概念1.什么叫子串，主串，模式串？如果在字符串a中查找字符串b，那么字符串a就是主串，字符串b就是模式串串中任意个连续字符组成的子序列称为该串的子串，最长的子串就等于该字符串2.什么叫字符串匹配？给定主串S，判断模式串s是否是S的子串，如果是则返回模式串s的第一个字符在主串S中的位置，否则返回-13.什么叫单模式串匹配，多模式串匹配？单模式串匹配：在一个主串中查找一个模式串多模式串匹配：在一个主串

KMP算法笔记概述算法实现总结概述  这里仅仅做一个笔记，我将用java实现一个常见的kmp算法版本，关于该算法的讲解和理解，大家可以移步去该专栏–如何更好地理解和掌握KMP算法?

1.代码实现不了解蝙蝠算法可以先看看优化算法笔记（十五）蝙蝠算法实现代码前需要先完成优化算法matlab实现（二）框架编写中的框架的编写

明显是并查集的问题，但是一开始不知道怎么合并，参考的《算法笔记》的答案，每次碰到一个爱好，就给这个爱好设置为有这个爱好的人，这样就有了合并对象：人和有这个爱好的人剩下的就是模板了，初始化，查找根节点，合并

二叉树构造二叉树题目:297.二叉树的序列化与反序列化算法：朴素的想法前序遍历构造二叉树的序列，然后根据遍历的结果再构造二叉树。按照前序遍历顺序进行序列化，反序列化的时候，就知道第一个元素是根节点的值，然后递归调用反序列化左右子树，接到根节点上即可，上述思路翻译成代码即可解决本题。publicclassCodec{StringSEP=",";//Encodesatreetoasinglestrin

本系列总计六篇文章，是基于STL实现的笔试题常考七大基本数据结构该文章在《代码随想录》和《labuladong的算法笔记》题目中的具体实践，每篇的布局是这样的：开头是该数据结构的总结，然后是在不同场景的应用

基本思想是使用回溯法，回溯法都可以将问题划分为一个解空间树：假设字符串s为"aab"，那么我们可以使用深度优先搜索去构建解空间树：dfs遍历出来的第一个序列是[a,a,b]，显然该序列都是回文子串，接着回溯，遍历下一个序列，为[a,ab]，不是回文子串，去除…如此往下遍历，将符合要求的序列加入到结果集res中，直到遍历整个解空间树此题的重要思想有两个：Java中的List变量存储的是List的地址

指针问题A:C语言10.1问题B:C语言10.2问题C:C语言10.10问题D:C语言10.15问题E:C语言10.16问题A:C语言10.1题目描述输入a和b两个整数，按先大后小的顺序输出a和b。注意请使用指针变量的方式进行比较和输出。输入两个用空格隔开的整数a和b。输出按先大后小的顺序输出a和b，用空格隔开。请注意行尾输出换行。样例输入Copy59样例输出Copy95#includeintma

滑动窗口最大值问题给你一个整数数组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。问题分析可使用单调队列解决问题（java中使用LinkedList来实现单调队列），队列从头到尾是从大到小的，那么队头元素就是需要返回的最大值，只需每次让队头弹出就行。当滑动窗口移动时，我们需要弹出在窗口外的元

在一些数组或者字符串我们需要遍历子序列，可能要用到两个指针（我们称为起始指针和终止指针）进行双层遍历，内层终止指针满足条件时跳出内层循环，然后起始指针前进，回溯终止指针到起始指针，以此继续进行遍历，然而这样效率比较低，我们可能进行了很多不必要的比较。有没有可能只进行一次遍历呢？滑动窗口提供了一个很好的思路。在滑动窗口算法中我们要解决以下问题：窗口内是什么？窗口就是满足条件的子序列。如何移动窗口的起

公众号小册这是我整理的学习资料，非常系统和完善，欢迎一起学习现代JavaScript高级小册深入浅出Dart现代TypeScript高级小册linwu的算法笔记深入理解JavaScript中的WeakMap

上一讲，我们探讨了侥幸这个人生难题，这看起来还是应对不一定发生的事。那我们该如何应对一定发生的事呢？这一讲我就跟你聊一聊人生的第五个难题，我们该如何理解宿命。不知道你有没有结婚，让我们先来做一道和婚礼有关，好玩儿的题目。人生算法题假设你现在正筹备自己的婚礼，经过精心挑选，现在有两个场地供你选择：一个是豪华酒店，设施齐全，经验丰富，场面气派，就是有点儿传统，没啥特色；一个是公园的湖畔，专门举办西式的

