暂时未有相关云产品技术能力~
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对于Web来说,用户量和访问量增一定程度上推动项目技术和架构的更迭和进步。可能会有以下的一些状况:
给定一个非负整数数组,你最初位于数组的第一个位置。 数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。 判断你是否能够到达最后一个位置。
n 皇后问题研究的是如何将 n 个皇后放置在 n×n 的棋盘上,并且使皇后彼此之间不能相互攻击。
给定一个字符串数组,将字母异位词组合在一起。字母异位词指字母相同,但排列不同的字符串。
给定一个可包含重复数字的序列,返回所有不重复的全排列。
给定两个以字符串形式表示的非负整数 num1 和 num2,返回 num1 和 num2 的乘积,它们的乘积也表示为字符串形式。
给定一个数组 candidates 和一个目标数 target ,找出 candidates 中所有可以使数字和为 target 的组合。
给定一个正整数 n(1 ≤ n ≤ 30),输出外观数列的第 n 项。
判断一个 9x9 的数独是否有效。只需要根据以下规则,验证已经填入的数字是否有效即可。
二分查找我想大家都很熟悉,二分查找每次判断并比较元素所在区间进行压缩,每次都可以压缩一半的区间,所以压到1个大小把它你想来看就是(最坏)扩散了n次到达原始长度。
给定一个只包含 ‘(’ 和 ‘)’ 的字符串,找出最长的包含有效括号的子串的长度。
给定一个字符串 s 和一些长度相同的单词 words。找出 s 中恰好可以由 words 中所有单词串联形成的子串的起始位置。 注意子串要与 words 中的单词完全匹配,中间不能有其他字符,但不需要考虑 words 中单词串联的顺序。
给你一个数组 nums 和一个值 val,你需要 原地 移除所有数值等于 val 的元素,并返回移除后数组的新长度。 不要使用额外的数组空间,你必须仅使用 O(1) 额外空间并 原地 修改输入数组。 元素的顺序可以改变。你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。
给你一个链表数组,每个链表都已经按升序排列。 请你将所有链表合并到一个升序链表中,返回合并后的链表。
给定一个仅包含数字 2-9 的字符串,返回所有它能表示的字母组合。 给出数字到字母的映射如下(与电话按键相同)。注意 1 不对应任何字母。
上一题是整数转罗马数字,这题是罗马数字转整数。虽然是简单题,但我感觉其实有点烦。
给你 n 个非负整数 a1,a2,…,an,每个数代表坐标中的一个点 (i, ai) 。在坐标内画 n 条垂直线,垂直线 i 的两个端点分别为 (i, ai) 和 (i, 0)。找出其中的两条线,使得它们与 x 轴共同构成的容器可以容纳最多的水。
给你一个字符串 s 和一个字符规律 p,请你来实现一个支持 ‘.’ 和'*'的正则表达式匹配。 '.'匹配任意单个字符 '*'匹配零个或多个前面的那一个元素 所谓匹配,是要涵盖 整个 字符串 s的,而不是部分字符串。
将一个给定字符串根据给定的行数,以从上往下、从左到右进行 Z 字形排列。 比如输入字符串为 “LEETCODEISHIRING” 行数为 3 时,排列如下:
hello我是bigsai,今天咱们进行JDBC+MySQL实战,非常适合初入门的小伙伴打开新的世界。实现一个增删改查(curd)的例子。有用的话先点赞再观看、帅哥靓女养成好习惯!没用再把小赞赞回收也不迟嘿嘿
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给定两个大小为 m 和 n 的正序(从小到大)数组 nums1 和 nums2。 请你找出这两个正序数组的中位数,并且要求算法的时间复杂度为 O(log(m + n))。 你可以假设 nums1 和 nums2 不会同时为空。
计算机课上,老师给一串数字6 1 6 9 9 1 4 2 1 5 8 8,问道:这一串数字,你们写个程序给我看,要求效率较高。学不出来的别下课了。
给定一个字符串,请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度。
给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target,请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数,并返回他们的数组下标。 你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是,数组中同一个元素不能使用两遍。
文件上传和下载是互联网web应用非常重要的组成部分,它是信息交互传输的重要渠道之一。你可能经常在网页上传下载文件,你可能也曾沉浸于互联网技术的神秘,而本篇就为你解开它神秘的面纱。
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在数据结构与算法的排序中,我们很多人可能更多的熟悉冒泡排序、快速排序、归并排序。可能对堆排序、桶排序、计数排数等比较生疏,其实这个也没啥复杂的,桶排序是所有排序中最简单的排序之一。 没毛病老铁,就是最简单的之一。 并且桶排序和计数排序,基数排序有很多相似和渊源之处。后面会进行对比分析记得先关注!
