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每日三题-寻找两个正序数组的中位数 、搜索旋转排序数组、 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置

‍个人主页： 才疏学浅的木子 ‍♂️ 本人也在学习阶段如若发现问题，请告知非常感谢 ‍♂️ 本文来自专栏： 算法 算法类型：Hot100题 每日三题 寻找两个正序数组的中位数 搜索旋转排序数组...在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 寻找两个正序数组的中位数 解法一 暴力 class Solution { public double findMedianSortedArrays...if((m+n) % 2 == 0)return ((double)left+right)/2; else return right; } } 搜索旋转排序数组...int[] nums, int target) { int n = nums.length; int left = 0,right = n-1; //数组...+ 1; } } } } return -1; } } 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置

1.3K20

HashMap源码解读（中篇）

(默认的哈希桶数量) ： 16 注：哈希桶就是哈希表中一个个的数组元素，不包括链表元素 2.static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; 最大的数组容量：...注意：Key对象所在类的hashCode方法若没有覆写，则默认调用Object提供的hashCode方法。 高低16位都参与哈希函数的运算，尽可能保证不同key映射到比较均衡的状态。...原32位的hashCode和只保留高16的数字做异或运算 高低位树都参与hash运算得到的值更加平均 哈希函数设计理念：经过hash运算得到的值尽可能地平均 此时求出地hash值还不是当前数组的索引，只是经过...hash运算得到的一个比较均衡的值,hash值还要经过如下红框的位运算，得到数组索引值： 上一步得到的key的hash值和当前哈希表的长度-1 进行 & 运算就可以得到索引值。...此时哈希表不为空且对应链表头部已经有元素了 4.链表不为空但是链表的头部元素key和新键值对的key相同（equals相同），hash值也相同，认为是同一个元素，替换头结点。

48820

分而治之与快速排序

给定一个数组{2, 4, 6}，计算该数组和，使用循环很容易实现，那如果使用递归函数如何实现呢？...基于分而治之的思想，首先找出该问题的基线，首先基线条件必须尽可能的简单，因此当数组的元素个数为0或者1的时候是最简单的情况，结果就是0或者1，因此 基线条件： { }------元素个数为0，sum...int last_num = arr.back(); // 保存最后一个元素的值 arr.pop_back(); // 将该元素从数组中删除以进行下一次递归调用 return last_num...那就是不用对其进行排序，其对应的基线应该如下： 快速排序的基线（不需要排序的数组）： { }------元素个数为0，空数组排序结果就是它本身； {a}------元素个数为1，只包含一个元素的数组，组排序结果也是它本身...; 接下来关键的问题是如何将数组分解成次复杂的数组，快速排序就是通过基准值 （pivot）将原数组分解成两个次复杂的数组，基准值往往选取数组的中间值。

30810

TP-LINK面试真题和答案，您能做对几道？

这种算法可以有效地将负载均衡到连接数较少的服务器上，以保持各服务器的负载相对均衡。 IP哈希（IP Hash）：根据客户端的 IP 地址进行哈希计算，将同一个 IP 地址的请求发送到同一个后端服务器。...另外，现代的负载均衡器通常会结合实时监测和自动调整策略，根据服务器的负载情况动态地调整请求分发策略，以实现更智能和自适应的负载均衡。 4.Redis集群部署方式？...6.口头手撕快排 快速排序是一种分治算法，它通过将一个数组分成较小的子数组，然后递归地对子数组进行排序，最后将子数组的结果合并起来，从而达到整体有序的目的。...快速排序的实现步骤： 选择一个基准元素（pivot），通常是选择数组中的第一个元素或最后一个元素。 将数组分成两个子数组，小于等于基准元素的放在左边，大于基准元素的放在右边。...对左右两个子数组递归地应用快速排序算法。 将左子数组、基准元素和右子数组合并起来，得到最终的排序结果。

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TP-LINK面试真题和答案，您能做对几道？

这种算法可以有效地将负载均衡到连接数较少的服务器上，以保持各服务器的负载相对均衡。IP哈希（IP Hash）：根据客户端的 IP 地址进行哈希计算，将同一个 IP 地址的请求发送到同一个后端服务器。...另外，现代的负载均衡器通常会结合实时监测和自动调整策略，根据服务器的负载情况动态地调整请求分发策略，以实现更智能和自适应的负载均衡。4.Redis集群部署方式？...6.口头手撕快排快速排序是一种分治算法，它通过将一个数组分成较小的子数组，然后递归地对子数组进行排序，最后将子数组的结果合并起来，从而达到整体有序的目的。...快速排序的实现步骤：选择一个基准元素（pivot），通常是选择数组中的第一个元素或最后一个元素。将数组分成两个子数组，小于等于基准元素的放在左边，大于基准元素的放在右边。...对左右两个子数组递归地应用快速排序算法。将左子数组、基准元素和右子数组合并起来，得到最终的排序结果。

