Solution { public int maxSubArray(int[] nums) { int Max=nums[0]; int pre=0; //记录前面的和...int cur=0; //记录当前数 for(int num:nums){ cur=num; if(pre>0){ //如果前面的和>...0,当前数字+前面的和 cur+=pre; } if(cur>Max){ Max=cur;...} pre=cur; //更新前面的和 } return Max; } } ?
如果你正在准备编程面试，那么你肯定会在某个面试时刻遇到两数之和的问题： 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。...这种方法在O(n²)时间和O(1)的空间中运行，其中n是arr的长度。 方法二：优化时间 第二种方法通过使用额外的空间来提高时间复杂度。 首先初始化一个空映射，它将用于存储之前的元素及其索引。...这种方法在O(n)时间和O(n)空间中运行。在这里，我们只访问每个数组元素一次，因为我们将以前看到的元素及其索引缓存在映射中。...这种方法在O(n*log(n))时间和O(1)空间中运行。这里我们假设使用的排序方法在O(n*log(n))时间和O(1)空间中运行，比如堆排序。 请注意，此方法的运行时中的主要因素来自排序操作。...之后只进行O(n)比较，因为指针每次移动1，直到它们重叠为止。 在这里，我们改进了基本方法的时间复杂度，而不需要像方法2那样使用额外的存储。
给定一个无序的数组，找出数组在排序之后，相邻元素之间最大的差值。 如果数组元素个数小于 2，则返回 0。...示例 1: 输入: [3,6,9,1] 输出: 3 解释: 排序后的数组是 [1,3,6,9], 其中相邻元素 (3,6) 和 (6,9) 之间都存在最大差值 3。...示例 2: 输入: [10] 输出: 0 解释: 数组元素个数小于 2，因此返回 0。 说明: 你可以假设数组中所有元素都是非负整数，且数值在 32 位有符号整数范围内。...分配的时间复杂度为O（n） 收集的的时间复杂度为O（radix） 分配和收集共需要distance趟， 所以基数排序的时间复杂度为O(d(n+r)) d=排序对象位数 n=排序对象个数 r=基数...，0~9 桶排序 桶排序，时间复杂度O(N+C)，N=排序对象个数，C=桶的个数。
有穷性 确定性 可行性 算法设计的要求 正确性 可读性 健壮性 时间效率高和存储量低 算法时间复杂度 定义：在进行算法分析时，语句总的执行次数T(n)是关于问题规模n的函数，进而分析T(n)随n的变化情况并确定...算法的时间复杂度，也就是算法的时间度量，记作：T(n) = O(f(n))。它表示随问题规模n的增大，算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同，称作算法的渐进时间复杂度，简称为时间复杂度。...其中f(n)是问题规模n的某个函数。 这样用大写O()来体现算法时间复杂度的记法，称之为大O记法。 推导大O阶 用常数1取代运行时间中的所有加法常数 在修改后的运行次数函数中，只保留最高阶项。...常用的时间复杂度所消耗的时间从小到大依次是： O(1) O(logn) O(n) O(nlogn) O(n(2)) O(n(3)) O(2(2)) O(n!)...用数组存储顺序表意味着要分配固定长度的数组空间，由于线性表中可以进行插入好人删除操作，因此分配的数组空间要大于等于当前线性表的长度。 存储器中的每个存储元素都有自己的编号，这个编号成为地址。
读取O(1)、更新O(1)、插入O(n)、删除O(n)、扩容O(n)。 2 链表 1）什么是链表？ 链表是一种在物理上非连续、非顺序的数据结构，由若干个节点组成。...6 树 1）什么是树？ 树（tree）是n（n≥0）个节点的有限集。 当n=0时，称为空树。在任意一个非空树中，有如下特点： 有且仅有一个特定的称为根的节点。...3）什么是完全二叉树对一个有n个节点的二叉树，按层级顺序编号，则所有节点的编号为从1到n。如果这个树所有节点和同样深度的满二叉树的编号为从1到n的节点位置相同，则这个二叉树为完全二叉树。...所以堆排虽然和快排一样复杂度都是O(NlogN)，但堆排复杂度的常系数更大。 6 计数排序 1）算法描述 计数排序不是基于比较的排序算法，其核心在于将输入的数据值转化为键存储在额外开辟的数组空间中。...遍历无序的随机数列，每一个整数按照其值对号入座，对应数组下标的值加1。 遍历数组C，输出数组元素的下标值，元素的值是几就输出几次。
