给你一个下标从 0 开始、严格递增 的整数数组 nums 和一个正整数 diff 。如果满足下述全部条件,则三元组 (i, j, k) 就是一个 算术三元组 :
数据结构和算法是程序员的内功心法和基本功。无论是人工智能还是其它计算机科学领域,掌握扎实的数据结构和算法知识,往往会助力不少!今天给大家推荐一份不错的数据结构与算法资源。特点是:全代码实现!
最近想回过头来看看以前写的一些代码,可叹为何刚进大学的时候不知道要养成写博客的好习惯。现在好多东西都没有做记录,后面也没再遇到相同的问题,忘的都差不多了。只能勉强整理了下面写的一些代码,这些代码有的有参考别人的代码,但都是自己曾经一点点敲的,挂出来,虽然很基础,但希望能对别人有帮助。
**最长递增子序列:**在一个给定的数值序列中,找到一个子序列,使得这个子序列元素的数值依次递增,并且这个子序列的长度尽可能地大。最长递增子序列中的元素在原序列中不一定是连续的。
给定一个严格递增的正整数数组形成序列arr,找到arr中最长的斐波那契式的子序列的长度。如果一个不存在,返回 0 。
要设计一个 O(nlgn) 时间的算法来求一个 n 个数的序列的最长单调递增子序列,我们可以使用动态规划结合二分查找的方法,也就是经典的“最长递增子序列”(Longest Increasing Subsequence, LIS)问题。
一个各公司都喜欢拿来做面试笔试题的经典动态规划问题,互联网上也有很多文章对该问题进行讨论,但是我觉得对该问题的最关键的地方,这些讨论似乎都解释的不很清楚,让人心中不快,所以自己想彻底的搞一搞这个问题,希望能够将这个问题的细节之处都能够说清楚。
新子节点数组相对于旧子节点数组的变化,无非是通过更新、删除、添加和移动节点来完成,而核心 diff 算法,就是在已知旧子节点的 DOM 结构、vnode 和新子节点的 vnode 情况下,以较低的成本完成子节点的更新为目的,求解生成新子节点 DOM 的系列操作。
在《彻底读懂VUE3 VDOM DIFF - 上》的4.4中,我们已经实现了节点的mount,即新增节点。当然,这里我强调过,源码中用的是patch函数,patch的新节点为null。文章中我用的是mount函数,主要为了区分新增节点与更新节点方便。
最长递增子序列(Longest Increasing Subsequence)是指n个数的序列的最长单调递增子序列。比如,A = [1,3,6,7,9,4,10,5,6]的LIS是1 3 6 7 9 10。我们现在希望编程求出一个给定的数组,我们能得到LIS的长度。 关于LIS的求法使用DP算法的文章也很多,时间复杂度是O(n2),这里,我们介绍一个只需要不到15行的Python代码或者Java代码来实现一个复杂度O(nlogn)的算法。
给定一个顺序存储的线性表,请设计一个算法查找该线性表中最长的连续递增子序列。例如,(1,9,2,5,7,3,4,6,8,0)中最长的递增子序列为(3,4,6,8)。
算法的重要性,我就不多说了吧,想去大厂,就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以,为了提高大家的算法能力,这个公众号后续每天带大家做一道算法题,题目就从LeetCode上面选 !
