随笔分类 - 0-数据结构/算法
摘要：1，对比 https://blog.csdn.net/honghuidan/article/details/77527808 两者相同点：单点/区间修改，区间查询 区间查询：前缀和 区间修改，单点查询：差分 单点修改，区间查询：树状数组，线段树 区间修改，区间查询：线段树+懒标记 不同点： ==树状
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摘要：1-排序的用法 实现数据的顺序排列； ==在数据有重复时，实现相同数据的聚集==（能这样做的前提是，最终结果与原先的顺序无关）。 2-数字字典序 如果是正常字符串字典序，那么java中a.compareTo(b)就是排序结果，返回负值表示a在b前，返回正值表示a在b后 https://leetcod
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摘要：0，图的一些基本概念 https://oi-wiki.org/graph/concept/ 1，无向图的遍历 这里的遍历指的是从任一点出发，依据边的连接关系，直到不能再向下传递为止。 无向图与多叉树的区别 树的遍历只有一个根节点，图的遍历则可以从任一点出发（无向图的所有点都可以是根节点，一个有N个顶
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摘要：1，回溯框架 要学回溯，先要学会递归，递归可以通过学树的深度优先遍历来学。 解决递归问题，需要思考的问题： 1，递归函数的输入是什么 2，递归函数在哪里进行递归调用（比如树的前中后序的调用位置，本质是后面的递归是否需要之前处理的信息） 3，递归调用前后需要对数据进行什么处理 4，结束条件、返回值 解
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摘要：0，技巧 1，巧用python的同步赋值，同步赋值时先计算等号右边再给左边依此赋值，注意左边的顺序不要相互干扰 例子1，取反: nodeBefore, node = head, head.next while node: node.next, nodeBefore, node = nodeBefor
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摘要：1，题目 leetcode-912. 排序数组 2，选择排序 核心思想：挑出最值放在一边 时间复杂度：O(N^2) 示例代码： class Solution: def sortArray(self, nums: List[int]) -> List[int]: length = len(nums)
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摘要：1-数位运算 1-1-位图/状态压缩技巧 可以用一个数字表示一个数组中所有值的取值与否（从而将不可哈希的boolean数组转换为可以哈希的数字，这样就可以做为key传递给哈希表了），或者记录一个字符串中不同字母是否出现过（int中的第26位分别标记a~z是否出现过，并通过按位与的操作判断两个字符中是
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摘要：[931. 下降路径最小和] 给你一个 n x n 的 方形 整数数组 matrix ，请你找出并返回通过 matrix 的下降路径 的 最小和 。 下降路径 可以从第一行中的任何元素开始，并从每一行中选择一个元素。在下一行选择的元素和当前行所选元素最多相隔一列（即位于正下方或者沿对角线向左或者向右
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摘要：1，适用范围及模板 记忆化搜索与动态规划等价吗？ 自己的理解： 记忆化搜索其实应该总结到归纳2-递归那里，是递归的一部分，但是记忆化搜索和动态规划能够解决的问题范围接近（最值问题），就在这里进行了总结；并且动态规划效率比记忆化搜索要高，算是一种效率上的进阶。 记忆化搜索（递归+备忘录形式）=备忘录（
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摘要：1-二叉树遍历 1-1-递归 时间复杂度：O(n)，n为节点数，访问每个节点恰好一次。 空间复杂度：空间复杂度：O(h)，h为树的高度。最坏情况下需要空间O(n)，平均情况为O(logn) # Definition for a binary tree node. # class TreeNode:
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