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贪心——455. 分发饼干

对每个孩子 i，都有一个胃口值 g[i]，这是能让孩子们满足胃口的饼干的最小尺寸；并且每块饼干 j，都有一个尺寸 s[j] 。...如果 s[j] >= g[i]，我们可以将这个饼干 j 分配给孩子 i ，这个孩子会得到满足。你的目标是尽可能满足越多数量的孩子，并输出这个最大数值。...基于上述分析，可以使用贪心的方法尽可能满足最多数量的孩子。 首先对数组g和s排序，然后从小到大遍历g中的每个元素，对于每个元素找到能满足该元素的s中的最小的元素。...当两个数组之—遍历结束时，说明所有的孩子都被分配到了饼干，或者所有的饼干都已经被分配或被尝试分配(可能有些饼干无法分配给任何孩子)，此时被分配到饼干的孩子数量即为可以满足的最多数量。...对两个数组排序的时间复杂度是o(m log m + n log n)，遍历数组的时间复杂度是O(m +n)，因此总时间复杂度是O(m log m + n logn)。

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Kafka 架构中 ZooKeeper 以怎样的形式存在？

那么就存在一个问题：一个 Consumer Group 中有多个 Consumer，如何让它们尽可能均匀地消费订阅的消息呢（也就是负载均衡）？...而 Producers 则根据指定的 Topic 将消息 Push 到相应的 Partition，那么，如何将消息均衡地 Push 到各个 Partition 呢？...进一步，对于 Topic 的任意一条消息，订阅了它的任何一个 Consumer Group 中都只能有一个 Consumer 消费它，在此约束下，如何实现 Consumer 均衡地消费消息呢？...由于这是一个动态过程，相应的负载均衡被称为 Rebalance，其描述如下： 对任意一个 Topic 中所有的 Partirtion 进行排序，用数组 PT 记录； 某一 Consumer Group...为了 Consumer 负载均衡，同一个 Group 订阅的 Topic 下的任一 Partition 都只能分配给一个 Consumer。

2.2K40

JavaScript刷LeetCode拿offer-双指针技巧Medium篇

由题意可知，保证所需的最小船数，意味着每一趟尽可能地搭载两个人，并且他们的重量最接近最大重量，以便后续趟次能够组成两个人。  ...解题的关键就在于每趟尽可能地从数组中找出和值小于最大重量的最大值最小值的二元组。  那么对数组排序预处理之后，可以很容易地从左侧找到最小值，右侧找到最大值，双指针再向中间遍历，即可解题。...三数之和给定一个包含 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。  ...四数之和给定一个包含 n 个整数的数组 nums 和一个目标值 target，判断 nums 中是否存在四个元素 a，b，c 和 d ，使得 a + b + c + d 的值与 target 相等？...在简单难度中，会介绍该算法的基本知识与实现，另外两个难度，着重讲解解题的思路。  如果本文对您有所帮助，可以点赞或者关注来鼓励博主。

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JavaScript刷LeetCode之双指针技巧（下）

由题意可知，保证所需的最小船数，意味着每一趟尽可能地搭载两个人，并且他们的重量最接近最大重量，以便后续趟次能够组成两个人。  ...解题的关键就在于每趟尽可能地从数组中找出和值小于最大重量的最大值最小值的二元组。  那么对数组排序预处理之后，可以很容易地从左侧找到最小值，右侧找到最大值，双指针再向中间遍历，即可解题。...三数之和给定一个包含 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。  ...四数之和给定一个包含 n 个整数的数组 nums 和一个目标值 target，判断 nums 中是否存在四个元素 a，b，c 和 d ，使得 a + b + c + d 的值与 target 相等？...在简单难度中，会介绍该算法的基本知识与实现，另外两个难度，着重讲解解题的思路。  如果本文对您有所帮助，可以点赞或者关注来鼓励博主。

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Js刷LeetCode拿offer-双指针技巧（下）

由题意可知，保证所需的最小船数，意味着每一趟尽可能地搭载两个人，并且他们的重量最接近最大重量，以便后续趟次能够组成两个人。  ...解题的关键就在于每趟尽可能地从数组中找出和值小于最大重量的最大值最小值的二元组。  那么对数组排序预处理之后，可以很容易地从左侧找到最小值，右侧找到最大值，双指针再向中间遍历，即可解题。...三数之和给定一个包含 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。  ...四数之和给定一个包含 n 个整数的数组 nums 和一个目标值 target，判断 nums 中是否存在四个元素 a，b，c 和 d ，使得 a + b + c + d 的值与 target 相等？...在简单难度中，会介绍该算法的基本知识与实现，另外两个难度，着重讲解解题的思路。  如果本文对您有所帮助，可以点赞或者关注来鼓励博主。

