兜兜转转了这么久,数据结构与算法始终是逃不过命题。曾几何时,前端学习数据结构与算法,想必会被认为不务正业,但现今想必大家已有耳闻与经历,面试遇到链表、树、爬楼梯、三数之和等题目已经屡见不鲜。想进靠谱大厂算法与数据结构应该不止是提上日程那么简单,可能现在已经是迫在眉睫。这次决定再写一个系列也只是作为我这段时间的学习报告,也不绝对不会再像我之前的vue原理解析那般断更了,欢迎大家监督~
学习任何一门知识的时候,我们需要分析清楚这门知识的核心是什么,从而在这个核心中我们可以得到什么。如果我们是盲目的吸收知识,其实很多知识我们都是在目前场景、工作、生活中无法使用的。也是因为学习之后无法运用,所以我们很快就会遗忘,或者是在学习的过程中很容易就会放弃。
递归行为从大问题划分为同等结构的小问题着手,每个小问题都和上一级的大问题是同等结构,同等结构的小问题解决了之后所收集来的信息通过分析能够整合出大问题的返回值。
东哥带你手把手撕力扣~ 作者:labuladong 公众号:labuladong 若已授权白名单也必须保留以上来源信息
设计算法时,时间复杂度要比空间复杂度更容易出问题,所以一般情况一下我们只对时间复杂度进行研究。一般面试或者工作的时候没有特别说明的话,复杂度就是指时间复杂度。
想想斐波那契函数,它的递归关系是f(n) = f(n-1) + f(n-2);乍一看,我们会发现,在斐波那契函数执行期间来计算递归调用的次数似乎并不那么的容易。
我以前的文章主要都是讲解算法的原理和解题的思维,对时间复杂度和空间复杂度的分析经常一笔带过,主要是基于以下两个原因:
所以,需要一种方法,可以不受环境或数据规模的影响,粗略地估计算法的执行效率。这种方法就是复杂度分析。
当人们提到“递归”一词,不知道如何理解它,也有人会问递归和迭代有什么区别?首先可以从定义上入手来分析,递归是自身调用自身的函数进行循环、遇到满足终止条件的情况时逐层返回来结束。迭代则是函数内某段代码实现循环,循环代码中参与运算的变量同时是保存结果的变量,当前保存的结果作为下一次循环计算的初始值。
递归解法总是给人一种“只可意会不可言传”的感觉,代码一看就懂,自己动手一写就呆住了,很难受。究其原因,一是我们练习不够,二是理解不够。
我们已经了解了什么是算法,那当我们写出一个算法的时候,如何去衡量这个算法的好坏呢?
题目描述 求 1+2+…+n ,要求不能使用乘除法、for、while、if、else、switch、case等关键字及条件判断语句(A?B:C)。 示例 1: 输入: n = 3 输出: 6 示例
3、常见的时间复杂度包括:常数时间 O(1)、线性时间 O(n)、对数时间 O(log n)、平方时间O(n^2)等。
算法(Algorithm)是指用来操作数据、解决程序问题的一组方法。对于同一个问题,使用不同的算法,也许最终得到的结果是一样的,比如排序就有前面的十大经典排序和几种奇葩排序,虽然结果相同,但在过程中消耗的资源和时间却会有很大的区别,比如快速排序与猴子排序:)。
递归是算法中一种非常重要的思想,应用也很广,小到阶乘,再在工作中用到的比如统计文件夹大小,大到 Google 的 PageRank 算法都能看到,也是面试官很喜欢的考点
其实二叉树的题目真的不难,无非就是前中后序遍历框架来回倒嘛,但是对于有的题目,不同的遍历顺序时间复杂度不同。
读完本文,可以去力扣解决如下题目: 139. 单词拆分(中等) 140. 单词拆分II(困难)
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。
上篇文章讲述了与复杂度有关的大 O 表示法和常见的时间复杂度量级,这篇文章来讲讲另外几种复杂度: 递归算法的时间复杂度(recursive algorithm time complexity),最好情况时间复杂度(best case time complexity)、最坏情况时间复杂度(worst case time complexity)、平均时间复杂度(average case time complexity)和均摊时间复杂度(amortized time complexity)。
在学术界,严格地讲,O(f(n))表示算法执行的上界。比如,归并排序算法的时间复杂度是O(nlogn)的,同时也是O(n^2)
概念:递归是指函数直接或间接调用自身的过程。 解释递归的两个关键要素: 基本情况(递归终止条件):递归函数中的一个条件,当满足该条件时,递归终止,避免无限递归。可以理解为直接解决极小规模问题的方法。递归表达式(递归调用):递归函数中的语句,用于解决规模更小的子问题再将子问题的答案合并成为当前问题的答案。
的排序算法,归并排序和快速排序。这两种排序算法适合大规模的数据排序,比上一节讲的那三种排序算法要更常用。
题目要求求出二叉树的最大深度,我们知道,每个节点的深度与它左右子树的深度有关,且等于其左右子树最大深度值加上 1,可以写作:
给定一个不含重复数字的数组 nums ,返回其 所有可能的全排列 。你可以 按任意顺序 返回答案。
