的使用2.1关于Map的说明2.2关于Map.Entry的说明2.3Map的常用方法说明3.Set的说明3.1关于Set说明3.2常见方法说明1.搜索1.1概念和场景Map和Set是专门用于搜索的容器或数据结构

算法效率如何衡量一个算法的好坏首先要思考一个问题：如何衡量一个算法的好坏呢？比如对于以下斐波那契数列：longlongFib(intN){if(N0;--end){intexchange=0;for(size_ti=1;ia[i]){Swap(&a[i-1],&a[i]);exchange=1;}}if(exchange==0)break;}}基本操作执行最好N次，最坏执行了(N*(N+1)/2次

—数据结构：DataStructure.C语言笔记：CLanguageNotesOJ题分享：TopicSharing目录前言：非递归基础思想快速排序非递归思路快速排序非递归实现归并排序的非递归思路归并排序的非递归实现前言

目录一、元组简介二、元组的创建三、元组的特性四、元组的常用操作五、元组与列表的对比创建一个元组访问元组中的元素切片操作连接元组遍历元组七、总结一、元组简介在Python中，元组（Tuple）是一种基本的数据结构

代码随想录训练营Day38打卡动态规划part06一、力扣322.零钱兑换给你一个整数数组coins，表示不同面额的硬币；以及一个整数amount，表示总金额。

代码随想录训练营Day45打卡动态规划part12一、力扣115.不同的子序列给你两个字符串s和t，统计并返回在s的子序列中t出现的个数，结果需要对109+7取模。

文章目录1、选择题1.1选择题11.2选择题22、判断题2.1判断题12.2判断题23、填空题3.1算法填空3.2填空题24、简答题1、选择题1.1选择题11、下列不是动态规划算法基本步骤的是（A）。

原来简单的图论我也是可以搞出来的原来DFS放进图论真的会使难度变大原来BFS在没有出口的时候会以超指数的爆炸增长原来二叉树并不是很难原来哈希的速度远超数组原来动态规划滚动起来速度真的快原来栈是那么的有用

今天我们来了解并实现数据结构——链表。本文主要内容单向链表双向链表循环链表链表要存储多个元素，数组可能是最常用的数据结构。

目录双向链表一、结构特点二、操作优势三、应用场景1.创建链表2.头插数据3.打印数据4.查找数据5.删除数据6.更改数据7.清空数据8.尾插数据9.按位插入10.获取长度11.是否为空双向链表双向链表是一种链表结构。一、结构特点1.每个节点包含两个指针，分别指向直接前驱节点和直接后继节点。这使得在双向链表中可以双向遍历，既可以向前也可以向后查找节点。2.相比单向链表，双向链表在某些操作上更加灵活，

Java中的Map和Set接口是两个非常重要的数据结构，它们在日常开发中被广泛使用。本文将深入探讨这两个接口的高级用法，特别是如何自定义键的比较方式以及实现高效的集合操作。

开发的一款超有个性的旅游计划app经历golang实战大纲golang优秀开发常用开源库汇总golang学习笔记01——基本数据类型golang学习笔记02——gin框架及基本原理golang学习笔记03——gin框架的核心数据结构

只需要相同层级的元素左侧对齐；文件中的字符串不需要使用引号标注，但若字符串包含有特殊字符则需用引号标注；#表示注释，从这个字符一直到行尾，都会被解析器忽略，这个和python的注释一样2.yaml文件数据结构对象

本文解决几个问题：动态规划是什么？解决动态规划问题有什么技巧？如何学习动态规划？刷题刷多了就会发现，算法技巧就那几个套路。

什么是反序列化反序列化是将数据结构或对象状态从某种格式转换回对象的过程。这种格式通常是二进制流或者字符串（如JSON、XML），它是对象序列化（即对象转换为可存储或可传输格式）的逆过程。

给你一个整数数组cost和一个整数target。请你返回满足如下规则可以得到的最大整数：给当前结果添加一个数位（i+1）的成本为cost[i]（cost数组下标从0开始）。总成本必须恰好等于target。添加的数位中没有数字0。由于答案可能会很大，请你以字符串形式返回。如果按照上述要求无法得到任何整数，请你返回“0”。示例1：输入：cost=[4,3,2,5,6,7,2,5,5],target=9

在python中，列表和元组都是非常常用的数据结构，用来存储一组有序的数据，并且可以为不同的数据类型。

【每日一题】LeetCode2708.最大实力值小组（一次遍历、分类讨论、动态规划）题目描述给定一个整数数组nums，表示一个班级中所有学生在一次考试中的成绩。

分析实现并查集中包含数据结构parent数组，存储每个结点的父结点。对于查找操作，可以通过递归找到当前结点的根结点，然后进行路径压缩——令当前结点的父结点为根节点，最后返回根节点。

数据结构和算法实践-树-LeetCode107-二叉树的层序遍历Ⅱ题目MyThought代码示例JAVA-8题目给你二叉树的根节点root，返回其节点值自底向上的层序遍历。

/**克鲁斯卡尔算法*得到图的最小生成树*构造一个无向网的的邻接矩阵*创建一个临时数组*对edge数组进行排序*/#include#include#includetypedefchar*VertexType;//顶点的信息的数据类型typedefintArcType;//权重胡数据类型#defineVERTEXNUM100//最大顶点数#defineMAX_INT32726//权重的无限大取值#d

WattToolkit（Steam++）、机场代理Scoop（Windows用户可选）常用Python库SageMathLinux小工具yafuOpenSSLMarkdown编程基础Python其他编程语言、算法与数据结构

