随笔分类 - IT技术(数据结构与算法)
IT技术(数据结构与算法)
摘要:1.引子 1.1.为什么要学习数据结构与算法? 有人说,数据结构与算法,计算机网络,与操作系统都一样,脱离日常开发,除了面试这辈子可能都用不到呀! 有人说,我是做业务开发的,只要熟练API,熟练框架,熟练各种中间件,写的代码不也能“飞”起来吗? 于是问题来了:为什么还要学习数据结构与算法呢? #理由
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摘要:1.引子 1.1.为什么要学习数据结构与算法? 有人说,数据结构与算法,计算机网络,与操作系统都一样,脱离日常开发,除了面试这辈子可能都用不到呀! 有人说,我是做业务开发的,只要熟练API,熟练框架,熟练各种中间件,写的代码不也能“飞”起来吗? 于是问题来了:为什么还要学习数据结构与算法呢? #理由
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摘要:1.引子 1.1.为什么要学习数据结构与算法? 有人说,数据结构与算法,计算机网络,与操作系统都一样,脱离日常开发,除了面试这辈子可能都用不到呀! 有人说,我是做业务开发的,只要熟练API,熟练框架,熟练各种中间件,写的代码不也能“飞”起来吗? 于是问题来了:为什么还要学习数据结构与算法呢? #理由
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摘要:1.引子 1.1.为什么要学习数据结构与算法? 有人说,数据结构与算法,计算机网络,与操作系统都一样,脱离日常开发,除了面试这辈子可能都用不到呀! 有人说,我是做业务开发的,只要熟练API,熟练框架,熟练各种中间件,写的代码不也能“飞”起来吗? 于是问题来了:为什么还要学习数据结构与算法呢? #理由
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摘要:1.引子 1.1.为什么要学习数据结构与算法? 有人说,数据结构与算法,计算机网络,与操作系统都一样,脱离日常开发,除了面试这辈子可能都用不到呀! 有人说,我是做业务开发的,只要熟练API,熟练框架,熟练各种中间件,写的代码不也能“飞”起来吗? 于是问题来了:为什么还要学习数据结构与算法呢? #理由
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摘要:1.引子 1.1.为什么要学习数据结构与算法? 有人说,数据结构与算法,计算机网络,与操作系统都一样,脱离日常开发,除了面试这辈子可能都用不到呀! 有人说,我是做业务开发的,只要熟练API,熟练框架,熟练各种中间件,写的代码不也能“飞”起来吗? 于是问题来了:为什么还要学习数据结构与算法呢? #理由
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摘要:1.引子 1.1.为什么要学习数据结构与算法? 有人说,数据结构与算法,计算机网络,与操作系统都一样,脱离日常开发,除了面试这辈子可能都用不到呀! 有人说,我是做业务开发的,只要熟练API,熟练框架,熟练各种中间件,写的代码不也能“飞”起来吗? 于是问题来了:为什么还要学习数据结构与算法呢? #理由
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摘要:1.哈希算法介绍 2.哈希算法满足条件 3.哈希算法应用场景 3.1.安全加密 3.2.唯一标识 3.3.数据校验
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摘要:关于排序算法,常见的大致有:冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序、桶排序、计数排序等。每一种排序算法都有它们各自的优劣和适用场景。一般可以从这么几个角度来衡量排序算法: 1.最好时间复杂度、最坏时间复杂度、平均时间复杂度 2.是否是原地排序算法:原地排序算法,指空间复杂度为O(1) 3.
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摘要:关于排序算法,常见的大致有:冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序、桶排序、计数排序等。每一种排序算法都有它们各自的优劣和适用场景。一般可以从这么几个角度来衡量排序算法: 1.最好时间复杂度、最坏时间复杂度、平均时间复杂度 2.是否是原地排序算法:原地排序算法,指空间复杂度为O(1) 3.
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摘要:关于排序算法,常见的大致有:冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序、桶排序、计数排序等。每一种排序算法都有它们各自的优劣和适用场景。一般可以从这么几个角度来衡量排序算法: 1.最好时间复杂度、最坏时间复杂度、平均时间复杂度 2.是否是原地排序算法:原地排序算法,指空间复杂度为O(1) 3.
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摘要:关于排序算法,常见的大致有:冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序、桶排序、计数排序等。每一种排序算法都有它们各自的优劣和适用场景。一般可以从这么几个角度来衡量排序算法: 1.最好时间复杂度、最坏时间复杂度、平均时间复杂度 2.是否是原地排序算法:原地排序算法,指空间复杂度为O(1) 3.
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摘要:关于排序算法,常见的大致有:冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序、桶排序、计数排序等。每一种排序算法都有它们各自的优劣和适用场景。一般可以从这么几个角度来衡量排序算法: 1.最好时间复杂度、最坏时间复杂度、平均时间复杂度 2.是否是原地排序算法:原地排序算法,指空间复杂度为O(1) 3.
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