所有的问题可能不止一种方法,但是由于是dp专题,只会讲述dp解题的方法。如果需要别的算法可以看看后续的更新。 同时,这里的dp算法并不一定是最简单的效率最高的解题方法,可能别的算法更适合更方便。
1.树(Tree)是n(n>=0)个结点的有限集。n=0时称为空树。在任意一颗非空树中:(1)有且仅有一个特定的称为根(Root)的结点;(2)当n>1时,其余节点可分为m(m>0)个互不相交的有限集T1、T2……Tm,其中每一个集合本身又是一颗树,并且称为根的子树(SubTree)
本题刚开始其实我是按照双指针做的, 当时看到这道题想都没想 直接通过滑动窗口的方式确定最大的递增子序列。 结果看来用例才发现他找的是子序列, 不是连续子序列……
题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/longest-continuous-increasing-subsequence/
本文讨论了旋转数组的最小值问题,提出了一种有效的算法解决方案,并通过示例进行了详细的分析和实现。该算法的时间复杂度为O(log n),可以快速地找到旋转数组的最小值。
很多读者反应,就算看了前文 动态规划详解,了解了动态规划的套路,也不会写状态转移方程,没有思路,怎么办?本文就借助「最长递增子序列」来讲一种设计动态规划的通用技巧:数学归纳思想。
也许有读者看了前文 动态规划套路详解,学会了动态规划的套路:找到了问题的「状态」,明确了dp数组/函数的含义,定义了 base case;但是不知道如何确定「选择」,也就是不到状态转移的关系,依然写不出动态规划解法,怎么办?
LIS:Longest Increasing Subsequence(最长递增子序列)。 给你一个整数数组,如何求出其中最长的严格递增子序列的长度?
(2) 长度大于1——>满足前提(nums[j]<nums[i])——>max(dp[j]+1,dp[i]) (0<=j<=i-1)
在 Go 语言中设计一个 O(n^2) 时间复杂度的算法来求一个 n 个数的序列的最长单调递增子序列(Longest Increasing Subsequence, LIS)可以使用动态规划的方法。以下是一个实现示例:
今天是周一,我们照例来聊聊之前的LeetCode周赛。这次是第305场周赛,这场的赞助商是中国银联。前500名都能获得简历内推的机会。
第一章 绪论 什么是数据结构? 数据结构的定义:数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。 第二章 算法 算法的特性:有穷性、确定性、可行性、输入、输出。 什么是好的算法? ----正确性、可读性、健壮性、时间效率高、存储量低 函数的渐近增长:给定两个函数f(n)和g(n),如果存在一个整数N,使得对于所有的n>N,f(n)总是比g(n)大,那么,我们说f(n)的增长渐近快于g(n)。于是我们可以得出一个结论,判断一个算法好不好,我们只通过少量的数据是不能做出准确判断的,如果我们可以
数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。结构包括逻辑结构和物理结构。
题目描述 现有数列a1,a2,a3……aN。在其中找到严格递增序列ai1,ai2,ai3,……aiK(1 <= i1 < i2 < i3 < …… < iK <= N),请找出序列a的最长上升子序列的长度,既K的最大值。
摘要: 在本文中,我们将深入探索Vue3中如何使用贪心算法结合二分查找去寻找最长递增子序列。本文将面向所有热衷于前端技术的读者,无论是刚入门的小白还是经验丰富的大佬。本文将涵盖Vue3, 贪心算法, 二分查找, JavaScript, 前端性能优化等众多 关键词,帮助您从百度轻松找到本篇技术博文。
又是金三银四的季节,最近小伙伴们都在问面试的问题,有算法的、有源码的、有项目的,还有问我能不能给找个对象的。今天我先选其中一个比较热的问题,也是之前我讲过很多次的,关于Vue VDOM DIFF。
话虽如此,我决定在CSDN新星计划挑战期间将我所了解的数据结构和算法集中起来。本文旨在使 DSA 看起来不像人们认为的那样令人生畏。它包括 15 个最有用的数据结构和 15 个最重要的算法,可以帮助您在学习中和面试中取得好成绩并提高您的编程竞争力。后面等我还会继续对这些数据结构和算法进行进一步详细地研究讲解。
