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这是《算法图解》的第一篇读书笔记，内容关于表示算法复杂度的渐近表示法以及一个简单但高效的算法：二分法。 1 .渐近表示法 1.1定义 算法的运行需要时间，这就需要衡量算法运行时间即时间复杂度的方式。这个衡量方式就被成为渐近表示法（大O表示法）。 渐近表示法用于描述算法在最糟糕情况下的运行时间，同时也表示了算法运行时间随问题规模扩大而增长的幅度。 1.2如何使用渐近表示法确定时间复杂度 一般而言，算法复杂度可用一个函数进行表示。之后，仅保留函数中增长幅度最大的一项，而这一项就可用于衡量该算法的时间复杂度。
一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数是成正比的。哪个算法语句执行的次数多，它花费的时间就多。
什么是算法和数据结构？如果将最终写好运行的程序比作战场，我们程序员便是指挥作战的将军，而我们所写的代码便是士兵和武器。
前言 leetcode是一个在线编程网站，题目源于各大公司的面试、有各种解法、多语言和在线测试支持； 我们扫一眼leetcode上的Company：Google、Uber、Facebook、Twit
桶排序(Bucket sort)是一种通过分桶和合并实现的排序算法，又被称为箱排序。
算法(Algorithm)是计算机处理信息的本质，因为计算机程序本质上是一个算法来告诉计算机确切的步骤来执行一个指定的任务。一般地，当算法在处理信息时，会从输入设备或数据的存储地址读取数据，把结果写入输出设备或某个存储地址供以后再调用。
在前一篇文章：线段树初探 中我们看了一下线段树的基本思想并且知道了线段树擅长于解决区间问题。其实对于某些区间问题，我们不仅可以用线段树解决，还可以用树状数组解决。那么可能有小伙伴要问了，那既然线段树和树状数组都可以解决某些区间问题，那么我就一直用线段树就好了啊，为什么还要学树状数组呢？对于这个问题，我这里能给的答案是：对于两者都能解决的区间问题，两者所用的时间复杂度都是O(logn)，树状数组所用的内存空间比线段树更小，还有一个点是：实现树状数组的代码会比线段树的代码更少也更简单。下面来看一下树状数组的基本思想：
同一问题可用不同算法解决，而一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率。算法分析的目的在于选择合适算法和改进算法。一个算法的评价主要从时间复杂度和空间复杂度来考虑。
例3 题目链接：hihoCoder1692 给定N个不同质数，P1, P2, … PN。每个质数Pi作为分母都能产生Pi-1个真分数：1/Pi, 2/Pi, 3/Pi, … Pi-1/Pi。N
最好情况时间复杂度就是在程序最理想的状态下，数组第一个元素就是我们要查找的元素，只需要查找一次；而最坏情况时间复杂度就是在程序最糟糕的状态下，数组最后一个元素才是我们要查找的元素，需要查找完整个数组；
大家好，我是多选参数的程序锅，一个正在 neng 操作系统、学数据结构和算法以及 Java 的硬核菜鸡。本篇将主要介绍递归相关的内容，下面是本篇的内容提纲。
复杂度是衡量一个算法好坏的标准，可以从 时间 和 空间 两个维度进行比较。可能你之前听说某个算法的时间复杂度是O(N)，空间复杂度是O(1)，知道这是一个还不错的算法，那么你知道这些复杂度是如何计算出来的吗？本文将会揭开它们神秘的面纱，让你拥有一把衡量算法好坏的度量衡。
最近由于快过年了，不是很忙碌了，人心浮动，很多都请假了，现在终于有时间来系统学习下和恶补一下常见数据结构和算法的知识，所以，还是通过记录笔记放在博客的方式来督促自己学习。同时和小伙伴们分享一下学习心得与体会。算法对于很多程序员都接触不到的，何况是一个测试人员。但是面试过程中，多多少少都有算法题的面试。所以，学习算法，短期来看是为了跳槽准备，长期来看，是锻炼一个人解决问题的思路的提升的一个途径。
