为了方便输入,程序应能处理任意行数和列数的数组,理论上数组的大小必须是一个常量,但在C99标准里,有一个变长数组,这种数组的大小是可以定义成变量的,但不可以初始化。并不是所有的编译器都支持C99标准的,例如vs2022就不支持,牛客网的编译系统就支持。如果你还没有学习过动态内存的话,我们可以通过这种方法来实现动态数组的功能。
今天是LeetCode专题43篇文章,我们今天来看一下LeetCode当中的74题,搜索二维矩阵,search 2D Matrix。
根据题目描述,给我们一个矩阵M * N,需要将某个元素为0的行和列都清零,那么,我们首先创建两个数组:
题目描述: 在一个二维数组中,每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数,输入这样的一个二维数组和一个整数,判断数组中是否含有该整数。 输入: 输入可能包含多个测试样例,对于每个测试案例, 输入的第一行为两个整数m和n(1<=m,n<=1000):代表将要输入的矩阵的行数和列数。 输入的第二行包括一个整数t(1<=t<=1000000):代表要查找的数字。 接下来的m行,每行有n个数,代表题目所给出的m行n列的矩阵(矩阵如题目描述所示,每一行都按照从左到右递增的顺
matrix的构造函数 动态开辟空间,实现添加矩阵。 析构函数 释放动态开辟的空间,防止内存泄露。 重载“+ - * /”运算符 为了方便输出 顺便实现 << 运算符
https://leetcode-cn.com/problems/search-a-2d-matrix/
最近又重刷了剑指offer,发现其中一些题目很有意思。于是拿出来写成文章和大家分享。
散列是指使用称为散列函数的数学公式从可变大小的输入生成固定大小的输出的过程。该技术确定数据结构中项目存储的索引或位置。
即 ab cdef -> ba cdef -> ba fedc -> cdef ab,用三次逆序操作实现旋转字符串,所以此方法被称作三步翻转法。
遇到的一道算法题:已知矩阵内的元素,每行 从左到右递增;每列 从上到下递增;给定一个数字t,要求判断矩阵中是否存在这个元素。
创建与输入数组相等长度的新数组,作为直接寻址表。两数之和的期望是Target,将Target依次减输入数组的元素,得到的值和直接寻址表比较,如果寻址表存在这个值则返回;如果不存在这个值则将输入数组中的元素插入寻址表,再进行输入数组中的下一个元素。
本次的练习是:如下图1所示,工作表中有11组数据,每组数据有6个数字,现在要统计多少组相同的数据,怎么使用公式实现?注意,每组中的数据可以是任意顺序。
大家好,我是多选参数的程序锅,一个正在”捣鼓“操作系统、学数据结构和算法以及 Java 的硬核菜鸡。
思路提要 求两个有序数组的中位数 奇数个数的中位数只有1个, 偶数个数的中位数可能有两个。 在有些题目中,把[2 3 5 7] 的中位数认为是4。 在数据量L已知情况下,将求中位数转化为求第k小问题,本质上是求第k小问题。 暴力解法: O((m+n)/2) 每次取A和B头部最小的一个数,直到取到第 L/2 + 1 个数(当L为奇数时)。 【3】求两个等长、有序数组的中位数(二分法) 数组长度为len,数据个数2*len,中位数为第len、len+1大的数。 暴力法:排好序后
