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目录 数据结构 算法 数据结构 数组 有序二维数组查找 数组相对位置排序 数组顺时针输出 把数组排成最小的数 数组中的逆序对 扑克牌顺子 数组中重复的数字 构建乘积数组 链表 链表反向插入ArrayList 链表倒数第k个 反转链表 合并有序链表 带random指针的链表 两个链表的第一个公共结点 链表中环的入口结点 删除链表中重复的结点 复杂链表的复制 栈&队列 链表反向插入ArrayList 两个栈实现队列 斐比那契数列第n项 跳台阶 变态跳台阶 矩形覆盖 o(1)实现栈计算最小值 判断入栈…
剑指Offer--二分查找算法 前言 本片博文主要讲解查找算法的相关知识.重点介绍二分查找. 二分查找算法是在有序数组中用到的较为频繁的一种查找算法,在未接触二分查找算法时,最通用的一种做法是,对数组进行遍历,跟每个元素进行比较,其时间为O(n).但二分查找算法则更优,因为其查找时间为O(lgn). 在面试的时候二分查找是用的比较多一种查找算法,如何在面试官面前快速准确得的写出代码决定你是否能够被录取.以前一直以为二分查找很简单,所以就没怎么重视,但是真要在面试官面前对着黑板手写出来,还是漏洞百…
算法:排序和查找(二分查找,归并排序,快速排序),位运算等. 查找:顺序查找,哈希查找,二叉排序树查找,哈希表. 二分查找可以解决:"旋转数组中的最小数字","数字在排序数组出现的次数"等问题. 哈希表:优点:O(1)时间内查找一个元素的效率最高. 缺点:需要额外的空间来实现哈希表. 二叉排序树查找:对应二查搜索树查找,可以解决:"二叉收索树的后续遍历","二查搜索树和双向链表" 排序:排序算法要熟练,额外空间消耗,平均时间复…
旋转数组的最小数字 题目:把一个数组最开始的若干元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转.输入一个递增排序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素.例如:数组{3,4,5,1,2}为{1,2,3,4,5}的一个旋转数组.此时的旋转数组是可以划分为两个排序的子数组.最小值为这两个子数组分界线. 思路:写一个函数minArrary(int*arrary int len),返回值为int.定义三个指针left=mid=0(如果数组是将前面的0个元素放到数组的后面,那么旋转数组即是原数组,最小值即为mi…
技术面重点:数组.字符串.链表.树.栈以及队列.…
LeetCode题解汇总(持续更新,并将逐步迁移到本博客列表中) 剑指Offer 数据结构 链表 序号 题目 难度 06 从尾到头打印链表 简单 18 删除链表的节点 简单 22 链表中倒数第k个节点 简单 24 反转链表 简单 52 两个链表的第一个公共节点 简单 二叉树 序号 题目 难度 07 重建二叉树 中等 栈和队列 序号 题目 难度 09 用两个栈实现队列 简单 图 序号 题目 难度 12 矩阵中的路径 中等 13 机器人的运动范围 中等 算法 动态规划 序号 题目 难度 10- I…
(1)剑指Offer——Trie树(字典树) Trie树 Trie树,即字典树,又称单词查找树或键树,是一种树形结构,是一种哈希树的变种.典型应用是统计和排序大量的字符串(但不仅限于字符串),所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计.它的优点是:最大限度地减少无谓的字符串比较,查询效率比哈希表高. Trie的核心思想是空间换时间.利用字符串的公共前缀来降低查询时间的开销以达到提高效率的目的. Trie树也有它的缺点,Trie树的内存消耗非常大.当然,或许用左儿子右兄弟的方法建树的话,可能会好点.可…
❗❗ 必看经验 在博主刷题期间,基本上是碰到一道二叉树就不会碰到一道就不会,有时候一个下午都在搞一道题,看别人解题思路就算能看懂,自己写就呵呵了.一气之下不刷了,改而先去把二叉树的基础算法给搞搞懂,然后又去把剑指offer里所有关于二叉树的题目挑了出来做,越不会就越把自己往奔溃的边缘虐.还别说,这一搞,神清气爽.也怪之前什么基础准备都没有就直接去题库里挑战题目了. 在这里想说的是,在刷题之前一定得先有自己的知识储备,比如说最起初的数据结构总得会吧,或者说基础的数据结构里都有些啥啥时重点之类的.别…
从今年 3 月份开始准备找实习,到现在校招结束,申请的工作均为机器学习/数据挖掘算法相关职位,也拿到了几个 sp offer.经历这半年的洗礼,自己的综合能力和素质都得到了一个质的提升. 实话说对于未来去哪里,即将如何发展还没有清晰的规划.迷茫总是会有的,但这并不是停止脚步的理由.找工作是在漫长的职业生涯中时常出现的转折点,而学习和和积累是终生的任务.这里不打算对这一段时间的各项细节和收获展开太多讨论,后续将会专门进行整理. 本文主要是对<剑指 offer>这本面试经典进行一个小结,也是未来继…
剑指Offer--算法复杂度中的O(logN)底数是多少 前言 无论是计算机算法概论.还是数据结构书中,关于算法的时间复杂度很多都用包含O(logN)这样的描述,但是却没有明确说logN的底数究竟是多少.算法中log级别的时间复杂度都是由于使用了分治思想,这个底数直接由分治的复杂度决定.如果采用二分法,那么就会以2为底数,三分法就会以3为底数,其他亦然. 不过无论底数是什么,log级别的渐进意义是一样的.也就是说该算法的时间复杂度的增长与处理数据多少的增长的关系是一样的. 我们先考虑O(logx…