进而分析T(n)随n的变化情况并确定T(n)的数量级。 也就是算法的时间量度，记作：T(n) = O(f(n));它表示随问题规模n的增大，算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同。...一般随着n的增大，T(n)增长最慢的算法称为最优算法 比如 O(n)，线性阶 O(1)，常数阶 O(n2)，平方阶 2.9.2 推导大O阶方法 如下： 1）用常数1取代运行时间中所有加法常数 2）在修改后的运行次数函数中...如果两个for循环嵌套再加上一个嵌套的for循环，时间复杂度依然是 O(n2)。 2.10 常见的时间复杂度 ? O(n3) O(2n) O(n!) 过大的n会使得结果变得非常大。...时间复杂度是O(1)。...顺序存储的则是O(n) 3.9 单链表的整表创建 基本思路： 1）声明一结点p和计数器变量i 2）初始化空链表L 3）L 的头结点的指针指向NULL（建立带头结点的单链表） 4）循环，就可以插入数据了
：树、堆 （3）图形结构：在图形结构中，允许多个结点之间相关，称为“多对多”关系 下面分别对这几种数据结构做一个简单介绍： 1、线性数据结构：典型的有：数组、栈、队列和线性表 （1）数组和链表 a、数组...O(1) 缺点：不适合在任意位置插入、删除元素，因为需要移动元素，平均时间复杂度为O(n) 链表： 优点：在链接的任意位置插入或删除元素只需修改相应指针，不需要移动元素；按需动态分配，不需要按最大需求预先分配一块连续空空... 缺点：查找不方便，查找某一元素需要从头指针出发沿指针域查找，因此平均时间复杂度为O(n) 2、树形结构：结点间具有层次关系，每一层的一个结点能且只能和上一层的一个结点相关，但同时可以和下一层的多个结点相关...；二叉树中每个结点的左、右子树的位置不能颠倒，若改变两者的位置，就成为另一棵二叉树 （2）完全二叉树：从根起，自上而下，自左而右，给满二叉树的每个结点从1到n连续编号，如果每个结点都与深度为k的满二叉树中编号从...1至n的结点一一对应，则称为完全二叉树 a、采用顺序存储结构：用一维数组存储完全二叉树，结点的编号对于与结点的下标（如根为1，则根的左孩子为2*i=2*1=2，右孩子为2*i+1=2*1+1=2）
三、实现思路 初始化：未排序区间为数组的全部元素，即整个数组；已排序区间为空。 遍历：从未排序区间中遍历找到最小（或最大）的元素。...缩小未排序区间：将未排序区间的第一个元素排除（因为它已经是排序好的了），继续在剩余的未排序区间中重复上述步骤，直到未排序区间为空。...平均情况：在平均情况下，即数组中的元素随机分布时，选择排序每次遍历需要比较n-i-1次（其中n是数组长度，i是已排序的元素个数），总的时间复杂度仍然是O(n^2)。...这样优化之后，时间消耗可以减少一半，但时间复杂度依然保持在O（N^2）的量级 需要注意的一点是： 最大值和最小值初始都以最前面的值开始向后进行比对，如果最大值就在初始位置，先将最小值交换之后，最大值就会被移走...其时间复杂度为O(n^2)，在处理大规模数据集时效率较低；但其空间复杂度为O(1)，且实现简单易懂，对于小规模数据或部分排序的情况仍然是一个不错的选择。
顺序存储结构和链式存储结构 图 3 中我们可以看出，线性表存储数据可细分为以下 2 种： 如图 3a) 所示，将数据依次存储在连续的整块物理空间中，这种存储结构称为顺序存储结构（简称顺序表）； 如图 3b...) 所示，数据分散的存储在物理空间中，通过一根线保存着它们之间的逻辑关系，这种存储结构称为链式存储结构（简称链表）； 也就是说，线性表存储结构可细分为顺序存储结构和链式存储结构。...例如，使用静态链表存储 {1,2,3} 的过程如下： 创建一个足够大的数组，假设大小为 6，如图 1 所示： 图 1 空数组 接着，在将数据存放到数组中时，给各个数据元素配备一个整形变量，此变量用于指明各个元素的直接后继元素所在数组中的位置下标...因为 a[0] 是备用链表的第一个节点，我们知道它的位置，操作它的直接后继节点相对容易，无需遍历备用链表，耗费的时间复杂度为 O(1)。...(head, k, m); return 0; } 输出结果： 输入圆桌上的人数n:5 从第k人开始报数(k>1且k<5)：3 数到m的人出列：2 出列人的编号为:4 出列人的编号为:1 出列人的编号为
