图解算法数据结构,是 Krahets 同学在 LeetCode 平台上发布的一本小书,可免费在线阅读。
程序员是碗青春饭,如何才能让自己不过时 程序员越来越值钱了 今年是程序员的招聘大年,企业给出的offer平均比去年要多出30%到50%。如果不对老员工进行大幅度地加薪,将会出现大面积的严重倒挂现象
快要毕业了,这里为同学们分享一下我学习编程的过程以及我的一些关于程序设计的理解,希望会对你们今后的学习有所帮助。如果有不同的观点,欢迎评论留言~
KMP算法数据结构课上讲了两天,还是晕晕乎乎的,先把《算法笔记》里的笔记放上来吧~以后想起来再看
所以说,要想算法好,学好数据结构是很有必要的,这要求我们要多想,多思考,在下面的基本结构中会有博主的个人思考,如果有小伙伴看了觉得有所启发,还请来个三连
和小伙伴们分享下我们近期的工作,给大家又完善和更新了C语言网的一些功能,提前让大家知晓:
上文介绍了将GIS中常用的线类型shapefile导出为geojson,然后再使用js将geojson转换为echart需要的数据格式,使用EchartsLayer来将GIS中管网,河流等用动画流动效果在地图上呈现出来。本文介绍使用Python代码来实现这种转换操作。
大家好,欢迎大家来到周三算法数据结构专题,今天我们和大家聊一个非常常用的算法,叫做LRU。
在上一篇文章当中我们讲解了bellman-ford算法和spfa算法,其中spfa算法是我个人比较常用的算法,比赛当中几乎没有用过其他的最短路算法。但是spfa也是有缺点的,我们之前说过它的复杂度是
设有两个栈s1, s2都采用顺序存储方式,并且共享一个存储区域[0, … , maxsize - 1],为了尽量使用空间,减少溢出的可能,可采用栈顶相向,迎面增长的存储方式,请设计s1, s2的出栈,进栈操作算法。 要求:采用空间策略;算法数据结构;写出算法步骤
在开始文章之前先跟大家同步一个坏消息,大概是由于整理了PDF分享的原因,遭到leetcode上海官方投诉侵权(虽然我一直用的都是海外版)。我个人觉得这种行为非常霸道,决定以后不再更新leetcode相关的文章,并且之前的文章也进行了删除。对于想要看这部分文章的朋友,先说声非常抱歉。周末我会寻找其他平台的算法问题作为替代,带来不便,再次抱歉。
LRU 算法就是一种缓存淘汰策略,原理不难,但是面试中写出没有 bug 的算法比较有技巧,需要对数据结构进行层层抽象和拆解,本文 labuladong 就给你写一手漂亮的代码。
编程能力是一种解决问题的能力。如果问题没能被很好地解决,知道再多也没用。 编程能力是一种运用机器解决问题的能力。首先是要判断问题在什么程度上可被机器解决,比如理论计算机科学会告诉我们什么可做、什么理论上不可做、什么理论上可做实践上不可做。然后是让机器更好地理解问题,比如计算机都是(图灵-冯诺依曼模型)等价,但不同的问题可能会适用不同的编程语言。再后是让机器能更高效率地解决问题,比如同样的问题可能会有效率差别巨大的算法。 编程能力是一种抽象问题的能力。借用轮子是很好的办法,省力省时间。今天任何软件工程师都会有意无意地使用很多轮子,从操作系统编译器数据库网络到算法数据结构。想高效地借用轮子,就需要将问题分解再分解,抽象再抽象。任何一个实用的系统(不包括教科书上的示例程序和简单的脚本程序)都需要进行大量的分拆和组合。所以系统设计是编程能力里的高级技能,加合理的假设简化问题尤其有难度,此处不展开讨论。高手和新手的区别在于新手往往不知道轮子的适用范围,而高手的手上轮子数量多且熟知各种轮子的差异,所以对不同的问题可以轻松地找到合适的轮子,当实在找不到合适的轮子时可以自己动手改造现有的轮子。平时有时间拆装和改造已有的轮子会对水平提升有较大帮助。当然能知道怎样快速在搜索引擎里搜出轮子也是一种能力。 编程能力是一种需要考虑扩展性的能力。算法竞赛中的很多算法考虑的是单机的内存算法,计算模型经过高度抽象,在实践中机器的模型更为复杂。比如单机的多级结构带来的各种时间空间复杂度的取舍平衡,多机网络中如何能在提高单机性能外进一步优化整体性能。除了在机器端的扩展,在程序员一端的扩展也很重要。复杂的问题和工程往往意味着团队协同以及更长时间的开发维护,团队分工和设计沟通这里暂且不论。举个容易被忽视的例子,程序中的注释。高手会更在意完整且表达清楚的注释,因为这是写给现在和未来的团队(包括自己和其他成员)看的,直接影响到长期的整体开发维护效率。 编程能力是一种取舍的能力。局部的最优解未必是全局的最优解。如果一个美妙的解决方案需要将完工时间向后推迟一两个月,需要考虑是否先使用平凡方案解决问题,之后再进行优化。当你的工作延后会阻碍别人的工作时尤其如此。发现一个绝妙的优化方案时先想想这个优化是否真的有价值,如果只是系统中很小的部分,那么不要为了追求心理满足而花很多时间放一个漂亮的轮子上去(参考Amdahl定律)。 编程能力是一种预见未来的能力。目前的方案有哪些假设和局限性,在何种情形下会遇到问题甚至崩溃。在未来出现问题时问题是否需要重新定义,系统是否需要重新设计,代码是否需要重构或优化等等都需要未雨绸缪。 编程能力是一种工程能力。无它,唯手熟尔。 编程能力是一种解决问题的能力。如果问题没能被很好地解决,知道再多也没用。
