思路： 怎么用时间复杂度最低的方式解决问题 官方题解： 我的题解： 1.解题中 ，我们用到了将寻找需要处理下标位置 现在数组中循环找出 再对其进行处理，这样会使怎个程序运行效率最高，时间复杂度最低 O（n） 。 2.在整个题解中 数组倒换 的方法最为巧妙，利用了 两个变量分别接受需要交换的首坐标和尾坐标，再循环分别递增 首 递减尾 判断 尾坐标是始终大于首坐标 ，直接遍历得到我们需要的结果。 点赞 收藏分享文章举报与...
前言 临近春招，又到了面试的好时机，趁着年底工作岗位不多，好好准备，年后去冲击大厂。今天给大家带来的是大厂OPPO的android 开发技术面试总结。 过程 深圳 OPPO 开发工程师的技术面试，面试官并没有问一些很深奥的底层原理，基本都是一些 Java 基础以及 Android 四大组件内的基础 但是如果在开发过程中并没有很重视这些理论基础，很多知识点都很容易忘记。 还有蛮多是Android面试指导文档上，后悔没有记牢 关注我，找我领取，无...
排序算法——总结常用排序算法对比排序算法 平均时间复杂度 最好时间复杂度 最坏时间复杂度 空间复杂度 稳定性冒泡排序 O（n2） O(n) O（n2） O(1) 稳定选择排序 O（n2） O（n2） O（n2） O(1) 不稳定插入排序 O（n2） O(n) O（n2） O(1) 稳定希尔排序 O（n log n） O（n log2 n） O（n log2 n） O(1) 不稳定归并排序 O（n log n） O（n log n） O（n log n） O(n) 稳定快速排序 O（n log n） O（n log n） O（n2） O(log n) 不稳定...
1.初级排序算法 1.1我们关注的主要对象为重拍数组元素的算法。，其中每个元素有个主键，将主键按照某种方式排列。在java中元素通常都是对象，对主键描述往往通过comparable接口。 一般排序模板public class Example{public static void sort(Comparable[] a){.......}private static boolean less(Comparable v,Comparable w){ return v.compareTo(w)<0;}private static void each(Comparable[] a,int i, int j){ Comparable t=a[i...
参考资料：【极客时间.王峥】https://time.geekbang.org/column/article/71525 文中图片均来自极客时间截图。 BM算法思想的本质上就是在进行模式匹配的过程中，当模式串与主串的某个字符不匹配的时候，能够跳过一些肯定不会匹配的情况，将模式串往后多滑动几位。 BM算法寻找是否能多滑动几位的原则有两种，分别是 坏字符规则 和 好后缀规则。 坏字符规则： 我们从模式串的末尾往前倒着匹配，当我们发现某个字符无法匹配时，我们把这...
//先序遍历下的第k个结点 int preorder(BTNode *t,int k,int n){int result;if(t==null) return 0;if(n==k) return t->data;result=preorder(t->lchild,k,n+1);if(result!=0) return result;else{return preorder(t->rchild,k,n+1);} }//先序中序 非递归 //中序遍历下的第k个结点 //中序遍历的第k个结点 int count=0; BTNode InOrder(BTNode *t,int k,int n){if(t==null && k<0) return null;BTNode target=null;if(t->lchild!=n...
//递归遍历二叉树 void levelOrder(BTNode *T){if(T==null) return;int height=getHeight(T);for(int i=1;i<height;i++){_levelOrder(T,i);} } void _levelOrder(BTNode *T,int num){if(T==null||i==0) return;if(i==1){visit(T->data);return;} _levelOrder(T->lchild,i-1);_levelOrder(T->rchild,i-1); }//使用栈 void levelOrder(BiTree T){Init(Queue Q);BTNode* p;EnQueue(Q,T);while(!isEmpty(Q)){DeQueue(Q,p);visit(p);...