下面是ArrayList的常见操作及其时间复杂度分析：访问元素（get）：通过索引访问特定位置的元素，时间复杂度为O(1)。...插入元素（add）：在指定位置插入元素，平均时间复杂度为O(n)，最坏情况下需要将插入位置之后的元素都向后移动，时间复杂度为O(n)。...查找元素（contains）：判断集合中是否包含某个元素，平均时间复杂度为O(n)，需要遍历整个集合来查找。获取集合大小（size）：获取集合中元素的数量，时间复杂度为O(1)。...访问效率：ArrayList：由于使用数组实现，可以通过索引直接访问元素，因此随机访问的效率很高，时间复杂度为O(1)。但在插入和删除元素时，需要移动数组中的元素，效率较低，时间复杂度为O(n)。...LinkedList：插入和删除元素的效率较高，因为只需要调整节点的指针，时间复杂度为O(1)。但在随机访问元素时，需要从头节点开始按序遍历查找，效率较低，时间复杂度为O(n)。
(2分) A.存储密度大 存储密度是1 B.插入运算方便 C.删除运算方便 D.可以方便地用于各种逻辑的存储表示 顺序存储 22. 对于顺序表，访问编号为 i 的元素的时间复杂度为（ ）。...O(n) B. O(1) C.O(nlog2n) D.O(log2n) 23. 对于顺序表，在编号为 i 处插入一个新元素的间复杂度为（ ）。(2分) A. O(n) B....(2分) A．n/2 （n-1元素的前面插入新元素，表示n元素位置为空，且需要移动1次。） B．n （n-2元素的前面插入新元素，表示n和n-1都是空，且需要移动2次） C．1 D．n-2 33....针对线性表，在存储后如果最常用的操作是取第 i 个结点及其前驱，则采用（ ）存储方式最节省时间。...(2分) A．单链表 读取的时间复杂度O(n) B．双链表 读取的时间复杂度O(n) C．顺序表 读取的时间复杂度O(1) D．单循环链表 读取的时间复杂度O(n) 40.
：树、堆 （3）图形结构：在图形结构中，允许多个结点之间相关，称为“多对多”关系 下面分别对这几种数据结构做一个简单介绍： 1、线性数据结构：典型的有：数组、栈、队列和线性表 （1）数组和链表 a、数组...O(1) 缺点：不适合在任意位置插入、删除元素，因为需要移动元素，平均时间复杂度为O(n) 链表： 优点：在链接的任意位置插入或删除元素只需修改相应指针，不需要移动元素；按需动态分配，不需要按最大需求预先分配一块连续空空...缺点：查找不方便，查找某一元素需要从头指针出发沿指针域查找，因此平均时间复杂度为O(n) 2、树形结构：结点间具有层次关系，每一层的一个结点能且只能和上一层的一个结点相关，但同时可以和下一层的多个结点相关...；二叉树中每个结点的左、右子树的位置不能颠倒，若改变两者的位置，就成为另一棵二叉树 （2）完全二叉树：从根起，自上而下，自左而右，给满二叉树的每个结点从1到n连续编号，如果每个结点都与深度为k的满二叉树中编号从...1至n的结点一一对应，则称为完全二叉树 a、采用顺序存储结构：用一维数组存储完全二叉树，结点的编号对于与结点的下标（如根为1，则根的左孩子为2i=21=2，右孩子为2i+1=21+1=2） 添加描述
这个类按照键给的元素排序，这个集合中的值和键都可以使用任意类型。 下面先创建一个空列表，然后通过Add()方法进行添加元素。然后输出结果。我们看下图可以发现自动帮我们已经排序好了然后输出的。...字典的初始化： var dict = new Dictionary() { {1,"第一个" },{2,"第二" } }; 添加和输出访问 dict.Add( 3,"第一个...但是其性能常常差别非常巨大，一个集合使用的内存少，另一个元素检索起来速度快，在MSDN文档中，集合的方法常常有性能的提示，给出以O记号表示的操作时间： O(1) O(log n) O(n) ...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。 ...O(n)表示对于集合执行一个操作需要的时间最坏的情况是N，如果需要重新给集合分配内存，ArrayList类的Add()方法就是一个O(n)操作。
去掉第一条 / 及其右边的字串：(空值) ${file%.*} # 去掉最后一个 ....及其右边的字串：/dir1/dir2/dir3/my # # 是去掉左边(在键盘上 # 在 $ 之左边) # % 是去掉右边(在键盘上 % 在 $...# 在输出的文本中每一行后面将有且只有一空行 sed 'n;n;n;n;G;' # 在每5行后增加一空白行 sed.../; s/ *\(.\{6,\}\)\n/\1 /' # 对文件中的所有行编号(行号在左，文字右端对齐) /sbin/ifconfig |sed 's/....G; # 没有\n换行符，要执行G,因为保留空间中为空，所以在模式空间追加一空行 s/\(.\)\(.