在上一篇文章动态规划经典题之最长上升子序列中,采用动态规划的策略将时间复杂度(暴力法)由 O(n * 2^n) 降到 O(n^2),有没有方法能将时间复杂度进一步降为 O(n * lgn)呢?答案是有的,本文采用 “贪心 + 二分查找” 的策略,将时间复杂度进一步降到 O(n * lgn)。
早些年间写的博客,当时对算法还不是很熟悉,所以写的很简略,也没说清楚,有不少留言提问,现在重新修改这个博客。
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
本文已收录在前端食堂同名仓库Github github.com/Geekhyt[1],欢迎光临食堂,如果觉得酒菜还算可口,赏个 Star 对食堂老板来说是莫大的鼓励。
No.19期 序列有序的判定0 数组的判 Mr. 王:这里我们再讲一个亚线性时间的判定问题——数组有序的判定问题。你来说一下问题定义,并想一想这个问题的精确解。 小可:输入:n 个数的数组,x1, x2,…, xn。 输出:如果数组有序则返回“是”,否则返回“否”。 如果是求精确解的话,需要逐个元素与后面的元素进行比较,一旦发现有逆序的情况,返回否就可以了。可是这样做的时间复杂度是W(n),当数据有很多的时候,这个算法是不适用的。 Mr. 王:很好,现在你分析问题已经很成熟了。这里同样要提出一个近
除了先序遍历、中序遍历、后序遍历外,还可以对二叉树进行层序遍历。层序遍历就是从所在二叉树的根节点出发,自上而下,自左至右逐层访问树的结点的过程。
典型的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序、希尔排序、计数排序、双调排序等。这其中,双调排序以其高度的并行性著称,非常适合于在FPGA上实现。
动态规划的核心思想是将原问题拆解成子问题,并通过解决子问题来求解原问题。为了避免重复计算,动态规划会将子问题的解进行存储,在需要的时候直接获取,从而提高效率。
想要搞明白 Vue3 的 DOM Diff 核心算法,我们要从一道 LeetCode 真题说起。
C++ STL 中的非变易算法(Non-modifying Algorithms)是指那些不会修改容器内容的算法,是C++提供的一组模板函数,该系列函数不会修改原序列中的数据,而是对数据进行处理、查找、计算等操作,并通过迭代器实现了对序列元素的遍历与访问。由于迭代器与算法是解耦的,因此非变易算法可以广泛地应用于各种容器上,提供了极高的通用性和灵活性。
线性表是具有相同数据类型的n个数据元素的有限序列。 逻辑上,每个元素有且只有一个直接前驱,有且只有一个直接后继(表头表尾元素例外)
一个数列ai如果满足条件a1 < a2 < ... < aN,那么它是一个有序的上升数列。我们取数列(a1, a2, ..., aN)的任一子序列(ai1, ai2, ..., aiK)使得1 <= i1 < i2< ... < iK <= N。例如,数列(1, 7, 3, 5, 9, 4, 8)的有序上升子序列,像(1, 7), (3, 4, 8)和许多其他的子序列。在所有的子序列中,最长的上升子序列的长度是4,如(1, 3, 5, 8)。
当i=1,则dp[1]=2;因为dp[i]会和之前每一个元素j代替进行比对,当a[i]<a[j],并且dp[j]+1>dp[i].则dp[i]=dp[j]+1
子序列 是由数组派生而来的序列,删除(或不删除)数组中的元素而不改变其余元素的顺序。 例如,[3, 6, 2, 7] 是数组[0, 3, 1, 6, 2, 2, 7] 的子序列。
朴素的LIS做法,这里展示O(n^2)的做法,思考方法见上方最长上升子序列模型的思考方法。
循环队列设front和rear两个指针,元素个数=(front-rear+Maxsize)%Maxsize
给定两个序列 ,设 为 的长度,其中 分别表示 从首元素到第 i 个元素的一段、 从首元素到第 个元素的一段, 分别表示 中第 i个元素、 中第 个元素,序列 和 的长度分别为 和 。则 的状态转移方程为:
给定一个由整数数组组成的数组arrays,其中arrays[i]是严格递增排序的,返回一个表示所有数组之间的最长公共子序列的整数数组。
今天和大家分享的是动态规划经典问题:最长递增子序列问题解答。(似乎BAT等各大公司都喜欢在面试的时候对动态规划系列经典问题进行笔试。 题目描述: 给定一个整数序列: 求其最长递增子序列(LIS)。如果
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