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2024-05-25：用go语言，给定一个只包含正整数且下标从0开始的数组nums。 你可以执行以下操作： 如果两个相邻元素的二

2024-05-25：用go语言，给定一个只包含正整数且下标从0开始的数组nums。 你可以执行以下操作： 如果两个相邻元素的二进制表示中包含相同数量的1， 那么可以交换这两个元素。...大体步骤如下： 1.定义了一个countOnes函数，用来计算一个整数的二进制表示中1的数量。 2.定义了canSortArray函数，用于判断能否通过题目描述的操作使得数组有序。...3.初始化preMax为0，用于记录前一个处理过的最大值。 4.开始遍历数组nums，用i来记录当前位置，n表示nums的长度。 5.对于每个位置i，将当前元素nums[i]视为mx（当前最大值）。...6.统计mx中1的数量，存储在变量ones中。 7.循环遍历直到相邻元素的二进制表示中包含相同数量的1为止，i会逐渐增加。...11.返回true，表示可以通过操作使数组变得有序。 总的时间复杂度： • countOnes函数的时间复杂度为O(log(maxNum))，其中maxNum表示数组中的最大值。

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数据结构与算法（五）——链表相关算法题目

要求：结果链表仍然使用两个链表的存储空间，不再另外占用其他的链表空间；并且表中不能有重复数据。...例如,A = (0,5,5,3,5,7,5,5),则5是主元素; 若B = (0,5,5,3,5,1,5,7),则A 中没有主元素,假设A中的n个元素保存在一个一维数组中,请设计一个尽可能高效的算法,找出数组元素中的主元素...题目分析： （1）本题目就是在一个数组中去寻找主元素，也就是说，找到个数占数组长度一半以上的元素并输出，如果没有找到的话则输出-1。...（2）设计算法的时候，可以让一个主元素跟一个非主元素配对，最后没有其他元素与之匹配的那些元素就是主元素 逻辑设计： （1）通过变量mainElement来记录主元素，通过count来记录主元素与其他非主元素抵消之后剩余的个数...现在要去设计一个时间复杂度尽可能高效的算法.

70380

10分钟搞懂蚁群算法

蚁群算法的应用——负载均衡调度 集群模式是目前较为常用的一种部署结构，也就是当单机处理能力无法满足业务需求，那么就增加处理节点，并由一个负载均衡器负责请求的调度。...比如：timeMatrix[i][j]就表示第i个任务分配给第j个节点所需的处理时间。 这个矩阵是基于tasks数组和nodes数组计算而来的。...如果每只蚂蚁都将任务分配给信息素浓度最高的节点处理，那么就会出现停滞现象。也就是算法过早地收敛至一个局部最优解，无法发现全局最优解。...pathMatrix_oneAnt是一个二维矩阵，所有元素要么是0要么是1.比如：pathMatrix_oneAnt[i][j]=1就表示当前蚂蚁将任务i分配给了节点j处理，pathMatrix_oneAnt...该矩阵的每一行都有且仅有一个元素为1，其他元素均为0. 每一只蚂蚁当完成这100个任务的分配之后，就会产生一个pathMatrix_oneAnt矩阵，用于记录该只蚂蚁的分配策略。

8.1K140

检索技术核心 笔记

检索的核心思路，其实就是通过合理组织数据，尽可能地快速减少查询范围。 链表的检索能力偏弱，作为弥补，它在动态调整上会更容易。...毕竟如果我们要在有序的数组中插入一个元素，为了保证“数组有序”，我们就需要将数组中排在这个元素后面的元素，全部顺序后移一位，这其实是一个 O(n) 的时间代价了。...无论是二次探查还是双散列，核心思路其实都是在发生冲突的情况下，将下个位置尽可能地岔开，让数据尽可能地随机分散存储，来降低对不相干 Key 的干扰，从而提高整体的检索效率。...无论是二次探查还是双散列，核心思路其实都是在发生冲突的情况下，将下个位置尽可能地岔开，让数据尽可能地随机分散存储，来降低对不相干 Key 的干扰，从而提高整体的检索效率。...2.bitmap只有一个位置用来判断状态 3.bloomfilter有多个位置用来判断状态 4.针对bloomfilter来说若果不所在一定不存在，存在不一定存在(因为hash冲突，可能是另外的元素状态

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