import java.util.*;
public class BFS {
static LinkedList<Node> tracker = new LinkedList<>();
static Node[] nodes = new Node[]{
new Node(1),
new Node(2),
new Node(3),
new Node(4),
new Node(5),
new Node(6),
给定两个列表A和B,B是A的一个列,B是A的一个列,B是通过随机化A中元素的顺序来生成的。我们想要找到一个指数映射P,从A到B,A映射Pi = j表示A中的ith元素出现在B中的索引j处,这些列表A和B可能包含重复的元素。
例如,给定
A= 12,28,46,32,50 B= 50,12,32,46,28我们应该返回1,4,3,2,0
我的解是O(n^2)
public int[] anagramMappings(int[] A, int[] B) {
int[] result = new int[100];
int count = 0;
for (int i = 0;
作为一名web开发人员,我目前使用PHP和Ruby on Rails。我的问题是,为什么我需要知道算法和数据结构?我需要先学习C、C++还是Java吗?了解算法和数据结构的实际好处是什么?用外行人的话来说,什么是算法和数据结构?(如你所知,不幸的是,我没有学过计算机科学课程。)
请提供尽可能多的信息,并提前感谢您;-)
我试图遵循关于访问顶点/边缘数据的图形特征的实现的指导方针,以及定义用于扫描图形的迭代器,但是教程缺乏关于在完全实现中声明的属性映射的描述(例如,在下面提供的示例中,我无法理解整个代码基,但我想知道其余部分是如何使BLG图算法工作的!)换句话说,哪些正是概述的属性映射,它保证我可以从Boost图形库运行所有算法?谢谢
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// Copyright 1997, 1998, 1999, 2000 University of Notre Dame.
// C
我在C#中使用数组(而不是数组列表)实现了选择排序。在大多数选择排序的地方提到的时间复杂度是O(n^2)。
在下面的实现中,我认为它是O(n^3)。有办法让它变成O(n^2)吗?
在许多将选择排序的时间复杂度定义为O(n^2)的书中,作者没有考虑数组中pop或元素删除步骤的时间复杂性,也就是O(n)。
using System;
public class SortArray
{
public int[] SlectionSort(int[] arr)
{
int[] newarr = new int[arr.Length];
for(int i=0; i<newarr.L
我用Python为Sudoku解算器编写了这个程序。它利用tkinter图形用户界面。我已经把这个项目上传到我的GitHub了。
请您看一下,让我知道您认为我应该做的任何想法或改进吗?
from tkinter import Frame,Entry,Button,messagebox
class app(Frame):
def __init__(self): #Initialising
Frame.__init__(self)
self.grid()
self.create_grid() #Creating the s
有人能解释一下抽象数据类型(ADT)和具体数据结构之间的确切区别吗?当我读这本书(Anany Levitin,Design and Analysis of Algorithms)时,它指出ADT是一个数据结构加上对它们的一组操作。然而,让我困惑的是,数组和链表也定义了一些特定的操作(例如添加元素,删除元素),它们被认为是具体的数据类型。由于这种混乱,我不能自己决定一个新的数据结构(例如堆、树、二进制搜索树)是抽象的还是具体的。
鉴于以下结构:
class G {
Node[] nodes;
}
class Node {
Node neighbour;
}
深度复制操作可以定义为:
function G copy (G g) {
G r = new G();
Map isom = new Map();
for (Node node in g.nodes) {
Node c = isom.get(node);
if (c == null) {
c = copy(node, isom);
isom.put