题目链接: 45. 最大子数组差 给定一个整数数组,找出两个不重叠的子数组A和B,使两个子数组和的差的绝对值|SUM(A) - SUM(B)|最大。 返回这个最大的差值。 Example: 给出数组 [1, 2, -3, 1], 返回 6 (|SUM([1,2]) - SUM([-3])|) 注意事项:子数组最少包含一个数 解题思路: 这题给人的第一感觉是可以用到最大子段和 Q53 Maximum Subarray。我们需要将数组划分为不重叠的两部分,求出左边最大子段和 leftMax,以及右边最小子段和
Find the contiguous subarray within an array (containing at least one number) which has the largest product. For example, given the array [2,3,-2,4], the contiguous subarray [2,3] has the largest product = 6. 解题思路: 先来回顾最大子段和问题:Q53 Maximum Subarray 最大字段积不同于
Find the contiguous subarray within an array (containing at least one number) which has the largest sum. For example, given the array [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4], the contiguous subarray [4,-1,2,1] has the largest sum = 6. 解题思路: 此题为动态规划中很经典的一个题目,具体做法是新建一个列表,记
给定一个只包括 '(',')','{','}','[',']' 的字符串,判断字符串是否有效。
作者介绍:Runsen目前大三下学期,专业化学工程与工艺,大学沉迷日语,Python, Java和一系列数据分析软件。导致翘课严重,专业排名中下。.在大学60%的时间,都在CSDN。决定今天比昨天要更加努力。前面文章,点击下面链接
Say you have an array for which the ith element is the price of a given stock on day i. If you were only permitted to complete at most one transaction (ie, buy one and sell one share of the stock), design an algorithm to find the maximum profit. Example 1:
本人看了vivo,阿里巴巴的校招算法题,可以明确知道绝对有动态规划。如果没有,那么出题的面试官真的没有水平。跌了N次的动态规划,Runsen最近也拼命搞动态规划。这篇文章浪费了三天时间。
最大子数组问题是一种经典的算法问题,可以使用非递归的方法来解决。具体来说,我们可以使用一个队列来存储当前已经处理过的最大子数组,并且维护一个变量 max_len 来记录当前最大子数组的长度。同时,我们可以遍历整个数组,记录当前已经处理过的最大子数组的长度,并且在遍历的过程中更新 max_len。
最大子序列和是一道经典的算法题, leetcode 也有原题《53.maximum-sum-subarray》,今天我们就来彻底攻克它。
当问题规模n0是性能交叉点时,性能开始趋于最大。这是因为暴力算法将返回长度为1的解集合,而递归算法可以使用尾递归优化来减少调用次数。递归算法在 n0 左侧调用时将直接返回叶节点的列表,这可以提高时间效率。
在移动右指针时,如果新加入的字符没有出现过,或者出现次数没有超过2次,我们就扩大窗口,并更新最大长度。
不仅是拼多多,该题还在诸如 神州信息 和 滴滴出行 这样的互联网大厂笔试中出现过:
因此,根据第二个特性,就把二叉堆分为大顶堆(或叫最大堆),和小顶堆(或叫最小堆)。
作者介绍:Runsen目前大三下学期,专业化学工程与工艺,大学沉迷日语,Python, Java和一系列数据分析软件。导致翘课严重,专业排名中下。.在大学60%的时间,都在CSDN。决定今天比昨天要更加努力。
https://leetcode-cn.com/problems/maximum-subarray/description/
第一题就没啥好说的,用一个counter记录下每个元素出现的次数然后将只出现过一次的元素进行求和即可。
7. 给一个数组,求最大子区间的和,剑指offer原题,大概思路就是当前和小于0,就把下个数直接当成当前和,大于0,就累加比较大小
力扣题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/maximum-subarray
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 !
今天翻看了关于时间复杂度、空间复杂度的文章和视频,对其认知加深了些,之后也要养成分析复杂度的习惯,顺手添加,大家如果看到我写错的还望予以纠正。
容器框架: 对外接口:容器中所能存放的抽象的数据类型; 接口实现:可复用的数据结构; 算法:对数据的查找和排序;
大家好,我是来自于「华为」的「程序员小熊」。今天给大家带来一道与「数组」相关的题目,这道题同时也是字节、微软和亚马逊等互联网大厂的面试题,即力扣上的第 88 题-合并两个有序数组。
给定一个整数数组 nums ,找到一个具有最大和的连续子数组(子数组最少包含一个元素),返回其最大和。 进阶: 如果你已经实现复杂度为 O(n) 的解法,尝试使用更为精妙的分治法求解。
小红拿到了一个数组,她希望进行最多一次操作:将一个元素修改为x。小红想知道,最终的连续子数组最大和最大是多少?
