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 ！
了解一个知识，必须先要从其含义开始。 什么是快速排序呢，顾名思义，快速的排序，快速排序是指通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序。整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。 怎么解释呢，一个例子让你大概理解快速排序：🌰苹果质量大小排序例子。 在面前有8个苹果，分别为[2,8,7,1,3,5,6,4]，其质量大小和其编号一致。先需要其按照大小顺序排列。
上一章我们已经实现了快速排序，在数据理想化的情况下，上一章的快排性能确实也不错，但如果数据比较极端的，快排的O(nlogn)就不太稳定了，本章将介绍几种快排应对极端数据下优化方案；以及介绍partition操作延伸出来的快速选择算法在解决top K问题时高效。
在列表中插入一个新的区间，你需要确保列表中的区间仍然有序且不重叠（如果有必要的话，可以合并区间）。
定义全局存储最终结果集和临时结果集的变量。定义一个存储布尔值的数组并全部赋值为 false，把传进来的数组排序，排序完传入回溯，得到最终答案后返回最终结果集即可。 回溯算法传入的参数有已排序的数组和全是 false 的布尔数组。数组长度和临时结果集的长度进行比较，当临时结果集存储的个数跟传进来的数组的长度相等时说明排序完毕，若排序完毕则加入结果集，记得将临时结果集加入数组中。
区间dp，顾名思义，在区间上dp，大多数题目的状态都是由区间（类似于dp[l][r]这种形式）构成的，就是我们可以把大区间转化成小区间来处理，然后对小区间处理后再回溯的求出大区间的值，主要的方法有两种，记忆化搜索和递推。
“给定一个无重叠的区间列表，在列表中插入一个新的区间，确保列表中的区间仍然有序且不重叠。”
什么是 Touch滑动？就是类似于 PC端的滚动事件，但是在移动端是没有滚动事件的，所以就要用到 Touch事件结合 js去实现，效果如下：
单调性：在[i, j]的区间和是小于等于target的条件下，即sum(i,j)>=targetsum(i, j)>=targetsum(i,j)>=target，假设窗口[i, j]满足条件且是以j结尾的最大区间，如果此时j往后移了一位，因为arr数组所有元素是大于0的，因此sum(i,j+1)>sum(i,j)sum(i, j+1)>sum(i,j)sum(i,j+1)>sum(i,j)，如果i往前移动一位，如果此时还满足区间和小于等于target，sum(i−1,j+1)>=targetsum(i-1, j+1)>=targetsum(i−1,j+1)>=target，那么以j结尾的最大区间就应该为[i-1, j]，此时就与假设条件矛盾了，即满足单调性，可以使用双指针。
a和b，代表他要看展览中的第 a 幅至第 b 幅画(包含 a 和 b)之间的所有图画，而门票
估计大家对 JS 数组的sort 方法已经不陌生了，之前也对它的用法做了详细的总结。那，它的内部是如何来实现的呢？如果说我们能够进入它的内部去看一看， 理解背后的设计，会使我们的思维和素养得到不错的提升
因为是下取整，所以，如果从sum里分出的[x/k]结果大于0的话，其实是相当于没分出去。
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ChiMerge 是监督的、自底向上的(即基于合并的)数据离散化方法。 它依赖于卡方分析：具有最小卡方值的相邻区间合并在一起，直到满足确定的停止准则。 基本思想 对于精确的离散化，相对类频率在一个区间内应当完全一致。 因此，如果两个相邻的区间具有非常类似的类分布，则这两个区间可以合并；否则，它们应当保持分开。 而低卡方值表明它们具有相似的类分布。 要点 最简单的离散算法： 等宽区间 从最小值到最大值之间,均分为N等份 如此， 若 A, B为min/max， 则每个区间的长度为w=(B-A) / N
一个长度为n的大数，用S_1,..S_n表示，其中S\_i表示数的第i位，S_1是数的最高位。 现告诉你一些限制条件，每个条件表示为四个数，l_1,r_1,l_2,r_2，即两个长度相同的区间，表示子串S_{l_1} … S_{r_1}与S_{l_2} … S_{r_2}完全相同。 给定限制条件后，问满足以上所有条件的数有多少个。
