LeetCode:Combinations这篇博客中给出了不包含重复元素求组合的5种解法.我们在这些解法的基础上修改以支持包含重复元素的情况.对于这种情况,首先肯定要对数组排序,以下不再强调 修改算法1:按照求包含重复元素集合子集的方法LeetCode:Subsets II算法1的解释,我们知道:若当前处理的元素如果在前面出现过m次,那么只有当前组合中包含m个该元素时,才把当前元素加入组合 class Solution { public: void combine(vector<int> &a

TX面试题2: 已知一个含有n个元素的集合,要求打印其所有具有k个元素的子集(不允许有重复的) 题目分析, 为了便于说明,不妨将问题简化一下: 已知一个盒子中有n个不同的球,分别标记为{a1,a2,...,an},现在需要从中取出其中任意k个球,求给出各种组合. 首先,从组合数学的角度,我们可以知道本问题是一个典型的不放回组合问题,总的个数为 c(n,k). 对于{a1,a2,...,an}中某一个元素 ai是否出现在k元子集中可以把问题分为如下两个子问题. (1) 如果ai出现在k元子集中,那

HashSet集合存储数据的结构 HashSet集合存储元素不重复的原理 //创建HashSet集合对象 Hashset<String> set = new HashSet<>(); string s1 = new String(original: "abc") ; string s2 = new String( original: "abe"); set.add(s1); set.add(s2); set.add("重地"

HashSet集合存储数据的结构(哈希表) 在JDK1.8之前,哈希表底层采用数组+链表实现,即使用链表处理冲突,同一hash值的链表都存储在一个链表里.但是当位于一个桶中的元素较多,即hash值相等的元素较多时,通过key值依次查找的效率较低.而JDK1.8中,哈希表存储采用数组+链表+红黑树实现,当链表长度超迂阈值(8 )时,将链表转换为红黑树,这样大大减少了查找时间. 简单的来说,哈希表是由数组+链表+红黑树(JDK1.8增加了红黑树部分)实现的,如下图所示. Set集合存储元素不重复的原

这个回溯感觉掌握的有些熟练了. 两种方式,递归和循环. 感觉就是套框架了. /** * Return an array of arrays of size *returnSize. * The sizes of the arrays are returned as *columnSizes array. * Note: Both returned array and *columnSizes array must be malloced, assume caller calls free().

本文已收录<Java常见面试题>系列,Git 开源地址:https://gitee.com/mydb/interview HashSet 实现了 Set 接口,由哈希表(实际是 HashMap)提供支持.HashSet 不保证集合的迭代顺序,但允许插入 null 值.也就是说 HashSet 不能保证元素插入顺序和迭代顺序相同. HashSet 具备去重的特性,也就是说它可以将集合中的重复元素自动过滤掉,保证存储在 HashSet 中的元素都是唯一的. 1.HashSet 基本用法 HashS

1. TreeSet保证元素唯一性和自然排序的原理和图解 2. TreeSet唯一性以及有序性底层剖析: 通过观察TreeSet的add()方法,我们知道最终要看TreeMap的put()方法. 跟踪进入源码: interface Collection {...} interface Set extends Collection {...} interface NavigableMap { } class TreeMap implements NavigableMap { public V pu

一.引言二.普通算法算法A:算法B:三.较好算法算法C:算法D:四.总结 一.引言 ​ 这就是类似求Top(K)问题,什么意思呢?怎么在无序数组中找到第几(K)大元素?我们这里不考虑海量数据,能装入内存. 二.普通算法 算法A: 将数组中的元素升序排序,找到数组下标k-1的元素即可.这是大家最容易想到的方法,如果使用简单排序算法,时间复杂度为O(n^2). 算法B: 第一步:初始化长度为K的一个数组,先读入K个元素,将元素降序排序(升序也可以),这时候第K大元素就在最后一个. 第二步:读入下一个

问题:如何得到链表中的倒数第k个元素?   一种简单的思路是遍历链表一遍,并统计出链表中节点的数目,然后计算出倒数第k个元素到链表头节点的元素的距离,然后得到对应的结果.但是,我们能否有一种更加简便的方式来得到倒数的第k个元素的结果呢?答案肯定有啦,不然我也不会总结成博文了.....哈哈哈哈~   具体的解题步骤如下: 初始化两个指针a和b,其均指向链表头节点. b指针先走k-1步 a指针和b指针均同时走一步 重复步骤3,直到b指针走到链表末尾节点,此时,a指针所指向的链表节点,即为其对应的链表

简要介绍下快速排序的思想:通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列.时间复杂度为O(nlogn) 一.<data structure and algorithm analysis in c>中的实现,测试过,觉得该说明的已经注释  C++ Code  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

题目要求: 输入n个整数,输出其中最小的k个. 例如:输入1,2,3,4,5,6,7,8这8个数字,则最小的4个数字为1,2,3,4. 参考资料:剑指offer第30题. 题目分析: 解法一: 用快排的思想,但是最小的k个数不用排序,时间复杂度O(n). 优点:时间复杂度好,缺点:会修改原整数数组顺序. 解法二: 创建一个大小为k的最大堆,遍历一遍数组,同时不断修改最大堆.时间复杂度O(nlogk). 优点:不会修改原数组,适用于海量数据.缺点:比解法一时间复杂度高. 其他解法: 1.快排,取前

