这两种递归排序算法的思想都是将排序问题拆分为更小规模的子问题,然后递归求解,并通过合并或分区操作将子问题的结果合并成最终的排序结果。
环形队列可以用数组(大小等于n)实现,包含front(起始位置)和rear(结束位置),通常只能存储n-1项,以区分空(front==(rear+1)%n)和满(front==(rear+2)%n)的状态。
我们可以遍历每个数 ,假设它是某个连续序列的开头,那么首先要满足 不在数组中,然后从 开始逐渐增大,看最大多少还在数组里。
下面是程序锅自己对网上发布的 200 道高频面试题进行分类之后的结果。这 200 道,程序锅大概花了 7 个月刷完了,并且差不多每道题都过了好几遍。
给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target,请你在该数组中找出 和为目标值 target 的那 两个 整数,并返回它们的数组下标。
1.索引的作用:提高数据查询效率 2.常见索引模型:哈希表、有序数组、搜索树 3.哈希表:键 – 值(key – value)。 4.哈希思路:把值放在数组里,用一个哈希函数把key换算成一个确定的位置,然后把value放在数组的这个位置 5.哈希冲突的处理办法:链表 6.哈希表适用场景:只有等值查询的场景 7.有序数组:按顺序存储。查询用二分法就可以快速查询,时间复杂度是:O(log(N)) 8.有序数组查询效率高,更新效率低 9.有序数组的适用场景:静态存储引擎。 10.二叉搜索树:每个节点的左儿子小于父节点,父节点又小于右儿子 11.二叉搜索树:查询时间复杂度O(log(N)),更新时间复杂度O(log(N)) 12.数据库存储大多不适用二叉树,因为树高过高,会适用N叉树 13.InnoDB中的索引模型:B+Tree 14.索引类型:主键索引、非主键索引 主键索引的叶子节点存的是整行的数据(聚簇索引),非主键索引的叶子节点内容是主键的值(二级索引) 15.主键索引和普通索引的区别:主键索引只要搜索ID这个B+Tree即可拿到数据。普通索引先搜索索引拿到主键值,再到主键索引树搜索一次(回表) 16.一个数据页满了,按照B+Tree算法,新增加一个数据页,叫做页分裂,会导致性能下降。空间利用率降低大概50%。当相邻的两个数据页利用率很低的时候会做数据页合并,合并的过程是分裂过程的逆过程。 17.从性能和存储空间方面考量,自增主键往往是更合理的选择。 思考题: 如果删除,新建主键索引,会同时去修改普通索引对应的主键索引,性能消耗比较大。 删除重建普通索引貌似影响不大,不过要注意在业务低谷期操作,避免影响业务.
在一个社区里,每个人都有自己的小圈子,还可能同时属于很多不同的朋友圈。我们认为朋友的朋友都算在一个部落里,于是要请你统计一下,在一个给定社区中,到底有多少个互不相交的部落?并且检查任意两个人是否属于同一个部落。
Swift提供 数组Array(有序数据集),集合Set(无序无重复数据) Dictionary字典(无序的Key-Value对) 三种不同的基本集合类型来储存数据
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多个 key 值经过哈希函数的换算,会出现同一个值的情况。处理这种情况的一种方法是,拉出一个链表。
数据结构和算法 链表 链表,常见的面试题有写一个链表中删除一个节点的算法、单链表倒转、两个链表找相交的部分,这个一般必须得完全无误的情况下写出来; 给出两个链表的头结点,找出这两个链表的交点。 java 中数组和链表的区别,各自优势 如何设计拥有高效的随机读取能力的的链表(跳表) 设计跳表,跳表插入开销,跳表随机读取过程 给你一个单向链表,给这个链表做K反转,例如 k=3 1 -> 2 -> 3 -> 4 -> 5 -> 6 反转后为:3 -> 2 -> 1 -> 6 -> 5 -> 4 链表长度保证为K的
搜索引擎每天接收大量用户搜索请求,把这些用户输入的搜索关键词记录,再离线统计分析,得到热门TopN搜索关键词。
题目: 给你两个数组,arr1 和 arr2, arr2 中的元素各不相同 arr2 中的每个元素都出现在 arr1 中对 arr1 中的元素进行排序,使 arr1 中项的相对顺序和 arr2 中的相对顺序相同。未在 arr2 中出现过的元素需要按照升序放在 arr1 的末尾。 示例: 输入:arr1 = [2,3,1,3,2,4,6,7,9,2,19], arr2 = [2,1,4,3,9,6] 输出:[2,2,2,1,4,3,3,9,6,7,19] 提示: arr1.length, arr2.le
