随笔分类 - 算法与数据结构
摘要：dp方法 def longest_palindrome(s): # input: str output: longest substing # 对于空字符、一个字符，都是其本身 if not s: return '' n = len(s) print(f"字符长度:{n}") # state is_
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摘要：g功能：快速查找前缀符、字符 class Trie(object): def __init__(self): self.child = {} def insert(self, word): current = self.child for w in word: if w not in current
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摘要：问题：给你一个字符矩阵和单词列表，输出字符矩阵能够组合成列表中的哪些词 dfs回溯算法+剪枝 # 字符矩阵+字典 -> 矩阵和字典中同时存在的词 dic = ["doaf", "agai", "dcan"] dic = [['d', 'o', 'a', 'f'], ['a', 'g', 'a', '
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摘要：dfs方法 输入：s = "abc" 输出：["abc","acb","bac","bca","cab","cba"] class Solution: def permutation(self, s: str) -> List[str]: if not s: return s chars = sor
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摘要：方法一 深度优先遍历 def k_sum(nums, k, target): if not nums: return subsets = [] dfs(nums, 0, k, target, [], subsets) return subsets # 1.递归的定义 def dfs(nums, in
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摘要：在随机初始化中使用该模块 # 列表中的数据随机分布 import random n = 10 path = [i for i in range(1,n+1)] print(f'初始化10个数: {path}\n将其随机打乱->') for i in range(2,n): j = random.ra
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摘要：问题：给定一个整数数组 nums ，数组中的元素 互不相同 。返回该数组所有可能的子集（幂集）。 回溯dfs class Solution: def subsets(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]: res = [] self.back_track
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摘要：问题理解： 一共有 n 门课要上，编号为 0 ~ n-1。 先决条件[1, 0]，意思是必须先上课 0，才能上课 1。 给你 n 、和一个先决条件表，请你判断能否完成所有课程。 bfs方法模板 def find_order(n=4): courses = [[1, 0], [2, 0], [3, 1
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摘要：BitMap算法的核心思想是用bit数组来记录0-1两种状态，然后再将具体数据映射到这个比特数组的具体位置，这个比特位设置成0表示数据不存在，设置成1表示数据存在。 BitMap算在在大量数据查询、去重等应用场景中使用的比较多，这个算法具有比较高的空间利用率。 class Bitmap(): def
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摘要：主体代码模板： from collections import deque # 使用双端队列deque，Queue更为复杂不可用 def bfs(): queue = deque([root]) # 队列数据结构实现 visited = set(root) # 标记访问节点 while queue:
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摘要：单调栈专题，可以按照这个列表来刷。 [LeetCode-42] 接雨水 [LeetCode-239] 滑动窗口最大值 [LeetCode-496] 下一个更大元素 I [LeetCode-503] 下一个更大元素 II [LeetCode-739] 每日温度 [LeetCode-901] 股票价格跨
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摘要：双指针的两种方法 方法一：时间复杂度logN，空间复杂度1 nums = [1,2,0,5,7,0] low = 0 # 指向非零部分的最后一个位置 fast = 0 # 遍历列表元素 n = len(nums) while fast < n: # 走一遍，原始空间上已经存有非零数字 if nums
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摘要：由九章算法-令狐提出 data = [1,3,6,8,8,12,88,943] # 第一个等于target的索引位置 def binarySearch(nums,target): if not nums: return -1 start, end = 0, len(nums)-1 while sta
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摘要：平均时间复杂度: nlogn 最为常用的排序算法 def quick_sort(data, start, end): # 快排原地排序，直接对原list排序，没有返回值 if start>=end: return # 开始结束索引不能破坏 left, right = start, end mid =
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摘要：先分再治 def merge_sort(data): if len(data)==1: return data mid = len(data) // 2 print(mid) left, right = data[:mid], data[mid:] return merge(merge_sort(l
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摘要：问题： # 给你一个整数数组 nums ，请你找出数组中乘积最大的连续子数组（该子数组中至少包含一个数字），# 并返回该子数组所对应的乘积。 # # # # 示例 1: # # 输入: [2,3,-2,4]# 输出: 6# 解释: 子数组 [2,3] 有最大乘积 6。 方法：动态规划，构建两个dp，
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摘要：问题： # 给定一个链表，返回链表开始入环的第一个节点。 如果链表无环，则返回 null。 # # 为了表示给定链表中的环，我们使用整数 pos 来表示链表尾连接到链表中的位置（索引从 0 开始）。 如果 pos 是 -1，则在该链表中没有环。注意，po# s 仅仅是用于标识环的情况，并不会作为参数
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摘要：问题： # 运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存机制 。 # # # # 实现 LRUCache 类： # # # LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存 # int get(int key) 如果关键
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