要计算函数的时间复杂度,需要分析函数中的各个操作的时间复杂度,并根据函数的执行流程确定最终的时间复杂度。
在给出具体答案之前,需要了解函数的代码实现或伪代码,以便进行分析。请提供函数的代码或伪代码,我将根据提供的信息给出完善且全面的答案。
该题是在一个整数数组中找到一个和最大的连续子数组,并返回和值。那么如何找到一个和最大的连续子数组呢?我们知道,这肯定需要遍历数组才行;好,那我们就开始遍历数组。首先,我们初始化最大和 sum 和当前和 currSum,对于 currSum,如果它小于0,我们就将数组中下一值赋给它;否则就将数组中下一值与其相加。然后,我们取当前 sum 和 currSum 的最大值即可。
本文是楼主前两个月 N 家公司的面试经历,总结复盘了面试现场,个人认为干货还是不少,在此和大家分享。
图的周游:是一种按某种方式系统地访问图中的所有节点的过程,它使每个节点都被访问且只访问一次。图的周游也称图的遍历。
近十年来,随着Hadoop生态系统的不断完善,Hadoop早已成为大数据事实上的行业标准之一。面对当今互联网产生的巨大的TB甚至PB级原始数据,利用基于Hadoop的数据仓库解决方案Hive早已是Ha
未来一段时间开发的项目或者需求会大量使用到Redis,趁着这段时间业务并不太繁忙,抽点时间预习和复习Redis的相关内容。刚好看到博客下面的UV和PV统计,想到了最近看书里面提到的HyperLogLog数据类型,于是花点时间分析一下它的使用方式和使用场景(暂时不探究HyperLogLog的实现原理)。Redis中HyperLogLog数据类型是Redid 2.8.9引入的,使用的时候确保Redis版本>= 2.8.9。
这 个数字排成一个圆圈,从数字 开始,每次从这个圆圈里删除第 个数字。求出这个圆圈里剩下的最后一个数字。
DSL(domain specific language),即领域专用语言:专门解决某一特定问题的计算机语言。由于它是以简洁的形式进行表达,整体上直观易懂,使得调用代码和读代码的成本都得以降低,即使是不懂编程语言的一般人都可以进行使用,所以近年来频频被提起,颇受关注。
前言:最近在力扣刷题,但是之前从没有接触过算法题,有的看答案都看不懂,后来做的题做多了发现有好多类似的题目,所以我打算总结一下规律。
一只青蛙一次可以跳上 1 级台阶,也可以跳上2 级。求该青蛙跳上一个n 级的台阶总共有多少种跳法。
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。
题目描述:给定单向链表的头指针和一个要删除的节点的值,定义一个函数删除该节点。返回删除后的链表的头节点。
由于在公众号上文本字数太长可能会影响阅读体验,因此过于长的文章,我会使用"[L1]"来进行分段。这系列将介绍Seq2Seq模型中的Beam Search算法。
冒泡排序算法的原理是: 重复地走访过要排序的元素列,一次比较两个相邻的元素,如果他们的顺序(如从大到小、首字母从A到Z)错误就把他们交换过来。走访元素的工作是重复地进行直到没有相邻元素需要交换,也就是说该元素已经排序完成。
如果你和小鹿一样,刚开始对链表的操作代码实现很懵的话,不妨按照小鹿经过一个月的时间对链表相关操作以及题型的整理总结,由浅入深进行适当的练习,我相信,当你真正的练习完这些题目,不但会让你放下对链表心理上的困惑,而且对你学习其他数据结构有很大的信心和帮助!
编写一个函数,输入是一个无符号整数,返回其二进制表达式中数字位数为 ‘1’ 的个数(也被称为汉明重量)。
01 选择排序 实现原理 首先从未排序序列中找到最小的元素,放置到排序序列的起始位置,然后从剩余的未排序序列中继续寻找最小元素,放置到已排序序列的末尾。所以称之为选择排序。 代码实现 案例分析 时间复杂度与空间复杂度 每次要找一遍最小值,最坏情况下找n次,这样的过程要执行n次,所以时间复杂度还是O(n^2)。空间复杂度是O(1)。 02 快速排序 实现原理 在数据集之中,选择一个元素作为”基准”(pivot)。 所有小于”基准”的元素,都移到”基准”的左边;所有大于”基准”的元素,都移到”基准”
经过四十多天缓慢的刷题,现在进度大概是刷了八十多道 LeetCode 题,最近也在吸取过来人的经验,仍然需要对刷题计划进行调整。
大概在三月份开始面了几家互联网公司,主要方向是java后端和大数据开发,最近整理学习资料,都快秋招了,发的有点晚了,不过还是想分享一下。美团,滴滴,蘑菇街等公司的面经。
你可能还记得高中时的一个简单的微积分问题——在给定盒子体积的情况下,求出构建盒子所需的最小材料量。
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