大家好,我是多选参数的程序锅,一个正在 neng 操作系统、学数据结构和算法以及 Java 的硬核菜鸡。本篇将主要介绍递归相关的内容,下面是本篇的内容提纲。
节点数在 [1, 1000] 范围内 -1000 <= Node.val <= 1000
在Go语言中,你可以使用递归函数来遍历二叉树的所有节点,并输出每个节点的关键字。以下是一个示例代码:
二叉树的中序遍历:按照访问左子树——根节点——右子树的方式遍历这棵树,而在访问左子树或者右子树的时候我们按照同样的方式遍历,直到遍历完整棵树。
给你二叉树的根节点 root 和一个整数目标和 targetSum ,找出所有 「从根节点到叶子节点」 路径总和等于给定目标和的路径。
一个算法所花费的时间与其中语句的执行次数成正比,故将算法中的基本操作的执行次数,作为算法的时间复杂度。
数据结构与算法是计算机专业必修课,但是对于前端工程师来说,沉浸在业务代码之中很少会和算法直接打交道,甚于说根本不需要用到什么算法。那么我们为什么要学习算法,意义何在?不会算法活不是一样能干。把一件事情做到极致是非常必要的职业心态,这离不开数据结构和算法。另一方面,再说面试,这和在学生时代为什么要学数理化是一个道理,考试要考,你就要学。面试造火箭,工作拧螺丝,面试官通过问几道算法题了解你的编程和逻辑思维能力并不奇怪。
一个递归函数的调用过程类似于多个函数的嵌套的调用,只不过调用函数和被调用函数是同一个函数。为了保证递归函数的正确执行,系统需设立一个工作栈。具体地说,递归调用的内部执行过程如下:
2021-06-13:如果一个节点X,它左树结构和右树结构完全一样,那么我们说以X为头的树是相等树。给定一棵二叉树的头节点head,返回head整棵树上有多少棵相等子树。
请实现一个函数,用来判断一棵二叉树是不是对称的。如果一棵二叉树和它的镜像一样,那么它是对称的。
最开始看到这道题的时候,以为是直接判断 node.right.val > node.val 和 node.left.val < node.val 对每个结点是否成立。但是这种是忽略了,二叉搜索树还有一个很重要的特点就是,左子树上所有节点的值均小于它的根节点的值,右子树上所有节点的值均大于它的根节点的值。注意是左子树和右子树所有的节点都满足才行。
输入: [1,2,3] 输出: [ [1,2,3], [1,3,2], [2,1,3], [2,3,1], [3,1,2], [3,2,1] ]
示例 1: 输入:nums = [1,1,2] 输出: [[1,1,2], [1,2,1], [2,1,1]]
,如果是,那么这一部分对应的是一个叶节点,我们构造出对应的叶节点并结束递归;如果不是,那么这一部分对应的是一个非叶节点,我们需要将其分成四个部分:行的分界线为
大家好,我是小魔龙,Unity3D软件工程师,VR、AR,虚拟仿真方向,不定时更新软件开发技巧,生活感悟,觉得有用记得一键三连哦。 一、题目 1、算法题目 “给定二叉树的根节点,完成后序遍历。” 题目链接: 来源:力扣(LeetCode) 链接: 145. 二叉树的后序遍历 - 力扣(LeetCode) 2、题目描述 给你一棵二叉树的根节点 root ,返回其节点值的 后序遍历 。 📷 示例 1: 输入: root = [1,null,2,3] 输出: [3,2,1] 示例 2: 输入: root = [1
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说数据结构算法的时间复杂度_数据结构中排序的时间复杂度,希望能够帮助大家进步!!!
这道题是给一个链表,相邻结点数值两两进行交换,要求不修改结点值且只能操作链表本身。
划分步骤很简单:将当前数组分成两半(如果N是偶数,则将其完全平等,或者如果N是奇数,则一边稍大于一个元素),然后递归地对这两半进行排序。
函数直接或间接调用自身的过程称为递归,相应的函数称为递归函数。使用递归算法,可以很容易地解决某些问题。此类问题的示例包括汉诺塔 (TOH)、中序/先序/后序树遍历、图的 DFS 递归函数通过调用自身的副本并解决原始问题的较小子问题来解决特定问题。需要时可以生成更多的递归调用。重要的是要知道我们应该提供某种情况来终止这个递归过程。
递归到动规的一般转化方法 递归函数有n个参数,就定义一个n维的数组,数组的下标是递归函数参数的取值范围,数组元素的值是递归函数的返回值,这样就可以从边界值开始,逐步填充数组,相当于计算递归函数值的逆过程。 ---- 动规解题的一般思路 将原问题分解为子问题
算法在编写成可执行程序后,运行时需要耗费时间资源和空间(内存)资源 。因此衡量一个算法的好坏,一般是从时间和空间两个维度来衡量的,即时间复杂度和空间复杂度。
我们号已经写了 动态规划算法,回溯(DFS)算法,BFS 算法,贪心算法,双指针算法,滑动窗口算法,现在就差个分治算法没写了,今天来写一下,集齐七颗龙珠,就能召唤神龙了~
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