动态数据集合中求top k大元素 第1大,第2大 ...第k大 k是这群体里最小的 所以要建立个小顶堆 只需要维护一个大小为k的小顶堆 即可 当来的元素(newCome)> 堆顶元素(smallTop),说明进来的元素有和堆顶竞争的资格,此时的堆顶被踢出 这时把进来的元素放到堆顶 newCome>smallTop,smallTop的左右孩子>smallTop,所以无法确认 newCome和smallTop的左右孩子的大小关系, 在newCome和smallTop的左右子节点找到最小的元素

文章同步更新在个人博客:HashSet怎样保证元素不重复 都知道HashSet中不能存放重复元素,有时候可以用来做去重操作等.但是其内部是怎么保证元素不重复的呢?下面从源码去看看. 打开HashSet源码,发现其内部维护了一个HashMap: public class HashSet<E> extends AbstractSet<E> implements Set<E>, Cloneable, java.io.Serializable { static final lo

需要用到List接口中定义的几个方法: addAll(Collection<? extends E> c) :按指定集合的Iterator返回的顺序将指定集合中的所有元素追加到此列表的末尾实例代码: retainAll(Collection<?> c): 仅保留此列表中包含在指定集合中的元素. removeAll(Collection<?> c) :从此列表中删除指定集合中包含的所有元素. package list; import java.util.ArrayList

正解:堆 解题报告: 传送门$QwQ$ 考虑把$b$从大往小排序,然后把$a_1+b_1,a_2+b_1,...,a_n+b_1$丢到堆里,顺便记录下$b$的下标 然后每次拿出一个最大值,设为$mx=x+b_i$,就把$x+b_{i+1}$丢进去就成 $over$ 然后拓展以下$q$的范围是$m\cdot n$的时候怎么做昂$QAQ$ 考虑把$a,b$分别排序,然后二分这个第$k$大是多少,发现$b$的数量是递增的,所以随便维护一下,$check$的复杂度就$O(m+n)$的 然后总的复杂度大概

381. O(1) 时间插入.删除和获取随机元素 - 允许重复 设计一个支持在平均 时间复杂度 O(1) 下, 执行以下操作的数据结构. 注意: 允许出现重复元素. insert(val):向集合中插入元素 val. remove(val):当 val 存在时,从集合中移除一个 val. getRandom:从现有集合中随机获取一个元素.每个元素被返回的概率应该与其在集合中的数量呈线性相关. 示例: // 初始化一个空的集合. RandomizedCollection collection =

381. O(1) 时间插入.删除和获取随机元素 - 允许重复 LeetCode_381 题目详情 题解分析 代码实现 package com.walegarrett.interview; import java.util.*; /** * @Author WaleGarrett * @Date 2021/2/28 22:23 */ /** * 题目详情:设计一个支持在平均 时间复杂度 O(1) 下, 执行以下操作的数据结构. * 注意: 允许出现重复元素. * insert(val):向集合中

题目描述 以尽可能小的代价返回某无序系列中的两个最大值,当有重复的时设置某种机制进行选择. 题解 首先要考虑的是重复的数的问题. A.不处理重复数据方法:在处理第k大的元素时不处理重复的数据,也就是将原数组进行降序排序后,下标为k-1的元素. B.去除重复数据方法:忽略重复的数据,这时候需要首先对a进行去重处理(可以用哈希表),然后再按A的方法求解. 先排序,再求解: 用快排或堆排序,平均时间复杂度为O(N*logN),然后取出前k个,于是总时间复杂度为O(NlogN)+O(k)=O(NlogN

HashSet 不重复主要add 方法实现,使用 add 方法找到是否存在元素,存在就不添加,不存在就添加.HashSet 主要是基于HashMap 实现的,HashMap 的key就是 HashSet 的元素,HashSet 基于hash 函数实现元素不重复. 首先看 add 方法: public boolean add(E e) { return map.put(e, PRESENT)==null; } HashMap 的put 方法,map 的 put 方法调用 putVal 方法. pu

可重叠的k次最长重复子串 #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> using namespace std; const int N = 21003; int t1[N], t2[N], c[N]; void st(int *x, int *y, int *sa, int n, int m) { int i; for(i = 0; i < m; ++i) c[i] = 0; for(i = 0;

5.查找最小的 k 个元素(数组)题目:输入 n 个整数,输出其中最小的 k 个.例如输入 1,2,3,4,5,6,7 和 8 这 8 个数字,则最小的 4 个数字为 1,2,3 和 4. 算法里面学过查找第k小的元素的O(n)算法 试着实现了一下: 注意new 初始化二维数组的方式 int (* a)[5] = new int[8][5]; /* 5.查找最小的 k 个元素(数组) 题目:输入 n 个整数,输出其中最小的 k 个. 例如输入 1,2,3,4,5,6,7 和 8 这 8 个数字,