题目 给你一个有序数组 nums ，请你 原地 删除重复出现的元素，使每个元素 只出现一次 ，返回删除后数组的新长度。...不要使用额外的数组空间，你必须在 原地 修改输入数组 并在使用 O(1) 额外空间的条件下完成 说明 为什么返回数值是整数，但输出的答案是数组呢?...// 根据你的函数返回的长度, 它会打印出数组中 该长度范围内 的所有元素。...左指针不动 # 最终数组的长度就是左指针的位置+1 return i+1 解题思路：双指针 首先注意数组是有序的，那么重复的元素一定会相邻 要求删除重复元素，实际上就是将不重复的元素移到数组的左侧...复杂度分析 时间复杂度： O(n)，假设数组的长度是 n，那么 i 和 j 分别最多遍历 n 步 空间复杂度： O(1)
题目描述： 给你一个 非严格递增排列 的数组 nums ，请你 原地 删除重复出现的元素，使每个元素 只出现一次 ，返回删除后数组的新长度。元素的 相对顺序 应该保持 一致 。...然后返回 nums 中唯一元素的个数。...nums 的其余元素与 nums 的大小不重要。 返回 k 。 思路： 使用python作答，题目中要求唯一元素，首先考虑集合，但是集合是无序的，所以考虑使用一个新的数组来存储唯一元素。...但是题目要求返回的前k个不重复元素，所以还要将原数组的前k项替换成新数组的前k项。...(nums[i]) # 将元素加入到新的数组中 for i in range(len(new)): # 将新的数组中的元素赋值给原数组 nums[i] = new
1....解答 python: 56ms， 12.7MB， 98.03% class Solution(object): def removeDuplicates(self, nums):...""" :type nums: List[int] :rtype: int """ tmp_index = 1 if not...nums: return for i in range(1, len(nums)): if nums[i-1] !...= nums[i]: nums[tmp_index] = nums[i] tmp_index += 1 return tmp_index
删除有序数组中的重复项 题目链接 https://leetcode-cn.com/problems/remove-duplicates-from-sorted-array/ 也可以点击「阅读原文」直达题目链接...题目描述 给你一个有序数组 nums ，请你 原地 删除重复出现的元素，使每个元素 只出现一次 ，返回删除后数组的新长度。...删除有序数组中的重复项 II 题目链接 https://leetcode-cn.com/problems/remove-duplicates-from-sorted-array-ii/ 题目描述 给你一个有序数组...解题思路 可以看到，这道题和前面这道题非常的像，唯一不同的点在于这道题允许重复的元素出现两次，比上面那道题稍微有点麻烦，不过道题考察的也是双指针的思想，只不过我们再额外维护一个变量，用于记录此元素出现的次数就够了...我最近在学习数据结构与算法的相关知识，也会在力扣进行每日一题的打卡。如果你最近在求职面试或者也在进行力扣进行每日一题的打卡的话，欢迎加入我们，后台回复「加群」即可。
1. HashSet、LinkedHashSet 和 TreeSet 的定义 HashSet 是 Java 集合框架中的一个类，它实现了 Set 接口，并使用哈希表作为其底层数据结构。...不同点： 底层数据结构： HashSet 使用哈希表作为底层数据结构，具有较快的插入和查询速度，但不保证元素的顺序。...性能： HashSet 的插入、删除和查询操作都具有常数时间复杂度 O(1)，但由于哈希冲突的存在，性能可能会受到影响。...TreeSet 的插入、删除和查询操作的时间复杂度是 O(logN)，其中 N 是元素个数。同时，TreeSet 还提供了一些有序集合操作，如获取子集、范围查找等。 3....总结 HashSet、LinkedHashSet 和 TreeSet 都是 Java 中的集合类，用于存储不重复的元素。它们之间的主要区别在于底层数据结构和元素顺序。