基础01(复杂度、基本排序)认识复杂度和简单排序算法时间复杂度bigO即O(f(n))常数操作的数量写出来，不要低阶项，只要最高项，并且不要最高项的系数一个操作如果和样本的数据量没有关系，每次都是固定时间内完成的操作，叫做常数操作。比如查询数组、作比较、加减乘除、数组中交换位置等额外空间复杂度除了储存题目条件外的空间占用，如果只用固定数量的储存空间就能解决问题，不随N变化，那就是常数级O(1)异或

n个商品组成集合O，每个商品有两个属性vi（体积）和pi（价格），背包容量为C。求解一个商品子集S，令优化目标1.枚举所有商品组合共2^n-1种情况2.递归求解KnapsackSR(h,i,c)：在第h个到第i个商品中，容量为c时的最优解P1：选择商品iP2：不选择商品i取二者最大值P=max{P1+pi,P2}3.带备忘递归4.动态规划时间复杂度O(n*C)最优子结构性质：（1）问题的最优解由相

一、链栈表示参考书：《数据结构（C语言）》–严蔚敏等编著，清华大学出版社。1、链栈的后缀表达式求值操作链栈的表示比较与顺序栈相对更简单，并且存在如下优点：链栈的头指针就是栈顶；不需要头结点；基本不存在栈满情况；插入删除在栈顶实现；链栈表示如图：相关代码：#include"stdio.h"#include"stdlib.h"#defineTRUE1#defineFALSE0#defineOK1#de

一、栈参考书：《数据结构（C语言）》–严蔚敏等编著，清华大学出版社。1、顺序栈的后缀表达式求值操作栈和队列同线性表一样，也是线性结构，它们是线性表的子集（是插入和删除受限的线性表），如本节栈非常重要的一大特点是：后进先出(先进后出)LIFO结构。栈的顺序存储结构是利用一组连续的存储单元依次存放自栈底到栈顶的数据元素，同时附带指针top指向栈顶元素，为了方便计算，通常非空栈中的栈顶指针top始终指向

说在前面的话分布式系统无处不在。一台计算机内部多个互联的处理器组成了一个分布式系统，它们通过“一致性缓存”算法使每个处理器核心看到相同的数据。近三十年来，随着互联网的发展，越来越多的互联网后台系统采用计算机集群的方式来应对海量请求和数据的需求，这个计算机集群也是分布式系统。为了简化分布式系统的开发，出现了很多为开发者提供分布式框架的开源项目，例如Apache基金会旗下的ZooKeeper项目就是一

目录1.PublicBikeManagement2.AllRoadsLeadtoRome#include#include#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;constintmaxv=510;constintinf=1000000000;intn,m,cmax,sp,numpath=0,g[maxv][maxv],wei

目录1.dijkstra邻接矩阵2.Emergency3.TravelPlan4.bellmanford5.Emergency(bellman)6.spfa7.Floyd1.dijkstra邻接矩阵intn,g[maxv][maxv];intd[maxv];boolvis[maxv]={false};voiddijkstra(ints){fill(d,d+maxv,inf);d[s]=0;for(

目录1.Dijkstra算法1.1邻接矩阵1.2邻接表1.3路径1.4新增边权1.5新增点权1.6最短路径数1.7Emergency1.8配合DFS1.8.1找出路径1.8.2DFS遍历1.8.3TravelPlan1.Dijkstra算法1.1邻接矩阵constintmaxv=1000;constintinf=100000000;intn,g[maxv][maxv];intd[maxv];boo

A+B#include#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;intmain(){charstr1[15];charstr2[15];while(scanf("%s%s",str1,str2)!=EOF){inti=0;intj=1;intsum1=0;for(i=strlen(str1);i>0;i--){if(str1

这个我是拿来理解和背诵的，选自于胡凡的《算法笔记》。归并排序是一种nlogn的时间复杂度算法，不断地利用空间倒腾去完成，一般也用在排序算法上。

关于二叉树初识二叉树（binarytree）递归定义存储结构——二叉链表基本操作二叉树的遍历前中后序遍历层序遍历&3给定先序和中序遍历序列，重建二叉树⭐⭐【重要】二叉树的静态实现——静态二叉链表⭐【实用】静态初步基本操作遍历二叉查找树（BST）递归定义性质基本操作平衡二叉树（AVL树）AVL树的定义基本操作&2插入⭐【难点】堆（Heap）完全二叉树（CompleteBinaryTree）⭐⭐⭐【常

文章目录@[toc]《算法笔记》3.1小节——入门模拟->简单模拟问题A:剩下的树问题B:A+B问题C:特殊乘法问题D:比较奇偶数个数问题E:ShortestDistance(20)问题F:A+B和C(

