随笔分类 - Algorithm
算法
摘要：用数组和链表都可以实现队列，其中用数组实现的队列是顺序队列，用链表实现的队列是链式队列。顺序队列和链式队列的实现都比较好理解。 链式队列 链式队列比较好实现。 package linked_quque import ( "fmt" "log" "tx-algorithm/linkedList" )
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摘要：package linkedList import "fmt" /** go实现带头单链表基本操作 */ type ListNode struct { value interface{} next *ListNode } type LinkedList struct { head *ListNode
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摘要：实现 package stack import "log" type ArrayStack struct { items []string // 存储栈元素的数组 n int // 栈的大小 count int // 栈中元素的个数 } func NewArrayStack(n int) Array
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摘要：我基本上是每隔两天写一篇blog，一两个周写一篇公众号文章（因为公众号的文章往往篇幅较长，质量高一些）。 为了方便查阅，定期将公众号文章的整理一个列表到博客。 面试官提问：你如何理解OSI互联参考模型 面试官提问：人们常说TCP的三次握手是什么意思？ 面试官提问：你如何理解做浏览器向服务器发送信息的
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摘要：在实际开发过程中，我们有时候会遇到主线程调用子线程，要等待子线程返回的结果来进行下一步动作的业务。 那么怎么获取子线程返回的值呢，我这里总结了三种方式： Entity类 主线程等待（这个一看代码便知晓，没什么问题） Join方法阻塞当前线程以等待子线程执行完毕 通过实现Callable接口 这里又分
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摘要：之前一篇随笔介绍了二分查找的最最基本的实现，该实现要求待查找的数据是有序且不存在重复元素的数组。 而今天我们就要介绍二分查找的变体问题，待查找数据是有序但是存在重复元素的数组，主要有以下几个问题： 这个呢，就要比不存在重复元素的数组稍微复杂一些，但也不难，只要我们能够找好临界条件就事半功倍了。 原理
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摘要：不是计算机相关专业毕业的，从来没用过leetcode，最近在学习数据结构和算法，用leetcode练练手。 新手上路，代码如有不妥之处，尽管指出来。 今天抽空做的第一个题：Two Sum（最简单的呃呃呃） 题目如下： 解决思路： 现有数组nums[p-r]，首先将nums从小至大排序，然后将nums
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摘要：二分查找特别好理解，就类似于快排和归并当中用到的分治的思想，每次取中间数与目标数相比较，然后确定是大了还是小了，区间折半。 就比如： 小红选中了1-100中的某个数字（这个数字是56），要小明来猜，产生如下对话： 小明第一次猜测：68 小红：大了 小明第二次猜测：35 小红：小了 小明第三次猜测：5
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摘要：基数排序算是桶排序和计数排序的衍生吧，因为基数排序里面会用到这两种其中一种。 基数排序针对的待排序元素是要有高低位之分的，比如单词adobe，activiti，activiti就高于adobe，这个是根据ascll码来的。 现在我们可以提出一个问题，怎样对字典里面的单词进行排序呢？ 比如我们现在有如
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摘要：计数排序，属于桶排序特殊的一种。 当要排序n个数据的时候，如果所处的范围不大，我们可以取其中的最大值K，并将数据分散在K个桶里面， 每个桶里面的数据都是相同的（这样省去了桶内排序的时间），然后顺序取出就好啦。 当然计数排序说起来简单，写起来有些地方不好理解。 比如我们现在有2，5，3，0，2，3，0
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摘要：如何在O(n)内获取一个数组比如{9, 1, 2, 8, 7, 3, 6, 4, 3, 5, 0, 9, 19, 39, 25, 34, 17, 24, 23, 34, 20}里面第K大的元素呢？ 我们可以使用类似快排的分区方式，将第K大的元素限定在数组的左边或右边，递归求取。 我的Java代码实现
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摘要：我个人觉得快速排序和归并排序有相似之处，都是用到了分治的思想，将大问题拆分成若干个小问题。 不同的地方是归并排序是先把大问题拆分好了之后再排序，而快速排序则是一边拆分，一边排序。 快速排序的原理就是，针对一个数组，我们任意选取数组中的一个数，将数组中的数与它一一比较，如果小于它呢，就放左边， 大于它
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摘要：归并排序是一种典型的用分治的思想解决问题的排序方式。 它的原理就是：将一个数组从中间分成两半，对分开的两半再分成两半，直到最终分到最小的单位（即单个元素）的时候， 将已经分开的数据两两合并，并且在合并的同时进行排序（先分解，再合并）。 将一个大的问题分而治之，拆分成若干个小问题，这就是分治的思想。
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