请返回最后一个出局的人的编号。 保证n和m小于等于1000。...一个小解答 为什么这里计算删除元素在链表位置时候要加m-1而不是直接m呢??...因为,链表中 1代表0号位置啊.......是不是很傻逼得回答,实际上我之前还真迷了一会 代码: public int joseph(int n, int m) { if (n <= 0...(小朋友编号) int index=0;//从链表0位置开始数 m个元素 while (list.size()>1){//只要不是剩最后一个元素就要去数据...,其实这里delIndex还是新得起点 // 但是如过它是最后一个元素,那么它得起点应该是第一个元素 //这里就直接用取余操作了 }
由于不必须按顺序存储，链表在插入的时候可以达到O(1)的复杂度，比另一种线性表顺序表快得多，但是查找一个节点或者访问特定编号的节点则需要O(n)的时间，而顺序表相应的时间复杂度分别是O(logn)和O(...但是链表失去了数组随机读取的优点，同时链表由于增加了结点的指针域，空间开销比较大。 在计算机科学中，链表作为一种基础的数据结构可以用来生成其它类型的数据结构。...而链表是一种自我指示数据类型，因为它包含指向另一个相同类型的数据的指针（链接）。链表允许插入和移除表上任意位置上的节点，但是不允许随机存取。链表有很多种不同的类型：单向链表，双向链表以及循环链表。...这下知道google 那些程序员们为什么要搞出来一个list了。 很明显两者有不同的适用场景。 list适合于那些频繁插入删除操作的场景。 而slice适合于那些多次查询的场景。...() 在list 中插入一个元素并且放在list的最后节点。
但是数组并不适用频繁插入删除的场景，插入一个元素到数组的最前面，会因为大量的复制带来开销，从数组中删除一个元素也会带来大量的开销。我们知道链表倒是很擅长处理频繁插入删除的场景。...但是我们也知道链表的特性，读取时得按顺序读取，如果我们判断一个key在不在缓存中需要通过遍历整个列表，那我们把数组换成链表就没有意义了。...如果一个元素已经在链表中缓存了，那要把它提前到链表的头部head位置，我们还得把这个元素所在节点前后两个节点连接起来。...此外除了必须要的构造函数跟get、set函数，我还增加了一个printCacheState函数用于打印当前缓存的状态，方便后面做测试。...写在最后 这次我们讨论的东西有点不一样，通过已有的数据结构去实现另一个数据结构。通过结合哈希表跟双链表，最后空间复杂度是O(n)，而set跟get函数的时间复杂度都是O(1)。
关于链表的题我还存在有阴影，因为之前手写逆转链表写不出来，这次的题看起来很简单，但实际写起来还是有问题，着实打击自信，不过后来在我生硬的20多次提交之后，终于通过了！...题目描述 在一个排序的链表中，存在重复的结点，请删除该链表中重复的结点，重复的结点不保留，返回链表头指针。...定义一个新的链表 使用两个相邻的指针 这两个指针值相等，就把前一个指针的结点添加到新链表，不相等就向前走，直到不想等 其实就是上面的三个步骤，但是有几个需要注意的地方 原链表为空直接返回 在判断重复之后...这是为了避免添加到重复的最后一个元素，例如 红色是前进到不重复的元素，绿色是多前进一步，否则添加红色current将会出错 当重复时，前进一步是为了避免添加最后一个重复的元素；不重复时，前进一步是为了添判断下一个元素...；不重复时，前进一步是为了添判断下一个元素 current=current->next; if(nxt) nxt=nxt->next; }
