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LeetCode 454: 四数相加 II 4Sum II

为了使问题简单化，所有的 A, B, C, D 具有相同的长度 N，且 0 ≤ N ≤ 500 。所有整数的范围在 -228 到 228 - 1 之间，最终结果不会超过 231 - 1 。...时间复杂度为 O(n^4) 优化一: 使用一个哈希集合存储其中的一个数组, 三层 for 循环把剩下三个数组的组合都过一遍, 并查询哈希集合中是否存在能满足条件的元素值存在....时间复杂度为 O(n^3) 优化二: 使用一个哈希映射, key 为两个数组中元素组合值之和, value 为两数和的值出现的次数(因为任意元素组合之和可能相同), 两层 for 循环将剩余两个数组所有组合过一遍..., 找到满足条件的 key , 总次数与对应 value 值累加, 最优解, 时间复杂度为 O(n^2) 哈希映射解题: Java: class Solution { public int fourSumCount...(-c-d, 0) # 找到满足条件的 key , 总次数与对应 value 值累加 (因为value 代表 A, B 数组中符合条件的组合的次数) return count

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leetcode454. 4Sum II

To make problem a bit easier, all A, B, C, D have same length of N where 0 ≤ N ≤ 500....1, 0, 0) -> A[1] + B[1] + C[0] + D[0] = 2 + (-1) + (-1) + 0 = 0 现有四个等长且无序的整数数组，先要求从这四个数组中分别取一个数字，使得它们的和为...0，问这四个数组中共有多少满足条件的数字集合。...思路和代码 采用一些归并排序的思路，假如我们将A，B中所有数字排列组合能够构成的结果计算出来，再将C，D中所有数字的排列组合结果计算出来，则只需要针对AB中的值找到CD中是否有对应的负数存在即可。...，其实我们无序将CD的元素和也保存下来，只需要每次在计算C和D的元素和的时候直接去AB和中查找有无对应的负数即可。

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几道和散列（哈希）表有关的面试题

题目描述 给定一个包含 n 个整数的数组 nums，判断 nums 中是否存在三个元素 a，b，c ，使得 a + b + c = 0 ？找出所有满足条件且不重复的三元组。...也就是说需要枚举 a 和 b ，将 c 的存入 map 即可。 需要注意的是返回的结果中，不能有有重复的结果。这样的代码时间复杂度是 O(n^2)。...在这里可以先将原数组进行排序，然后再遍历排序后的数组，这样就可以使用双指针以线性时间复杂度来遍历所有满足题意的两个数组合。...你可以假设 n 最大为 500，所有点的坐标在闭区间 [-10000, 10000] 中。 题目解析 n 最大为 500，可以使用时间复杂度为 O(n^2)的算法。...为了使问题简单化，所有的 A, B, C, D 具有相同的长度 N，且 0 ≤ N ≤ 500 。所有整数的范围在 -2^28 到 2^28- 1 之间，最终结果不会超过 2^31 - 1 。

1.3K20

Java面试题：ArrayList底层实现原理、HashMap的实现原理、HashMap的jdk1.7和jdk1.8有什么区别

，时间复杂度是O(1)；其他部分增删需要挪动数组，时间复杂度是O(n)LinkedList头尾节点增删时间复杂度是O(1)，其他都需要遍历链表，时间复杂度是O(n)3）内存空间占用ArrayList底层是数组...O(1)，平均的查询时间复杂度是O(n)增删操作：头尾结点增删的时间复杂度为O(1)，给定节点增删的时间复杂度为O(1)，其他部分结点增删的时间复杂度是 O(n)查询...O(n)，给定节点O(1)头尾O(1)，其他O(n)，给定节点O(1)二、HashMap相关面试题在HashMap中的最重要的一个数据结构就是散列表，在散列表中又使用到了红黑树和链表。...，那么它的子节点必须是黑色(不能出现两个红色节点相连的情况)对每一个节点,从该节点到其所有后代叶节点的简单路径上，均包含相同数目的黑色节点查找、添加、删除的时间复杂度都是O(n)。...,查询的时间复杂度就从 O(1) 退化为 O(n)将链表法中的链表改造为其他高效的动态数据结构，比如红黑树，查询的时间复杂度是 O(logn)2.2 HashMap源码分析（底层实现）我们分析源码 主要从以下几个方面来考虑

