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