今天是《python算法教程》的第10篇读书笔记。笔记的主要内容是使用python实现求最小点对的时间复杂度为O(nlogn)的算法。 平面最小点对问题介绍 在几何学中，有一个基本问题：在一个平面的n
新年第一篇技术类的文章，应该算是算法方面的文章的。看标题：快速幂和矩阵快速幂，好像挺高大上。其实并不是很难，快速幂就是快速求一个数的幂（一个数的 n 次方）。
小灰的思路十分简单。他使用暴力枚举的方法，试图寻找到一个合适的整数 i，看看这个整数能否被两个整型参数numberA和numberB同时整除。
http://blog.163.com/xychenbaihu@yeah/blog/static/1322296552012821103039741/
数据结构和算法的本质是解决“快”和“省”的问题：即如何让代码运行得更快、更省存储空间。
实现 pow(x, n)，即计算 x 的 n 次幂函数（即，x^n）。不得使用库函数，同时不需要考虑大数问题。
题目：有一个无序整型数组，如何求出这个数组排序后的任意两个相邻元素的最大差值？要求时间和空间复杂度尽可能低。（例如：无序数组 2,3,1,4,6，排序后是1,2,3,4,6，最大差值是6-4=2）
我们在解决算法问题时，经常会用到递归。递归在较难理解的同时，其算法的复杂度也不是很方便计算。而为了较为简便地评估递归的算法复杂度，Master公式。
来源 | CSDN| 作者 | yofer张耀琦 前言 前两天面试3面学长问我的这个问题（想说TEG的3个面试学长都是好和蔼，希望能完成最后一面，各方面原因造成我无比想去鹅场的心已经按捺不住了），这个
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说数据结构算法的时间复杂度_数据结构中排序的时间复杂度,希望能够帮助大家进步!!!
我们知道算法的执行效率，可以从它的时间复杂度来推算出一二。而典型的时间复杂度有哪些类型呢？
建一个K个数的最小堆，与堆顶比较，大于（等于）堆顶，依次插入堆，超过K个数，踢出堆顶
算法的时间复杂度和空间复杂度是度量算法好坏的两个重要量度,在实际写代码的过程中,我们完全可以用空间来换时间,比如说,我们要判断某某年是不是闰年,大家可能第一时间想到的都是写一个算法来判断每次输入的年份符不符合闰年的条件.但其实还有种方法是,我们可以事先建立一个有2050个元素的数组(年数比现实略多一点),然后把所有年份按下标数字对应,如果是闰年,此数组项的值设为1,否则设为0.这样,判断某年是否是闰年,就只需要查找一下对应数组项的值就可以了.这样求闰年的时间复杂度为O(1).既然空间复杂度这么好用,接下来我们就来一起学习它的基本内容吧.
数据结构是讨论计算机系统中 数据的组织形式 及其相互关系。 数据：客观事物采用计算机进行识别、存储和加工所进行的描述 结构：事物间的相互关系和约束 数据结构的基本单元是数据元素
动态规划（dynamic programming，简称 dp)是工程中非常重要的解决问题的思想，从我们在工程中地图软件上应用的最短路径问题，再在生活中的在淘宝上如何凑单以便利用满减券来最大程度地达到我们合理薅羊毛的目的 ，很多时候都能看到它的身影。不过动态规划对初学者来说确实比较难，dp状态，状态转移方程让人摸不着头脑，网上很多人也反馈不太好学，其实就像我们之前学递归那样，任何算法的学习都是有它的规律和套路的，只要掌握好它的规律及解题的套路，再加上大量的习题练习，相信掌握它不是什么难事，本文将会用比较浅显易懂地讲解来帮助大家掌握动态规划这一在工程中非常重要的思想，相信看完后，动态规划的解题套路一定能手到擒来（文章有点长，建议先收藏再看，看完后一定会对动态规划的认知上升到一个台阶！）
动态规划（dynamic programming，简称 dp)是工程中非常重要的解决问题的思想，从我们在工程中地图软件上应用的最短路径问题，再在生活中的在淘宝上如何凑单以便利用满减券来最大程度地达到我们合理薅羊毛的目的 ，很多时候都能看到它的身影。