以数组 intervals 表示若干个区间的集合，其中单个区间为 intervals[i] = [starti, endi] 。请你合并所有重叠的区间，并返回一个不重叠的区间数组，该数组需恰好覆盖输入中的所有区间。
以数组 intervals 表示若干个区间的集合，其中单个区间为 intervals[i] = [starti, endi] 。请你合并所有重叠的区间，并返回 一个不重叠的区间数组，该数组需恰好覆盖输入中的所有区间 。
guava中Range的使用方法（com.google.common.collect.Range）
输入: [[1,3],[2,6],[8,10],[15,18]] 输出: [[1,6],[8,10],[15,18]] 解释: 区间 [1,3] 和 [2,6] 重叠, 将它们合并为 [1,6]. 示例 2:
题目： 给出n个数字a1,a2,..an,问最多有多少个不重叠的非空区间，使得每个区间内的数字的xor值都等于0. 即找出最大的k，使得存在k个区间（l(i),r(i)），满足1<=l(i)<=r(i)<=n,1<=i<=k,r[i]<l(i+1),且 a[l(i)] xor a[l(i+1)] xor ... xor a[r(i)] = 0 (1<=i<=k) 输入描述：第一行一个整数n;第二行n个整数a1,a2,...an; 输出描述：一个整数，表示最多的区间个数 例子：输入 4 3 0 2 2 输出
区间dp就是在区间上进行动态规划，求解一段区间上的最优解。主要是通过合并小区间的 最优解进而得出整个大区间上最优解的dp算法。
第一，最近一次送书活动，中奖的五位同学名单，昨天已经提交到出版社，如有问题微信联系我。还是要感谢俊红兄的赞助，现在想了解购买此书的同学请参考：赠书 | 这次送排名第一的书！
数据分箱（也称为离散分箱或分段）是一种数据预处理技术，用于减少次要观察误差的影响，是一种将多个连续值分组为较少数量的“分箱”的方法。
http://acm.sdibt.edu.cn:8080/judge/contest/view.action?cid=579#problem/E 题意：有一本书总共有n页，你可以查询n次，每一次可以查
1.什么是离散化 数据离散化是一个非常重要的思想。 为什么要离散化?当以权值为下标的时候，有时候值太大，存不下。 所以把要离散化的每一个数组里面的数映射到另一个值小一点的数组里面去。 打个比方，某个题
梯形公式表明：f(x)在[a,b]两点之间的积分（面积），近似地可以用一个梯形的面积表示。
因项目上要跟产品对接自动逻辑，此前都是使用企业微信或者口头对接，对接流程效率低下，对接完后经常因一方没想清楚，需要做代码层修改。因此项目需要做一个可拖拽,可版本管理的 流程建模页面。
因项目上要跟策划对接自动开服和自动推荐逻辑，此前都是使用企业微信口头对接，对接流程效率低下，对接完后经常因一方没想清楚，需要做代码层修改。因此项目需要做一个可拖拽,可版本管理的 流程建模页面。
ST(Sparse Table)算法是一种用于解决RMQ(Range Minimum/Maximum Query，即区间最值查询)问题的离线算法。
有N堆石子排成一排，每堆石子有一定的数量。现要将N堆石子并成为一堆。合并的过程只能每次将相邻的两堆石子堆成一堆，每次合并花费的代价为这两堆石子的和，经过N-1次合并后成为一堆。求出总的代价最小值。
如果对这个数据进行模拟操作，最差时间复杂度可能为O(mn) , 如果数据量非常大，处理起来非常容易超时。所以采用一种数据结构来优化。所以线段树就诞生了。
逆序：在一个排列中，如果一对数的前后位置与大小顺序相反，即前面的数大于后面的数，那么它们就称为一个逆序。
我们有这么一个需求，老板和我们说，要求我们做这么一个员工系统，公司员工的相关信息和为公司的贡献值都会在这个系统进行记录，每到月底评功轮赏的时候，根据员工这一个月的表现进行奖罚。你可能会说，这还不好做吗？增删改查，然后直接按照贡献值从大到小排序就好了。
n只狼排成一行，每次击败第i只狼需要ai+bi-1+bi+1代价，击败后，相当于出列了，与i相邻两只狼成了相邻的。求击败所有狼的最小总代价。
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字符串 S 由小写字母组成。我们要把这个字符串划分为尽可能多的片段，同一个字母只会出现在其中的一个片段。返回一个表示每个字符串片段的长度的列表。
