RLE压缩算法（下简称RLE算法）的基本思路是把数据按照线性序列分成两种情况：一种是连续的重复数据块，另一种是连续的不重复数据块。...RLE算法的原理就是用一个表示块数的属性加上一个数据块代表原来连续的若干块数据，从而达到节省存储空间的目的。...一般RLE算法都选择数据块的长度为1字节，表示块数的属性也用1字节表示，对于颜色数小于256色的图像文件或文本文件，块长度选择1字节是比较合适的。
简单地说，就是给定一个序列，如A = [3,8,0,9,2,5]，对于偶数i，A[i]表示A[i]出现的个数，比如这个A就表示3个8，0个9，2个5，那么序列A就是序列[8, 8, 8, 5, 5]的RLE...（run-length encoding），我们要实现的是一个函数next(int n)，表示删掉用RLE初始化的原序列的n个数字（从头开始按顺序删），并返回最后删除的那个元素的值；若数不够删，则返回-...##思路： 一开始天真地以为真的要按照RLE计算出原来的序列再进行操作，然后提交之后发现runtime error，原来给出的测试样例的数字会非常大，所以如果转换出原序列，需要的空间自然会非常大，导致资源浪费...仔细一想，这样的RLE转换本来就是为了节省空间的，我又把它转换回去了，自然不是这道题的意思。所以就必须在RLE上面处理了，能想到这里其实就不复杂了。...首先对于RLE序列A，下标为偶数i的项A[i]为其后一项A[i+1]的数量，所以当要删掉其中的n项时，自然就需要跟A[i]比较大小，分三种情况： (1) A[i] >= n 够减，则v[i] -= n
一、概念 快速排序算法由 C. A. R. Hoare 在 1960 年提出。...它的时间复杂度也是 O(nlogn)，但它在时间复杂度为 O(nlogn) 级的几种排序算法中，大多数情况下效率更高，所以快速排序的应用非常广泛。...数组的分解步骤如下图所示： 三、动图演示 四、算法分析 a. 复杂度： 快速排序的方法复杂度有时间复杂度和空间复杂度。...时间复杂度往往是决定一个算法优劣的最重要出发点，空间复杂度在当今的计算机上已经没有那么大的影响力了。...快速排序的一次划分算法从两头交替搜索，直到low和high重合，因此其时间 复杂度是O(n) ; 而整个快速排序算法的时间复杂度与划分的趟数有关。
1.冒泡排序 /*冒泡排序 * 实现原理： * 1.两个for循环，比较相邻的两个元素，如果前一个比后一个大，则交换位置 * 2.内部的for循环一遍执行完以后...
面试发现自己的算法知识有不足，因此参考了多篇文章学习总结。 冒泡排序 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。 对每一对相邻元素做同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。...持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较 冒泡排序最好的时间复杂度为O(n),是一种稳定排序算法。...快速排序不是一种稳定的排序算法，也就是说，多个相同的值的相对位置也许会在算法结束时产生变动。...不指定算法的数组排序 let arr = [16, 31, 12, 1, 9, 12, 10]; arr.sort((a, b) => a - b); // 从小到大 4.
https://blog.csdn.net/pyycsd/article/details/80969712 JS的排序算法 引子 ---- 有句话怎么说来着： 雷锋推倒雷峰塔...node JS的出现更是让JavaScript可以前后端通吃。虽然Java依然制霸企业级软件开发领域（C/C + +的大神们不要打我。。。）...这给最近想恶补算法和数据结构知识的我造成了一定困扰，因为我想寻找一本以JavaScript为默认语言的算法书籍。...那么，我就从算法领域里最基础的知识点——排序算法总结起好了。...动态定义间隔序列的算法是《算法（第4版》的合著者Robert Sedgewick提出的。在这里，我就使用了这种方法。
这里的变量 i 就是上面图例中被选中的元素 洗牌算法 接下来，使用了两行代码在指定范围内挑选一个随机元素： let randomIndex = Math.floor(Math.random() * (i...随机性测试 上图是使用 Highcharts 制作的随机性测试图表，以可视化的方式校验本文中洗牌算法的随机性。每次刷新页面都会重新计算和生成该图表。...生成上图的数据是这样计算而来的：首先创建一个数组（上图使用的数组为 [0, 1, 2 … 18, 19, 20]），然后使用本文中的洗牌算法重新排序，排序完成后记录每一个元素的值……以此步骤执行 100000
比如， 针对Virtual Dom的Diff算法中树的遍历(DSF); 还有针对Vue3的双端Diff中在查看可复用节点时，用到的「最小递增子序列」算法； 针对指定「DSL」(领域特定语言)的编译、转换处理中用到...而今天我们就来利用一篇文章的时间，来讲讲在平时工作中或者面试中比较常见的「排序算法」。 排序算法有很多，而我们只总结和处理我们平时接触到，并用到的，也算是一个针对排序算法的「初级」的汇总和总结。...，有时候，顺带会问，该算法对应的复杂度。...该算法实质上是一种「分组插入」方法。...这篇文章只是为了，罗列常规的排序算法，而不是针对某一个算法进行详细分析。
function count(arr, item) { var j=0; for(var i=0;i<arr.length;i++) ...
LFU 算法 /** * @param {number} capacity */ var LFUCache = function (capacity) { this.map = new Map
方式一：map实现 class LRU { constructor(size) { this.size = size; ...
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Document...
回溯算法是算法设计中的一种 回溯算法是一种渐进式寻找并构建问题解决方式的策略 回溯算法会先从一个可能的动作开始解决问题，如果不行，就回溯并选择另一个动作，直到将问题解决 使用场景 有很多路 在这些路中...，有死路和出路 通常需要递归来模拟所有的路 leetcode 46: 全排列 解题思路 要求：1所有排列情况； 2没有重复元素 有出路有死路 使用回溯算法 解题步骤 用递归模拟出所有情况 遇到包含重复元素的情况...包含元素 backtrack(path.concat(n)) }) } backtrack([]) } leetcode78:子集 解题思路 要求：1所有子集； 2没有重复元素 有出路有死路 使用回溯算法
来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode-cn.com/problems/rle-iterator 著作权归领扣网络所有。
概念 洗牌算法即是把一组数组里的元素随机组合生成一个新数组。
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<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title></title> <style>...
arr.forEach(function(item){ arrs.push(item+': '+obj[item]) }) return arrs } 以上这篇JS
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