在面试中遇到了这道题:如何实现多个升序链表的合并。这是 LeetCode 上的一道原题,题目具体如下:
2.左右继续拆分到每一个子部分只有一个元素,如下,拆分到只有一个子元素的之后拆分结束
给你两个有序整数数组 nums1 和 nums2,请你将 nums2 合并到 nums1 中,使 nums1 成为一个有序数组。
进阶:你可以设计实现一个时间复杂度为 O(m + n) 的算法解决此问题吗?
大家好,又到了三分钟算法修行时间,之前挑选的算法都是中低难度的,这次找个难度较高的,看看会遇到啥问题。至于难到啥程度,来看看Leetcode下解题的网友评论。
上一篇文章说了时间复杂度为O(n2)的冒泡、插入和选择三个排序方式,它们只适合在数据规模比较小的时候,接下来要说的是两个时间复杂度为O(nlogn)的算法,归并排序和快速排序,它们比较适合在大规模数据的时候使用,相比于前面的三个算法就更加常用。
示例: ``` 输入: nums1 = [1,2,3,0,0,0], m = 3 nums2 = [2,5,6], n = 3
对多个数组执行的一个常见操作是合并——将2个或多个数组合并成包含合并数组的所有项的更大数组。
归并排序是一个O(nlogn)的算法,其基本思想就是一个分治的策略,先进行划分,然后再进行合并,下面举个例子。有这样一组数据: {5,4,1,22,12,32,45,21} 如果对它进行归并排序的话,首先将它从中间分开,这样,它就被分成了两个数组: {5,4,1,22}与 {12,32,45,21} 对这两个数组,也分别进行这样的操作,逐步的划分,直到不能再划分为止(每个子数组只剩下一个元素),这样,划分的过程就结束了。 划分的过程如下图所示: 接下来,我们进行归并操作,
计算机科学领域过度痴迷于排序算法。根据 CS 学生在这个主题上花费的时间,你会认为排序算法的选择是现代软件工程的基石。当然,现实是,软件开发人员可以在很多年中,或者整个职业生涯中,不必考虑排序如何工作。对于几乎所有的应用程序,它们都使用它们使用的语言或库提供的通用算法。通常这样就行了。
排序是每个软件工程师和开发人员都需要掌握的技能。不仅要通过编程面试,还要对程序本身有一个全面的理解。不同的排序算法很好地展示了算法设计上如何强烈的影响程序的复杂度、运行速度和效率。一起看一下前6种排序算法,看看如何在Python中实现它们。
总的来说,双指针技巧在解决单链表相关问题时非常实用,它能够高效地解决许多常见问题,包括合并、分解、寻找节点、判断是否存在环等等。
快速排序是一种常用且高效的排序算法,它采用分治的思想。算法将一个数组分成两个子数组,然后递归地对子数组进行排序,最终将整个数组排序完成。
当n>=2时,其值只与其前面两个数的值有关,所在在只需求出第n个值的时候,我们没必要浪费空间去存储在n前2个数之前的值。
https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/
算法作为程序员的必修课,是每位程序员必须掌握的基础。作为Python忠实爱好者,本篇将通过Python来手撕5大经典排序算法,结合例图剖析内部实现逻辑,对比每种算法各自的优缺点和应用点。相信我,耐心看完绝对有收获。
今天继续基础排序算法的图解和Go 代码实现,上次我们分享了《用Go学算法--快速排序》,这次分享一个时间复杂度为*** 诶,时间复杂度多少先保密,文末会有分析。这次分享的排序算法是—归并排序(Merge Sort)
归并排序是一种分治法,它反复将两个已经排序的序列合并成一个序列(平均时间复杂度 O(nlogn),最好时间复杂度 O(n)):
队列的特点:先进先出(FIFO)队列的时间复杂度:入队和出队O(1),查找O(n)优先队列:priorityQueue,按优先级出队,实现 Heap(Binary,Fibonacci...)js里没有队列,但是可以用数组模拟图片225. 用队列实现栈 (easy)请你仅使用两个队列实现一个后入先出(LIFO)的栈,并支持普通栈的全部四种操作(push、top、pop 和 empty)。实现 MyStack 类:void push(int x) 将元素 x 压入栈顶。int pop() 移除并返回栈顶元素。i