今天的这篇博文,我不谈及具体的编程技术,只想从这段时间的学习以及写代码的过程中,分享一下自己的编程体会。
5.29 投简历 约面 5.30 一面 结束后10分钟约2面 5.31 二面 6.5 过了一个周末到周二还是二面链接 就去催了下 然后当天转为hr面 6.7 约hr面 6.10 本来hr面定在6.10端午节当天 然后他们那边失误了 可能忘记是端午节了 鸽了我 6.11 hr打电话表示抱歉工作失误,重新约了下午的hr面 面完 云证录用评估 6.14 下午oc
在这个行业,每隔一段时间都会出现新的技术,好焦虑呀,到底该学什么?14年移动开发出现了大量的泡沫,随便一个培训机构培训几个月出来的在北上广都是8k起,现在感觉移动开发工程师供应需求方都要饱和了。招聘公司每天简历都要收到上百封,很多移动开发面试都接不到电话。该怎么办?要学习RN吗?要学习后台吗?在校的准程序员们学习android还合适吗?现在移动端不景气,是不是要学习新的语言,逃离移动端技术?
LRU 算法就是一种缓存淘汰策略,原理不难,但是面试中写出没有 bug 的算法比较有技巧,需要对数据结构进行层层抽象和拆解,本文就带你写一手漂亮的代码。
“程序员的护城河是什么?”,这个问题组里的99年小王抛给我的时候,我心里想的是:“em.......会挑业务?出事了会甩锅?跟对领导?项目多用几个语言整乱点只有咱几个能改......”
AEC是声学回声消除(Acoustic Echo Canceller for Mobile)
大家好,我是张小方。 事情是这样的,有一位学医的小同学有个学计算机的女朋友,她投递了大厂 C++ 研发实习岗位,准备去参加 C++ 面试了,找到小方求助如何准备,于是有了这篇文章。 小方作为《C++服务器开发精髓》一书作者,资深 C++ 面试官,这次就来和大家聊一聊 C++ 研发实习生面试如何准备以及面试会被问到哪些问题。 1. 自我介绍的技巧 面试的开场通常是面试官让面试者做一下自我介绍。这个自我介绍比较有讲究,但是大多数同学的自我介绍都平平无奇,基本上是,我叫 XXX,毕业于 XXX 院校 XXX
LRU(Least Recently Used)算法是一种缓存淘汰算法,常用于缓存系统中,通过保留最近使用的数据而淘汰最久未使用的数据,以提高缓存的命中率。LRU算法的核心思想是基于时间局部性原理:最近访问的数据在未来会被再次访问。
项目方面:项目闪光点、优化点、涉及到的关键技术这些基本都会问,事先最好准备一下、如果有开源项目经验就更好。
前两天有同学私信我,让老梁推荐一下算法工程师入门书单。今天就和大家抛砖引玉聊聊这个话题。
操作系统: 1. 进程的有哪几种状态,状态转换图,及导致转换的事件。 2. 进程与线程的区别。 3. 进程通信的几种方式。 4. 线程同步几种方式。(一定要会写生产者、消费者问题,完全消化理解) 5. 线程的实现方式. (也就是用户线程与内核线程的区别) 6. 用户态和核心态的区别。 7. 用户栈和内核栈的区别。 8. 内存池、进程池、线程池。(c++程序员必须掌握) 9. 死锁的概念,导致死锁的原因. 10. 导致死锁的四个必要条件。 11. 处理死锁的四个方式。 12. 预防死锁的方法、避免死锁的方法。
其实很多人学编程都会遇到困难,我觉得其中一个根本原因是他们没搞明白学编程到底是学什么。
目标导向,不谈其他的方向,只谈如何快速拿到数据挖掘的offer。 我选择了公司的校招中比较严格的(top5%)一个jd要求,我们看下如何拿下这个offer。 计算机或者数学等相关专业学历 无论你是
我选择了公司的校招中比较严格的(top5%)一个jd要求,我们看下如何拿下这个offer。
最短路问题也属于图论算法之一,解决的是在一张有向图当中点与点之间的最短距离问题。最短路算法有很多,比较常用的有bellman-ford、dijkstra、floyd、spfa等等。这些算法当中主要可以分成两个分支,其中一个是bellman-ford及其衍生出来的spfa,另外一个分支是dijkstra以及其优化版本。floyd复杂度比较高,一般不太常用。
拿到题目后就开始想着怎么写代码,结果写了大半天,发现越写越乱,最后就写不下去了,又或者是,看到题目后,一脸懵逼,完全不知道怎么下手。
我知道,很多大佬看不起外包,觉得外包一无是处。但实际上,家庭出身、教育资源、学习天赋,决定了一部分小伙伴只能通过外包的形式先上岸。
最近有个小伙伴跟我诉苦,说他没面到LRU,他说他很久前知道有被问过LRU的但是心想自己应该不会遇到,所以暂时就没准备。
最近有很多学弟学妹私信我,咨询Android学习路线的问题。我结合最近自己手机整理的秋季校园招聘中Android岗的面试经验,做个总结,仅代表个人看法,希望可以帮助到学弟学妹们!