动态规划是面试中常考的知识点,特别是一些互联网大厂的面试,可以说必会考到一道涉及动态规划的算法题,因此掌握动态规划,能提高面试的通过率。
《算法导论》一书中对最大字段和可谓讲的是栩栩如生,楚楚动人。如果简单的说最大字段和,没有意义。而《算法导论》上举了一个股票的例子。根据股票每天结束的价格来求出一段时间内何时买入何时卖出能是收益最大。把问题做一个转换,求出相邻天数的股票价格的差值(周二 - 周一 = 差值),然后求出连续天数差值和的最大值,即为最大收益,所以就是最大子段和的问题。 还有一点说明的是算法的实现是和语言没有关系的,下面是用OC来实现的,你也可以用Java, PHP, C++等你拿手的语言进行实现,算法注重的还是思想。
越来越感觉互联网行业在各个领域都是赢者通吃一切的规则,比如校招,有的人 0 offer,有的人却在挑 offer,最近有不少同学跟我说拿到了包括小红书在内的好几个 offer,由于小红书给的待遇很诱人,决定去小红书。
Given an integer array nums, find the contiguous subarray (containing at least one number) which has the largest sum and return its sum.
https://leetcode-cn.com/problems/length-of-last-word/
由 N 个整数元素(有正数也有负数)组成的一维数组 (A[0], A[1],…,A[n-1], A[n]),这个数组有很多连续子数组,那么其中数组之和的最大值是什么呢?
今天分享leetcode第16篇文章,也是leetcode第152题—乘积最大子序列(Maximum Product Subarray),地址是:https://leetcode.com/problems/maximum-product-subarray/
Max Sum Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 250714 Accepted Submission(s): 59365 Problem Description Given a sequence a[1],a[2],a[3]......a[n], your job is to calculate the max su
零、前言 最大子序列和问题 这个问题是《数据结构和算法分析》一书中的一个问题,书中给了四种算法 我感觉它是入手算法很不错的一个问题,本文算法源于书中,但文中包含了我的分析和理解 2.题目的分析
邻接矩阵优点是简单,对于小图,很容易看到哪些节点连接到其他节点。但是大多数单元格是空的,即稀疏。
这是力扣的 1004 题,难度为中等,解题方案有很多种,本文讲解我认为最奇妙的一种。
一、大数据计算组件 Spark Flink Hive DataSphere 二、分布式存储 HDFS Hbase Doris 三、资源调度 Yarn Dolphin 四、数据仓库常用工具 Pig Hive kylin Spark SQL Impala Phoenix ElasticSearch Logstash Datax 五、消息队列 Kafka RocketMQ ZeroMQ ActiveMQ RabbitMQ 六、流式计算 Spark Streaming(准实时) Flink(实时) 七、日志收集
本文主要是对最大子数组(序列)问题求解的学习与总结,最大子数组问题是一道经典的算法题,这道题解法有很多,因此可以学习到很多求解问题的思路,并可以学习到算法的优化过程。
最大子段和:给出一个数组,计算其中连续的最大的子段和 运行代码,及运行思想: /** * 动态规划:计算最大子段和 * 算法描述: * 数组a 有n个元素, 记 s[i] 为从a【0】到a[i]中,包含a[i]的最大子段和 * 则: s[i] 的值为: s[i-1]>0时, s[i-1]+a[i] * 否则 a[i] */ #include <stdio.h> #include <stdlib.h> int maxSub(int *a, int n) {
需要说明的是,由于算法的代码实现主要注重思路的清晰,下方有代码实现的文章主要以Python为主,Java为辅,对于Python薄弱的同学敬请不用担心,几乎可以看作是伪代码,可读性比较好。如实在有困难可以自行搜索Java代码
看到三个for循环,时间复杂度的O(n3)。这速度,实在是太慢了。我们来优化优化。
经常有读者问我,读了之前的爆文 二分查找框架详解 之后,二分查找的算法他写的很溜了,但仅仅局限于在数组中搜索元素,不知道底怎么在算法题里面运用二分查找技巧来优化效率。
数组分为Left与Right部分,最大字段和要么在left,要么在right,要么必然包括mid-1与mid+1(这种情况复杂度仅为n,此处mid不代指元素,mid-1与mid+1相邻),籍此可以递归求解。
给定一个二维整数矩阵 要在这个矩阵中 选出一个子矩阵 使得这个子矩阵内所有的数字和尽量大 我们把这个子矩阵成为“和最大子矩阵” 子矩阵的选取原则,是原矩阵中一段相互连续的矩形区域
这是因为在二进制中,当所有元素均为负数时,A的每个元素都对应一个负数,而-1的二进制表示是11111111,与A的每个元素的值的每一位的负号是相对应的,所以,如果FIND-MAXIMUM-SUBARRAY调用这个函数,它会返回-1。
给定一个整数数组 nums ,找到一个具有最大和的连续子数组(子数组最少包含一个元素),返回其最大和。
这是力扣的 1493 题,难度为中等,解题方案有很多种,本文讲解我认为最奇妙的一种。
外面两层循环,里面一层循环求和,再进行比较,最后求出一个最大的子数组。在求出最大子数组同时,记录下对应的start和end位置,即为最大子数组的对应下标。该种算法的时间复杂度 O(n^3)
此时就需要分情况讨论,中心为1个数还是2个,即回文串为奇数还是偶数;若当前访问字符满足回文串条件(在s中且相同),则继续向外扩散,直到不满足条件
给定一个二维整数矩阵,要在这个矩阵中 选出一个子矩阵,使得这个子矩阵内所有的数字和尽量大 我们把这个子矩阵成为“和最大子矩阵”,子矩阵的选取原则,是原矩阵中一段相互连续的矩形区域。
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