先来看一个问题:给定三个正整数a、b、m(a0){if(b&1){//如果b的二进制末尾为1（也可以写成if(b%2)）ans=ans*a%m;//令ans累积上a}a=a*a%m;//令a平方b>>=1;//将b的二进制右移1位，即b=b>>1或b=b/2}returnans;}#pythondefqpow(a,b,mod):ret=1whileb:if(b&1):ret=ret*a%moda=

深度优先搜索（DFS）设想我们现在身处一个巨大的迷宫之中，以当前所在位置为起点，沿着一条路向前走，当碰到岔路口的时候，就选择其中一个岔道口前进。如果选择的这个岔路前方是一条死路，就退回到这个岔道口，选择另一个岔路前进。如果岔路中存在新的岔道口，那么依然按上面的方法枚举新岔道口的每一条岔路。这样，只要迷宫存在出口，那么这个方法一定能够找到它。下面举一个迷宫的例子，分步骤解释如何通过DFS找到最后的出

1.如何控制输出精度和小数点原题网站：点击进入题目描述:求一元二次方程ax^2+bx+c=0的根，三个系数a,b,c由键盘输入，且a不能为0，且保证b^2-4ac>0。程序中所涉及的变量均为double类型。输入:以空格分隔的一元二次方程的三个系数，双精度double类型输出:分行输出两个根如下（注意末尾的换行）：r1=第一个根r2=第二个根结果输出时，宽度占7位，其中小数部分2位。样例输入132

文章目录一、简单模拟1.问题A：剩下的树2.问题B：A+B3.问题E:ShortestDistance一、简单模拟1.问题A：剩下的树题目链接：http://codeup.hustoj.com/problem.php?cid=100000575&pid=0题目描述：有一个长度为整数L(1#include#includeusingnamespacestd;intmain(){intl,m;while

《算法笔记》第2章fabs(doublex)对double型变量取绝对值。floor(doublex)和ceil(doublex)对double型变量进行向下取整和向上取整。

动态规划——线性DP概述经典的问题1.最大连续子序列和2.最长不下降子序列3.最长公共子序列4.最长回文子串相关习题（持续更新中）博客主要参考书：胡凡《算法笔记》概述在我看来动态规划就是将一个问题的最优问题分解为子问题的最优解来获得真正的最优解

今天学习背包DP（KnapsackDP)是USACOGuide的DP章节中第二点教程Knapsackproblemsgenerallyinvolvefillingalimitedcontainerwithasubsetofitemswherewewanttocountoroptimizesomequantityassociatedwiththeitems.Almosteverytime,youca

今天用go语言简单的写了一下散列表(Hashtable)的方法。为了以后方便查看，当做笔记整理了一下~~1.散列表(Hashtable)我们先看看维基百科里是怎么解释的。根据键（Key）而直接访问在内存储存位置的数据结构。也就是说，它通过计算出一个键值的函数，将所需查询的数据映射到表中一个位置来让人访问，这加快了查找速度。这个映射函数称做散列函数，存放记录的数组称做散列表。看看下图:图片备用地址l

C++中const和auto的那些事前言1.const1.1const修饰普通类型的变量1.2const修饰指针变量1.2.1常量指针1.2.2指针常量1.2.3指向常量的常指针1.2.4三者区别2.auto2.1auto的用法2.2auto的注意事项3.const与auto4.总结前言最近做题在暴力的时候发现了一个问题，就是在一些数据量很大的时候（游离于内存的超出范围），如果是constauto

前言使用暴力算法进行的字符串匹配操作往往不够高效，一般的时间效率为O（m*n），而KMP算法可以优化到O（m+n），这究竟怎么做到的呢？观察暴力匹配的方法，我们可以注意到匹配的指针会不断回退，这就导致了许多不必要的重复操作，而KMP在主字符串中指针不会回退，这就是高效所在之处。当然，一般情况下，普通模式匹配的实际执行时间复杂度近似O（m+n），因此至今仍被采用。算法介绍KMP算法的核心，是一个被称

前言许多时候，我们在编程或者参考他人的代码题时，在遇到循环输入的问题常常会见到while(scanf("%d",&a)!=EOF)的使用，这种用法并不少见，前面的while可以理解，循环嘛，那后面的输入到底该如何理解呢？以前也查阅过资料说EOF是endoffile，也就是输入不等于文件结束，就可以继续输入，记是记下来了，还是无法理解，在复习这段时间，我又查阅了资料，终于弄明白是怎么一回事了，下面我

DFS的千层套路前言1.理解与审题1.1树的DFS1.2一维数据结构的DFS1.3图的DFS2.解法与优化2.1树的DFS2.2一维数据结构的DFS2.3图的DFS3.总结前言深度优先搜索DFS应该是各家大厂和高校机试的香饽饽，因为这类题型牵扯到图的遍历，略显复杂，但是用递归实现起来相对代码量少，还比较容易找到规律，所以在LeetCode中相当于中等题的难度，所以几乎每两题就会有一题能够使用DFS

