随笔分类 - 数据结构与算法
摘要：Redis是一种键值(key Value)数据库，相对于关系型数据库，它也被叫作非关系型数据库 Redis中，键的数据类型是字符串，但是为了非富数据存储方式，方便开发者使用，值的数据类型有很多 字符串 (string) 这种数据类型非常简单，对应到数据结构里面，就是 字符串 列表 (list) 支持
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摘要：一个由1亿个数组成的集合M，数的范围从1~10亿 新来一个数n，如何快速且省内存地判断是否存在M中？ 方法一： 将集合M的数用散列表保存，然后对数n判断是否在散列表中即可 消耗内存：假设一个数用4字节保存，1亿个数至少要381M内存，不过由于实际上由于有装载因子，散列冲突解决等，实际内存远远不止38
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摘要：递归 广度优先搜索 深度优先搜索 二分 left, right = 0, len(array) 1 while left
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摘要：关键位运算 x & ( x) 取得最低位1 x & (x 1) 去掉最低位1
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摘要：什么是位运算 程序中所有数在计算机内存中都是以 二进制 的形式储存的。位运算就是直接对 整数 在内存中的二进制位进行操作。不需要转成十进制，因此处理 速度 非常快 常见操作 XOR 异或 x ^ 0 = x x ^ ~0 = ~x x ^ (~x) = 1s x ^ x = 0 a ^ b = c
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摘要：Trie树， 即字典树， 又称单词查找树或键树， 多叉树 基本性质 根节点不包含字符，除根节点外每一个节点都只包含一个字符 从根节点到某一节点，路径上经过的字符连接起来，为该节点对应的字符串 每个节点的所有子节点包含的字符都不相同 本质： 利用字符串之间的 公共前缀 ，将重复的前缀合并在一起 主要操
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摘要：``` n = 4 # 以4皇后举例 result = [] # 放置互斥的列、左斜线、右斜线信息 cols= set() pie = set() na = set() def dfs(row, state): if row >= n: result.append(state) for col in range(n): if col in cols or row + col in pie or r
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摘要：解法一： 数学归纳法 从n =1 n=2 n=x ，从小到大，发现规律。 解法二： DFS + 递归 字符号长度 2 n 暴力解法，结合栈 O(2 2n) 解法三： 解法二上改进 + 剪枝 O(2 n)
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摘要：方法一，使用数组辅助 方法二，使用快慢指针 双指针 p 和 q 的话，当 q 指向末尾的 NULL， p 与 q 之间相隔的元素个数为 n 时，那么删除掉 p 的下一个指针就完成了要求。 设置虚拟节点 dummyHead 指向 head 设定双指针 p 和 q ，初始都指向虚拟节点 dummyHea
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摘要：定义 堆是一个完全二叉树 堆中每一个节点的值都必须大于等于（或小于等于）其子树中每个节点的值 如何存储一个堆 完全二叉树比较适合用数组来存储 数组中下标为 i 的节点的 左子节点： i 2 的节点 右子节点： i 2 + 1 的节点 父节点： i / 2 重要操作 插入一个数据： 新插入数据放到数组
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摘要：你有一排书架，有空时会拿些书来看，经常性会买些新书。无奈书架容量有限，当新买的书放不下时，需要一个策略将旧书淘汰。 LRU（最近最少使用）缓存淘汰机制正合适。 1)新买的书放在最左侧。 2)最近常看的书也放在最左侧。 久而久之，越往右边的书越是长时间没看，当有新书时，就从右侧淘汰起。Perfect。
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摘要：解法1：递归 +备忘录 自顶向下 解法2：动态规划 自底向上
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摘要：思考： 由于乘法的特殊性，所以nums上每一位的乘积最大值（不论正负），都只与前一个值能达到的最大值（当前数字为正）和最小值（当前数位为负）有关系。 nums = [2,3, 2,4] imin ,imax =1,1 max_product = float(' inf') for num in nu
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摘要：将nums数组当成是一个赌徒连续几天的输赢情况。 如果昨天赢钱了 =0 ,那今天无论输赢，之后都有可能赢更多钱。所以记住昨天 如果昨天输钱了 int: size = len(nums) dp = [0] size dp[0] = nums[0] for i in range(1,size): if
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摘要：N = 7 paths = [[1,2],[2,3],[3,4],[4,1],[1,3],[2,4],[5,6],[5,7],[6,7]] res = [0] (N + 1) G = [ [] for _ in range(N + 1)] 使用邻接表存放每个花园与其它花园连接的信息 for x ,y
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摘要：解题思路，有些类似于在电影院忘了自己是在第几排，就问前一排的人，前一排也不知道，再问前前排。如此一直问到第一排。第一排肯定知道自己是第一排。 然后第二排在第一排的答案上加1。如此经过一递一归，就能求出当前自己是在第几排了。 递归最重要的是想好终止条件。及在每一个递归过程中，自己应该做什么（每个递归过
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摘要：给定一个数组 nums，有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。 返回滑动窗口中的最大值。
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摘要：长度 联想到下标 有效括号 联想到栈 最长 要对长度态判断
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