连载系列3：置信度置信的到底是什么？ 前两期楼主分别作了均值和拟合优度的专题，今天就来说说置信度。 要说置信度，首先老师肯定会在此前已经介绍过了点估计了，那么引入这个概念的目的自然是为了配合一个叫做区间估计，估算置信区间。通常都是用点估计（点估计一般就是用概率论导出的一个估计值）算出来的数据加上一个变动幅度形成一个区间。在这个变动幅度里，涉及到一个参数就是置信度。 首先我们要问为什么要用区间估计？ 咱来看个例子：你打枪打10次，你可以得到一个平均值，比如是8.那么我问你，总体的期望是不是就是8呢？你要说是，
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LeetCode 上对于贪婪策略有 73 道题目。我们将其分成几个类型来讲解，截止目前我们暂时只提供覆盖问题，其他的可以期待我的新书或者之后的题解文章。
子序列定义为：不改变剩余字符顺序的情况下，删除某些字符或者不删除任何字符形成的一个序列。
昨天被我划水滑过去了，今天终于完成了救赎，基本没有划水，一直在认真的学习，今天也做了不少题，发现自己还是有很多知识点薄弱的地方，还是基础不太好吧，以前总觉得自己这些东西都会，结果发现真到自己用的时候，真的是不会。。。 唉！这个暑假再把基础知识补一补吧。今天也是做了三道题。如下 1007 Maximum Subsequence Sum (25)（25 分） Given a sequence of K integers { N~1~, N~2~, …, N~K~ }. A continuous subsequence is defined to be { N~i~, N~i+1~, …, N~j~ } where 1 <= i <= j <= K. The Maximum Subsequence is the continuous subsequence which has the largest sum of its elements. For example, given sequence { -2, 11, -4, 13, -5, -2 }, its maximum subsequence is { 11, -4, 13 } with the largest sum being 20.
全球玩家都在玩“吃鸡”。《绝地求生：刺激战场》海外版《PUBG Mobile》登顶百国游戏榜，一场游戏打下来就一个字“爽”，不卡、稳定，这当然少不了它在背后保驾护航了。
这是我在知乎上的一个回答，鉴于很多朋友对这几个概念不是很清楚，就在公众中发一下。
操作有四种， C l r d：更新区间[l,r]，值都加上d，并且时间前进1 Q l r：查询[l,r]的区间和 H l r t：查询t时刻的区间和 B t：回到t时刻（一定是历史时刻），且t时刻之后的操作都作废了。
Best Cow Fences Time Limit: 1000MS Memory Limit: 30000K Total Submissions: 10174 Accepted: 3294 Description Farmer John’s farm consists of a long row of N (1 <= N <= 100,000)fields. Each field contains a certain number of cows, 1 <= ncows
亚历克斯和李用几堆石子在做游戏。偶数堆石子排成一行，每堆都有正整数颗石子 piles[i] 。
这里面提到了一个disjoint interval的概念，它是指不相交的区间。如果新来的数据与当前的区间集产生了重合，则需要将当前的区间集进行合并。从而确保每次得到的数据集都是不相交的。
注意：查找的前提必须是有序数组或者容器 思想： 定义llow为顺序表最左端元素位置，high为顺序表右端元素位置。定义mid = (low+high) / 2,即顺序表的中间位置，然后用所查找的值与mid所在位置处的值比较，由于列表有序，若所查找的值比mid小，则只需在表的前半部分查找，否则只需在表的后半部分查找（若第一次比较就发现两值相等则直接返回当前值所在的位置），以此类推，直至查找到所寻找的值或确定所查找的值不在该列表内为止（即查找失败）。 有序数组中没有重复元素的情况下 #include<io
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