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2023-06-24:给你一根长度为 n 的绳子, 请把绳子剪成整数长度的 m 段, m、n都是整数,n > 1并且m > 1,

2023-06-24:给你一根长度为 n 的绳子, 请把绳子剪成整数长度的 m 段, m、n都是整数,n > 1并且m > 1, 每段绳子的长度记为 k[0],k[1]...k[m - 1]。...*k[m - 1] 可能的最大乘积是多少? 例如,当绳子的长度是8时,我们把它剪成长度分别为2、3、3的三段,此时得到的最大乘积是18。 答案需要取模1000000007。 输入: 10。...3.如果剩下的长度为0,即n为3的倍数,最后一段长度为1;如果剩下的长度为2,最后一段长度为2;如果剩下的长度为4,最后一段长度为4。...6.返回(power(3, rest/3) * last) % mod作为最大乘积的结果。 例如,当n为10,按照上述步骤计算: 1.n > 3且不是3的倍数,剩下的长度为2,最后一段长度为2。...对于空间复杂度,代码只使用了常数级别的额外空间来存储变量,因此空间复杂度为O(1)。不随输入规模的增加而增加。

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    给定m个不重复的字符 ,以及一个长度为n的字符串tbcacbdata滑动窗口

    题目 给定m个不重复的字符 [a, b, c, d],以及一个长度为n的字符串tbcacbdata, 问能否在这个字符串中找到一个长度为m的连续子串,使得这个子串刚好由上面m个字符组成,顺序无所谓,返回任意满足条件的一个子串的起始位置...本题的子串需要满足长度为m,字符不重复,可以使用长为m的滑动窗口遍历字符串,窗口内每个字符都要出现一次,如果符合条件,就返回窗口起始位置。...滑动窗口算法 滑动问题包含一个滑动窗口,它是一个运行在一个大数组上的子列表,该数组是一个底层元素集合。...假设有数组 [a b c d e f g h ],一个大小为 3 的滑动窗口在其上滑动,则有: [a b c] [b c d] [c d e] [d e f] [...代码 /** * 给定m个不重复的字符 [a, b, c, d],以及一个长度为n的字符串tbcacbdata, * 能否在这个字符串中找到一个长度为m的连续子串,使得这个子串刚好由上面

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    2021-06-30:给定长度为m的字符串aim,以及一个长度为n的字符串str ,问能否在str中找到一个长度为m的连续子串,

    2021-06-30:给定长度为m的字符串aim,以及一个长度为n的字符串str ,问能否在str中找到一个长度为m的连续子串, 使得这个子串刚好由aim的m个字符组成,顺序无所谓, 返回任意满足条件的一个子串的起始位置...all := M R := 0 // 0~M-1 for ; R M; R++ { // 最早的M个字符,让其窗口初步形成 if count[s1[R]] >...all-- } else { count[s1[R]]-- } } // 窗口初步形成了,并没有判断有效无效,决定下一个位置一上来判断...// 接下来的过程,窗口右进一个,左吐一个 for ; R < len(s1); R++ { if all == 0 { // R-1 return...else { count[s1[R]]-- } if count[s1[R-M]] >= 0 { count[s1[R-M

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    2021-08-26:长度为N的数组arr,一定可以组成N^2个数字

    2021-08-26:长度为N的数组arr,一定可以组成N^2个数字对。...第一维数据从小到大;第一维数据一样的,第二维数组也从小到大,所以上面的数值对排序的结果为:(1,1)(1,2)(1,3)(2,1)(2,2)(2,3)(3,1)(3,2)(3,3)。...给定一个数组arr,和整数k,返回第k小的数值对。 福大大 答案2021-08-26: 1.暴力解。 时间复杂度:(N^2 * log(N^2)). 2.下标定位+bfprt算法。 2.1.k--。...i1=k/N。 i2=k%N。 2.3.根据bfprt算法求出第i1小和第i2小的数。 时间复杂度:O(N)。 空间复杂度:O(1)。arr数组里的元素顺序会发生变化。 代码用golang编写。...的复杂度,你肯定蒙了 func kthMinPair3(arr []int, k int) []int { N := len(arr) if k > N*N { return

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    2022-12-22:给定一个数字n,代表数组的长度, 给定一个数字m,代表数组每个位置都可以在1~m之间选择数字, 所有长度为n的数组中,最长递增子序列长度为

    2022-12-22:给定一个数字n,代表数组的长度,给定一个数字m,代表数组每个位置都可以在1~m之间选择数字,所有长度为n的数组中,最长递增子序列长度为3的数组,叫做达标数组。返回达标数组的数量。...1 n m 的时候没有取模的逻辑,因为非重点。来自微众银行。...(n as usize).collect(); return process1(0, n, m, &mut a);}fn process1(i: i32, n: i32, m: i32, path...// n : 一共的长度!// m : 每一位,都可以在1~m中随意选择数字// 返回值:i..... 有几个合法的数组!...// 尤其是理解ends数组的意义!fn number2(n: i32, m: i32) -> i32 { //repeat(vec!