万物皆可DP前言1.动态规划解题思路1.1解题思路1.2问题特点2.背包问题2.101背包问题2.2完全背包问题2.3多重背包问题3.字符串问题3.1最长公共子序列3.2分割回文串II4.股票问题5.总结前言如果说搜索算法占据了机试算法题的半壁江山，那么动态规划DP就占据了机试算法题的八分江山，可能有些夸张，但是在做题的时候明显可以感觉得到，万物皆可DP不是天方夜谭，什么组合的个数，最长匹配长度，

排序算法完整介绍及C++代码实现前言一、插入排序1.1直接插入排序1.2折半插入排序1.3希尔排序二、交换排序2.1冒泡排序2.2快速排序三、选择排序3.1简单选择排序3.2堆排序总结前言数据结构刚好复习到排序部分，排序主要分为三种类型，插入排序、交换排序、选择排序，为了更好理解和记忆，这里我将代码和记录下来，以备遗忘之用，亦可为后人参考~一、插入排序插入排序的思想在于插入，即把要插入的数提取出来

二叉树已知后序与中序输出前序。后序：3,4,2,6,5,1（左右根）中序：3,2,4,1,6,5（左根右）解题思路：递归的方式，每次输出根节点，因为前序遍历的每个点都是大大小小子树的根节点，明白这个一切都好说了。因为后序的最后一个总是根结点，令i在中序中找到该根结点，则i把中序分为两部分，左边是左子树，右边是右子树。因为是输出先序（根左右），所以先打印出当前根结点，然后打印左子树，再打印右子树。左

题目链接题解方法1：全局数据主要思路这里不同于传统的哈希表+双向链表的方法，而是只用一个数据结构创建一个数组，数组的长度可以覆盖所有key可能的取值(0到1w)，同时数组中的每个元素除去记录每个key对应的value之外，还需要记录此数据是否在cache中，以及他在cache中的前一个元素和后一个元素的数组下标以便于用于更新cache数据。这种方法牺牲了存储空间，但是效率要比哈希表要高源代码str

算法笔记——二分查找二分查找：用于在有序数列中查找目标元素的位置关于区间边界的问题二分法，区间的定义一般为两种，左闭右闭即[left,right]，或者左闭右开即[left,right)。

1.题目描述求1+2+3+…+n，要求不能使用乘除法、for、while、if、else、switch、case等关键字及条件判断语句（A?B:C）、位运算、递归、公式、sizeof。习题链接：题目链接2.题目分析该题把我们的所有能用的方法都给限制死了，我们只能用一些的特殊的方法来做。不知道大家在思考的过程中考没考虑过C++中友元的特性和static修饰的变量的使用。3.解题思路我们可以定义一个类

【2023.3.5】MOOC程序设计与算法笔记文章目录【2023.3.5】MOOC程序设计与算法笔记说明一、枚举二、递归1-汉诺塔问题2-N皇后问题3-逆波兰表达式4、全排列问题三、二分算法1-BinarySearch

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数组与字符串相关算法笔记前言0.

图搜索GraphSearch的分类BFS广度优先(宽搜)DFS深度优先(深搜)!!!本文详解!!!深度优先搜索DFS深度优先遍历DFS,这个策略其实是非常stupidorsimple的，比BSF要简单的多同样，我们可以通过一个故事来开始在古希腊神话中,Ariadne是Crete的国王Minos的公主，她给忒修斯(Theseus)一个线团使得忒修斯成功进入迷宫杀死牛头怪兽，但事后忒修斯抛弃了她这是一

图搜索GraphSearch的分类BFS广度优先(宽搜)!!!本文详解!!!DFS深度优先(深搜)广度优先搜索BFS我们可以用比喻来说明广度优先搜索算法在一片草木枯黄的深秋草原上，在草原的某一处出现了一处野火一开始的时候野火集中于一点之上，在这点野火耗尽当前植被变成灰烬之前点燃了周围的植被比如节点s是初始火种，假设我们手中有一个秒表，每过1秒，我们的大火会向外迈进一步这个过程只能向外，不能向内，因

人鬼渡河问题1)问题描述目标:将东岸的3人3鬼通过一只小船安全转移到西岸，希望摆渡次数尽可能少条件船的容量有限，一次最多只能坐2人(或2鬼或1人1鬼)无论是在河的东岸还是在河的西岸，一旦鬼数多于人数，则人将被鬼吃掉怎样渡河的大权掌握在人的手中说明:划船的时间忽略不计。船一靠岸即将船与岸视为一体，人和鬼即使还没有下船也视为已上岸任务:编写程序，求出一种渡河方案2)分析目标是找到一种策略，能将人鬼安全