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iOS 面试策略之算法基础4-5节
二叉树面试实战题 请设计一个应用可以展示一颗二叉树。 首先一个简单的 App 是 MVC 架构，所以我们就要想，在 View 的层面上表示一棵二叉树？ 排序算法一中，这两个元素位置与原数组相同，故称其为稳定算法。而排序算法二则是不稳定算法。 而在 Swift 源代码中，sort 函数采用的是一种内省算法（IntroSort）。它由堆排序、插入排序、快速排序 3 种算法构成，依据输入的深度选择最佳的算法来完成。 (current) } else { last.end = max(last.end, current.end) } } return res } 搜索实战 第一题： 第二题：搜索旋转有序数组 上面的题目是一个简单的二分搜索变种。我们来看一个复杂版本的： 一个有序数组可能在某个位置被旋转。给定一个目标值，查找并返回这个元素在数组中的位置，如果不存在，返回 -1。
1.1K60发布于 2021-04-20 - 来自专栏编码如写诗
算法题
我扫了一眼代码,心想这题挺经典的,来,我给你捋一捋。 ##算法题：Word Break 题目理解 题目说给你一个字符串 s 和一个单词列表 wordDict。 这题的关键点在于理解动态规划的状态转移。dp[i] 表示前 i 个字符能否拆分,如果某个位置 j 之前能拆分,而且 s[j:i] 是字典里的词,那 dp[i] 就能拆分。
17310编辑于 2026-03-02 - 来自专栏编码如写诗
算法题
我扫了一眼代码,心想这题挺经典的,来,我给你捋一捋。 ##算法题：House Robber 题目理解 题目说你是专业小偷,计划偷窃沿街的房屋。 这题的关键点在于理解动态规划的状态转移。每家有两种选择:偷或不偷。如果偷这一家,上一家就不能偷,所以是dp[i-2]+nums[i]。如果不偷这一家,就是dp[i-1]。取两者最大值就是最优解。
20710编辑于 2026-03-02 - 来自专栏编码如写诗
算法题
我扫了一眼代码,心想这题挺经典的,来,我给你捋一捋。 ##算法题：Best Time to Buy and Sell Stock 题目理解 题目说给你一个数组 prices,prices[i] 是第 i 天的股票价格。 设计算法计算你能获取的最大利润。 注意不能在买入前卖出,也就是买入日期必须在卖出日期之前。 举例说明: 输入 [7,1,5,3,6,4],输出 5。 这题的关键点在于理解一次遍历的思路。我们要找最低的买入价和最高的卖出价,但不能简单找最小值和最大值,因为买入必须在卖出之前。所以要用一次遍历,维护历史最低价,同时计算每次卖出的利润。
13810编辑于 2026-03-02 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 4-5 超参数
我们将这些在运行机器学习算法之前需要指定的参数，称之为超参数。kNN算法中的k就是kNN算法的超参数。 和超参数相对应的概念就是模型参数，模型参数就是在模型训练过程中，机器学习算法根据训练样本学习到的参数。 其实可以简单理解： 超参数，需要在使用机器学习算法之前指定的数值，指定不同的数值可能为模型带来不同的泛化能力，使用机器学习算法相同，但是其中的超参数不同，也可以认为是两种不同的模型，因此可以看出超参数还是很重要的 实现自己寻找最好k值 下面使用实验搜索的方式寻找kNN算法中超参数k。 ? KNN其他的超参数 kNN中不仅有k这一个超参数，考不考虑距离也是kNN算法的超参数。 ?
77430发布于 2019-11-13 - 来自专栏C 与 Java 数据结构研习志
【算法题分享】小白必备的算法基础题
引言：当你作为一个初学Java算法题的小白，可以点进来看看我这些算法基础题，能够很好的帮助你打好算法基本功。打好基础，才能更上一层楼。速速开始学起这些算法题吧！
47310编辑于 2025-05-28 - 来自专栏五分钟学算法
经典算法题：排序算法
序列的变化情况采样如下： 20,15,21,25,47,27,68,35,84 15,20,21,25,35,27,47,68,84 15,20,21,25,27,35,47,68,84 请问采用的是以下哪种排序算法
1.5K10发布于 2019-10-23 - 来自专栏Hank’s Blog
4-5 R语言函数 split
#split根据因子或因子列表将 向量或其他对象分组 #通常与lapply一起使用 #split(参数):split(向量/列表/数据框,因子/因子列表) > x <- c(rnorm(5),runif(5),rnorm(5,1)) > x [1] 0.61008707 0.81746169 -1.09859969 -1.78134612 -1.94262725 0.99760581 [7] 0.37793960 0.05258653 0.38525197 0.46051864 -0.