它是一个可排序的set集合，在 Set 的基础上增加了一个权重参数 score，使得集合中的元素能够按 score 进行有序排列。在 Redis 中，有序集合的最大成员数是 2^32 - 1。...压缩列表 底层数据结构：本质是一个数组，增加了列表长度、尾部偏移量、列表元素个数、以及列表结束标识，有利于快速寻找列表的首尾节点；但对于其他正常的元素，如元素2、元素3，只能一个个遍历，效率仍没有很高效...但是查找其他元素时，就没有这么高效了，只能逐个查找下去，比如 entryN 的复杂度就是 O(N)ZipList虽然节省内存，但申请内存必须是连续空间，如果内存占用较多，申请效率较低。...2.3.3 为什么需要跳表（WHY）/跳表高效的动态插入和删除因为普通链表查找一个元素 时间复杂度O(n)；而跳表查找的时间复杂度为O(logn)，查找速度更快。...，而Redis是内存中读取数据、不涉及IO，因此使用了跳表，跳表模型是更快更简单的方式3.3 ZSet为什么用跳表，而不是B+树/红黑树/二叉树1）ZSet为什么不用B+树，而用跳表时间复杂度优势：跳表是一种基于链表的数据结构
这篇文章会详细的介绍一下双向链表，但是不会详细的去讲解循环链表。因为其实真的没有太大的区别。链表和循环链表的唯一的区别在于，最后一个元素指向下一个元素的指针不是null，而是head。 ...//因为是双向链表，普通链表只能从头到尾的迭代各节点元素，一方面是因为普通链表中只有一个存储头部节点元素的head变量。 //但是双向链表可以从尾部开始迭代，这就是tail的意义。...//我们来看看双向链表中insert方法,普通链表中，我们只需要控制next指针就可以了，但是在双向链表中，在控制next指针的同时，我们还要控制prev指针 this.insert = function...(position,element) { //在普通链表中在任意位置添加元素有两种情况，一个是添加到头部，另外一个是除了头部以外的其他位置， //在双向链表中除了这两种情况，还多了一种，添加在链表尾部...//其实就是说，current节点的next指针不再是null了，因为我们在它的后面增加了一个“插入元素”，所以它的next指针为node //而此时node的prev指针也就理所当然的指向了
有点跑题了…，我们还是说回链表，在基础链表之外，还有双向链表和循环链表和双向循环链表。这篇文章会详细的介绍一下双向链表，但是不会详细的去讲解循环链表。因为其实真的没有太大的区别。...链表和循环链表的唯一的区别在于，最后一个元素指向下一个元素的指针不是null，而是head。 其实循环链表只能从头到尾的循环，而双向循环链表可以两个方向循环，想怎么玩怎么玩。...//我们来看看双向链表中insert方法,普通链表中，我们只需要控制next指针就可以了，但是在双向链表中，在控制next指针的同时，我们还要控制prev指针 this.insert = function...(position,element) { //在普通链表中在任意位置添加元素有两种情况，一个是添加到头部，另外一个是除了头部以外的其他位置， //在双向链表中除了这两种情况，还多了一种，添加在链表尾部...//其实就是说，current节点的next指针不再是null了，因为我们在它的后面增加了一个“插入元素”，所以它的next指针为node //而此时node的prev指针也就理所当然的指向了
Vector虽然线程安全了，但每个操作方法是同步的，也意味着增加了额外的开销。 一般我们在业务开发也很少使用到Vector，至少南哥还没有在开发中使用过Vector，小伙伴有写过的吗？...当A线程把A元素设置为头节点后，此时的头节点还没有和旧链表建立连接。而线程B执行时又把B元素设置为了头节点，注意！此时A元素被覆盖了。 以上两个线程的两个添加操作最终却只添加了一个元素。...、最后一个元素。...// 返回集合中的第一个元素。 public E first() { return m.firstKey(); } // 返回集合中的最后一个元素。...而二叉搜索树这种数据结构是绝对的子树平衡，左节点比父节点小，右节点比父节点大，在极端情况会退化为链表结构。 而红黑树放弃了绝对的子树平衡，转而追求的是一种大致平衡，在极端情况下的数据查询效率更优。