` 给定 n 个非负整数，用来表示柱状图中各个柱子的高度。每个柱子彼此相邻，且宽度为 1 。
动态规划（dynamic programming，简称 dp)是工程中非常重要的解决问题的思想，从我们在工程中地图软件上应用的最短路径问题，再在生活中的在淘宝上如何凑单以便利用满减券来最大程度地达到我们合理薅羊毛的目的 ，很多时候都能看到它的身影。不过动态规划对初学者来说确实比较难，dp状态，状态转移方程让人摸不着头脑，网上很多人也反馈不太好学。其实任何算法的学习都是有它的规律和套路的，只要掌握好它的规律及解题的套路，再加上大量的习题练习，相信掌握它不是什么难事。本文将会用比较浅显易懂地讲解来帮助大家掌握动态规划这一在工程中非常重要的思想，相信看完后，动态规划的解题套路一定能手到擒来（文章有点长，建议先收藏再看，看完后一定会对动态规划的认知上升到一个台阶！）
分治法的道理非常简单，就是把一个大的复杂的问题分为a(a>1)个形式相同的子问题，这些子问题的规模为n/b，如果分解或者合并的复杂度为f(n)，那么总的时间复杂度可以表示为：
题目描述： Given an array of integers, every element appears three times except for one, which appears ex
按照写 Z 的过程，遍历每个字符，然后将字符存到对应的行中。用 goingDown 保存当前的遍历方向，如果遍历到两端，就改变方向。
我们把只包含质因子 2、3 和 5 的数称作丑数（Ugly Number）。求按从小到大的顺序的第 n 个丑数。
给定一个有序数组，要删除数组重复出现的元素，使得每个元素只出现一次，然后返回移除重复数组后的新长度
基数排序(Radix Sort)是一种非比较型的排序算法，与桶排序的思想相似，对数据进行分桶和合并。
冒泡排序作为最基础的排序算法，其核心就是通过两两相邻的同类型数据进行比较，进行交换。一组数据经过一次比较之后，就可以最大或最小的元素放在 尾部，现实生活中很形象的例子就是冒泡，其名称也因此而来。 下面实现冒泡排序算法：
算法是对特定问题求解步骤的一种描述，是执行的有限序列，其中每个指令都表示一个或多个操作。
数据结构表征数据存储的格式及操作数据的方式，了解这些便于我们大数据开发人员设计更好的存储，读取，计算策略。所以在java基础，大数据基础，大数据框架源码等都有一定基础之后应该去追求写出更加精致高效的代码。
当需要其他位置上的值时，我们通过 “任意整数可以表示成若干个 2 的次幂项的和” 这一性质，使用之前求出的代表值拼成所需的值
今天分享的是数组中寻找k个最小数的解题思路，分别是全部排序和部分排序，一起来看看吧~
等价于众数的出现次数超过数组长度的一半，由于数组是有序的，那么一定有数组的中间位置就是众数，我们可以用二分查找找出众数在数组中出现位置的边界，从而计算出众数的出现次数。
对于动态规划地文章，我之前也写过两篇，在知乎收割了4k+的赞，很多人都通过我那两篇文章学会了动态规划以及如何优化，没看过地可以看，也可以看完今天这一篇再去看：
本章将会继续在初入算法（1）——进入算法世界 的基础上继续通过趣学算法进行算法的学习。
Hash 函数有助于解决很多问题，如果我们想有效地解决比较字符串的问题，最朴素的办法是直接比较两个字符串，这样做的时间复杂度是
算法中的控制结构指的是各操作之间的执行次序。基本控制结构包括 顺序结构、选择结构、循环结构
递归到动规的一般转化方法 递归函数有n个参数，就定义一个n维的数组，数组的下标是递归函数参数的取值范围，数组元素的值是递归函数的返回值，这样就可以从边界值开始，逐步填充数组，相当于计算递归函数值的逆过程。 ---- 动规解题的一般思路 将原问题分解为子问题
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