大家好,最近分享了一些内推的渠道,后台有小伙伴问我,现在准备大公司的面试是不是都要靠背面经?甚至网上还有很多人把面试前的准备戏称为背八股文。
上周参加一个云原生 DevOps 开发的面试,第一轮面试问一些技能、项目相关问题,最后留了 20 分要求用 Golang 实现 LRU。
大家好,我是柒八九。在前天(周六)利用一天的时间,看了关于前端工程化的相关书籍和知识点,里面涉及到很多关于工程化的细节点和设计细节。但是其中有一点,说到关于「客户端缓存」
不得不说这是一个很好的问题,一千个人眼里有一千个哈姆雷特,同样,一千个面试官里面也有一千个面试标准和面试风格。首先说明,本文的内容只代表我个人的观点,大家辩证吸收。
里面介绍了个心跳服务的宕机判断算法,当时只是理论分析了下使用 LRU 算法来实现,没有手撕代码。
今天是算法数据结构专题的第35篇文章,我们来聊聊图论当中的强连通分量分解的Tarjan算法。
数据结构与算法是计算机科学的基础,是软件开发中必不可少的知识。对于应用开发人员来说,掌握数据结构与算法的基本概念和原理,以及常见数据结构和算法的应用场景,是十分必要的。
而Cache的容量有限,那如果cache满了怎么办? 当Cache的容量用完后,而又有新的内容需要添加进来时, 就需要挑选并舍弃原有的部分内容,从而腾出空间来放新内容。 那应该选取那一部分的内容和新内容进行替换呢?这就涉及到cache的替换算法,而LRU Cache就是cache替换算法中的一种! LRU Cache 的替换原则就是将最近最少使用的内容替换掉。其实,LRU译成最久未使用会更形象, 因为该算法每次替换掉的就是一段时间内最久没有使用过的内容。
1 什么是LRU Cache 在LeetCode上有一个LRU Cache实现的题目 Design and implement a data structure for Least Recently Used (LRU) cache. It should support the following operations: get and set. get(key) - Get the value (will always be positive) of the key if the key exists
今天结合一道leetcode有意思的题目,设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存机制,顺便和读者们加强下双向链表、字典这些数据结构的应用能力。链表增删操作时间复杂度都是O(1),这是它最强的地方,尤其追求卓越性能的算法场景,应用广泛。同时,在面试中也经常会考察到。但是,链表比较容易出错,如果在项目中应用,务必要多多测试。
OutOfMemoryError 异常原因:可能真的数据量太大、可能要数据显示的太多、可能内存泄露
在计算机软件领域,缓存(Cache)指的是将部分数据存储在内存中,以便下次能够更快地访问这些数据,这也是一个典型的用空间换时间的例子。一般用于缓存的内存空间是固定的,当有更多的数据需要缓存的时候,需要将已缓存的部分数据清除后再将新的缓存数据放进去。需要清除哪些数据,就涉及到了缓存置换的策略,LRU(Least Recently Used,最近最少使用)是很常见的一个,也是 Python 中提供的缓存置换策略。
要说计算机系统里,什么技术把tradeoff体现的淋漓尽致,那肯定是缓存无疑。为了协调高速部件和低速部件的速度差异,加入一个中间缓存层,是解决这种冲突最有效的方案。
leetCode(https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache/)
在很多应用中,我们需要维护多个对象的集合,这种操作非常简单。我们可能想要向集合中 加入某个元素,去掉某个元素,以及遍历 集合中的元素并对他们执行某种操作,当然还有 检查集合是否为空。对于大多数操作来说,目的都很明确 关键是当需要去掉一个元素时,去掉哪一个元素呢?处理这类问题 有两个经典基础数据结构,栈和队列。 它们的区别就在于 去除元素的选择方式。在栈中,我们取出 最近加入的元素。插入元素对应的术语是入栈(push) 去掉最近加入的元素叫做出栈(pop)。这也叫做后进先出原则 ( LIF
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云