这个算法叫做“埃拉托斯特尼筛法”,其核心思想是通过筛选出一定范围内的质数,从而找到尚未使用的最小整数组合。具体实现时,我们可以采用以下步骤:
在实现过程中,可以使用哈希表或数组来存储质数,以提高筛选效率。此外,为了避免重复筛选,可以预先计算出所有小于n的平方根的质数。
需要注意的是,这种筛选方法并不是唯一的,还有其他更高效的算法可以实现相同的功能,例如“埃拉托斯特尼筛法”本身就是一个递归算法,可以避免重复筛选,从而提高效率。
本篇再看 NP 问题之经典的 TSP 旅行商问题,对于一些 TSP 算法作出解答。
排序算法是一类用于对一组数据元素进行排序的算法。根据不同的排序方式和时间复杂度,有多种排序算法。常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等。
小红拿到了一个数组,她希望进行最多一次操作:将一个元素修改为x。小红想知道,最终的连续子数组最大和最大是多少?
数组是一种基本的数据结构,它用于存储相同数据类型的元素,并且这些元素在内存中是连续存储的。数组是计算机科学中最常用的数据结构之一,具有许多重要的特性和用途。
越来越感觉互联网行业在各个领域都是赢者通吃一切的规则,比如校招,有的人 0 offer,有的人却在挑 offer,最近有不少同学跟我说拿到了包括小红书在内的好几个 offer,由于小红书给的待遇很诱人,决定去小红书。
如果说如何用算法高效有趣的解决某些问题,那多指针和滑动算法绝对是算其中的佼佼者。这也是笔者最初接触算法时觉得最有意思的一点,因为解决的问题是熟悉的,但配方却完全不同,本章我们从一个简单的交集问题出发,一步步的认识到多指针及滑动窗口解决某些问题时的巧妙与高效,本章主要以解LeetCode里高频题为参考~
数组是一种数据结构,用来存储同一类型值的集合。通过一个整型下标(index,或称索引)可以访问数组中的每一个值。例如,如果a是一个整型数组,a[i]就是数组中下标为i的整数。 在声明数组变量时,需要指出数组类型(数据元素类型紧跟[])和数组变量的名字。下面声明了整型数组a:
对于不同的查找需求场景,会采用不同的查找类型,最终采用的查找方式(查找算法)也有所不同,具体如下
最近做的题,明眼人一看都能知道大都和动态规划 DP 有关,因为就是从动态规划分类下抽取的简单题,有的题在剑指 offer 系列中是简单题,但是在力扣主列表里确实中等难度的题目。
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点,并以文字的形式跟大家一起交流,互相学习,一个人虽可以走的更快,但一群人可以走的更远。
在斐波那契数列中,通常是第一个和第二个数是1,后续的每个数是前两个数之和。因此,第30个数可以通过递归或循环方式计算。
在这个例子中,我们定义了一个名为 add 的函数,该函数接收两个整数作为参数,并返
Redis的整数集合(intset)是一种特殊的集合数据结构,它专门用于存储整数值。
大家好,我是来自「华为」的「程序员小熊」。清明假期到了,小熊给大家带来一道简单题,让大家放松放松。这道题也是各大厂的面试题,例如苹果、脸书、亚马逊和微软等等。
但是在两个月的算法练习中,第一次体会到编程不仅仅是技术,还是艺术,感受到了编程是一件很酷的事情
算法题目链接 : https://www.lintcode.com/problem/13/
大家好,我是来自「华为」的「小熊」。清明假期到了,给大家带来一道简单题,让大家放松放松。这道尽管是简单题,但同时也是各大厂(例如苹果、脸书、亚马逊和微软等等)的面试题。
题目描述: 输入一个整数数组,实现一个函数来调整该数组中数字的顺序,使得所有奇数在数组的前半部分,所有偶数在数组的后半部分。
初次看到这个问题,我以为很简单,但在Alpha发来示例数据工作表后,才觉得普通的公式难以解决,因为员工对应的客户存在重复,例如“员工2”对应的“客户2”就有3条重复数据。这给这个问题增加了不小的难度!