首先这题最重要的一点,是如何处理置 0 后,不会影响后续遍历结果。也就是要避免在某次操作中我将 a[i][j] 置 0,而之后我遍历到 a[i][j] 元素时,其原本的值丢失,导致最后数组所有元素都是 0。
编写一个高效的算法来搜索 m x n 矩阵 matrix 中的一个目标值 target。该矩阵具有以下特性:
仿佛人生总有一种魔咒,自己做的这场笔试题永远是最难的。不过今天的笔试题,真的难。来看题目。
题目中的限制可以让我们不用去判断数组是否为空。一种比较简单的方法是先把输入的数组「排序」,再从排序的数组中找出重复的数字。但是排序一个长度为 n 的数组一般需要较大的时间与空间复杂度,以归并排序为例,其时间复杂度为
首先,让我们回顾一下散列表的基本工作原理。散列表是一种数据结构,它使用一个哈希函数将键(key)映射到数组中的一个位置,该位置即为槽位。然后,可以将与该键关联的值存储在该槽位中。理想情况下,如果所有的键都是唯一的,那么每个键都将映射到数组的不同位置,这样我们就可以在O(1)的时间复杂度内进行查找、插入和删除操作。然而,在实际应用中,往往会有多个键映射到同一个槽位的情况,这就导致了所谓的散列冲突。
小华和小为是很好的朋友,他们约定周末一起吃饭,通过手机交流,他们在地图上选择了很多聚餐地点 (由于自然地形等原因,部分聚餐地点不可达),求小华和小为都能达到的聚餐地点有多少个。
首先找到数组 nums 中的最大元素值 maxNum。然后创建一个长度为 maxNum + 1 的数组 dp,用于记录删除元素值的获得的分数。
一般做法可能是吧数组排序,然后只需从头到尾扫描排序后的数组就可以了,复杂度是 。还可以借助哈表,判断是否存在重复数字,时间复杂度是 但是也需要 大小的空间。我们来看一种时间复杂度是 且空间复杂度是 的做法。因为数字范围是0~n-1,当没有重复数字时,数字i将出现在下标为i的位置,当有重复数字时有些位置就可能存在多个数字。从头到尾扫描这个数字中的每个数字,当扫描到下标为i的数字是,比较这个数字(设为m)是否和i相同,若相同则继续扫描下一个数字;否则拿它和下标为m的数字比较,如果相同就找到了一个重复的数字,否则交换这两个数字。
tail -n 2000 表示的是显示文件最后2000行,差别很大,注意灵活使用。
N皇后问题是一个经典的问题,在一个N*N的棋盘上放置N个皇后,每行一个并使其不能互相攻击(同一行、同一列、同一斜线上的皇后都会自动攻击)。
我在编程教学方面不是专家,但当我想更好掌握某一样东西时,会试着找出让自己乐在其中的方法。比方说,当我想在 shell 编程方面更进一步时,我决定用 Bash 编写一个扫雷游戏来加以练习。
哈希(Hash)也称为散列,就是把任意长度的输入,通过散列算法,变换成固定长度的输出,这个输出值就是散列值。
https://leetcode-cn.com/problems/set-matrix-zeroes/
散列表就是一种以 键-值(key-indexed) 存储数据的结构,我们只要输入待查找的值即key,即可查找到其对应的值。
老规矩我们来复盘一下第283场的leetcode周赛,赞助商是安贤量化。这次比赛的奖品非常丰富,看得出来是壕气公司。
Word 这种文本编辑器你平时应该经常用吧,那你有没有留意过它的拼写检查功能呢?一旦我们在 Word 里输入一个错误的英文单词,它就会用标红的方式提示“拼写错误”。Word 的这个单词拼写检查功能,虽然很小但却非常实用。你有没有想过,这个功能是如何实现的呢?