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搞定大厂算法面试之leetcode精讲16.set&map

复杂度分析：时间复杂度：O(n^2), n为数组的长度。空间复杂度O(1)。...首先还是遍历nums数组，然后在哈希表中寻找target-x，如果不存在就把当前元素x和下标存入哈希表，如果存在就返回target-x和当前元素的下标 复杂度分析：时间复杂度O(n)， n为数组的长度，...四数相加 II（ medium） 方法1:哈希表 思路：在A和B中取出两个数的组合，将这两个数的和作为键，出现次数作为值加入哈希表中，循环C、D，判断C和D中是否存在两个数的和 加 AB中的俩元素的和正好是...of D) { if (countAB.has(-u - v)) {//判断C和D中是否存在两个数的和 加 AB中的俩元素的和正好是0 ans...，可以对每个字符串统计其中字符的频次，将每个字符频次相同的字符串放在一组 复杂度：时间复杂度O(n*k)，n是字符串个数，k是最长字符串长度，循环字符串数组复杂度O(n)，对每个字符串统计频次复杂度O(

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LeetCode通关：哈希表六连，这个还真有点简单

例如，吴零、熊大、王二、张三、李四，我们可以把他们放到桶数组对应的位置。 那么查找的时候，我们根据对应的名字编号，直接去找数组的下标就行了，这样一来，时间复杂度就是O(1)。 ?...时间复杂度：O(n) ? 空间复杂度：O(n) LeetCode1002. 查找常用字符 ☕ 题目：1002....为了使问题简单化，所有的 A, B, C, D 具有相同的长度 N，且 0 ≤ N ≤ 500 。所有整数的范围在 -228 到 228 - 1 之间，最终结果不会超过 231 - 1 。...遍历大A和大B数组，统计两个数组元素之和，和出现的次数，放到map中。 定义int变量count，用来统计a+b+c+d = 0 出现的次数。...时间复杂度：O(n) ? 空间复杂度：O(n) LeetCode202. 快乐数 ☕ 题目：202.

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程序员必须了解的数据结构：Array、HashMap 与 List

当你想查找某个元素时，你可以直接打开对应编号的匣子（时间复杂度为O(1)）。然而，如果你忘记了匣子里存着什么，就必须逐个打开所有的匣子（时间复杂度为 O(n)），直到找到所需的东西。数组也是如此。...而在 Java 、 C 、C ++ 之类的强类型语言中，你必须在使用数组之前，定好它的长度与数据类型。...for 循环，那么： 在数组中查找元素的时间复杂度是 O(n) 1.5 在数组中删除元素 你觉得从数组中删除元素的时间复杂度是什么呢？...先来看看容量是如何影响 HashMap 的表现的。 如果初始容量是1，那么所有的键值对都会被存入同一个桶，即桶#0。查找操作并不比纯粹用数组存储数据的时间复杂度简单，它们都是 O(n)。...在链表中查找一个元素，时间复杂度是 O(n) 单向链表操作方法的时间复杂度 在下表中，小结了单向链表（方法）的时间复杂度： ?