来看一道简单的题目:今天星期日,那么 100 天以后星期几? 这个问题最笨的方法就是数数了。不过那样也是颇为费事,从余数方向考虑:一个礼拜 7 天,100 天等于 14 个礼拜周期还剩两天(100 = 14*7 + 2)。于是答案就是星期 2 了。
往期推荐 干货 | 手撕十大经典排序算法 剑指offer | 认识面试 剑指offer | 面试题2:实现Singleton模式 面试题3: 二维数组中的查找 “题目:在一个二维数组中,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,输入这样的个二维数组和一个整数,判断数组中是否含有该整数。 “leetcode:https://leetcode-cn.com/problems/er-wei-shu-zu-zhong-de-cha-zhao-lcof/submissio
使得 A 集合和 B 集合不为空,并且 average(A) == average(B)
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。
2022-04-23:给定你一个整数数组 nums 我们要将 nums 数组中的每个元素移动到 A 集合 或者 B 集合中 使得 A 集合和 B 集合不为空,并且 average(A) == average(B) 如果可以完成则返回true,否则返回false。 注意:对于数组 arr, average(arr) 是 arr 的所有元素的和除以 arr 长度。 输入: nums = [1,2,3,4,5,6,7,8]。 输出: true。
分而治之算法是将大问题分解为更小的子问题,然后将这些子问题分解为更小的问题,直到变得微不足道。这种方法使递归成为一种理想的技术:递归情况将问题分解为自相似的子问题,基本情况发生在子问题被减少到微不足道的大小时。这种方法的一个好处是这些问题可以并行处理,允许多个中央处理单元(CPU)核心或计算机处理它们。
2024春研究类实习笔试,一共7道题,2个编程,5个数学题,时间2小时,有一定难度,研究类笔试代码也开始考leetcode了,所以找量化实习的同学注意也要多刷,基本都是原题。笔试开摄像头,共享屏幕。
选题一:设二维数组a[1…m,1…n]含有m*n个整数,写一个算法判断a中所有元素是否互不相同,输出相关信息(yes/no)。由于程序功能单一故直接将算法写入主函数中。
github地址,阅读原文可查看仓库代码: https://github.com/trekhleb/javascript-algorithms/
本文和大家聊聊搜索算法,计算机解决问题的抽象流程是,先搜索,或完全搜索后得到答案,或边搜索边找答案。所以,对给定的数据集进行搜索是解决问题的前置条件。不搜索,无问题。
大家好,我是袁厨。就是那个酷爱做饭自己考取了厨师资格证的程序员,文章中喜欢放动图的袁厨。
这两种递归排序算法的思想都是将排序问题拆分为更小规模的子问题,然后递归求解,并通过合并或分区操作将子问题的结果合并成最终的排序结果。
许多教程中的数据与现实世界中的数据之间的差异在于,真实世界的数据很少是干净和同构的。特别是,许多有趣的数据集缺少一些数据。为了使事情变得更复杂,不同的数据源可能以不同的方式标记缺失数据。
昨天是刷题的第 25 天,基本保持了每天一两道,同步分享了其中前 35 题的记录。通过二十多天的摸索,慢慢熟悉 LeetCode 平台,为了提高刷题学习效率,我决定要改变刷题方式:由之前的按顺序做题改为通过标签分类的专项刷题。
前面聊了布隆过滤器,回归认识一下位图BitMap,阅读前文的同学应该发现了布隆过滤器本身就是基于位图,是位图的一种改进。
今天分享一个开源项目,里面汇总了程序员技术面试时需要了解的 算法和数据结构知识,并且还提供了相应的代码,目前 GitHub 上标星 35000 star,值得一看。
对于许多开发人员而言,编写采访编码的过程会引起焦虑。涉及的内容太多,常常感觉很多与开发人员在日常工作中所做的事情无关,这只会增加压力。
