在上一篇文章中,我们讲到了,使用itertools.tee可以让一个生成器被多次完整遍历:
随着行业的发展,编程能力逐渐成为软件测试从业人员的一项基本能力。因此在笔试和面试中常常会有一定量的编码题,主要考察以下几点。
Apriori算法是一种用于挖掘数据集中频繁项集的关联规则学习的经典算法。它基于“Apriori原理”,即如果一个项集是频繁的,那么它的所有子集也必须是频繁的。该算法通过不断生成新的频繁项集来实现。
这道题目是给两个单词 word1 和 word2,每次只能从中删除一个字符,最后两单词相等,求最少删除次数。
给定一个整数数组和一个整数 k,你需要找到该数组中和为 k 的连续的子数组的个数。
partition使用第一个元素t=arr[low]为哨兵,把数组分成了两个半区:
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:
一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数是成正比的。哪个算法语句执行的次数多,它花费的时间就多。
集合与字典 : 集合常见的形式是Set,字典常见的形式是Map Set 和 Map 主要的应用场景在于 数据重组 和 数据储存。 集合 与 字典 的区别: 共同点:集合、字典 可以储存不重复的值 不同点:集合类似于数组,元素的只有key没有value,value就是key。字典是以 key, value 的形式储存,键的范围不限于字符串,各种类型的值(包括对象)都可以当作键 时间复杂度: set或map可以用哈希表或平衡二叉搜索树实现 哈希表实现的map或者set查找的时间复杂度是`O(1)`,哈希表优点是
这道题是给一个字符串s和一个单词数组,找到数组里面最长的单词,该单词可以通过删除s的某些字符来得到。如果答案不止一个,返回长度最长且字典序最小的单词。如果答案不存在,返回空字符串。
什么是算法和数据结构?如果将最终写好运行的程序比作战场,我们程序员便是指挥作战的将军,而我们所写的代码便是士兵和武器。
算法对于敲代码的应该都听过,不管是复杂的还是简单的,衡量算法效率的两个重要指标就是时间复杂度和空间复杂度。
哈希表实现的map或者set查找的时间复杂度是O(1),哈希表优点是查找非常快,哈希表的缺点是失去了数据的顺序性,平衡二叉搜索树实现的map或set查找时间复杂度是O(logn),它保证了数据顺序性
我们前面讲过,递归的思想就是,将大问题分解为小问题来求解,然后再将小问题分解为小小问题。这样一层一层地分解,直到问题的数据规模被分解得足够小,不用继续递归分解为止。
【字符串】最长回文子串 ( 蛮力算法 ) 【字符串】最长回文子串 ( 中心线枚举算法 ) 【字符串】最长回文子串 ( 动态规划算法 ) ★ 【字符串】字符串查找 ( 蛮力算法 ) 【字符串】字符串查找 ( Rabin-Karp 算法 )
数组 中的元素 是 已经 排序好的 , 由于 元素 是有序的 , 因此在 查询目标值 的时候 , 可以更加高效 的查询 其所在数组的索引 ;
哈希表 哈希表一般用来快速查找某个元素是否在一个集合中。 如果使用枚举的话时间复杂度为O(n),而使用哈希表只O(1)就可以做到。——元素查询。 ---- 242.有效的字母异位词 使用unordered_map // 时间复杂度 O(n) // 空间复杂度 O(n) class Solution { public: bool isAnagram(string s, string t) { unordered_map<char,int>mp; for(char&
链表实现的LRU缓存淘汰算法的时间复杂度是O(n),当时我也提到了,通过散列表可以将这个时间复杂度降低到O(1)。
上一篇「一文学会递归解题」一文颇受大家好评,各大号纷纷转载,让笔者颇感欣慰,不过笔者注意到后台有读者有如下反馈
问题描述:给定一个长度为 N 的整数数组,只允许乘法,不能用除法。计算任意 N - 1 个数的组合中乘积最大的一组,并写出算法的时间复杂度。
我们在面试的时候,总有面试官喜欢问,时间复杂度,空间复杂度,就比如像O(n²) 这种,那么这种时间复杂度是怎么定义的,为啥用这种定义的,最后时间复杂度都代表和你程序有什么关系呢?今天阿粉也来说说关于复杂度自己的看法。
https://www.zlovezl.cn/articles/mastering-container-types/
在Go语言中,对一个所有元素都相等的数组进行快速排序(QuickSort)的时间复杂度是O(n log n)。
两种时间复杂度为O(nlogn)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数据排序,更常用。
因为只能交换距离偶数倍的位置,因此相当于比较两个字符串相同奇偶性下标上的元素是否相等。
使用 lpush 更新,rpop、lpop 删除,lrange 做排序分页等。类似微博的发布信息流。
算法是一组有序的操作步骤,用于解决特定问题或执行特定任务。它是一种精确而有限的计算过程,以输入数据作为起点,经过一系列明确定义的步骤,最终产生输出结果。算法可以看作是一种计算机程序的抽象,但更侧重于高度抽象和通用性。算法通常具备以下特征:
