摘要：
总结： 两数之和——哈希表：时间复杂度O(n)，暴力解法O(n^2) 三数之和——双指针：一层i的for循环，双指针left和right。时间复杂度O(n^2)，暴力解法O(n^3) 四数之后——双指针：两层i和k的for循环，双指针left和right，时间复杂度O(n^3)，暴力解法O(n^4) 阅读全文
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反转链表的题型总结一下无外乎就这几种： 1.从头到尾反转链表 2.反转链表的前n个节点 3.反转链表的m到n个节点 4.反转链表从a节点到b节点左闭右开区间节点 5.k个一组反转链表 1.从头到尾反转链表 从头到尾反转链表是最基本的反转链表题目，无论是迭代法还是递归法都是非常基础和简单的，但是也是考 阅读全文
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#include<iostream> #include<string> using namespace std; int main() { int a;//输入的数 int y = 0;//循环中的余数' string s = ""; cin >> a; if (a == 0)//比较特殊，单独处理 阅读全文
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4.1背包问题 动态规划的核心：如何构造一个高效的备忘录，提高整个问题求解的效率。 4.2最大子数组问题II 阅读全文
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分治思想求解的问题，但是比较特殊，只有分解问题和求解小问题，不需要合并 每次也只需要经过判断，分解一半，所以比其他分解两边的效率高 最坏情况时间复杂度为O(n^2),期望时间复杂度为O(n) 找基准值时候可以考虑随机选择 #include<iostream> #include<vector> #in 阅读全文
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性能分析： 时间复杂度：O(n*log(n)) 空间复杂度：O(log(n)) 这里的时间复杂度其实是快速排序最好的时间复杂度，最坏的时间复杂度是O(n^2) 代码里补充的随机化快速排序的期望时间复杂度为：O(n*log(n)) 快速排序的性能优于归并排序是因为常数项，即算法所需的固定时间量。 #i 阅读全文
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还是分治的思想，解决方法利用了归并排序。具体可以看一下这篇博客。 第三章：分治II - 不妨不妨，来日方长 - 博客园 (cnblogs.com) C++代码如下，可以在VS直接运行。 #include<iostream> #include<vector> #include<algorithm> u 阅读全文
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3.1逆序对计数问题 合并这个步骤是比较难的，也会区别于“最大数组问题”的地方。 归并排序的过程正好可以顺便统计逆序对，所以将统计逆序对嵌入到归并排序的算法当中。 所以合并的算法复杂度就降到了归并排序的O(n)。 3.2快速排序 归并排序：分的过程，1/2切开，所以这部分没有话费多少时间，即简化分解 阅读全文
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性能分析: 时间复杂度：O(n^2) 空间复杂度：O(1) 虽然性能跟冒泡排序一样，但是速度上来讲，选择排序要优于冒泡排序，因为减少了数据交换的次数，先找到了最小值的下标，然后将它往前挪。 #include<iostream> #include<vector> using namespace std 阅读全文
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性能分析： 时间复杂度：O(n^2) 空间复杂度：O(1) #include<iostream> #include<vector> using namespace std; int main() { // 思想： // 在原始待排序序列上操作; // 将原始待排序序列分成无序区和有序区两部分; // 阅读全文