我确信有很多开发人员坚持使用基本的全局对象:数字,字符串,对象,数组和布尔值。对于许多用例,这些都是需要的。但是如果想让你的代码尽可能快速和可扩展,那么这些基本类型并不总是足够好。
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但是在两个月的算法练习中,第一次体会到编程不仅仅是技术,还是艺术,感受到了编程是一件很酷的事情
如果您习惯使用下载管理器从互联网上下载各种内容,那么组织您的主目录甚至系统可能会特别困难。
本文将覆盖 二分 + 哈希表 + 堆 + 优先队列 方面的面试算法题,文中我将给出:
每天学习编程,让你离梦想更新一步,感谢不负每一份热爱编程的程序员,不论知识点多么奇葩,和我一起,让那一颗四处流荡的心定下来,一直走下去,加油,2021加油!欢迎关注加我vx:xiaoda0423,欢迎点赞、收藏和评论
示例 1: 输入:nums = [1, 12, -5, -6, 50, 3], k = 4 输出:12.75 解释:最大平均数(12 - 5 - 6 + 50) / 4 = 51 / 4 = 12.75
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查找(Search),又称为搜索,指从数据表中找出符合特定条件的记录。如今我们处在信息爆炸的大数据时代,如何从海量信息中快速找到需要的信息,这就需要查找技术。如果有什么不懂的或要查询的,都会上网搜索一下,查找是最常见的应用之一。
刷题模块的初衷是恶补数据结构和算法,不管自己的公众号怎样变化,刷题这个模块一定会保留下去,期待自己能成为offer收割机。LeetCode 第十七题传输门:【LeetCode】(No.017)电话号码的字母组合今天给大家分享的是LeetCode 第十八题:四数之和。
1.内容介绍 开一篇文章记录在leetcode中array主题下面的题目和自己的思考以及优化过程,具体内容层次按照{题目,分析,初解,初解结果,优化解,优化解结果,反思}的格式来记录,供日后复习和反思。题目的顺序按照leetcode给出的题目顺序,有些题目在并不是按照题目本身序号顺序排列的,也不是严格按照难易程度来排列的。 因此,这篇文章并不具有很强的归类总结性,归类总结性知识将会在其他文章记录,本篇重点在记录解题过程中的思路,希望能对自己有所启发。 2.题目和解题过程 2.1 Container With
上一 part 刚写完二分和滑窗,他们都属于特殊的双指针方法,所以这一 part 直接汇总一下除了特殊的二分和滑窗外的其他双指针写法
算法是为了解决某些问题所提供的精确解法,数据结构是为了支撑算法提供的一种存储结构。
算法复杂度分为时间复杂度和空间复杂度。其作用: 时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量;而空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间。(算法的复杂性体现在运行该算法时的计算机所需资源的多少上,计算机资源最重要的是时间和空间(即寄存器)资源,因此复杂度分为时间和空间复杂度)。 简单理解: (1)时间复杂度:执行这个算法需要消耗多少时间。 时间复杂度:在计算机科学中,算法的时间复杂度是一个函数,它定量描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的字符串的长度的函数。时间复杂度常用大O符号表述,不包括这个函数的低阶项和首项系数。 (2)空间复杂度:这个算法需要占用多少内存空间。 空间复杂度(Space Complexity) 是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度,记做 S(n)=O(f(n)) ,其中n为问题的规模。利用算法的空间复杂度,可以对算法的运行所需要的内存空间有个预先估计。 一个算法执行时除了需要存储本身所使用的指令、常数、变量和输入数据外,还需要一些对数据进行操作的工作单元和存储一些计算所需的辅助空间。算法执行时所需的存储空间包括以下两部分。 (1)固定部分。这部分空间的大小与输入/输出的数据的个数、数值无关。主要包括指令空间(即代码空间)、数据空间(常量、简单变量)等所占的空间。这部分属于静态空间。 (2)可变空间,这部分空间的主要包括动态分配的空间,以及递归栈所需的空间等。这部分的空间大小与算法有关。
(1)、首先进行数据的输入,要求用字典储存学生信息,并将学生放入列表。因此,思路为:建立一个储存数据的列表data_list,并将字典作为列表的元素,每一个字典对应一个学生的信息,然后通过循环结构将输入的数据分别作为对应键的值。