94540发布于 2020-09-16 - 来自专栏MapleYe
【算法】打印算法题总结
前言 本文记录了我对打印算法题的总结。先说说什么事打印算法题，就是按照一定的规则打印二维矩阵。 10 11 12 15 11 7 3 13 14 15 16 16 12 8 4 接下来，将会有几道打印算法题 先旋转最外面的矩阵 1，4，16，13作为1组 2，8，15，9作为1组 3，12，14，5作为1组 把以上分组依次交换位置 左上角右下角往中心移动，重复上面的交换步骤，直至lx >= lx 算法实现 matrix[x][y] + " "); x++; y--; }while(x <= lx && y >= ly); } } 总结 通过以上三道题， 例如在第一二道题，我们都是通过解决外矩阵后，再解决内矩阵的方式解决问题的。 2、设计一个子模块打印函数 例如给定左上角和右上角打印一个矩阵等打印函数，记住一些常用的打印函数，可以让我们更快地解决问题
90110发布于 2020-03-28 - 来自专栏Java后端开发博客
LeetCode 算法题
# LeetCode 算法题 简单 两数之和 回文数 罗马数字转整数 合并两个有序链表 每天一道，没坚持下去 # 简单 # 两数之和 题目地址 (opens new window) 给定一个整数数组 不在哈希表中，key为8，value为2，存入哈希表中；遍历到元素2，与之对应的元素应该是target-2=6,6在哈希表中；因此6和2就是我们要找的两个元素，对应的下标分别是0,3,将数组[0,3]返回即可，算法到此结束 算法 我们直接将以上递归过程建模，同时需要考虑边界情况。 如果 l1 或者 l2 一开始就是空链表 ，那么没有任何操作需要合并，所以我们只需要返回非空链表。 方法二：迭代 思路 我们可以用迭代的方法来实现上述算法。 算法 首先，我们设定一个哨兵节点 prehead ，这可以在最后让我们比较容易地返回合并后的链表。我们维护一个 prev 指针，我们需要做的是调整它的 next 指针。
63210编辑于 2022-12-25 - 来自专栏花落的技术专栏
常见算法题
为了求出岛屿的数量，我们可以扫描整个二维网格。如果一个位置为 11，则以其为起始节点开始进行深度优先搜索。在深度优先搜索的过程中，每个搜索到的 11
1K00编辑于 2021-12-05 - 来自专栏花落的技术专栏
常见算法题
为了求出岛屿的数量，我们可以扫描整个二维网格。如果一个位置为 11，则以其为起始节点开始进行深度优先搜索。在深度优先搜索的过程中，每个搜索到的 11
64930发布于 2021-11-25 - 来自专栏玩转大前端
js算法题
面试发现自己的算法知识有不足，因此参考了多篇文章学习总结。 冒泡排序 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。 对每一对相邻元素做同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。 持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较 冒泡排序最好的时间复杂度为O(n),是一种稳定排序算法。 快速排序不是一种稳定的排序算法，也就是说，多个相同的值的相对位置也许会在算法结束时产生变动。 不指定算法的数组排序 let arr = [16, 31, 12, 1, 9, 12, 10]; arr.sort((a, b) => a - b); // 从小到大 4.