单链表与数组 在本博客中，我们介绍单链表这种数据结构，链表结构为基于数组的序列提供了另一种选择（例如Python列表）。...基于数组的序列也会有如下缺点： 一个动态数组的长度可能超过实际存储数组元素所需的长度 在实时系统中对操作的摊销边界是不可接受的 在一个数组内部执行插入和删除操作的代价太高 基于数组的序列和链表都能够对其中的元素保持一定的顺序...当他们进行交换的时候a, b = b, a，就相当于交换了房间，但是房间里的数据是没有变。...最后a=20, b =10，因为内存地址4343717840存的数字就是10，4343718160存的数字是20。 本来是要介绍单链表的，为什么讲到Python中的引用呢？...手指就是一个引用，而“我、你、他”就是序列中的元素。“我->你->他”方式就是一个简单单链表，不知道你理解了没有？
链表的常见操作包括：插入（Insertion）： 在链表中插入一个新节点。删除（Deletion）： 从链表中删除一个节点。搜索（Search）： 查找链表中特定元素。...这意味着你可以无限地遍历链表，因为在链表的末尾没有终止标志，可以一直绕着环遍历下去。以下是循环链表的主要特点和属性：特点和属性：每个节点包含两个部分：数据元素和指向下一个节点的引用。...节点之间的连接是循环的，最后一个节点的引用指向第一个节点。循环链表可以无限遍历下去，因为没有明确的终止点。插入和删除节点操作在循环链表中非常高效，因为只需更新相邻节点的引用。...然后，我们遍历前10个节点并打印它们的数据。由于链表是循环的，遍历可以无限继续，我们在示例中只遍历了前10个节点。循环链表的实现可以根据需要进行扩展，包括插入、删除、查找节点等操作。...这个示例展示了跳表的基本工作原理，实际应用中可以根据需求进行更复杂的扩展。 我正在参与2023腾讯技术创作特训营第三期有奖征文，组队打卡瓜分大奖！
但一个这么重要的东西，我为什么没有在一开始就去学习它呢，因为它是由多种基础的数据结构和一些代码设计思想组成的。我们要学习了这些基础，再学习HashMap，这样我们才能更好的去理解它。...下面我就以面试问答的形式学习我们的——HashMap（源码分析基于JDK8，辅以JDK7），问答内容只是对HashMap的一个总结归纳，因为现时已经有大牛把HashMap通俗易懂的剖析了一遍，我学习HashMap...如果存储位置没有元素存放，则没有找到对应要删除的结点，则返回null。 如果存储位置有元素存放，但是头结点元素不是要删除的元素，则需要遍历该位置进行查找。...同时，我们可以发现，当数组长度为15的时候，hash值均会与14（1110）进行&与运算，那么最后一位永远是0，而0001，0011，0101，1001，1011，0111，1101这几个位置永远都不能存放元素了...也就是能容纳更多的元素，元素多了，发生hash碰撞的几率就会加大，从而链表就会拉长，此时的查询效率就会降低。 当负载因子越小，则链表中的数据量就越稀疏，此时会对空间造成浪费，但是此时查询效率高。
谈谈 Redis 的过期策略 在日常开发中，我们使用 Redis 存储 key 时通常会设置一个过期时间，但是 Redis 是怎么删除过期的 key，而且 Redis 是单线程的，删除 key 会不会造成阻塞...这会导致卡顿，而且在高并发的情况下，可能会导致缓存雪崩。 为什么 Redis 为每次扫描添的上限时间是 25ms，还会出现上面的情况？...LRU 算法 实现 LRU 算法除了需要 key/value 字典外，还需要附加一个链表，链表中的元素按照一定的顺序进行排列。当空间满的时候，会踢掉链表尾部的元素。...当字典的某个元素被访问时，它在链表中的位置会被移动到表头。所以链表的元素排列顺序就是元素最近被访问的时间顺序。...不使用 LRU 算法，是为了节省内存，Redis 采用的是随机LRU算法，Redis 为每一个 key 增加了一个24 bit的字段，用来记录这个 key 最后一次被访问的时间戳。