1、 本题需要求出子数组之和为k的数组个数,如果限定了只有正数那么可以直接使用滑动窗口来解决,但这里可能存在负数,因此每次加入值不一定会增大和值,减去值不一定会减小和值;
今天这篇文章我构思很久,也写了很久,全文3330字,21张图。如果可以的话,希望文末能点赞支持下,谢谢。
KeepFilters的用法与Filter类似,只不过需要配套Calculate或者CalculateTable函数使用。
算法分析 (Analysis of algorithms) 是计算机科学的一个分支, 着重研究算法的性能, 特别是它们的运行时间和资源开销。见 http://en.wikipedia.org/wiki/Analysis_ofalgorithms 。
目录介绍 01.什么是递归 02.递归三个条件 03.斐波那契数列 04.找指定目录下所有文件 05.求1+2+…+N和 06.求100的阶乘 07.有序数组合并 08.求一个数乘方 09.背包问题 10.选择一支队伍 11.汉诺塔问题 12.二分法查找 13.警惕重复计算 14.开源项目推荐 01.什么是递归 递归:在一个方法内部对自身进行调用。利用递归可以用简单的程序来解决一些复杂的问题。比如:裴波那契数列的计算、汉诺塔、快排等问题。 递归结构包括两个部分: 1、定义递归头。解答:什么时候不调用自身方
给定一个二叉搜索树(Binary Search Tree),把它转换成为累加树(Greater Tree),使得每个节点的值是原来的节点值加上所有大于它的节点值之和。
在计算机科学中,迭代是指通过多次重复应用一组规则或操作来解决问题的方法。它通常与循环结构紧密相关,通过迭代可以逐步改变问题的状态,直到达到所需的结果。
给定一个 n 个元素有序的(升序)整型数组 nums 和一个目标值 target,写一个函数搜索 nums 中的 target,如果目标值存在返回下标,否则返回 -1。
用过 TensorFlow 框架的应该都知道,在操纵张量时,需要跟踪多个维度、张量形状和数据类型兼容性,当然还需要考虑数学正确性。此外,TensorFlow 有数百种操作,找到要使用的正确操作也是一项挑战。
写一个函数,输入 n ,求斐波那契(Fibonacci)数列的第 n 项(即 F(N))。斐波那契数列的定义如下:
合并数据集,是数据科学中常见的操作。对于有共同标识符的两个数据集,可以使用Pandas中提供的常规方法合并,但是,如果两个数据集没有共同的唯一标识符,怎么合并?这就是本文所要阐述的问题。对此,有两个术语会经常用到:记录连接和模糊匹配,例如,尝试把基于人名把不同数据文件连接在一起,或合并只有组织名称和地址的数据等,都是利用“记录链接”和“模糊匹配”完成的。
所谓左右指针,就是两个指针相向而行或者相背而行;而所谓快慢指针,就是两个指针同向而行,一快一慢。
线段树是一个复杂的数据结构,比较难理解,也比较难解释清楚。在我将这个数据结构反复学习了五遍的时候,我终于有了信心写出这篇介绍线段树的文章。希望大家能够掌握这种数据结构。
算法上依然是搜索的流程,但是搜索到的一些解用动态规划的那种思想和模式作一些保存;一般说来,动态规划总要遍历所有的状态,而搜索可以排除一些无效状态。更重要的是搜索还可以剪枝,可能剪去大量不必要的状态,因此在空间开销上往往比动态规划要低很多。 记忆化算法在求解的时候还是按着自顶向下的顺序,但是每求解一个状态,就将它的解保存下来,以后再次遇到这个状态的时候,就不必重新求解了。 这种方法综合了搜索和动态规划两方面的优点,因而还是很有实用价值的。可以归纳为:记忆化搜索=搜索的形式+动态规划的思想
对于每个元素,都有 选或不选它 去组成子序列。我们可以 DFS 回溯去穷举所有的情况。
每个程序员的梦想不仅是成为一名优秀的程序员,而且成为一名伟大的程序员。我们都想实现我们的目标,为了实现我们的目标,我们必须有一个伟大的计划。
数组基本上是我们最熟悉的数据结构了,刚会写“Hello World”不久,接着就是“杨辉三角”之类的练习。
小结果集,源表较少,查询条件直接针对源表 对于典型的OLTP应用,多为返回小结果集的查询。如果过滤条件直接针对源表,我们必须保证这些过滤条件高效,对于重要的字段,考虑加上索引。如果涉及连接多表的情况,需要优化连接顺序,尽快过滤不符合条件的记录。如果统计数据足够精确地反映了表的内容,优化器有可能对连接顺序做出适当选择 在使用索引字段的时候要注意,函数或者隐式转换会导致索引失效。在确定重要字段有索引的情况下,还必须如果是非唯一性索引或者基于唯一性索引的范围扫描,还需要考虑聚集索引与分区,物理数据的顺序是否与
有A、B、C、D、 E五项任务,需要分配给甲、乙、丙、丁、戊 五个人来完成。他们完成任务所需要支付的酬劳如下表所示,问,如何分配任务,可使总费用最少?
