一.count函数 algorithm头文件定义了一个count的函数,其功能类似于find.这个函数使用一对迭代器和一个值做参数,返回这个值出现次数的统计结果. 编写程序读取一系列int型数据,并将它们存储到vector对象中,然后统计某个指定的值出现了多少次. 核心代码: cout<<count(ivec.begin() , ivec.end() , searchValue) 具体实现: //读取一系列int数据,并将它们存储到vector对象中, //然后使用algorithm头文件中定

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总结 1. 要求栈的 push, pop, min 都是 o(1). 普通栈支持 Push Pop 操作, 且时间复杂度已为 o(1), 再加上 Min 函数, 时间复杂度已无法优化, 只能通过加空间来满足多的约束 2. 另设一个栈, 保持当前最小的值. 两个栈同步 push, pop 5      3 4      3 3      3 7      7 8      8 S1   S2

题目: 定义栈的数据结构,请在该类型中实现一个能够得到栈中所含最小元素的min函数(时间复杂度应为O(1)). 分析: 因为题目要求得到栈中最小元素的min函数时间复杂度为O(1),这里便不选择遍历栈内元素的方法了. 我们新建立一个StackMin栈,StackMin栈内的元素个数应该与数据栈内的元素个数保持一致,StackMin栈顶元素是当前数据栈中的最小元素. 也就是说,在将一个数据压入栈中,同时要讲此时的最小元素压入StackMin,因为从最开始就将栈的最小值压入栈中,每当新来一个元素,就

总结:对二叉树应用分治法时,应避免定义多个递归函数,当出现需要递归求解多种的结果时,尽量使用ResultType来让一次递归返回多种结果. 题目:Binary Tree Maximum Path Sum 给出一棵二叉树,寻找一条路径使其路径和最大,路径可以在任一节点中开始和结束(路径和为两个节点之间所在路径上的节点权值之和). 解法:定义两个函数,maxPathSum(TreeNode root)表示以root为根的树的最大路径长度(即题目所求,至少包含一个节点),rootToAny(TreeN

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给你一个数n,请问n以内有多少个素数?(n <= 10e7) 一般来说,要是对一个整数进行素数判断,首先想到的是写个函数判断是否为素数,然后调用这个函数,时间复杂度为O(n^(½)),但是要求n以内的素数就略显吃力了. 要是求n以内的素数个数的话,可以用埃式筛选.预处理一下. 先看下面的代码: /* |埃式筛法| |快速筛选素数| |15-7-26| */ #include <iostream> #include <cstdio> using namespace std; c

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题目:输入n个整数,找出其中最小的K个数.例如输入4,5,1,6,2,7,3,8这8个数字,则最小的4个数字是1,2,3,4,. package test; import java.util.ArrayList; import java.util.Comparator; import java.util.PriorityQueue; import org.junit.Test; public class GetLeastNumbers_Solution { /** * 基于优先队列,时间复杂度为

Given many words, words[i] has weight i. Design a class WordFilter that supports one function, WordFilter.f(String prefix, String suffix). It will return the word with given prefix and suffix with maximum weight. If no word exists, return -1. Example

算法题目 查找斐波纳契数列中第 N 个数. 所谓的斐波纳契数列是指: * 前2个数是 0 和 1 . * 第 i 个数是第 i-1 个数和第i-2 个数的和. 斐波纳契数列的前10个数字是: 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34 - 分析 斐波那契数列满足公式f(n) = f(n-1) + f(n-2),n > 0.这里我们的第一想法是使用递归,可是直接翻译公式出来的递归调用是这样的: int fib(int n) { if (n == 1) { return 0; }

归并排序比较适合大规模得数据排序,借鉴了分治思想. 归并排序原理 自古以来,分久必合合久必分. 我们可以这样理解归并排序,分-分到不能分为止,然后合并. 使用递归将问题一点一点分解,最后进行合并. 分而治之 (merge_sort) 提到递推,我们使用地递推解决问题,首先要分析出递推公式.明确结束条件. 递推公式: merge_sort(i...n)=merge( merge_sort(i...j), merge_sort(j+...n) ) 结束条件: i>=n 分久必合(merge) 将两个

年前本人在找工作面试时在Redis相关问题上可栽了跟头.在面试前按常规套路准备了一下,比如 Redis 的常用5种数据结构,Redis持久化策略,Redis实现分布式锁,简单发布订阅等等都准备了,当时不知天高地厚以为十拿九稳了,可是万万没想到我终究还是在Redis的被问的第一个问题上翻船了-- 面试官 :看你简历上写了熟悉常用数据结构,都有哪些说说 本人 :常用有5种,string,list,set,zset,hash(内心很得意) 面试官 :那你说说都用过哪些数据结构 本人 :用的最多的是st

graphdfsbfs 1.clone graph2.copy list with random pointer3.topological sorting4.permutations5.subsets6.n queens7.subsetsII 8.palindrome partitioning9.combination sum10.combination sumII11.word ladder 12.word ladderII 克隆图:先克隆点,再克隆边. 宽度优先搜索有模板,以后告诉了图中的一

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