image 1.数据结构 数据结构是指数据的组织和操作方式。它试图找到提高数据访问效率的方法。在处理数据结构时，我们不仅关注一个数据，而且关注不同的数据集以及它们如何以有组织的方式相互关联。...不允许重复值。它的元素没有订购。HashSet中允许使用NULL元素。 ? image TreeSet： TreeSet使用树结构实现。TreeSet中的元素已排序。操作的复杂性是O（logn）。...image 搜索：搜索是基于密钥查找内容。有线性搜索和二进制搜索。 线性搜索：线性搜索是一种在列表中查找目标值的方法。它按顺序检查列表中每个元素的目标值，直到找到匹配项或者直到搜索完所有元素为止。...image 二进制搜索：二进制搜索是一种有效的算法，用于从有序的项目列表中查找项目。它的工作原理是反复将列表中可能包含该项目的部分分成两半; 直到你将可能的位置缩小到一个。...复杂性从O（n）减少到O（logn）。 ? image 递归：递归是一种函数或算法自称的计算机编程技术。它应包括具有终止条件的步骤。当条件满足时，每个重复的其余部分从最后一个被调用到第一个重复处理。
list, tuple, dict, set and frozenset: The containers Python中的“容器”是指可以在其中保存任意数量项的数据结构。...Python 有 5 种基本容器类型： list：有序、有索引的容器。每个元素都存在于特定的索引处。列表是可变的，即可以随时添加或删除项目。...set：无序、不重复的数据集合。集合中的项目仅表示它们的存在或不存在。例如，您可以使用集合来查找森林中的树木种类。他们的顺序并不重要，重要的是他们是否存在。...bytearray很有用，因为： • 许多低级交互都与字节和位操作有关，就像str.upper，所以有一个字节数组，你可以改变单个字节，这将更加高效。 • bytes具有固定大小（即...1 字节）。...它允许您将引用传递给内存中的字节部分，并对其进行就地编辑： >>> array = bytearray(range(256)) >>> array bytearray(b'\x00\x01\x02\x03
与HashSet不同，TreeSet中的元素是有序的，且不允许存在重复元素。在TreeSet中，元素按照指定顺序进行存储，并且可以在O(log(n))时间复杂度内实现插入、查找、删除等操作。...去重数据：TreeSet中不允许存在重复元素，因此可以用来去重。...优缺点分析 TreeSet作为一种基于红黑树实现的有序集合，具有以下优缺点： 优点 元素有序：TreeSet中的元素是有序的，可以进行自然排序或者指定排序方式。...快速查找：在TreeSet中进行查找操作的时间复杂度为O(log(n))，因此查找速度非常快。 去重数据：TreeSet中不允许存在重复元素，可以用来去重。...通过本文的介绍，我们了解到TreeSet是一种基于红黑树实现的有序集合，具有元素有序、快速查找、去重数据等优点，可以应用到很多场景中。
前言 本文总结了常用的查找算法，内容包括： 查找算法的定义和思路，动画演示 查找算法的代码实现：Python和Java 查找算法性能分析：时间空间复杂度分析 不同排序算法最佳使用场景 面试知识点复习手册...动态表指查找表中有删除和插入操作的表。 2）无序查找和有序查找。 无序查找：被查找数列有序无序均可； 有序查找：被查找数列必须为有序数列。...有关二叉查找树的查找、插入、删除等操作的详细讲解，请移步浅谈算法和数据结构: 七 二叉查找树 复杂度分析： 它和二分查找一样，插入和查找的时间复杂度均为O(logn)，但是在最坏的情况下仍然会有O(n)...（这也是平衡树中“平衡”一词的概念，根节点到叶节点的最长距离对应于查找算法的最坏情况，而平衡树中根节点到叶节点的距离都一样，最坏情况也具有对数复杂度。）...5.4 B树和B+树（B Tree/B+ Tree） 普遍运用在数据库和文件系统。 B树可以看作是对2-3查找树的一种扩展，即他允许每个节点有M-1个子节点。
，Java 中的 HashMap 等）要比有序索引的数据结构（例如Tree）更常见。...作者提到了，Google 对 C++ 哈希表结构的优化总体上减少了1％ CPU 使用率和4％ 内存的使用。然而在数据库中，最常见的是默认使用像B树一样的有序索引。...持久化数据和内存数据 数据库需要存储的数据通常都需要持久化，编程语言仅仅只是临时存储数据，因此数据库会存储更多的数据。基于这种事实和下面的原因，数据库的默认项选择了使用 B 树结构。 1....当数据量很少时，选择哪种数据结构都没关系。 编程语言中大多数使用的哈希表存储的数据量都很小，只有数千个元素，甚至更少。因此，O(1)，O(log n)和O(n)之间的复杂度差异无关紧要。...也因为引入了这种额外的复杂度（比如通过网络发送请求，对数据进行解码等等），O(1)和O(log n)的读取速度就没有那么大差别了。 4. 存储的位置很重要 在计算机中，数据存储的位置总是很重要的。
