题目难度：中等默认优化目标：最小化时间复杂度。Python默认为Python3。目录1题目描述2题目解析3算法原理及代码实现3.1滑动窗口参考文献1题目描述给定一个字符串s，请你找出其

这样的优点是可以把时间复杂度O(n)的题目，只需要O(1)就可以做到。还有对应的哈希函数：但是如果给入的数值大于哈希表的大小，就引入了一个新的概念叫做哈希碰撞。

二叉搜索树：左子树所有节点小于中间节点，右子树所有节点大于中间节点，时间复杂度为log(n)。平

思路：动态规划可以直接在矩阵上修改，减小时间复杂度，把当前位置的数改为到当前位置的最小路径，起始位置不用变，直接跳过进行后面的运算

这是一道简单题，但是要求设计时间复杂度为O(n)、空间复杂度为O(1)的算法解决此问题，然后我就呆住了。

DictDict为字典元素的插入、查找和删除提供了高效的O(1)摊销平均时间复杂度。它的实现与Python的实现非常相似：dict性能和大小针对小型词典进行了大量优化，但可以扩展到大型词典。

搜索的时间复杂度：O(答案总数*构造每个答案的时间)举例：Subsets问题，求所有的子集。

1、时间复杂度1.1概念时间复杂度的定义：在计算机科学中，算法的时间复杂度是一个函数，它定量描述了该算法的运行时间。

请分别介绍它们的思想和时间复杂度。什么是哈希表（HashTable）？它的工作原理是什么？如何处理

算法复杂度分为时间复杂度和空间复杂度，一个好的算法应该具体执行时间短，所需空间少的特点。随着计算机硬件和软件的提升，一个算法的执行时间是算不太精确的。只能依据统计方法对算法进行估算。

CLUSTERDELSLOTSslot[slot...]起始版本：3.0.0时间复杂度：O(N)whereNisthetotalnumberofhashslotarguments在RedisCluster

这是因为isEmpty()方法的可读性更好，并且时间复杂度为O(1).不过也有很多复杂度不是O(1)的，比如JUC包下的某些集合ConcurrentLinkedQueue、ConcurrentHashMap

实际上分析时间复杂度是不能过的先给暴力代码#includeusingnamespacestd;constintN=1e4+10;boolst[N][N];intsum;intn;intmain(){cin

目录一代码实现二时空复杂度A.时间复杂度（TimeComplexity）：B.空间复杂度（SpaceComplexity）：一代码实现#include//定义一个函数来计算正方形的周长doublecalculate_square_perimeter

时间复杂度O(n)+sort()方法的时间复杂度classSolution:defsortedSquares(self,nums:List[int])->List[int]:foriinrange(len

目录小总结关于面试中排序算法常见的坑工程上对排序的改进各个排序的C++参考代码1.选择排序2.冒泡排序3.插入排序4.归并排序5.快速排序6.堆排序时间复杂度额外空间复杂度稳定性选择排序Ｏ（Ｎ²）Ｏ（1

小明想知道是否能够选择一条树上的边砍断，使得对于每个(ai,bi)满足ai和bi不连通，如果可以则输出应该断掉的边的编号（编号按输入顺序从1开始），否则输出-1.思路朴素做法：时间复杂度：O(n²)由于这是一颗树

冒泡排序的时间复杂度是O(n^2)，其中n是数组的长度。从数组的第一个元素开始，比较它与下一个元素的大小。如果当前元素大于下一个元素，

两个板子如下朴素Dijkstra算法适应情况：稠密图，正权边时间复杂度O(n^2+m)intdijkst(){memset(dist,0x3f,sizeofdist);//初始化成无穷大dist[1]=

时间复杂度：指算法执行语句的次数，而并不是计算程序具体运行的时间。空间复杂度：指运行完一个程序所需内存的大小。稳定性：指待排序的序列中有两元素相等，排序之后它们的先后顺序不变。

你的算法的空间复杂度应为O(1)，时间复杂度应为O(nodes)，nodes为节点总数。

说明：你的算法应该具有线性时间复杂度。你可以不使用额外空间来实现吗？

你必须设计并实现线性时间复杂度的算法且使用常数级

这种平衡性质使得红黑树在搜索、插入和删除等操作的平均和最坏情况下的时间复杂度都是O(logn)。以下是红黑树的一些关键特性和性质：每个节点要么是红色，要么是黑色。根节点必须是黑色。

题目描述：来自LeetCode方法一：自顶向下+递归思路：因为要求（NlongN）时间复杂度，可能会想到二分，归并等排序方法，这里对链表的合并，因为不是有序，所以用归并比较合适。