迭代硬阈值类（IHT）算法总结斜风细雨作小寒，淡烟疏柳媚晴滩。入淮清洛渐漫漫。 雪沫乳花浮午盏，蓼茸蒿笋试春盘。人间有味是清欢。 ---- 苏轼 更多精彩内容请关注微信公众号 “优化与算法”迭代硬阈值（Iterative Hard Thresholding）算法是求解基于 \({\ell _0}\) 范数非凸优化问题的重要方法之一，在稀疏估计和压缩感知重构等领域应用较多。IHT最初由Blumensath, Thomas等人提出，后来许多学者在IHT算法的基础上不断发展出一些...
日常操作中常见的排序方法很多，比如有：冒泡排序、快速排序、选择排序、插入排序、希尔排序，甚至还有基数排序、鸡尾酒排序、桶排序、鸽巢排序、归并排序等。 一、冒泡排序一种简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶...
一、聚类（无监督）的目标 使同一类对象的相似度尽可能地大；不同类对象之间的相似度尽可能地小。 二、层次聚类 层次聚类算法实际上分为两类：自上而下或自下而上。自下而上的算法在一开始就将每个数据点视为一个单一的聚类，然后依次合并（或聚集）类，直到所有类合并成一个包含所有数据点的单一聚类。因此，自下而上的层次聚类称为合成聚类或HAC。聚类的层次结构用一棵树（或树状图）表示。树的根是收集所有样本的唯一聚类，而叶...
排序图表:一、插入排序 每次将一个待排序的数据，跟前面已经有序的序列的数字一一比较找到自己合适的位置，插入到序列中，直到全部数据插入完成。 二、希尔排序 先将整个待排元素序列分割成若干个子序列（由相隔某个“增量”的元素组成的）分别进行直接插入排序，然后依次缩减增量再进行排序，待整个序列中的元素基本有序（增量足够小）时，再对全体元素进行一次直接插入排序。由于希尔排序是对相隔若干距离的数据进行直接插...
概述选泡插, 快归堆希桶计基, n方n老(log)n一三, 对n加kn乘k, 不稳稳稳不稳稳, 不稳不稳稳稳稳。排序算法 平均时间复杂度 最好情况 最坏情况 空间复杂度 排序方式 稳定性冒泡排序(BubbleSort) O(n2) O(n) O(n2) O(1) In-place 稳定选择排序(SelectSort) O(n2) O(n2) O(n2) O(1) In-place 不稳插入排序(InsertSort) O(n2) O(n) O(n2) O(1) In-place 稳定希尔排序(ShellSort) O(n1.3) O(n) O(n log2 n) O(1) In-place 不稳归并排序(M...
排序算法的稳定性 排序的稳定性，指原有数据相同值的原始次序不变。 可以：冒泡排序遇到相等的数不交换即可做到稳定。 插入排序，遇到相等的数即停止比较，插入数组。 归并排序 merge 过程中，遇到相等的值先填入左区域的值就可以做到稳定。不可以：选择排序不能做到稳定性，选择数值的时候交换数字是会打乱原始的次序。 随机快排不具有稳定性，因此荷兰国旗问题也是不能做到稳定性的。 堆排序。稳定性的意义：现实工程中需要保持上...
一、基本思想与分治法相似，基本思想，将求解问题分解成若干个子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解得到原问题的解。但是它们也有很大的不同之处，即适用于用动态规划法求解的问题，经分解得到的子问题往往不是互相独立的。 二、设计步骤动态规划法适用于最优化问题，通常可按以下4个步骤设计：1）找出最优解的性质，并刻画其结构特征2）递归地定义最优解3）以自底向上的方式计算出最优值4）根据计算最优值时得到的信息，构...
一、对动态规划的理解： 基本思想是将待求解问题分解成若干个子问题，先求解子问题，再结合这些子问题的解得到原问题的解。1.找出最优解的性质，并刻画其结构特征；2.递归地定义最优值3.以自底向上的方式计算最优值；4.根据计算最优值时得到的信息，构造最优解。 二、递归方程： 1、租用游艇问题: dp[1][j] = min（dp[1][j] ，dp[1][i] + dp[i][j] ） 2、最长递增子序列 m[i] = max{m[k]+1 | a[k]<a[i]}(1<=k<i) 三、结伴编...