队列的特点:先进先出(FIFO)队列的时间复杂度:入队和出队O(1),查找O(n)优先队列:priorityQueue,按优先级出队,实现 Heap(Binary,Fibonacci...)js里没有队列,但是可以用数组模拟图片347. 前 K 个高频元素 (medium)给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ,请你返回其中出现频率前 k 高的元素。你可以按 任意顺序 返回答案。示例 1:输入: nums = 1,1,1,2,2,3, k = 2输出: 1,2示例 2:输入: nums = 1, k
归并排序 当两组数据已经有序,我们可以通过以下方式让两组数据快速排序。 📷 依次从两组数据中取前面最小的元素放到新的数组中,然后再把新数组中有序的数据拷贝到原数组,完成排序。这就是归并思想。 📷 代码实现 #include<iostream> using namespace std; void mergeAdd(int* arr,int left,int mid,int right) { int temp[64] = { 0 }; int i = left;//指向左边数组最小的元素位置
排序是每个软件工程师和开发人员都需要掌握的技能。不仅要通过编程面试,还要对程序本身有一个全面的理解。不同的排序算法很好地展示了算法设计上如何强烈的影响程序的复杂度、运行速度和效率。
与许多其他高级编程语言一样,Python语言提供了使用sorted()函数对数据进行开箱即用的功能。示例:
归并(Merge)排序法是将两个(或两个以上)有序表合并成一个新的有序表,即把待排序序列分为若干个子序列,每个子序列是有序的。然后再把有序子序列合并为整体有序序列。
题目:给定一个包含红色、白色和蓝色、共 n 个元素的数组 nums ,原地对它们进行排序,使得相同颜色的元素相邻,并按照红色、白色、蓝色顺序排列。 我们使用整数 0、 1 和 2 分别表示红色、白色和蓝色。 必须在不使用库内置的 sort 函数的情况下解决这个问题。
对很多开发者来说,编程工作的面试准备很容易让人焦虑。面试要涉及的东西实在太多,其中很多还往往与开发者的日常工作无关,只会额外增添压力。
给定两个大小为 m 和 n 的正序(从小到大)数组 nums1 和 nums2。请你找出并返回这两个正序数组的中位数。
对于许多开发人员而言,编写采访编码的过程会引起焦虑。涉及的内容太多,常常感觉很多与开发人员在日常工作中所做的事情无关,这只会增加压力。
在计算机里,不保存在连续存储空间中,而每一个元素里都保存了到下一个元素的地址的数据结构,我们称之为链表(Linked List)。链表上的每一个元素又可以称它为节点(Node),而链表中第一个元素,称它为头节点(Head Node),最后一个元素称它为尾节点(Tail Node)。
2020年,你又立了什么新的 Flag?新一年,我为大家准备 23 个非常优秀的 Python 实践技巧。希望这些诀窍能在实际工作中帮助大家,并且学到一些有用的知识。
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:lists = [[1,4,5],[1,3,4],[2,6]] 输出:[1,1,2,3,4,4,5,6] 解释:链表数组如下: [ 1->4->5, 1->3->4, 2->6 ] 将它们合并到一个有序链表中得到。 1->1->2->3->4->4->5->6
思路:把每一个数组中的元素与val比较,比较后若元素等于val,则创建一个新的数组,新的数组中删除了这个元素,其他所有元素都往前移一位,此时生成的数组大小为O(n-1)。所以最坏情况是每个元素都是val,则时间复杂度为:
Set对象就像一个数组,但是仅包含唯一项。Set对象是值的集合,可以按照插入的顺序迭代它的元素。Set中的元素只会出现一次,即 Set 中的元素是唯一的。
4,注意长度可能是奇数,即使是偶数,两两合并后可能是奇数,需要特殊处理,否则数组越界问题很难处理,很容易死循环
Github来源:力扣 (LeetCode)|刷题打卡 | 求星星 ✨ | 给个❤️关注,❤️点赞,❤️鼓励一下作者
这一节我们来继续讨论排序算法所延伸出的一些题目。如果有空的话,还会说一些堆,也就是优先队列的一些比较经典的题目。
最近在重新梳理学算法的知识,本文为链表常见操作复习的总结文章,会讲解常见的链表题目实现思路及附上答案,这些题目在leetcode上对应的题号也有给出,好好学习算法吧~
一、初始定义及原地修改1.283. 移动零2.27. 移除元素3.26. 删除排序数组中的重复项4.80. 删除排序数组中的重复项 II二、基础思想应用1.75. 颜色分类2.88. 合并两个有序数组3.215. 数组中的第K个最大元素4.167. 两数之和 II - 输入有序数组5.209. 长度最小的子数组
这种把大问题分解成小问题来解决(治理) [ Divide And Conquer 我觉得Conquer应该翻译成解决比较好 ] 的方法被称为 ‘ 分治 ’
一、字典介绍 字典(dictionary)是除列表意外python之中最灵活的内置数据结构类型。列表是有序的对象结合,字典是无序的对象集合。两者之间的区别在于:字典当中的元素是通过键来存取的,而不是通过偏移存取。 1、字典的主要属性 *通过键而不是偏移量来读取 字典有时称为关联数组或者哈希表。它们通过键将一系列值联系起来,这样就可以使用键从字典中取出一项。如果列表一样可以使用索引操作从字典中获取内容。 *任意对象的无序集合 与列表不同,保存在字典中的项并没有特定的顺序。实际上,Python将各项从左到右随机排序,以便快速查找。键提供了字典中项的象征性位置(而非物理性的)。 *可变,异构,任意嵌套 与列表相似,字典可以在原处增长或是缩短(无需生成一份拷贝),可以包含任何类型的对象,支持任意深度的嵌套,可以包含列表和其他字典等。 *属于可变映射类型 通过给索引赋值,字典可以在原处修改。但不支持用于字符串和列表中的序列操作。因为字典是无序集合,根据固定顺序进行操作是行不通的(例如合并和分片操作)。字典是唯一内置的映射类型(键映射到值得对象)。 *对象引用表(哈希表) 如果说列表是支持位置读取对象的引用数组,那么字典就是支持键读取无序对象的引用表。从本质上讲,字典是作为哈希表(支持快速检索的数据结构)来实现的。一开始很小,并根据要求而增长。此外,Python采用最优化的哈希算法来寻找键,因此搜索是很快速的。和列表一样字典存储的是对象引用。 2、常见的字典操作 可以查看库手册或者运行dir(dict)或者help(dict),类型名为dict。当写成常量表达式时,字典以一系列"键:值(key:value)”对形式写出的,用逗号隔开,用大括号括起来。可以和列表和元组嵌套 操作 解释 D1={} 空字典 D={'one':1} 增加数据 D1[key]='class' 增加数据:已经存在就是修改,没有存在就是增加数据 D2={'name':'diege','age':18} 两项目字典 D3={'name':{'first':'diege','last':'wang'},'age':18} 嵌套 D2['name'] 以键进行索引计算 D3['name']['last'] 字典嵌套字典的键索引 D['three'][0] 字典嵌套列表的键索引 D['six'][1] 字典嵌套元组的键索引 D2.has_key('name') 方法:判断字典是否有name键 D2.keys() 方法:键列表 list(D) 获取D这个字典的的KEY的 MS按字典顺序排序成一个列表 D2.values() 方法:值列表 'name' in D2 方法:成员测试:注意使用key来测试 D2.copy() 方法:拷贝 D2.get(key,deault) 方法:默认 如果key存在就返回key的value,如果不存在就设置key的value为default。