作者推荐视频算法专题本文涉及知识点动态规划汇总优化动态规划的时间复杂度，主要有如下几种：一，不同的状态表示。比如：n个人，m顶帽子。

SetSADDSMEMBERSSISMEMBERSCARDSPOPSMOVESREMSINTERSINTERSTORESUNIONSUNIONSTORESDIFFSDIFFSTORE内部编码使用场景SADD将⼀个或者多个元素添加到set中注意:重复的元素⽆法添加到set中SADDkeymember[member...]时间复杂度

一、技术总结1.时间复杂度分类(complexityclasses)ClassNotationExampleconstantO(1)ReturningthefirstelementinanarraylogarithmicO

目录函数定义：2.处理特殊情况：3.处理负指数：4.处理偶数指数：5.处理奇数指数：时间复杂度空间复杂度classSolution{public:doublemyPow(doublex,intn){if

分类：Backtracking/DP时间复杂度:O(n*m)63.UniquePathsIIArobotislocatedatthetop-leftcornerofamxngrid(marked'Start'inthediagrambelow

最理想的情况是，每次划分所选择的中间数恰好将当前序列几乎等分（均匀排布），整个算法的时间复杂度为O(nlogn)。最坏的情况是，每次所选的中间数是当前序列中的最大或最小元素

：直接插入排序、希尔排序交换排序：冒泡排序、快速排序选择排序：简单选择排序、堆排序其他：归并排序、基于统计的排序一、直接插入排序#include#include/*直接插入排序：是就地排序，是稳定的，时间复杂度

请你实现时间复杂度为O(n)并且只使用常数级别额外空间的解决方案。方法一、哈希表法哈希+标志位解决此问题。实际上，对于一个长度为N的数组，其中没有出现的最小正整数只能在[1,N+1]中。

链表的优点是插入和删除操作的时间复杂度为O(

//时间复杂度O(n)、空间复杂度O(n)functiontwoNumAdd(arr,target){if(Array.isArray(arr)){//使用map将遍历过的数字存起来，空间换时间letmap

2哈希查表法利用一个数组或哈希生成一张表，存储不同二进制编码对应的值为1的二进制位数，那么在使用时，只需要去进行查询，即可在O(1)的时间复杂度内得到结果。

线性dp——一维动态规划1、考虑最后一步可以由哪些状态得到，推出转移方程2、考虑当前状态与哪些参数有关系，定义几维数组来表示当前状态3、计算时间复杂度，判断是否需要进行优化。

试写一高效的算法，删除表中所有值相同的多余元素（使得操作后的线性表中所有元素的值均不相同），同时释放被删结点空间，并分析你的算法的时间复杂度。

你必须设计并实现时间复杂度为O(logn)的算法解决此问题。示例提示2.解答思路提取信息：1.时间复杂度必须为O(logn)2.没查找到时返回{-1，-1}

要求时间复杂度为O(n)。示例1:输入:nums=[-2,1,-3,4,-1,2,1

迭代法解法1深度优先前序解法2深度优先前序添加了`StringBulider`---------------257.二叉树的所有路径题目链接-------------------解法0迭代法解法1深度优先前序时间复杂度

分析1：时间复杂度：O（N）；空间复杂度：O（N）但是显然在本题中题目明确表示要放在原数组中，否定该思路。

快速排序是Hoare于1962年提出的一种二叉树结构的交换排序方法快速排序顾名思义，快速的排序，事实也如此，他的应用面广泛同时确实很快，因为他的时间复杂度是o（nlogn），相比前面的

关于时间复杂度希尔排序的源代码希尔排序源代码的详解希尔排序是什么？之前我们说了三个排序（插入排序，选择排序，冒泡排序）有需要的铁铁可以去看看之前的讲解。

动态规划时间复杂度：状态数量*转移计算量线性DP一.数字三角形动态规划：1.状态表示：集合：f[i,j]表示所有从起点走到(i,j)的路径属性：所有路径上的数字之和的最大值2.状态计算：如何得到f[i,

Problem:148.排序链表思路这是一个链表排序的问题，由于要求时间复杂度为O(nlogn)，适合使用归并排序（MergeSort）来解决。

题目描述回溯法的简单介绍回溯法是为了一类特定的问题概括起来就是集合里面根据要求搜索集合（不止一个），拿leetcode77.来举例，可以用多层for循环进行构思，但是要多少层呢，同时层数太多会导致时间复杂度急剧增高

因此把数据放在磁盘中，而排序通过磁盘和内存的数据传输才能进行；二、稳定性稳定：如果a原本在b前面，而a=b，排序之后a仍然在b的前面；不稳定：如果a原本在b的前面，而a=b，排序之后a可能会出现在b的后面；时间复杂度

说明：你的算法应该具有线性时间复杂度。你可以不使用额外空间来实现吗？示例1:输入:[2,2,1]输出:1示例2:输入:[4,1,2,1,2]输出:4思路我们知道相同

时间复杂度O(3^10)，空间复杂度O(1)，对于这道题来说是可行的。若n较大的情况下，不建议这种方法。#include#include#definerep(i,a,b)for(