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    算法题:合并N个长度为L的有序数组为一个有序数组(JAVA实现)

    昨天面试被问到这道算法题,一时没有回答上来,今天思考了一下,参阅了网上的教程,做了一个JAVA版本的实现。...方案一: 新建一个N*L的数组,将原始数组拼接存放在这个大数组中,再调用Arrays.sort()进行排序,或者使用其它排序方法即可。...此方法时间复杂度为o(N*Llog2N*L); 具体代码实现如下: import java.util.Arrays; class Solution { public static int[] MergeArrays...思路:首先将N个数组的第一位放到PriorityQueue,循环取出优先队列的首位(最小值)放入result数组中,并且插入该首位数字所在数组的下一个数字(如果存在),直到所有数字均被加入到result...= arr.length, L; if (N == 0)//此时传入数组为空 return new int[0]; else {//判断数组是否符合规范

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    - 从长度为m的int数组中随机取出n个元素,每次取的元素都是之前未取过的

    题目:从长度为m的int数组中随机取出n个元素,每次取的元素都是之前未取过的 Fisher-Yates洗牌算法是由 Ronald A.Fisher和Frank Yates于1938年发明的,后来被Knuth...用洗牌算法思路从1、2、3、4、5这5个数中,随机取一个数 4被抽中的概率是1/5 5被抽中的概率是1/4 * 4/5 = 1/5 2被抽中的概率是1/3 * 3/4 *...O(n^2), 空间复杂度为O(n) 代码如下: //O(N^2)time //O(N)space void test(int n, int m) { List list...该算法的基本思想和 Fisher 类似,每次从未处理的数据中随机取出一个数字,然后把该数字放在数组的尾部,即数组尾部存放的是已经处理过的数字。...时间复杂度为O(n), 空间复杂度为O(n) //O(N)time //O(N)space void knuth(int n, int m) { int[] arr = new int[n];

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    已知两个长度分别为m和n的升序链表,若将它们合并为长度为m+n的一个降序链表,则最坏情况下的时间复杂度是

    已知两个长度分别为m和n的升序链表,若将它们合并为长度为m+n的一个降序链表,则最坏情况下的时间复杂度是()。...首先明确,题目让我们求复杂度,这里显然不是讨论移动次数,因为不论什么情况,移动次数都是(M+N),不需要讨论 所以这里求的是合并过程中的比较次数 最好的情况,很容易想,就是长度较短的数列中最小的数还比另一个数列最大的数字大...,如(7 8 9和 1 2 3 4 ),这种情况需要比较min(m,n)次就好了,复杂度为O(min(m,n))。...故最坏情况比较次数为(m+n-1) 次 给几个例子试试:1 3 5 7 9 和 2 4 6 8 10 / 1 3 5 和 2 4 那么,题目要求最坏情况复杂度,就是O(m+n-1...)咯 可是选项没有,哈哈,别急,比较次数是 (m+n-1) 次,m和n的次幂都是1,所以复杂度也是一次就行了,那么到底是O(n)还是O(m)呢,肯定选最大的那个啊,因为是最坏情况,故复杂度为O(Max(

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    2022-01-12:给定一个正数数组arr,长度为n,下标0~n-1, a

    2022-01-12:给定一个正数数组arr,长度为n,下标0~n-1, arr中的0、n-1位置不需要达标,它们分别是最左、最右的位置, 中间位置i需要达标,达标的条件是 : arri-1 > arri...你每一步可以进行如下操作:对任何位置的数让其-1, 你的目的是让arr1~n-2都达标,这时arr称之为yeah!数组。 返回至少要多少步可以让arr变成yeah!数组。...数据规模 : 数组长度 的值<=500。 来自360面试。 答案2022-01-12: 方法一、动态规划。 方法二、贪心。 时间复杂度:O(N)。 空间复杂度:O(N)。...arr) - min } return process1(arr, 1, arr[0], true) } // 当前来到index位置,值arr[index] // pre : 前一个位置的值...,可能减掉了一些,所以不能用arr[index-1] // preOk : 前一个位置的值,是否被它左边的数变有效了 // 返回 : 让arr都变有效,最小代价是什么?