1.6K10

初学者应该了解的数据结构：Array、HashMap 与 List

当你想查找某个元素时，你可以直接打开对应编号的匣子（时间复杂度为 O(1)）。然而，如果你忘记了匣子里存着什么，就必须逐个打开所有的匣子（时间复杂度为 O(n)），直到找到所需的东西。数组也是如此。...而在 Java 、 C 、C ++ 之类的强类型语言中，你必须在使用数组之前，定好它的长度与数据类型。JavaScript 会在需要时自动增加数组的长度。...for 循环，那么： 在数组中查找元素的时间复杂度是 O(n) 在数组中删除元素 ---- 你觉得从数组中删除元素的时间复杂度是什么呢？...先来看看容量是如何影响 HashMap 的表现的。 如果初始容量是1，那么所有的键值对都会被存入同一个桶，即桶#0。查找操作并不比纯粹用数组存储数据的时间复杂度简单，它们都是 O(n)。...它们的区别是集合中的元素是唯一的。 我们该如何实现一个集合呢（也就是没有重复项的数组）？可以使用数组实现，在插入新元素前先检查该元素是否存在。但检查是否存在的时间复杂度是 O(n)。能对此进行优化吗？

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redis灵魂拷问：聊一聊redis底层数据结构

所以，压缩列表时间复杂度跟数组一样，都是o(n)。它的优势是实现了压缩存储。 关于hash表 hash表这种数据结构我们并不陌生，尤其是我们java程序员，HashMap可以说是面试的高频考题。...2.hash冲突 redis处理hash冲突的方法使用的是链表法，即如果2个key的hashcode一样，则在同一个hash桶中用一个链表组织起来，链表查找的时间复杂度是o(n),所以当hash桶中的元素越来越多时...但是通过key查找到对应的value后，对于value是压缩列表、整形数组、双向链表的情况，时间复杂度都是o(n),性能还是比较差的。为了提高性能，redis引入了跳表这种数据结构。...对于redis的list数据类型，它用到了压缩列表和双向链表，时间复杂度是o(n)，我们做随机读写是不太合适的，但是pop和push效率高，作为队列是很好的选择。...数组和压缩列表虽然查询复杂度高，但是都是连续的内存空间，对内存存储和缓存还是非常友好的。 最后，个人对redis理解有限，欢迎大佬们批评指正。

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LeetCode 周赛上分之旅 #45 精妙的 O(lgn) 扫描算法与树上 DP 问题

设数组的长度为 n ，最大匹配对数为 k ： 结论 1： 使用数组的左半部分作为 nums[i] 且使用数组的右半部分作为 nums[j] 总能取到最优解。...题解三（众数） 由于题目的操作只要满足 nums[i] < nums[j] ，即两个数不相等即可，那么问题的解最终仅取决于数组中的众数的出现次数： 如果众数的出现次数比其他元素少，那么所有元素都能删除...： 时间复杂度： O(n) 线性遍历； 空间复杂度： O(1) 仅使用常量级别空间。...： 时间复杂度： O(lgn) 单次二分查找的时间复杂度是 O(lgn) ； 空间复杂度： O(1) 仅使用常量级别空间。...： 时间复杂度： O(n) DFS 和换根 DP 都是 O(n) ； 空间复杂度： O(n)

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数据结构（1）：顺序表（下）

reverse(r, 0, n-1) 上述算法中三个 reverse 函数的时间复杂度分别为 O(p/2)、O((n-p)/2) 和 O(n/2)，故所设计算法的时间复杂度为 O(n)，空间复杂度为 O...# 舍弃 b 中间点及中间点以前的部分 return a[s1]if a[s1] < b[s2]else b[s2] 算法的时间复杂度为 O(log₂n)，空间复杂度为 O(1)。...return c return-1 # 不存在主元素 实现的程序的时间复杂度为 O(n)，空间复杂度为 O(1)。...对 A 遍历结束后，开始遍历数组 B，若能查找到第一个满足 B[i]==0 的下标 i，返回 i+1 即为结果，此时说明 A 中未出现的最小正整数在 1~n 之间。...：遍历 A 一次，遍历 B 一次，两次循环内操作步骤为 O(1) 量级，因此时间复杂度为 O(n)。

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解决ANR、JVM、Serializable与Parcelable、红黑树、一道算法题