我们讨论机器学习的时候,其实很多时候都是在讨论算法。今天新智元向大家推荐一个好资源,用Python实现所有算法。该项目在Github上已经获得了超过6.8万星标,可以说非常受欢迎了。
数据结构和算法 链表 链表,常见的面试题有写一个链表中删除一个节点的算法、单链表倒转、两个链表找相交的部分,这个一般必须得完全无误的情况下写出来; 给出两个链表的头结点,找出这两个链表的交点。 java 中数组和链表的区别,各自优势 如何设计拥有高效的随机读取能力的的链表(跳表) 设计跳表,跳表插入开销,跳表随机读取过程 给你一个单向链表,给这个链表做K反转,例如 k=3 1 -> 2 -> 3 -> 4 -> 5 -> 6 反转后为:3 -> 2 -> 1 -> 6 -> 5 -> 4 链表长度保证为K的
整数集合是 Redis 集合键的底层实现之一。当一个集合只包含整数值元素,并且元素数量不多时,Redis 就会使用整数集合作为集合键的底层实现。
文章作者博客微信公共账号:hadoop123(微信号为:hadoop-123),分享hadoop技术内幕,hadoop最新技术进展,发布hadoop相关职位和求职信息,hadoop技术交流聚会、讲座以及会议等。二维码如下: hadoop123 1、常见数据结构 线性:数组,链表,队列,堆栈,块状数组(数组+链表),hash表,双端队列,位图(bitmap) 树:堆(大顶堆、小顶堆),trie树(字母树or字典树),后缀树,后缀树组,二叉排序/查找树,B+/B-,AVL树,Treap,红黑树,splay树
visualgo是新加坡国立大学计算机学院一位很棒的博士老师Dr. Steven Halim 在2011年写的一个可视化数据结构和计算机常用算法的开源项目,虽然现在没有维护了,但不可否认他依旧是一个很棒的网站。它最初的目的是为了帮助他的学生更好地理解算法和数据结构,但随着时间的推移,它已经成为了一个广受欢迎的在线教育工具。
1.把二元查找树转变成排序的双向链表(树) 题目: 输入一棵二元查找树,将该二元查找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,只调整指针的指向。 10 / / 6 14 / / / / 4 8 12 16 转换成双向链表 4=6=8=10=12=14=16。 首先我们定义的二元查找树 节点的数据结构如下: struct BSTreeNode { int m_nValue; // value of node BSTreeNode *m_pLeft; // left child of node
文承上篇,搜索算法中除了深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS),二分搜索(Binary Search)也是最基础搜索算法之一。
简单理解一下哈,力扣直接标记出简单,说实话,对于一个算法不太了解的人,确实不太明白。通过一些资料慢慢理解了。在这里分享给大家,主要是思路。
我们讨论机器学习的时候,其实很多时候都是在讨论算法。今天新智元向大家推荐一个好资源,用Python实现所有算法。该项目在Github上已经获得了超过2.7万星标,可以说非常受欢迎了。
作者:foxxiao,腾讯 WXG 后开开发工程师 本文对完美 Hash 的概念进行了梳理,通过 Hash 构建步骤来了解它是如何解决 Hash 冲突的,并比较了 Hash 表和完美 Hash 表。下面介绍常见的 Hash 与 Perfect Hash 函数及它们在不同场景的应用。 散列函数(英语:Hash function)又称散列算法、哈希函数,是一种从任何一种数据中创建小的数字“指纹”的方法。散列函数把消息或数据压缩成摘要,使得数据量变小,将数据的格式固定下来。该函数将数据打乱混合,重新创建一个叫做散
算法是一种有限、确定、有效的并适合用计算机程序来实现的解决问题的方法。我们把描述和实现算法所用到的语言特性、软件库和操作系统特性总称为「基础编程模型」。
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