在Google.com.hk或者在Google.com上搜索 递归或者recursion 发现Google“抽了”,明明搜索正确,为啥还显示一个查询错误的提示?如下两图:
快速排序是一种常用的优雅的排序算法,它使用分而治之的策略。 那么分而治之(D&C)是一种怎样的策略呢? 分而治之 分而治之(D&C)的要点只有两个: 找出简单的基线问题 确定如何缩小问题的规模,使其符合基线条件 D&C不是一种解决问题的算法,而是一种解决问题的思路。比如看下面这个例子: 这是一个数字数组: 你需要将这些数字相加,并返回结果。使用循环可以很轻松地解决这个问题: def sum(arr): """一个数组元素相加的循环""" total = 0 fo
在理解大数据方面,聚类是一种很常用的基本方法。近日,数据科学家兼程序员 Peter Gleeson 在 freeCodeCamp 发布了一篇深度讲解文章,对一些聚类算法进行了基础介绍,并通过简单而详细
深度优先算法的本质是回溯算法,多数是应用在树上,一个比较典型的应用就是二叉树的中序遍历。
给你一个包含 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 ?请你找出所有满足条件且不重复的三元组。
注意:这里要固定一个最左的指针K,可以理解为从[i,j]范围里面选出两个值相加为K指针指向值的相反数 K每次往后移动一次,[i,j]范围都会缩小一个单元 代码:
给出一个数组,在数组中找到两个数,使得它们的和最接近目标值但不超过目标值,返回它们的和。
题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/two-sum/ 题目描述:给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target,请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数,并返回他们的数组下标。
(示例文件会放到知识星球中,小伙伴们可以搜索“PowerBI丨需求圈”,文章结尾处会有二维码。)
学 Python 也有一段时间了,一直维持在入门阶段,最近想集中精力精进下编码能力,所以把刷题当作一个练习,也看看自己能坚持几道题。
导读:本文内容主要源自德语大学中发起的科普活动,初衷是让高中生领会算法和计算机科学的奇妙与魅力。阅读本文不需要任何关于算法和计算的预备知识。我们希望不仅学生,而且包括希望了解迷人的算法世界的成年人都能从本书中得到启发与乐趣。
case语句与case表达式是plsql流程控制的重要组成部分,尽管其使用方法较为简单,但容易混淆。本文将描述case语句与case表达式并给出演示以便于更好理解两者的异同及使用时的注意事项。 一、简单case语句
双指针(Two Pointers)一直是程序员面试中的一个必须准备的主题, 面试中双指针出现的次数比较多,主要由于在工作中指针经常用到,指针问题能够直接反应面试者的基础知识、代码能力和思维逻辑,因此双指针的问题必须掌握。
在一个长度为n+1的数组里的所有数字都在1~n的范围内,所以数组中至少存在一个数字是重复的。 请找出数组中任意一个重复的数字,但不能修改输入的数组。 例如输入长度为8的数组{2,3,5,4,3,2,6,7},那么对应的输出是重复的数字2或者3。
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