跳表是一个随机化的数据结构，实质就是一种可以进行二分查找的有序链表。 跳表在原有的有序链表上面增加了多级索引，通过索引来实现快速查找。 跳表不仅能提高搜索性能，同时也可以提高插入和删除操作的性能。...跳表详解 有序链表 ? 考虑一个有序链表，我们要查找3、7、17这几个元素，我们只能从头开始遍历链表，直到查找到元素为止。 上述这个链表是有序的，但是不能使用二分查找，是不是很捉急？...这时候我们再查找17这个元素呢？ 只需要经过6、15、17这几个元素就可以找到17了。 这基本上就是跳表的核心思想了，其实这也是一个“空间换时间”的算法，通过向上提取索引增加了查找的效率。...； （5）每个索引节点包含两个指针，一个向下，一个向右； （6）跳表查询、插入、删除的时间复杂度为O(log n)，与平衡二叉树接近； 彩蛋 为什么Redis选择使用跳表而不是红黑树来实现有序集合？...但是，最后一项，红黑树的效率就没有跳表高了。 在跳表中，要查找区间的元素，我们只要定位到两个区间端点在最低层级的位置，然后按顺序遍历元素就可以了，非常高效。
首先数组的长度固定，而集合的长度可变，其次数组存储的是同一种类型的元素，而集合可以存储不同类型的元素，最后数组可以存储基本数据类型，也可以存储引用数据类型 虽然数组看起来有一丝不太灵活，但数组也确实是保存一组对象的有效方法...内存消耗：LinkedListed 每一个元素都需要存放前驱和后继节点的地址，所以每一个元素都更加消耗空间，而 ArrayList 只要是在结尾会预留一定的容量空间，这是扩容所导致的不能充分填满数组的情况...具体分析可参考我在知乎的回答：Java遍历HashSet为什么输出是有序的？@BWH_Steven 的答案 这个问题非常值得深入分析，对于 Set 和 Map 源码的理解很有帮助！！！...我们在hashCoe方法中返回到了一个等同于本身值的散列值，但是考虑到int类型数据的范围：-2147483648~2147483647 ，着很显然，这些散列值不能直接使用，因为内存是没有办法放得下，一个...所以它使用了对数组长度进行取模运算，得余后再作为其数组下标，indexFor( ) ——JDK7中，就这样出现了，在JDK8中 indexFor()就消失了，而全部使用下面的语句代替，原理是一样的。
链表的题目，十道有九道会用到哨兵节点。所以我们先讲一下什么是哨兵节点。 哨兵节点，捞干货，其实就是一个附加在原链表最前面用来简化边界条件的附加节点，它的值域不存储任何东西，只是为了操作方便而引入。...比如原链表为a->b->c，则加了哨兵节点的链表即为x->a->b>c，如下图： ? ? 那我们为什么需要引入哨兵节点呢，我举个例子。...比如我们要删除某链表的第一个元素，常见的删除链表的操作是找到要删元素的前一个元素，假如我们记为pre。我们通过： pre.Next = pre.Next.Next 来进行删除链表的操作。...但是此时若是删除第一个元素的话，你就很难进行了，因为按道理来讲，此时第一个元素的前一个元素就是nil（空的），如果使用pre就会报错。那如果此时你设置了哨兵节点的话，此时的pre就是哨兵节点了。...这样对于链表中的任何一个元素，你要删除都可以通过pre.Next=pre.Next.Next的方式来进行，这就是哨兵节点的作用。 ? ? 02 题目讲解 ?