对于常用的23种设计模式,这里笔者会根据自己学习和出现频率、重要程度进行学习记录吧。并且每种设计模式可能会根据暂时需求侧重学习深浅。
在搜索问题中,以迷宫问题最具有代表性,无论是八皇后的回溯问题,还是dfs找出口,bfs找最短次数等等题目的问题。在我们刚开始ac的时候、可能有着很多满足感!感觉是个迷宫问题咱么都可以给他这么搜出来 !!
小明很喜欢数学,有一天他在做数学作业时,要求计算出9~16的和,他马上就写出了正确答案是100。但是他并不满足于此,他在想究竟有多少种连续的正数序列的和为100(至少包括两个数)。没多久,他就得到另一组连续正数和为100的序列:18,19,20,21,22。现在把问题交给你,你能不能也很快的找出所有和为S的连续正数序列? Good Luck!
在排序中,我们可能大部分更熟悉冒泡排序、快排之类。对归并排序可能比较陌生。然而事实上归并排序也是一种稳定的排序,时间复杂度为O(nlogn).
输入一棵二叉搜索树,将该二叉搜索树转换成一个排序的双向链表。要求不能创建任何新的结点,只能调整树中结点指针的指向
输入一个整数,输出该数二进制表示中1的个数。其中负数用补码表示。。
在一个二维数组中(每个一维数组的长度相同),每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数,输入这样的一个二维数组和一个整数,判断数组中是否含有该整数。
欢迎大家关注我的数据结构与算法专栏哈!,无论是日后面试还是笔试的,排序在数据结构与算法中有着举足轻重的地位,所以还是决定把数据结构这个专题好好写写,多研究研究!今天和大家一起学习交换类排序——冒泡和快排详解!
通俗易懂的讲就是最小生成树包含原图的所有节点而只用最少的边和最小的权值距离。因为n个节点最少需要n-1个边联通,而距离就需要采取某种策略选择恰当的边。
在图论中,在寻路最短路径中除了Dijkstra算法以外,还有Floyd算法也是非常经典,然而两种算法还是有区别的,Floyd主要计算多源最短路径。
对于dijkstra算法,很多人可能感觉熟悉而又陌生,可能大部分人比较了解bfs和dfs,而对dijkstra和floyd算法可能知道大概是图论中的某个算法,但是可能不清楚其中的作用和原理,又或许,你曾经感觉它很难,那么,这个时候正适合你重新认识它。
拓扑排序,很多人都可能听说但是不了解的一种算法。或许很多人只知道它是图论的一种排序,至于干什么的不清楚。又或许很多人可能还会认为它是一种啥排序。而实质上它是对有向图的顶点排成一个线性序列。
给定N个权值作为N个叶子结点,构造一棵二叉树,若该树的带权路径长度达到最小,称这样的二叉树为最优二叉树,也称为哈夫曼树(Huffman Tree)。哈夫曼树是带权路径长度最短的树,权值较大的结点离根较近。
对于并查集(不相交集合),很多人会感到很陌生,没听过或者不是特别了解。实际上并查集是一种挺高效的数据结构。实现简单,只是所有元素统一遵从一个规律所以让办事情的效率高效起来。
层序遍历。听名字也知道是按层遍历。我们知道一个节点有左右节点。而每一层一层的遍历都和左右节点有着很大的关系。也就是我们选用的数据结构不能一股脑的往一个方向钻,而左右应该均衡考虑。这样我们就选用队列来实现。
递归:就是函数自己调用自己。 子问题须与原始问题为同样的事,或者更为简单; 递归通常可以简单的处理子问题,但是不一定是最好的。
前面有介绍过spring整合redis和redis的一些注意点,在实际开发中,spring cache方便简化的缓存操作的大部分内容。通过注解的方式实现缓存。
栈和队列是一对好兄弟,前面我们介绍过数据结构与算法—栈详解,那么栈的机制相对简单,后入先出,就像进入一个狭小的山洞,山洞只有一个出口,只能后进先出(在外面的先出去)。而队列就好比是一个隧道,后面的人跟着前面走,前面人先出去(先入先出)。日常的排队就是队列运转形式的一个描述!
栈(stack)又名堆栈,它是一种运算受限的线性表。限定仅在表尾进行插入和删除操作的线性表。这一端被称为栈顶,相对地,把另一端称为栈底。向一个栈插入新元素又称作进栈、入栈或压栈,它是把新元素放到栈顶元素的上面,使之成为新的栈顶元素;从一个栈删除元素又称作出栈或退栈,它是把栈顶元素删除掉,使其相邻的元素成为新的栈顶元素。
前面讲过线性表中顺序表和链表的实现和性质。但是在数据结构与算法中,双向链表无论在考察还是运用中都占有很大的比例,笔者旨在通过本文与读者一起学习分享双链表相关知识。
通过前面数据结构与算法前导我么知道了数据结构的一些概念和重要性,那么我们今天总结下线性表相关的内容。当然,我用自己的理解解分享给大家。
对于缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿常常出现在面试中,今天来看看它到底是啥吧?