HTML5学堂-码匠:前几期“算法之旅”跟大家分享了冒泡排序法和选择排序法,它们都属于时间复杂度为O(n^2)的“慢”排序。今天跟大家分享多种排序算法里使用较广泛,速度快的排序算法 —— 快速排序法 [ 平均时间复杂度为O (n logn) ]。 Tips 1:关于“算法”及“排序”的基础知识,在此前“选择排序法”中已详细讲解,可点击文后的相关文章链接查看,在此不再赘述。 Tips 2:如果无特殊说明,本文的快速排序是从小到大的排序。 快速排序法的原理 快速排序是一种划分交换排序,它采用分治的策略,通常称其
分组技巧:分组不是简单地“逐段分割”,而是将相隔某个增量dk的记录组成一个组。让增量dk逐趟缩短,(例如依次取5,3,1),直到dk=1为止。
算法(Algorithm)是计算机处理信息的本质,因为计算机程序本质上是一个算法来告诉计算机确切的步骤来执行一个指定的任务。一般地,当算法在处理信息时,会从输入设备或数据的存储地址读取数据,把结果写入输出设备或某个存储地址供以后再调用。
冒泡,选择和插入排序,它们的时间复杂度都是O(n2),比较高,适合小规模数据的排序;希尔排序和快速排序都不稳定,这篇我们来说说稳定的归并排序。归并排序在数据量大且数据递增或递减连续性好的情况下,效率比较高,且是O(nlogn)复杂度下唯一一个稳定的排序,致命缺点就是空间复杂度O(n)比较高。
最近由于快过年了,不是很忙碌了,人心浮动,很多都请假了,现在终于有时间来系统学习下和恶补一下常见数据结构和算法的知识,所以,还是通过记录笔记放在博客的方式来督促自己学习。同时和小伙伴们分享一下学习心得与体会。算法对于很多程序员都接触不到的,何况是一个测试人员。但是面试过程中,多多少少都有算法题的面试。所以,学习算法,短期来看是为了跳槽准备,长期来看,是锻炼一个人解决问题的思路的提升的一个途径。
掌握了不同数据结构的特点,可以让你在面对不同问题时,采用合适的数据结构处理,达到事半功倍的效果。
用户密码登陆是一个系统常见的鉴权方法,如果处理不当就会隐藏计时攻击漏洞。本文用 Python 告诉你什么是计时攻击,如何进行计时攻击,以及怎么避免。
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。
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。
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)
小红和朋友玩游戏,棋盘为nxm的坐标轴。有一颗棋子在坐标(1,1)的位置,每次可以向上或者向右移动奇数个单位,不能移动到棋盘外面,无法行动就输了,小红先手,请问小红能否必胜。
2.然后使用递归方式枚举所有辅料的组合方式,并将每种组合方式所能产生的价格放入有序表里。
举个例子 ,如何测试我们的程序性能? 性能测试之类的对吧-----> 主机的性能不同,数据的准确性和数据量等等 ,都会对我们的结果产生影响。
文章目录 1. 两数相加(2) 2. 无重复字符的最长子串(3) 3. 最长回文子串(5) 4. 盛最多水的容器(11) 5. 三数之和(15) 6. 电话号码的字母组合(17) 7. 删除链表的倒数第n个结点(19) 8. 括号生成(22) 9. 下一个排列(31) 10. 搜索旋转排序数组(33) 11. 排序数组中找元素的第一和末位位置(34) 12. 组合总和(39) 13. 全排列(46) 14. 旋转图像(48) 15. 字母异位词分组(49) 16. 跳跃游戏(55) 17. 合并区间(56)
1. 两数相加(2)# 给你两个非空的链表,表示两个非负的整数。 它们每位数字都是按照逆序的方式存储的,并且每个节点只能存储一位数字。 请你将两个数相加,并以相同形式返回一个表示和的链表。 你可以假设除了数字 0 之外,这两个数都不会以 0开头。 示例 1: 输入:l1 = [2,4,3], l2 = [5,6,4] 输出:[7,0,8] 解释:342 + 465 = 807. 示例 2: 输入:l1 = [0], l2 = [0] 输出:[0] 示例 3: 输入:l1 = [9,9,9,9,9,9
链接:https://leetcode-cn.com/problems/median-of-two-sorted-arrays/
找出所有相加之和为 n 的 k 个数的组合。组合中只允许含有 1 - 9 的正整数,并且每种组合中不存在重复的数字。
可能有些人会吐槽,学算法有什么用,顶多就是去面试大厂的时候能用上,大厂面试算法也只是强中筛强的一个敲门砖而已,我又不去面大厂,不用学它,真的是这样吗?
一说到数据结构与算法,大家都会避之不及。这本来是一门专业基础课,但是大部分人都并没有学好,更不用说我这种半路出家的码农了。说实话,还是很羡慕科班出身的程序员,因为你们在日常工作或者面试中,只需要复习一下就好了,而我则是完全的从头开始学。不过,还好一切都不晚,在这里,我们就用 PHP 作为示例代码,来和大家一起真正的从头学一遍恐怖的数据结构与算法。
文章目录 1. 绪论 1.1 概述 1.2 数据与数据结构 1.2.1 术语 1.2.2 逻辑结构 1.2.3 存储结构: 1.2.4 数据操作: 1.3 算法 1.3.1 算法特性 1.3.2 算法目标 1.3.3 算法分析:概述 1.3.4 算法分析:时间复杂度(大O) 1.3.5 算法分析:最好、最坏、平均 1.4 回顾:西格玛Σ 求和 1. 绪论 1.1 概述 算法 + 数据结构 = 程序 程序:计算机指令的组合 算法:程序的逻辑抽象 数据结构:数据及其关系的反映,从逻辑结构和存
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