1.7K51编辑于 2022-08-15 - 来自专栏chenchenchen
OJ算法题
#include <stdio.h> #include <string.h> #define MAX 1000 struct Node{ int v,net; }; struct Node node[MAX]; int main(){ int n,e,t,i,x,y,z,head[MAX],que[MAX],map[MAX/2][MAX/2],qh,qt; while(scanf("%d %d",&n,&e)!=EOF){ memset(head,-1,sizeof(head)); for(i = 0;i < e;i++){ scanf("%d %d",&x,&y); node[i].v = y; node[i].net = head[x]; head[x] = i; } scanf("%d",&t); while(t--){ z = 0; memset(map,0,sizeof(map)); qh = qt = 1; scanf("%d %d",&x,&y); if(x == y){ printf("yes\n"); continue; } que[qt++] = x; while(qh < qt){ for(i = head[que[qh]];i != -1;i = node[i].net){ if(map[que[qh]][node[i].v] == 0){ map[que[qh]][node[i].v] = 1; que[qt++] = node[i].v; } if(node[i].v == y){ z = 1; break; } } if(z == 1) break; qh++; } if(z == 1) printf("yes\n"); else printf("no\n"); } printf("\n"); } return 0; }
63530编辑于 2023-01-30 - 来自专栏酒楼
算法题1
计算字符串最后一个单词的长度，单词以空格隔开，字符串长度小于5000。（注：字符串末尾不以空格为结尾）
49510编辑于 2023-12-09 - 来自专栏python3
算法题3
---- 摘自传智播客公开课 ---- package test; import java.util.Scanner; public class Arithmetic3 { //题设
39010发布于 2020-01-10 - 来自专栏Java编程指南
【面试算法题】水仙花算法题详解
算法题目 题目：打印出所有的 “水仙花数 “，所谓 “水仙花数 “是指一个三位数，其各位数字立方和等于该数本身。例如：153是一个 “水仙花数 “，因为153=1的三次方＋5的三次方＋3的三次方。 算法分析 根据题目分析，水仙花是三位数是 个位+十位+百位 自身次方等于该数本身，那么计算一个数是否是水仙花数要将这个数的 个位数 十位数 百位数给分解出来伪代码如下： a = i/100; 10; //获取3位数中十位的数 c=i%100%10; //获取3位数中个位的数 这样就可以通过循环来过滤出一个区间的水仙花数量了 算法
1.2K20发布于 2019-08-02 - 来自专栏Java学习从基础到就业
【算法题】三道题理解算法思想——二分查找算法
二分查找算法 本篇文章中会带大家从零基础到学会利用二分查找的思想解决算法题，我从力扣上筛选了三道题，难度由浅到深，会附上题目链接以及算法原理和解题代码，希望大家能坚持看完，绝对能有收获 文章顺序： 题目链接=》算法原理=》代码呈现 思想总结： 在某种判断条件下将区间⼀分为⼆，然后舍去其中⼀个区间，然后再另⼀个区间内查找。 需要注意的是二分查找算法不是只可以在有序的的数组中使用，只要一组数据在某个值的前后性质具有单调性都可以使用，也就是具有二段性。 1.二分查找 题目链接： https://leetcode.cn/problems/binary-search/ 算法思路： 。 当我们找到「⼆段性」的时候，就可以尝试⽤「⼆分查找」算法来解决问题。
35010编辑于 2024-04-08 - 来自专栏Java学习从基础到就业
【算法题】三道题理解算法思想--滑动窗口篇
滑动窗口 本篇文章中会带大家从零基础到学会利用滑动窗口的思想解决算法题，我从力扣上筛选了三道题，难度由浅到深，会附上题目链接以及算法原理和解题代码，希望大家能坚持看完，绝对能有收获，大家有更好的思路也欢迎大家在评论区交流啊 文章顺序： 题目链接-》算法原理-》代码呈现 思想总结： 滑动窗口可以理解为是快慢双指针的一个分支，也是利用双指针一个在前一个在后，通过判断条件使两个指针形成一个大小不断变化的窗口，不断向前移动 滑动窗口的解题思想是在暴力枚举的思想上演化而来的，利用数据的单调性使快指针不用回退，通常能使算法复杂度在暴力枚举的基础上减少一个数量级。 1.长度最小的子数组 题目链接： https://leetcode.cn/problems/minimum-size-subarray-sum/description/ 算法思想： 由于此问题分析的对象是 「⼀段连续的区间」，因此可以考虑「滑动窗⼝」的思想来解决这道题。
37310编辑于 2024-04-08 - 来自专栏编程小王
【优选算法篇】leetcode算法题
用最通俗的语言来讲所谓双指针算法是针对于遍历的过程的，我们平常在用for循环遍历的时候都是用单个指针在进行循环访问，而双指针就是用两个相同方向的或者相反方向的指针进行扫描，从而达道算法的目的。 解决思路： 本题巧妙使用双指针算法。 1.初始化两个指针： 。cur: 用于遍历整个数组。 。dest：指向最后一个非零元素，初始化为-1。 2.遍历数组 。
23100编辑于 2024-11-20
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