在鸿蒙轻内核源码分析系列前几篇文章中，剖析了重要的数据结构。本文，我们讲述一下中断，会给读者介绍中断的概念，鸿蒙轻内核的中断模块的源代码。

本文会继续给读者介绍鸿蒙轻内核源码中重要的数据结构：任务排序链表TaskSortLinkAttr。鸿蒙轻内核的任务排序链表，用于任务延迟到期/超时唤醒等业务场景，是一个非常重要、非常基础的数据结构。

Stack详解基本概念主要方法基本操作集合操作使用示例注意事项替代方案Java中的Stack类是一个后进先出（LIFO,LastInFirstOut）的数据结构，它继承自Vector类。

在迪杰斯特拉中，相比普利姆算法，是从顶点出发的一条路径不断的寻找最短路径，在实现的时候需要创建三个辅助数组，记录算法的关键操作，分别是Visited[MAXVEX]记录顶点是否被访问，教材上写的final数组但作用是一样的，然后第二个数组是TmpDistance[MAXVEX]，教材使用的D数组，命名语义化较弱不太好理解，实际用途与TmpDistance一样的，用于记录算法过程中，当前顶点到达邻接

优势和好处灵活性：GCN可以处理不规则和不均匀的数据结构，比如社交网络、分子结构、交通网络等。高效性：GCN使用局

考点一：list1)list的特点：所有元素放在[]中，相邻元素用逗号分隔列表内元素有顺序，可以使用索引，且元素类型可以不同线性的数据结构

Reader类的主要职责有3个，解析JSON字符串：将JSON格式的字符串读取并解析成相应的C++数据结构。处理不同的数据类型，支持解析JSON对象、数组、字符串、数字、布尔值和null。处

目的是为了解决面向对象编程语言的发展和关系型数据库的发展不匹配的问题可以理解为：将Java中的数据结构与MySQL数据库中的数据

目录1.内存优化1.1避免内存泄漏1.2使用合适的数据结构2.布局优化2.1减少布局层级2.2避免过度绘制3.网络优化3.1使用缓存3.2压缩数据4.I/O操作优化4.1异步处理4.2使用高效的I/OAPI5

一、前言list类本质上是数据结构中的双向带头链表。（可参考：双向链表的讲解与实现）不过要注意的是，list类的本身并不

目录一、前言二、整体设计框架三、函数实现1.SeqListInit2.SeqListDestory3.SeqListCheckCapacity4.SeqListPushBack(尾插)5.SeqListPopBack(尾删)6.SeqListPushFront(头插)7.SeqListPopFront(头删)8.SeqlistFind9.SeqListInsert(任意位置插入)9.SeqList

对一个规约进行分解，以得到模块系统结构的方法有数据结构设计法、功能分解法、数据流设计和面向对象的设计等。将系统分解成模块时，应该遵循以下规则：(1)最高模块内聚

接下来pandas介绍中将学习到如下8块内容：1、数据结构简介：DataFrame和Series2、数据索引index3、利用pandas查询数据4、利用pandas的DataFrames进行统计分析5

登神长阶第十神装HashSet第十一神装HashMap目录一.哈希1.概念2.Object类的hashCode()方法:3.String类的哈希码:4.注意事项:二.哈希桶1.哈希桶原理2.哈希桶的实现细节3.总结三.解决哈希冲突的常用方法*四.HashSet1.定义2.操作3.特性4.内部实现5.应用场景✏️五.HashMap✒️1.定义️2.操作️3.特性️4.内部实现️5.应用场景六.对比七

Redis使用一个类型为“redisServer”的数据结构来保存整个Redis服务器的状态(每个属性按照即将讲解的顺序进行排序)：structredisServer{intdbnum;//服务

146.LRU缓存请你设计并实现一个满足LRU(最近最少使用)缓存约束的数据结构。

PHP常用的算法涵盖了多种场景，包括排序、加密、搜索、数据结构、字符串处理等。在实际开发中，根据业务需求，会选择合适的算法来优化性能和解决问题。

DB和DBMS数据库(Database,简称DB)是按照数据结构来组织、存储和

思想：淘汰最久没有使用的应用场景：手机清后台的时候先清最久没有使用的应用设计一种数据结构：接收一个capacity参数作为缓存的最大容量，然后实现两个API，一个是put(key,val)方法存入键值对

Python进阶进程间通信：Manager(内置了好多数据结构，可以实现多进程间内存共享)frommultiprocessingimportManager,Processdefadd_data(p_dict

该模式会映射出你正在解构的数据结构，只有那些与该模式相匹配的数据，才会被提取出来。被解构的数据项位于

更复杂的数据结构，可以使用

今天我们来学习第二个常见的链表结构：双向带头循环链表（配置拉满）：（下称双链表）1.结构分析1.带头，有一个哨兵位，这是一个指向头结点但不存值的结点2.指针域有prev和next两个指针，分别指向上一个和下一个节点3.链表尾部要指向头结点，构成循环结构4.函数传参的时候不需要二级指针了，因为哨兵位指向头结点而且它本身的值不会改变2.实现首先写List.h中的内容#pragmaonce#includ

Java数据结构与算法：动态规划之斐波那契数列大家好，我是免费搭建查券返利机器人赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编。

最长公共子序列（LongestCommonSubsequence,LCS）问题是动态规划中另一个经典问题，广泛用于比较两个序列的相似度。

目录问题描述：实现代码与解析：动态规划（完全背包）:原理思路：问题描述：给你一个字符串s和一个字符串列表wordDict作为字典。请你判断是否可以利用字典中出现的单词拼接出s。

通过学习本篇文章，读者将掌握如何使用动态规划来解决这一问题，并了解相关的复杂度分析和模拟面试问答。每种方法都将配以详细的解释，以便于理解。

动态规划中的背包问题（KnapsackProblem）是经典问题之一，通常用来解决选择一组物品放入背包使得背包的价值最大化的问题。