一、题目描述 一条消息被编码为一个文本流,被逐字符地读取。这个流包含了一系列由逗号分隔的整数,每个整数都可以用C的int类型表示。但是,一个特定整数所表示的字符取决于当前的解码模式。共有3种这样的模式:大写字母、小写字母和标点符号。 在大写字母模式下,每个整数表示一个大写字母:这个整数除以27的余数表示字母表中的具体字母(其中1=A,接下来以此类推)。因此,大写字母模式中的143这个值表示字母H,因为143除以27的余数为8,而H正是字母表中的第8个字母。 小写字母模式的机制类似,只不过表示的是小写字母。
我靠,居然还用到了链表的知识,突然就想起了当初用c语言自学链表的那段日子,真的差点被搞死。各种指针指来指去的。
Format方法将多个对象格式化成一个字符串Format方法解析格式字符串的原理:
咦咦咦,各位小可爱,我是你们的好伙伴——bug菌,今天又来给大家普及Java SE相关知识点了,别躲起来啊,听我讲干货还不快点赞,赞多了我就有动力讲得更嗨啦!所以呀,养成先点赞后阅读的好习惯,别被干货淹没了哦~
You are given two non-empty linked lists representing two non-negative integers. The digits are stored in reverse order and each of their nodes contain a single digit. Add the two numbers and return it as a linked list.
假设有一个需求是这样的:在200亿个随机整数中找出某个数是否存在其中?要求效率高,而且要节省内存。
上节,我们谈了如何用二进制表示数字,比如二进制 00101010 是十进制的 42,表示和存储数字是计算机的重要功能,但真正的目标是计算,有意义的处理数字。比如把两个数字相加,这些操作由计算机的 "算术逻辑单元 "处理。但大家会简称:ALU。
给定两个非空链表来表示两个非负整数。位数按照逆序方式存储,它们的每个节点只存储单个数字。将两数相加返回一个新的链表。
当需要在单元格区域中找到某个值时,可以使用MATCH函数。在单元格中查找特定字符串时,FIND函数和SEARCH函数非常方便。如何知道单元格中是否包含与给定模式匹配的信息?显然,可以使用正则表达式。
final int[] mag;保存数字的数据 字节序为大端模式,大端模式就是低地址存储高位
不管我们是不是有身份的人,我们一定是有身份证的人,身份证上面的号码就是我们的ID,理论上这个ID是全国唯一的,而且通过这个号码,我们还可以得到一些个人信息,比如前两位可以确定我们第一次申请身份证的时候所在的省份、接下来的四位可以确定我们所在的区县,然后还可以知道我们出生的年月以及性别。
有许多方法可以用来去重,比如使用列表、集合等等,但这些方法通常只适用于一般情况。然而,当涉及到大量数据去重时,常见的 Java Set、List,甚至是 Java 8 的新特性 Stream 流等方式就显得不太合适了。在处理大量数据的需求场景下,我们不得不提及 BitMap。
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浮点数精度丢失,一直是前端面试八股文里很常见的一个问题,今天我们就来深入的了解一下问题背后的原理,以及给一些日常处理的小技巧。
近来面试遇到一个问题,通过控制台输入一个12位的数字,然后进行一些计算,然后被困在如何把char类型的数字转换成int类型。通过搜索,找到两个解决办法。
在计算机中,常用像素点的灰度值序列{p1,p1,……pn}表示图像。其中整数pi,1<=i<=n,表示像素点i的灰度值。通常灰度值的范围是0-255。因此需要8位二进制数来表示一个像素。这个时候大家应该有了一些小的疑问:我能不能用更少的位数来表示灰度值?(因为有的灰度值并没有达到255这么大)所以我们引入了图像压缩算法来解决这个问题。 不过在引入问题之前,我要在这里介绍一些算法设计的知识——我们要将灰度值序列分组,而每一组中所有的数就有可能是<255的,所以我们就不需要用8位数字去表示像素大小了,但是分组会带来一个新的问题:我如何表示当前组中像素的个数和像素的位数呢(因为不是八位,所以要有一个数据来记录真正的位数)?这里我们引入两个固定位数的值来表示,①我们用3位数字来表示当前组的每一位像素的的位数②我们引入8来表示当前组中像素点的个数 因为我们在这里规定了一组中最多存储–>0~255个数字,而一个灰度值最多有8位(2^3),所以我们可以用即3位数字来表示当前组的像素位数(注意这里都是二进制) 压缩的原理就是把序列{p1,p1,……pn}进行设断点,将其分割成一段一段的。分段的过程就是要找出断点,让一段里面的像素的最大灰度值比较小,那么这一段像素(本来需要8位)就可以用较少的位(比如7位)来表示,从而减少存储空间。 b代表bits,l代表length,分段是,b[i]表示每段一个像素点需要的最少存储空间(少于8位才有意义),l[i]表示每段里面有多少个像素点,s[i]表示从0到i压缩为一共占多少存储空间。 如果限制l[i]<=255,则需要8位来表示l[i]。而b[i]<=8,需要3位表示b[i]。所以每段所需的存储空间为l[i]*b[i]+11位。假设将原图像分成m段,那么需要
题目描述: 输入数字 n,按顺序打印出从 1 到最大的 n 位十进制数。比如输入 3,则打印出 1、2、3 一直到最大的 3 位数 999。
假如有一个15亿用户的系统,每天有几亿用户访问系统,要如何快速判断是否为系统中的用户呢?