特点 有序性：二叉排序树是一种有序的二叉树结构，它的左子树中的节点值都小于根节点的值，而右子树中 的节点值都大于根节点的值。这种有序性质使得二叉排序树在存储、查找和排序数据时具有很高的效率。...在删除操作中，根据节点值的大小，递归地删除指定节点。在查找操作中，根据节点值的大小， 递归地向左或向右查找目标节点。 不允许重复值：二叉排序树中的节点值是唯一的，不存在相同值的节点。...难以处理重复值：二叉排序树的每个节点值是唯一的，不允许重复值的存在。如果需要支持重复值的存 储和操作，必须引入一些额外的机制，如在节点中存储计数信息，或者在节点左右子树中维护重复值的 集合。...高度的上界和下界： 对于一个具有n个节点的平衡二叉树，其高度h满足以下条件： h <= log2(n+1) h >= log2(n) 这意味着平衡二叉树的高度上界是O(log n)，下界是O(log...自平衡操作的时间复杂度为O(1)，使得平衡二叉树的插入、删除和查找操作具有较好的性能。 自适应动态数据结构： 平衡二叉树适用于动态的数据集合，即在频繁插入和删除节点的情况下能够保持树的平衡性。
本文将深入探讨Python中的主要数据结构类型，包括列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）和集合（Set），并通过具体案例来展示它们的应用场景。 1....列表（List） 定义：列表是最常用的数据结构之一，它是一个有序的元素集合，可以存储任意类型的元素，并且允许重复。 特点： 可变性：列表是可变的，意味着可以在列表创建后添加、删除或修改其中的元素。...快速查找：字典提供O(1)时间复杂度的查找性能。 案例：假设我们想要管理一个图书馆的图书信息，包括书名和作者。 library = { "The Great Gatsby": "F....结论 Python的内置数据结构提供了强大的功能，使开发者能够高效地管理和操作数据。理解并熟练运用这些数据结构对于编写高质量的Python代码至关重要。...通过本文的介绍和案例分析，相信你已经掌握了Python数据结构的基本概念和使用方法。接下来，实践是检验学习成果的最佳方式，尝试在自己的项目中应用这些数据结构吧！----
文章链接：Python 集合（Sets）1 字典：在 Python 中，字典是一个有序（从 Py 3.7 开始）无序（Py 3.6 及更早版本）的数据值集合，用于存储数据值，如地图一样使用键值对。...文章链接：Python - 字典1 数据结构和算法 数据结构是一个命名的位置，可用于存储和组织数据。而算法是解决特定问题的一系列步骤。学习数据结构和算法使我们能够编写高效且优化的计算机程序。...数组和链表 数组 在连续的内存位置中存储元素，从而使存储的元素具有容易计算的地址，这允许更快地访问特定索引处的元素。...二叉搜索树 二叉搜索树，也称为有序或排序二叉树，是一种根二叉树数据结构，其中每个内部节点的键都大于其左子树中所有键，小于其右子树中的键。...通常，这种模式由字符串搜索算法用于字符串的“查找”或“查找和替换”操作，或用于输入验证。
：1、存储数据不重复，但add重复数据并不报错，原因是第一个数据会被第二次重复数据覆盖掉；2，无序，很多人发现输出了一个有序的数字集合，这个其实与我们所说的有序是有区别的，在Set中的有序无序是指输入的顺序与输出的顺序是否一致...面试考点这里面其实包含着一个小小的Java面试考点，曾经有面试官问过这样的一个问题： 集合中的无序性和不可能重复性是什么意思？...LinkedHashSet 是基于 LinkedHashMap 实现的，并且使用链表维护了元素的插入顺序，具有快速查找、插入和删除操作的优点，又可以维护元素的插入顺序！...HashSet、LinkedHashSet 和 TreeSet 的主要区别在于底层数据结构不同。HashSet 的底层数据结构是哈希表（基于 HashMap 实现）。...LinkedHashSet 的底层数据结构是链表和哈希表，元素的插入和取出顺序满足 FIFO。TreeSet 底层数据结构是红黑树，元素是有序的，排序的方式有自然排序和定制排序。