今天是LeetCode第42篇文章,我们来看看LeetCode第73题矩阵置零,set matrix zeroes。
串(String)是零个或多个字符组成的有限序列。一般记作 S=“a1a2a3…an”,其中S是串名,用双引号括起来的字符序列是串值;ai(1≦i≦n)可以是字母、数字或其它字符。串中所包含的字符个数称为该串的长度。
将一个元素的关键码和存储位置之间建立对应的函数关系 Hash( ), 使得每个关键码与结构中的唯一的存储位置相对应:
图的结构比较复杂,任何两个顶点之间都可能有关系。如果采用顺序存储,则需要使用二维数组表示元素之间的关系,即邻接矩阵(Adjacency Matrix),也可以使用边集数组,把,每条边顺序存储起来。如果采用链式存储,则有邻接表.十字链表和邻接多重表等表示方法。其中,邻接矩阵和邻接表是最简单、最常用的存储方法。。
Python3 提供了 input() 内置函数从标准输入读入一行文本,默认的标准输入是键盘。input 可以接收一个 Python 表达式作为输入,并将运算结果返回。注意 input 函数从键盘输入中读取一行,将其转换为字符串 str 类型(带末尾的换行符),然后将其返回。实例代码运行结果如下所示。
DFS 回溯法,先判断组成三连对和组成顺子需要的次数,递归深度 k 就是次数。对于对子和单张的可以直接通过枚举数需要打多少次。可以在组成三连对和顺子的时候增加剪枝操作加快运算:如果构不成三连对或者顺子,则不用进行回溯。
散列表是普通数组概念的推广。因为对普通数组能够直接寻址,使得能在O(1)时间内訪问数组中的任何位置。在散列表中,不是直接把keyword作为数组的下标,而是依据keyword计算出对应的下标。
IEnumerable分为两个版本:泛型的和非泛型的。IEnumerable只有一个方法GetEnumerator。如果你只需要数据而不打算修改它,不打算为集合插入或删除任何成员(例如从远端拿回数据显示),则你不需要任何比IEnumerable更复杂的接口。
一、迷宫问题 定义一个二维数组 N*M ,如 5 × 5 数组下所示: int maze[5][5] = { 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, }; 它表示一个迷宫,其中的1表示墙壁,0表示可以走的路,只能横着走或竖着走,不能斜着走,要求编程序找出从左上角到右下角的路线。入口点为[0,0],既第一格是可以走的路。 数据范围:2<=nm<=10, 输入的内容只包含 0<=va
前一段时间,我们介绍了一个经典算法题目:寻找股票买入卖出的最佳时机。这个题目看似简单,却有着许多种变化。
给定一个 m x n 的矩阵,如果一个元素为 0 ,则将其所在行和列的所有元素都设为 0 。请使用 原地 算法。
java中和hash相关并且常用的有两个类hashTable和hashMap,两个类的底层存储都是数组,这个数组不是普通的数组,而是被称为散列表的东西。
上一篇:基于散列表(拉链法)的查找 参照数据结构--符号表API实现。 除了拉链法,实现散列表的另一种方式就是用大小为M的数组保存N个键值对。 线性探测法:当碰撞发生时,直接检测散列表中的下一位置。这样线性探测可能发生三种结果: 命中--该位置的键和被查找的键相同 未命中--键为空(该位置没有键) 继续查找--该位置的键和被查找的键不同 开放地址类的散列表的核心思想是与其将其内存用作链表,不如将它们作为散列表中的空元素。这些空元素可以作为查找结束的标志。 使用两个平行数组来保存键值对。 线性探测法的核心方法
今天我们学习第31题下一个排列,这是一个中等的数组题。我们先看看这道题的题目描述。
关于散列表的代码实现及下边实践部分的代码实现均可从我的Github获取(欢迎star^_^)
题目:给定一个长度为n的数组 a1, a2, …an. 接下来有q次查询, 每次查询有两个参数l, r. 对于每个询问, 请输出 al + al + 1 + … + ar
【Bloom Filter】 Bloom Filter(BF)是一种空间效率很高的随机数据结构,它利用位数组很简洁地表示一个集合,并能判断一个元素是否属于这个集合。它是一个判断元素是否存在集合的快速的概率算法。Bloom Filter有可能会出现错误判断,但不会漏掉判断。也就是Bloom Filter判断元素不再集合,那肯定不在。如果判断元素存在集合中,有一定的概率判断错误。因此,Bloom Filter不适合那些“零错误”的应用场合。
作者 | Angel_Kitty ➤1. Bloom Filter 【Bloom Filter】 Bloom Filter(BF)是一种空间效率很高的随机数据结构,它利用位数组很简洁地表示一个集合,并能判断一个元素是否属于这个集合。它是一个判断元素是否存在集合的快速的概率算法。Bloom Filter有可能会出现错误判断,但不会漏掉判断。也就是Bloom Filter判断元素不再集合,那肯定不在。如果判断元素存在集合中, 有一定的概率判断错误。因此,Bloom Filter不适合那些“零错误”的应用场
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