这个时候,布隆过滤器(Bloom Filter)就派上了用场。作为一种空间高效的概率型数据结构,布隆过滤器能够快速有效地检测一个元素是否属于一个集合。其应用广泛,从网络爬虫的网页去重,到数据库查询优化,乃至比特币网络的交易匹配,都离不开它的身影。
给你一个整数 x ,如果 x 是一个回文整数,返回 true ;否则,返回 false 。
对于一个正整数,每一次将该数替换为它每个位置上的数字的平方和。 然后重复这个过程直到这个数变为 1,也可能是 无限循环 但始终变不到 1。 如果这个过程 结果为 1,那么这个数就是快乐数。 如果 n 是 快乐数 就返回 true ;不是,则返回 false 。
•如何从大量的 URL 中找出相同的 URL?(百度)•如何从大量数据中找出高频词?(百度)•如何找出某一天访问百度网站最多的 IP?(百度)•如何在大量的数据中找出不重复的整数?(百度)•如何在大量的数据中判断一个数是否存在?(腾讯)•如何查询最热门的查询串?(腾讯)•如何统计不同电话号码的个数?(百度)•如何从 5 亿个数中找出中位数?(百度)•如何按照 query 的频度排序?(百度)•如何找出排名前 500 的数?(腾讯)
如果链表中的数字不是按逆序存储的呢?例如: (3→4→2)+(4→6→5)=8→0→7
Problem Description Sky从小喜欢奇特的东西,而且天生对数字特别敏感,一次偶然的机会,他发现了一个有趣的四位数2992,这个数,它的十进制数表示,其四位数字之和为2+9+9+2=22,它的十六进制数BB0,其四位数字之和也为22,同时它的十二进制数表示1894,其四位数字之和也为22,啊哈,真是巧啊。Sky非常喜欢这种四位数,由于他的发现,所以这里我们命名其为Sky数。但是要判断这样的数还是有点麻烦啊,那么现在请你帮忙来判断任何一个十进制的四位数,是不是Sky数吧。
寄存器能存一个数字,这个数字有多少位,叫"位宽",早期电脑用 8 位寄存器,然后是 16 位,32 位,如今许多计算机都有 64 位宽的寄存器。写入寄存器前,要先启用里面所有锁存器,我们可以用一根线连接所有 "允许输入线", 把它设为 1,然后用 8 条数据线发数据,然后将 "允许写入线" 设回 0,现在 8 位的值就存起来了。
之前陆陆续续写了很多架构、设计、思想、组织方向的文字,突然感觉到有些厌烦。因为笔者不断看到有些程序员“高谈阔论、指点江山”之余,各种定律、原则、思想似乎都能信手拈来侃侃而谈,辩论的场合就更喜欢扯这些大旗来佐证自己的"金身"。殊不知,这些人的底座脆弱到不堪一击,那些“拿来”的东西都是空中楼阁罢了。优秀程序员区别于其他的一项重要指标,就是基础知识的底蕴足够强大。靠看靠学靠实战靠日积月累,绝无捷径。
求出1 ~ 13的整数中1出现的次数,并算出100 ~ 1300的整数中1出现的次数?为此他特别数了一下1 ~ 13中包含1的数字有1、10、11、12、13因此共出现6次,但是对于后面问题他就没辙了。ACMer希望你们帮帮他,并把问题更加普遍化,可以很快的求出任意非负整数区间中1出现的次数(从1 到 n 中1出现的次数)。
第一步在树A中查找与根结点的值一样的结点,这实际上就是树的遍历。递归调用HasSubTree遍历二叉树A。如果发现某一结点的值和树B的头结点的值相同,则调用DoesTreeHavaTree2,做第二步判断。
本文将介绍10种处理海量数据问题的常见方法,也可以说是对海量数据的处理方法进行一个简单的总结,希望对你有帮助。
看见了海量数据去重,找到停留时间最长的IP等问题,有博友提到了Bloom Filter,我就查了查,不过首先想到的是大叔,下面就先看看大叔的风采。 一、布隆过滤器概念引入 (B