但是在物理结构上并不一定是连续的，线性表在物理上存储时，通常以数组和链式结构的形式存储。...因为我觉得，函数接口的功能实现，我们不会可以慢慢走读代码，慢慢去理解，可是他们中结构体为什么这么定义？我觉得这是一个比较重要的问题。...正因为这样我们在定义结构体时，链表和顺序表就发生了差异，如下所示，非常的干净和纯粹，哪里用那么多东西来修饰我的空间，我只需要指针就够了。...另外，这里要补充一点，我们的realloc是有可能开辟空间失败的，如果我的内存块儿不够你要求开辟的大小的话，realloc是会返回一个空指针NULL的，，所以我们加了一个分支语句的判断，如果开辟成功，我们就继续使用结构体中那些指针和...但如果nums1遍历完了的话，我们就再多做一个循环就好，将nums2中的元素放到nums1中就可以了。 四、顺序表总结，单链表起头。
这个算法的思想就是：如果一个数据在最近一段时间没有被访问到，那么在将来它被访问的可能性也很小。所以，当指定的空间已存满数据时，应当把最久没有被访问到的数据淘汰。 听描述你也知道了，它是一种淘汰算法。...方案二：链表 于是你扣着脑壳想了想。最近最少使用，感觉是需要一个有序的结构。 我每插入一个元素的时候，就追加在数组的末尾。 等等。 我每访问一个元素，也要把被访问的元素移动到数组的末尾。...这样最近被用的一定是在最后面的，头部的就是最近最少使用的。 当指定长度被用完了之后，就把头部元素移除掉就行了。 这是个什么结构？ 这不就是个链表吗？...但是你以为回答到这里就结束了吗？ 面试官为了确认你的掌握程度，还会追问一下。 那么请问：为什么这里要用双链表呢，单链表为什么不行？ 你心里一慌：我靠，这题我也背过。一时想不起来了。 ?...面试官的第二个问题又随之而来了：哈希表里面已经保存了 key ，那么链表中为什么还要存储 key 和 value 呢，只存入 value 不就行了？ 不会，也不要慌，你先分析一波。
53、Java 中怎么打印数组？ 54、Java 中的 LinkedList 是单向链表还是双向链表？ 55、Java 中的 TreeMap 是采用什么树实现的？...57、Java 中的 HashSet，内部是如何工作的？ 58、写一段代码在遍历 ArrayList 时移除一个元素？ 59、我们能自己写一个容器类，然后使用 for-each 循环码？...64、Java 中，Comparator 与 Comparable 有什么不同？ 66、在我 Java 程序中，我有三个 socket，我需要多少个线程来处理？...由于数组没有实现 toString() 方法，所以如果将数组传递给 System.out.println()方法，将无法打印出数组的内容，但是 Arrays.toString() 可以打印每个元素。...Comparable 总是只有一个，但是可以有多个 comparator 来定义对象的顺序。 65、为什么在重写 equals 方法的时候需要重写 hashCode 方法？
而实际上这样的存储结构也就是为什么链表的物理结构可以不连续，而逻辑结构依旧是连续的。...部分其他链表的代码实现 循环链表 在介绍链表的分类的时候，已经介绍了循环链表的基本定义，也就是链表的最后一个结点的指针域指向第一个结点，这样就形成了一个循环链表，如果用图像来表示关系的话，如下：...在双向链表中，通常有一个头节点和一个尾节点，它们分别指向链表的第一个节点和最后一个节点，可以方便地在头部或尾部进行插入或删除操作。...优点/缺点（对比顺序表） 优点 1.存储空间充足，对内存利用率高 链表无需像顺序表那样预先分配空间，只要内存空间允许，链表中的元素个数就没有限制，那么这也可以反向说明链表对内存的利用率较高。...缺点 1.存储密度小，单个结点有效数据占用空间小 我们发现，链表中的一个结点包含数据域和指针域，但是实际上真正存储了有效元素的只有数据域一部分，那么这就说明了其存储密度小（存储密度=数据元素本身占用的存储量
JDK 7 中，HashMap 由“数组+链表”组成，数组是 HashMap 的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的。 在 JDK 8 中，HashMap 由“数组+链表+红黑树”组成。...hash 桶中的频率遵循泊松分布，按照泊松分布的计算公式计算出了桶中元素个数和概率的对照表，可以看到链表中元素个数为 8 时的概率已经非常小，再多的就更少了，所以原作者在选择链表元素个数时选择了 8，...链地址法：拉链法，将哈希值相同的元素构成一个同义词的单链表，并将单链表的头指针存放在哈希表的第i个单元中，查找、插入和删除主要在同义词链表中进行。链表法适用于经常进行插入和删除的情况。...HashMap中采用的是链地址法 。 04、为什么在解决 hash 冲突的时候，不直接用红黑树？而选择先用链表，再转红黑树? 因为红黑树需要进行左旋，右旋，变色这些操作来保持平衡，而单链表不需要。...当元素大于 8 个的时候， 红黑树搜索时间复杂度是 O(logn)，而链表是 O(n)，此时需要红黑树来加快查询速度，但是新增节点的效率变慢了。
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