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    2022-12-22:给定一个数字n,代表数组的长度,给定一个数字m,代表数组每个位置都可以在1~m之间选择数字,所有长度为n的

    2022-12-22:给定一个数字n,代表数组的长度, 给定一个数字m,代表数组每个位置都可以在1~m之间选择数字, 所有长度为n的数组中,最长递增子序列长度为3的数组,叫做达标数组。...返回达标数组的数量。 1 n <= 500, 1 m <= 10, 500 * 10 * 10 * 10, 结果对998244353取模, 实现的时候没有取模的逻辑,因为非重点。...).take(n as usize).collect(); return process1(0, n, m, &mut a); } fn process1(i: i32, n: i32, m:...// n : 一共的长度! // m : 每一位,都可以在1~m中随意选择数字 // 返回值:i..... 有几个合法的数组!...// 尤其是理解ends数组的意义! fn number2(n: i32, m: i32) -> i32 { //repeat(vec!

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    随机产生和为S的N个正整数

    如果给你一个问题:“随机产生和为S的N个正整数”, 你会如何做呢? 针对该问题,解决的方法有很多种。在这篇文章中,我将为大家给出两种比较好理解的解决方法:一个是“尺子法”;另外一个是“锯木头法”。...方法一:尺子法 将给定值S看成一个尺子的长度,那么,生成N个和为S的正整数的问题就变成在尺子中寻找出N-1个不同的刻度,加上最小刻度0和最大刻度S, 一共有N+1个刻度。...然后,从小到大,计算出相邻刻度的长度,这些长度就可以认为是随机的,因为尺子中产生的N-1个刻度是随机的。 ? 有了上述思想,我们只要如下三个步骤就能完成这个功能。...验证参数S和N的正确性 尺子中产生N-1个不同刻度 计算相邻刻度之间的值 /** * * 随机产生和为sum(如10)的num(如5)个正整数 * *...S看成木头的长度,随机产生和为S的N个正整数的问题转换成锯N-1次木头,将产生N段小木头,N段的小木头其长度和就是S。

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    给定一个长度为偶数的数组arr,假设长度为N*2,左部分:arr,右部分:

    给定一个长度为偶数的数组arr,假设长度为N*2,左部分:arr[L1……Ln],右部分:arr[R1……Rn],请把arr调整成arr[L1,R1,L2,R2,L3,R3,…,Ln,Rn]。...要求:时间复杂度O(N),额外空间复杂度O(1)。 福大大 答案2021-08-03: 这道题用自然智慧,很难想到。 i从1开始。下标循环怼。 3的k次方-1。1,3,9……是环的其中一个位置。...return 2 * i } else { return 2*(i-(len2/2)) - 1 } } // 数组的长度为len,调整前的位置是i,返回调整之后的位置...// 旋转完成后,从L开始算起,长度为base-1的部分进行下标连续推 cycles(arr, L, base-1, k) // 解决了前base-1的部分,剩下的部分继续处理...为左部分,[M+1..R]为右部分,左右两部分互换 func rotate(arr []int, L int, M int, R int) { reverse(arr, L, M) reverse

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    2024-07-06:用go语言,给定一个从0开始的长度为n的整数数组nums和一个从0开始的长度为m的整数数组pattern,

    2024-07-06:用go语言,给定一个从0开始的长度为n的整数数组nums和一个从0开始的长度为m的整数数组pattern,其中pattern数组的元素只包含-1、0和1。...大体步骤如下: 1.将 pattern 数组的长度记录为 m,接着为了方便处理,在 pattern 后面添加一个号码 2。...2.遍历 nums 数组,将 pattern 的内容替换为以 cmp.Compare 比较后得到的结果。 3.初始化一个结果变量 ans,用于存储匹配模式的子数组数量。...4.利用 Z 算法计算 pattern 的每个位置与后面的匹配长度。 5.遍历计算出的匹配长度数组,寻找长度为 m 且符合匹配模式的子数组。 6.返回最终匹配的子数组数量。...整体时间复杂度为 O(n),其中 n 为 nums 数组的长度。额外空间复杂度为 O(n),用于存储额外的辅助信息。

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    2024-07-13:用go语言,给定一个从0开始的长度为n的整数数组nums和一个从0开始的长度为m的整数数组pattern,

    2024-07-13:用go语言,给定一个从0开始的长度为n的整数数组nums和一个从0开始的长度为m的整数数组pattern,其中pattern数组仅包含整数-1、0和1。...一个子数组nums[i..j]的大小为m+1,如果满足以下条件,则我们称该子数组与模式数组pattern匹配: 1.若pattern[k]为1,则nums[i+k+1] > nums[i+k]; 2.若...2.countMatchingSubarrays函数的作用是计算匹配模式数组pattern的nums子数组的数量。它首先将模式数组pattern的长度赋值给m,然后在模式数组末尾添加一个值为2的元素。...然后利用两个指针l和r,以及i遍历模式数组,并根据当前位置i和匹配长度z[i]更新l、r和z[i]的值,直到找到所有的匹配长度。...4.最后,在z数组中,从第m+1个值开始遍历,如果匹配长度等于模式数组长度m,则将计数器ans加一。 综上所述,总的时间复杂度为O(n)(n为nums数组的长度),总的额外空间复杂度为O(n)。

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