基于二叉查找树的这种特点，我们在查找某个节点的时候，可以采取类似于二分查找的思想，快速找到某个节点。n 个节点的二叉查找树，正常的情况下，查找的时间复杂度为 O（logn）。...这种情况也是满足二叉查找树的条件，然而，此时的二叉查找树已经近似退化为一条链表，这样的二叉查找树的查找时间复杂度顿时变成了 O(n)，可想而知，我们必须不能让这种情况发生，为了解决这个问题，于是我们引申出了平衡二叉树...对于有 n 个节点的平衡树，最坏的查找时间复杂度也为 O(logn)。 为什么有了平衡树还需要红黑树？...05 算法 - 查找数 题目： 在有序数组[1,3,4,5,12,15,18,19,21,25,31]中，查找两个数，使得它们的和正好是30，时间复杂度O(n)，说出解题思路？...二分法查找；从第一个角标开始，计算差值，然后二分法查找数组，寻找是否存在有满足需求的数，没有就向右移动角标 所有数字存进 map，遍历查找 map 中是否存在当前元素与 30 的差值，存在就说明两数之和为

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数据结构-概述

题目答案： 1.(1)可以将这个问题看作是把数组ab转换成数组ba（a代表前p个元素，b代表数组余下的n-p个元素），先将a逆置得到a-1b，再将b逆置，最后将ab逆置。...O((n-p)/2)和O(n/2)，故所设计的算法的时间复杂度是O(n)，空间复杂度是O(1) 另外，可以使用大小为p的辅助数组，先将左边p个元素导入，再将n-p个元素左移，再放回去。...A[s1]:B[s2]; } (3)算法的时间复杂度为O(log2n)，空间复杂度为O(1) 3.（1）给出算法的基本设计思想： 算法的策略是从前向后扫描数组元素，标记出一个可能成为主元素的元素Num。...需要遍历链表，时间复杂度O(n) 4.按值查找表结点。同样需要遍历，时间复杂度O(n) 5.插入结点操作：将值为x的结点插入到单链表第i个位置上，主要开销在查找i-1个元素上，时间复杂度为O(n)。...效率： 空间效率：一趟排序需要的辅助存储空间为r（r个队列），但以后的排序中重复使用这些队列，所以基数排序的空间复杂度为O(r) 时间复杂度：d趟分配和收集，一趟分配需要O(n)，一趟收集需要O(r)，

1.5K10

数据结构面试题以及答案整理

如果从第i个位置插入多个元素，对于数组来说每一次插入都需要往后移动元素，每一次的时间复杂度都是O(n)，而单链表来说只需要在第一次寻找i的位置时时间复杂度为O(n)，其余的插入和删除操作时间复杂度均为O...=0)则查找成功，设置哨兵的位置是为了加快执行速度，时间复杂度为O(n)，其特点是：结构简单，对顺序结构和链式式结构都适用，但查找效率太低。...优点是：对大文件效率明显提高，但对小文件效率不明显。时间复杂度为O(nlog2n),空间复杂度为O(1)。...(9)基数排序：时间复杂度为：对于n个记录进行链式基数排序的时间复杂度为O(d(n+rd)),其中每一趟分配的时间复杂度为O(n),回收的时间复杂度为O(rd)。 “前小后大”的规则进行交换。...(9)基数排序：时间复杂度为：对于n个记录进行链式基数排序的时间复杂度为O(d(n+rd)),其中每一趟分配的时间复杂度为O(n),回收的时间复杂度为O(rd)。