但是没有改变原对象的数据 D2.update(D1) 方法:合并。D1合并到D2,D1没有变化,D2变化。注意和字符串,列表好的合并操作”+“不同 D2.pop('age') 方法:删除 根据key删除,并返回删除的value len(D2) 方法:求长(存储元素的数目) D1[key]='class' 方法:增加:已经存在的数据就是修改,没有存在就是增加数据 D4=dict(name='diege',age=18) 其他构造技术 D5=dict.fromkeys(['a','b']) 其他构造技术 dict.fromkeys 可以从一个列表读取字典的key 值默认为空,可指定初始值.两个参数一个是KEY列表,一个初始值 >>> D4 {'a': None, 'b': None} >>> D5=dict.fromkeys(['a
•一、查找需要合并的概念•二、扩展概念查看一度关联关系•三、新建一个节点•四、将节点列表合并到第一个节点 •4.1 待操作节点 •4.2 将节点一度关系全部扩展出来 •4.3 进行重构分析 •4.4 重构时设置不对节点属性进行操作 •4.5 重构后的效果•四、总结
YAML是"YAML Ain't a Markup Language"的缩写,它是一种数据序列化语言,并不是一种标记语言 YAML(带有”骆驼”的韵律)是一种基于 Unicode 的基于 Unicode 的数据序列化语言,它围绕敏捷编程语言的常见本机数据类型而设计,它使用 Unicode可打印字符,其中一些字符提供结构信息,其余字符包含数据本身;但是如果你使用过类似XML/JSON这种标记语言(利于人们读写的数据格式),那么你可能会很快的学会YAML,与XML相同的是我们可以使用YAML编写配置文件;
一、题目描述 来源:力扣(LeetCode) 给你一个链表数组,每个链表都已经按升序排列。 请你将所有链表合并到一个升序链表中,返回合并后的链表。 示例 1: 输入:lists = [[1,4,5],[1,3,4],[2,6]] 输出:[1,1,2,3,4,4,5,6] 解释:链表数组如下: [ 1->4->5, 1->3->4, 2->6 ] 将它们合并到一个有序链表中得到。 1->1->2->3->4->4->5->6 示例 2: 输入:lists = [] 输出:[] 示例 3: 输
基本的算法,如排序或哈希,在任何一天都被使用数万亿次。随着对计算需求的增长,这些算法的性能变得至关重要。尽管在过去的2年中已经取得了显著的进展,但进一步改进这些现有的算法路线的有效性对人类科学家和计算方法都是一个挑战。在这里,论文展示了人工智能是如何通过发现迄今为止未知的算法路线来超越目前的最先进的方法。为了实现这一点,论文将一个更好的排序程序制定为单人游戏的任务。然后,论文训练了一个新的深度强化学习代理AlphaDev来玩这个游戏。AlphaDev从零开始发现了一些小型排序算法,它优于以前已知的人类基准测试。这些算法已经集成到LLVM标准C++排序库中。对排序库的这一部分的更改表示用使用强化学习自动发现的算法替换组件。论文还在额外的领域中提出了结果,展示了该方法的通用性。
1. 概述 Log-Structured Merge-trees (LSM树)被广泛应用在现代NoSQL系统存储层中,比如:BigTable、Dynamo、HBase、Cassandra、LevelDB、RocksDB和AsterixDB等等。不同于传统的索引结构(比如B+树)更新时直接在所在位置进行修改,LSM树则先将数据直接写入到内存,然后通过合并线程将内存数据刷新到磁盘。这种设计有很多好处,包括:超高的写性能、不错的空间利用率、可优化性、简单的并发控制和恢复机制等。 2. LSM树的
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云