散列表是种数据结构,它可以提供快速的插入操作和查找操作。第一次接触散列表时,它的优点多得让人难以置信。不论散列表中有多少数据,插入和删除只需要接近常量的时间即O(1)的时间级。实际上,这只需要几条机器指令。
最近看了《Java编程那些事》博客专栏,在讲到Java流程控制那块,提到了很多自己当初学习过程中涉及到的小算法,都很经典,以后会不断的将接触到的算法更新到本博文中,供自己以后查看,也可以作为大家学习
开始没看到意思,后来明白了,当序列中的数字是两位数、三位数等等后,第n个数就不再是序列中的第n个数了,比如10中的1是第10个数字,0是第11个数字。
题目地址 https://leetcode-cn.com/problems/add-digits/
Given an integer n, count the total number of digit 1 appearing in all non-negative integers less than or equal to n. For example: Given n = 13, Return 6, because digit 1 occurred in the following numbers: 1, 10, 11, 12, 13. 给一个数,计算不超过这个数的所有正数中,1出现的次数
很多人在自学java的时候看一遍视频,感觉就会了,课后并没有大量的练习来巩固当前所学的知识点,今天给大家整理了一些非常具有代表意义的题。
本文只整理MySQL的自增字段方案,Oracle和SQL Server的自增长方案就不介绍了。
Hat's Fibonacci Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 11104 Accepted Submission(s): 3732 Problem Description A Fibonacci sequence is calculated by adding the previous two members the
在当今的云计算和微服务架构盛行的时代,分布式系统已成为软件开发的重要组成部分。随着系统规模的扩大和业务的复杂化,对数据一致性和唯一性的要求也越来越高,尤其是在全局唯一标识符(ID)的生成上。因此,分布式ID生成系统应运而生,成为保证数据唯一性和提高系统可扩展性的关键技术之一。雪花算法(Snowflake)是Twitter开源的一种算法,用于生成64位的全局唯一ID,非常适用于分布式系统中生成唯一标识符。下面我们将深入探讨雪花算法的原理、结构和实现方式。
直接通过 Math.pow 函数,计算出最大的 n 位十进制数,通过遍历求解。因为过于简单,所以直接上代码:
最近一段时间,我感觉自己大脑出现了衰退的症状,说话口误逐渐增多,也常常忘记事情。
上一篇文章从 W3C 草案的角度入手过了一遍 File API 的几个方法,这一篇尝试梳理一下二进制数据相关的一些方法,有 Blob、ArrayBuffer、Uint8Array、BufferSource 等。
今天是小浩算法 “365刷题计划” 第85天。穿插着为大家分享一道经典面试题目。额外说明的一点是,这道题本身很简单,但是却可以作为很多 中等/困难 题目的基础,
剑指offer 面试题32:从1到n整数中1出现的次数(Leecode233. Number of Digit One)
二进制和十进制一样,也是一种进位计数制,但是它的基数是 2。二进制表达式中 0 和 1 的位置不同,它所代表的数值也不同。例如,二进制数 0000 1010 表示十进制数 10。一个二进制数具有两个基本特点:两个不同的数字符号,即 0 和 1,逢二进一。
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