60230

精读《算法基础数据结构》

相应的查找效率就低了，因为存储空间不是连续的，所以无法像数组一样通过下标直接查找，而需要通过指针不断搜索，所以查找效率为 O(n)。...但在最坏的情况会降级为 O(n)，原因是多次操作后，二叉搜索树可能不再平衡，最后退化为一个链表，就变成了链表的时间复杂度。...对于数据结构的组合，我举两个例子： 第一个例子是如何以 O(1) 平均时间复杂度查询一个栈的最大或最小值。...第二个例子是如何提升链表查找效率，可以通过哈希表与链表结合的思路，通过空间换时间的方式，用哈希表快速定位任意值在链表中的位置，就可以通过空间翻倍的牺牲换来插入、删除、查询时间复杂度均为 O(1)。...虽然哈希表就能达到这个时间复杂度，但哈希表是无序的；虽然 HashTree 是有序的，但时间复杂度是 O(logn)，所以只有通过组合 HashMap 与链表才能达到有序且时间复杂度更优，但牺牲了空间复杂度

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《王道》数据结构笔记整理2022级_数据结构笔记整理

2.2.1静态分配: 2.2.2动态分配 2.2顺序表的基本操作 1.插入操作 ：平均时间复杂度O(n) 2.删除操作：平均时间复杂度O(n) 3.按位查找(获取L表中第i个位置的值)：平均时间复杂度...=NULL){ //对结点p做相应处理，eg打印 p = p->next; } 注意：双链表不可随机存取，按位查找和按值查找操作都只能用遍历的方式实现，时间复杂度为O(n)...，从尾部找到头部的时间复杂度为O(1)，即对表头和表尾进行操作都只需要O(1)的时间复杂度; ==优点：==从表中任一节点出发均可找到表中其他结点。...，执行相应的运算，运算结果压回栈顶，回到步骤1; 注意: 先出栈的是“右操作数” 3.前缀表达式 (波兰表达式) 运算符在两个操作数前面: ① + a b ② - +ab c ③ - +ab *cd...(队列)为r； 时间效率：一共进行d趟分配收集，一趟分配需要O(n), 一趟收集需要O®, 时间复杂度为 O[d(n+r)]，且与序列的初始状态无关 稳定性：稳定！

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数据结构之哈希表

通过这个简单的计算我们就能得到字符所对应的数组索引，进而得到字符所出现的次数，看得出来这个操作的时间复杂度是 $O(1)$。因此，访问哈希表的时间复杂度也就是 $O(1)$。...总结成公式大概就是这样： code = c * B^3 + o * B^2 + d * B^1 + e * B^0 因此，哈希函数的表示如下： hash(code) = (c * B^3 + o * B...如下所示： hash(code) = ((((c * B) + o) * B + d) * B + e) % M 但是这样的计算对于整型来说还会有溢出的问题，所以我们需要将取模计算放进去，最终得出的哈希函数如下...当查找、删除一个元素时，我们同样通过哈希函数计算出对应的槽，然后遍历链表查找或者删除。那查找或删除操作的时间复杂度是多少呢？...随着不断地添加数据，哈希表中的数据越来越密集，哈希冲突的概率就会越来越大，从而导致每个 TreeMap 里存储越来越多的数据，会使得哈希表的时间复杂度从 $O(1)$ 退化至 $O(logn)$，如果使用的是链表的话会退化至

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编码5分钟，优化两小时？14 条 yyds 编码规范

；除此之外，任何Collection.isEmpty() 实现的时间复杂度都是O(1) ，不需要多次循环遍历，但是某些通过Collection.size() 方法实现的时间复杂度可能是O(n)。...collection is null."); } 四、初始化集合时尽量指定其大小 尽量在初始化时指定集合的大小，能有效减少集合的扩容次数，因为集合每次扩容的时间复杂度很可能时O(n)，耗费时间和性能...(i); } 五、若需频繁调用Collection.contains 方法则使用Set 在Java 集合类库中，List的contains 方法普遍时间复杂度为O(n)，若代码中需要频繁调用contains...方法查找数据则先将集合list 转换成HashSet 实现，将O(n) 的时间复杂度将为O(1)。...)); // 结果为["a", "|", "a", "b", "|", "a", "b", "c"] 正例： // String.split(String regex) 正例 // .

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