哈希散列的想法在不同的地方独立出现。1953 年 1 月,汉斯·彼得·卢恩 ( Hans Peter Luhn ) 编写了一份IBM内部备忘录,其中使用了散列和链接。开放寻址后来由 AD Linh 在 Luhn 的论文上提出。大约在同一时间,IBM Research的Gene Amdahl、Elaine M. McGraw、Nathaniel Rochester和Arthur Samuel为IBM 701汇编器实现了散列。 线性探测的开放寻址归功于 Amdahl,尽管Ershov独立地有相同的想法。“开放寻址”一词是由W. Wesley Peterson在他的文章中创造的,该文章讨论了大文件中的搜索问题。
那就是搞定面试官系列,我会把常见的面试知识通过这个专栏写出来,比如我们常见的 Java、MySQL、Redis、MQ 以及其他的一些技术框架。
叶子节点就是左右孩子都是空的,但是并不是每一颗树都像上图所示的那样这么规整,有些树树可以只有左孩子没有右孩子的。二叉树的节点一定会大于左节点的值小于右节点的值,每一个节点都要满足,所有每一个节点下面拿出来的树都可以作为一个二叉树。既然有大于等于了,那么这科树的元素一定要有可比较性才可以。
PHP数据结构(二十五)——并归排序 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 并归排序是将两个或两个以上的有序表组合成一个新的有序表。采用并归的思想进行排序的方式如下: 假设初始序列含有n个记录,则看成是n个有序的子序列,每个子序列长度是1,然后两两合并,得到n/2个长度为2或者1(元素总数是奇数时,最后一个元素是单个的)的子序列。然后再进行归并,直至归并成一个数组。此方法也成为2-路并归排序。 二、算法 并归排序有两个核心——拆分、合并。 1)对于拆分,需要把数组拆成仅含一
【字符串】最长回文子串 ( 蛮力算法 ) 【字符串】最长回文子串 ( 中心线枚举算法 ) 【字符串】最长回文子串 ( 动态规划算法 ) ★ 【字符串】字符串查找 ( 蛮力算法 ) 【字符串】字符串查找 ( Rabin-Karp 算法 )
为了解成本,需要了解一下复杂度的概念,具体考虑时间复杂度,一般用O表示,对应某个算法(查询),对于其随着数据量的增加复杂度增加趋势,而非具体值,O给出了一个很好的描述。时间复杂度一般用最坏时间复杂度表示,除此还有算法内存复杂度,算法I/O复杂度。
简而言之,数据结构是一个以特定形式存储数据的容器。这种“形式”允许数据结构在某些操作中更加高效。
今天,文摘菌就引用一些神奇宝贝的例子,给大家温故一下复杂度分析的概念,然后从易到难给大家介绍复杂度分析的常用方法。
给你 n 个 二叉搜索树的根节点 ,存储在数组 trees 中(下标从 0 开始),对应 n 棵不同的二叉搜索树。trees 中的每棵二叉搜索树 最多有 3 个节点 ,且不存在值相同的两个根节点。在一步操作中,将会完成下述步骤:
比特币(Bitcoin),去中心化货币(decentralized currency),单位:1 Satoshi。
有序数组在等值查询和范围查询场景中的性能就都非常优秀 , 但是如果插入 删除操作成本高,适合数据不变化或只新增.
本文转载来源自:http://blog.csdn.net/teaspring/article/details/75390210 感谢原作者teaspring的分享。本文已经得到原作者的转载许可。 在Ethereum的世界里,数据的最终存储形式是[k,v]键值对,目前使用的[k,v]型底层数据库是LevelDB;所有与交易,操作相关的数据,其呈现的集合形式是Block(Header);如果以Block为单位链接起来,则构成更大粒度的BlockChain(HeaderChain);若以Block作切割,那
Java的基类Object提供了一些方法,其中equals()方法用于判断两个对象是否相等,hashCode()方法用于计算对象的哈希码。equals()和hashCode()都不是final方法,都可以被重写(overwrite)。
提到数据库,大家肯定会想到数据库的索引,很多人都知道索引是为了提高查询效率的,那么今天我就给大家讲一下,什么是索引,索引的数据结构是什么,索引是如何工作的。
当谈到关系数据库时,我不禁想到缺少了一些东西。它们到处都在使用。有许多不同的数据库:从小而有用的 SQLite 到强大的 Teradata。但是,只有几篇文章解释了数据库的工作原理。你可以自己谷歌“关系数据库是如何工作的”,看看有多少结果。而且,这些文章很短。现在,如果您寻找最新的流行技术(大数据、NoSQL 或 JavaScript),您会发现更深入的文章解释了它们的工作原理。
导语:今天分享一个开源项目,里面汇总了程序员技术面试时需要了解的算法和数据结构知识,并且还提供了相应的代码,目前 GitHub 上标星 35000 star,值得一看。
随着移动互联网的快速发展,应用的安全问题不断涌现出来,于是越来越多的应用开发者将核心代码由java层转到native层,以对抗成熟的java逆向分析工具,然而如果native层的代码如果没有进行任何保护,还是比较容易被逆向分析工作者获取其运行逻辑,进而完成应用破解或者进行其他的操作。那么提高native代码的安全性有什么好办法吗?答案是肯定的,今天我们就来介绍一种有效对抗native层代码分析的方法——代码混淆技术。 那么,什么是代码混淆呢?代码混淆的学术定义如下: 代码混淆(code obfus