### 题解： 方程： f(i) = \sum_{0≤j1}^i a[t] ≥0}f(j), ~f(0)=1 时间复杂度：O(n^3)，使用前缀和优化： f(i)...= \sum_{0≤j1 时间复杂度：O(n^2)，使用树状数组存f，其中下标为s。...，在路径上的个数和 ans[current] = query(current); // 刚刚进入这个节点(及其子树)，所以把这个节点加入树状数组 modify(current,...第2 行到第N + 1 行，在第i + 1 行，有一个整数Ri，0N 输出格式： 第1 行到第N行：第i 行只有一个整数，表示玩家收到的第i 张牌的编号。...0; // 第一次查询的区间最大，其后每次减半，相当于二分，但这里访问T数组的时间复杂度为O(1)，故时间复杂度为O(log n)而不是O(log^2 n) for (int i = maxx
2.推导大O阶方法 用常数1取代运行时间中的所有加法常数 在修改后的运行次数函数中，只保留最高阶项 如果最高阶项存在且不是1，则去除与这个项相乘的常数 3.常数阶：与问题的大小无关（n的多少），执行时间恒定的算法...，我们称之为具有O(1)的时间复杂度，又称为常数阶 4.线性阶：分析算法的复杂度，关键就是要分析循环结构的运行情况，如一个为n的循环就是O(n) 5.对数阶：在循环中i*2之后，有多少个i*2就会大于n...，由2x=n，x=log2n，时间复杂度为O(log2n) 6.平方阶：嵌套循环，例如两层循环，基本上心O(n2)为主 G.常见的时间复杂度 O(1)O(logn)O(n)O(nlogn)O(n...4.存储器中每个存储单元都有自己的编号，这个编号称为地址 C.线性存储结构的插入与删除 1.插入算法思路： 如果插入位置不合理，抛出异常； 如果线性表长度大于等于数组长度，则抛出异常或动态增加容量；...，分别将它们都向前移动一个位置； 表长减1； 3.线性表的顺序存储结构，在存、读数据时，时间复杂度为O(1)；在插入、删除时，时间复杂度为O(n)； 4.优点： 无须为表示表中元素之间的逻辑关系而增加额外的存储空间
4、顺序表的常见操作和代码实现 顺序表主要有以下几个常见操作，我们一般用数组来保存数据 1、初始化 思路：将数组的长度 size 设为0，时间复杂度为O(1)。...2、求顺序表的长度 思路：获取数组的 size 值，时间复杂度为O(1)。 3、插入元素 思路：分两种情况，一种是插入位置在数组的末尾，这种情况的时间复杂度为O(1) 。...另一种情况是插入位置在数组的头部，这时候被插入元素的后续元素都要依次向后移动一位，也就是说整个数组都会移动，所以最坏时间复杂度为O(n)。...5、按序号查找元素 思路：因为顺序表的存储地址是连续的，所以第n个元素的地址偏移量公式为：(n-1)*单元存储长度，不用移动任何元素，因此时间复杂度为O(1)。...5、总结 顺序表插入元素和删除元素的时间复杂度为O(n) 顺序表查找一个元素的时间复杂度为O(1) ，因为顺序表可以通过下标直接访问，所以时间复杂度是固定的，和问题规模无关。
int popAtStack(int index) - 返回编号 index 的栈顶部的值，并将其从栈中删除， 如果编号 index 的栈是空的，请返回 -1。...• 如果有栈未满，则将 val 推入最左侧未满的栈中，并更新 top 数组和 stack 数组。 3.Pop: • 当调用 Pop 方法时，应该返回最右侧非空栈顶的值，并将其从栈中删除。...如果指定 index 的栈为空，返回 -1。 • 需要更新 top 数组和 poppedPos 数组，以确保栈的一致性。 总的时间复杂度： • Push 方法的时间复杂度为 O(1)。...• Pop 方法的时间复杂度为 O(1)。 • PopAtStack 方法的时间复杂度为 O(log n)，其中 n 是被删除的元素的数量。...总的空间复杂度： • 需要 O(n) 的空间来存储栈中的所有元素，其中 n 是所有栈的元素数量。
座位一排共 N 个座位，编号分别为[0,N-1], 要求员工一个接着一个进入会议室，并且可以在任何时候离开会议室。...员工离开（负数操作）： 根据操作值的绝对值确定离开员工的座位编号，并从 seat 数组中移除该编号。...输出最终座位编号： 处理完所有操作后，我们输出最后一个进入会议室的员工的座位编号。如果会议室已满，则输出 -1。...(int, str[1:-1].split(","))) # 将字符串转换为整数数组 # 初始化 seat = [] # 存储已占用的座位 ans = -1 # 下一个人的最佳座位号 # 遍历座位占用和离开的操作序列...) else: # 如果'o'字符出现的次数是奇数，则输出字符串长度减1 print(len_str - 1)
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