记录：由若干数据项组成的数据元素，这些数据项也常称作记录中的数据域，用以表示某个状态的物理意义。 关键字：用以区分文件中记录的数据项的值。若此关键字可以惟一地标识一个记录，则称此关键字为主关键字。...查找可分为静态查找和动态查找两种，在查找过程中不修改查找表的长度和表中内容的方法称作静态查找，反之称作动态查找。 2....） 分块有序，即分成若干子表，要求每个子表中的数值都比后一块中数值小（但子表内部未必有序）。...set中的键不允许重复 第二类：查找对应关系(键值对应)–dict 元素’a’出现了几次：dict–>字典 dict中的键不允许重复 第三类：改变映射关系–map 通过将原有序列的关系映射统一表示为其他...如果不是，则返回按顺序插入索引的位置的索引。您可以假设数组中没有重复项。
Python作为一门多用途的编程语言，提供了多种基本数据结构，包括列表、元组、集合和字典。这些数据结构在Python编程中起着至关重要的作用。...本文将深入探讨这些数据结构的特性、用法以及最佳实践，帮助你更好地理解和利用Python的基本数据结构。 1....数据结构的选择 选择合适的数据结构是编程中的关键决策之一。以下是一些指导原则，可帮助你在不同情况下选择正确的数据结构： 列表：适合存储有序的元素集合，可以通过索引快速访问元素。...但访问元素的性能与列表一样为O(1)。 集合：对于添加、删除和查找元素，集合通常具有O(1)的平均性能。 字典：字典的性能与集合类似，但访问元素时需要查找与键关联的值，因此性能也为O(1)。...理解这些性能特性将有助于你在编写代码时做出明智的选择，以确保程序在不同条件下具有良好的性能。 10. 数据结构的嵌套 Python允许嵌套不同类型的数据结构，以构建更复杂的数据组织方式。
算法与数据结构基础 查找算法： 二分查找法： 简介：二分查找法又被称为折半查找法，用于预排序的查找问题 过程： 如果在列表a中查找元素t，先将列表a中间位置的项与查找关键字t比较，如果两者相等，则成功。...否则，将表分为前后两个子表 如果中间位置大于t，则进一步查找前一子表，否则，查找后一子表 重复上述过程 优劣： 时间复杂度为O(log2N),比较快 缺点就是必须是有序列表 排序算法： 冒泡排序 简介：...i],将A[i]和A[j]互换 重复3~4步，直到i = j 优劣：： 平均情况时间复杂度为O(Nlog2N),比较快。...最差情况下时间复杂度为O(N2) Python语言中提供的排序算法 内置数据类型list的方法sort()，内置函数sorted() 这个的底层实现就是归并排序，只是使用了Python无法编写的底层实现...，从而避免了Python本身附加的大量开销,速度比我们自己写的归并排序要快很多（10~20倍）,所以说我们一般排序都尽量使用sorted和sort
在Python编程中，数据结构和算法是我们经常需要应对的重要问题。无论是处理大量数据、提高程序性能、还是解决实际问题，掌握常见的数据结构和算法都是必不可少的。...本文将分享一些常见问题，并给出相应的解决方案，希望能够帮助读者更好地理解和应用数据结构与算法。1. 如何选择合适的数据结构？在实际开发中，我们通常会遇到需要存储和操作数据的情况。...不同的数据结构适用于不同的场景。例如，列表适合存储一系列有序的元素，字典适合存储键值对数据，集合适合存储无序不重复的元素等。根据实际需求，选择合适的数据结构可以提高程序的性能和效率。2....列表是Python中最常用的数据结构之一，对列表进行排序是一项非常常见的需求。...可以使用列表的`sort()`方法对原列表进行排序，也可以使用内置函数`sorted()`对列表进行排序并返回一个新的有序列表。4. 如何在字典中查找和删除元素？
，这种数据结构允许按照某个键来访问元素。...字典的主要特性是能根据键快速查找值。也可以自由添加和删除元素，这有点像List，但没有在内存中移动后续元素的性能开销。...包含两个集(HashSet和SortedSet)，它们都实现ISet接口，HashSet集包含不重复元素的无序列表，SortedSet集包含不重复元素的有序列表。...O(1)表示无论集合中有多少数据项，这个操作需要的时间都不变，例如，ArrayList类的Add()方法就具有这个行为，无论列表有多少个集合，在列表末尾添加一个新元素的时间都相同。 ...在集合中执行插入操作时，SortedDictionary集合类具有O(log n)行为，而SortedList集合具有O(n)行为，这里SortedDictionary
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