设「[第一个公共节点」为 node ,「链表 headA」的节点数量为 a ,「链表 headB」的节点数为b , 「两链表的公共尾部」的节点数量为 c ,则有:
数据结构是计算机中用于组织和存储数据的一种方式,其目的是为了提高相关数据操作的效率。在几乎所有的程序或软件系统中都会用到数据结构。而且数据结构也是计算机科学和软件工程的基础。同时在面试时也是一个必考的知识点。因此,作为开发人员,必须要掌握数据结构相关的知识。
redis的设计与实现: 1.假如有一个用户关系模块,要实现一个共同关注功能,计算出两个用户关注了哪些相同的用户,本质上是计算两个用户关注集合的交集,如果使用关系数据库,需要 对两个数据表执行join
有 PHP 基础的同学都应该知道,PHP 数组包含索引数组和关联数组,PHP 中的索引数组即对应 Go 语言的数组和切片类型,PHP 中的关联数组即对应 Go 语言中的字典类型(map),所谓字典,其实就是存储键值对映射关系的集合,只不过对于强类型的 Go 语言来说,与 PHP 关联数组的不同之处在于需要在声明时指定键和值的类型,此外 Go 字典是个无序集合,底层不会像 PHP 那样按照元素添加顺序维护元素的存储顺序。
提到数据库索引,我想你并不陌生,在日常工作中会经常接触到。比如某一个 SQL 查询比较慢,分析完原因之后,你可能就会说“给某个字段加个索引吧”之类的解决方案。但到底什么是索引,索引又是如何工作的呢?今天就让我们一起来聊聊这个话题吧。
比较赞同:从语义上来说,SV中的logic数据类型和Verilog中的reg类型是一样的,可以互换使用,更多的是兼容wire类型。
MPT (Merkle Patricia Tries) 是以太坊存储数据的核心数据结构,它是由 Merkle Tree 和 Patricia Tree 结合的一种树形结构,理解 MPT 有助于我们更好的理解以太坊的数据存储。
作者介绍:Runsen目前大三下学期,专业化学工程与工艺,大学沉迷日语,Python, Java和一系列数据分析软件。导致翘课严重,专业排名中下。.在大学60%的时间,都在CSDN。决定今天比昨天要更加努力。前面文章,点击下面链接
表中t1~t5的(ID,grade)值分别为(1,70)、(2,80)、(3,90)、(4,100)和(5,110), 此时两棵索引树的示例示意图如下。
visualgo是新加坡国立大学计算机学院一位很棒的博士老师Dr. Steven Halim 在2011年写的一个可视化数据结构和计算机常用算法的开源项目,虽然现在没有维护了,但不可否认他依旧是一个很棒的网站。它最初的目的是为了帮助他的学生更好地理解算法和数据结构,但随着时间的推移,它已经成为了一个广受欢迎的在线教育工具。
由于计算机无法存储浮点数的精确值(浮点数的存储方法可以参考 IEEE 754,这里不再赘述),因此在得到结果的整数部分 ans\textit{ans}ans 后,我们应当找出 ans\textit{ans}ans 与 ans+1\textit{ans} + 1ans+1 中哪一个是真正的答案。
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分治是一种将大问题分解成相同任务的小问题的方法,常见的分治思想之一就是归并排序(mergeSort)
由于有些读者朋友私聊我,希望出几期基础算法的讲解,kmp,dp,哈希,搜索,贪心等对初学者还是不太友好,所以我打算更新几期基础算法合集,没办法谁让我宠粉丝呢?彦祖,热巴说你呢,快关注!
堆和栈是计算机程序设计中非常重要的数据结构,操作系统和数据库均有非常广泛的应用,掌握好这两种数据结构可以高效地解决很多工程问题。今天分享一下在极客专栏学到的堆的实现和工程应用,希望对你有所启发。
该文章介绍了在.NET中常用的加密方式,包括对称加密、非对称加密、哈希加密和数字签名。文章还介绍了这些加密方式的.NET实现和用法示例,并提供了总结和注意事项。
1.2. Set类型 1.2.1. 简介 Redis 的 Set 是 String 类型的无序集合。集合成员是唯一的,这就意味着集合中不能出现重复的数据。 Redis 中集合是通过哈希表实现的,所以添加,删除,查找的复杂度都是 O(1)。 集合中最大的成员数为 2次方32 - 1 (4294967295, 每个集合可存储40多亿个成员)。 类似于JAVA中的 Hashtable集合 redis的集合对象set的底层存储结构特别神奇,底层使用了intset和hashtable两种数据结构
数据结构是一种特殊的组织和存储数据的方式,可以使我们可以更高效地对存储的数据执行操作。数据结构在计算机科学和软件工程领域具有广泛而多样的用途。
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