随笔分类 - 数据结构与算法
数据结构与算法
摘要：1. DP专题 适用问题 回溯适用的问题：穷举； 动态规划：回溯+存在重复子问题； 案例1 0-1背包问题 0-1背包问题：对于一组不同重量的物品，选择其中一些物品装入背包，在不超过背包最大重量限制的前提下，背包中可装物品总重量的最大值是多少？ 物品重量：{2, 2, 4, 6, 3} 背包最大承重
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摘要：海量数据处理 存储(内存和外存)、计算资源(CPU)这是海量数据处理面对的两个问题: 1.一台机器的内存存不下; 2.一台机器处理起来太慢; 海量数据处理的核心思想:分治 1.单机: 利用外存,分批加入内存处理; （先在内存中处理一部分，放入外存，再处理下一部分...依次类推把文件处理完...） 2
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摘要：有向有权图 图的两种搜索算法，深度优先搜索和广度优先搜索。这两种算法主要是针对无权图的搜索算法。 针对有权图，也就是图中的每条边都有一个权重，该如何计算两点之间的最短路径（经过的边的权重和最小）呢？常用的最短路径算法（Shortest Path Algorithm）。 地图软件的最优路线是如何计算出
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摘要：动态规划 Dynamic Programming 1. “Simplifying a complicated problem by breaking it down into simpler sub-problems” (in a recursive manner) 2. Divide & Conq
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摘要：Redis Redis 是一种键值（Key-Value）数据库。相对于关系型数据库（比如 MySQL），Redis 也被叫作非关系型数据库。 像 MySQL 这样的关系型数据库，表的结构比较复杂，会包含很多字段，可以通过 SQL 语句，来实现非常复杂的查询需求。而 Redis 中只包含“键”和“值”
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摘要：1. B+树 为了加速数据库中数据的查找速度，常用的处理思路是，对表中数据创建索引。数据库索引是如何实现的呢？底层使用的是什么数据结构和算法呢？ 数据库查询需求： 根据某个值查找数据，比如 select * from user where id=1234； 根据区间值来查找某些数据，比如 selec
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摘要：1. 链表和散列表的组合使用 散列表和链表，经常会被放在一起使用； 用链表来实现 LRU 缓存淘汰算法，时间复杂度是 O(n)，通过散列表可以将这个时间复杂度降低到 O(1)。 跳表，Redis的有序集合是使用跳表来实现的，跳表可以看作一种改进版的链表。当时我们也提到，Redis 有序集合不仅使用了
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摘要：2011 年 CSDN 的“脱库”事件，当时，CSDN 网站被黑客攻击，超过 600 万用户的注册邮箱和密码明文被泄露，如果你是 CSDN 的一名工程师，你会如何存储用户密码这么重要的数据？仅仅 MD5 加密一下存储就够了吗？ 要想搞清楚这个问题，就要先弄明白哈希算法。 哈希算法历史悠久，业界著名的
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摘要：1. 散列碰撞攻击 散列表的查询效率并不能笼统地说成是 O(1)。它跟散列函数、装载因子、散列冲突等都有关系。如果散列函数设计得不好，或者装载因子过高，都可能导致散列冲突发生的概率升高，查询效率下降。在极端情况下，有些恶意的攻击者，还有可能通过精心构造的数据，使得所有的数据经过散列函数之后，都散列到
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摘要：BBS等文本内容网站，大都会有敏感词过滤功能，用来过滤掉用户输入的一些淫秽、反动、谩骂等内容。 实际上，这些功能最基本的原理就是字符串匹配算法，也就是通过维护一个敏感词的字典，当用户输入一段文字内容之后，通过字符串匹配算法，来查找用户输入的这段文字，是否包含敏感词。如果有，就用“***”把它替代掉。
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摘要：1. BF和 RK算法 2. BM（Boyer-Moore）算法 对于工业级的软件开发来说，我们希望算法尽可能的高效，并且在极端情况下，性能也不要退化 的太严重。那么，对于查找功能是重要功能的软件来说，比如一些文本编辑器，它们的查找功能 都是用哪种算法 来实现的呢？ 有没有比 BF 算法和 RK 算
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摘要：1. Cache缓存 ①.记忆 ②.钱包-储物柜 ③.代码模块 一个经典的链表应用场景，那就是 LRU 缓存淘汰算法。 缓存是一种提高数据读取性能的技术，在硬件设计、软件开发中都有着非常广泛的应用，比如常见的 CPU 缓存、数据库缓存、浏览器缓存等等。 缓存的大小有限，当缓存被用满时，哪些数据应该被
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摘要：0. 复杂度分析 0.时间空间复杂度 1. 数据结构 1.1 数组 1.2 链表 1.3 跳表 1.4 栈、队列 1.5 散列表、映射、集合 1.6 树、二叉树、二叉搜索树 AVL树、红黑树 字典树、并查集 1.7 堆 1.8 图 2. 算法 2.1 递归 2.2 分治和回溯 2.3 DFS、BFS
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摘要：1. 字符串概念 • Python: x = ‘abbc’ x = “abbc”• Java: String x = “abbc”; Python和Java中的string 都是不可变数据类型， immutable：https://lemire.me/blog/2017/07/07/are-your
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摘要：1. 分治 + 回溯 + 递归 + 动态规划 它的本质即将一个复杂的问题，分解成各种子问题，寻找它的重复性。动态规划和分治、回溯、递归并没有很大的本质区别，只是小细节上的不同。 递归 代码模板 public void recur(int level, int param) { // 1.termin
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摘要：1. Greedy 贪心算法（greedy algorithm）。贪心算法有很多经典的应用，比如霍夫曼编码（Huffman Coding）、Prim 和 Kruskal 最小生成树算法、还有 Dijkstra 单源最短路径算法。最小生成树算法和最短路径算法， 霍夫曼编码，看看它是如何利用贪心算法来实
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摘要：1. 概述 二分查找（Binary Search）算法，也叫折半查找算法。 二分查找针对的是一个有序的数据集合，查找思想有点类似分治思想。每次都通过跟区间的中间元素对比，将待查找的区间缩小为之前的一半，直到找到要查找的元素，或者区间被缩小为 0。 假设有 1000 条订单数据，已经按照订单金额从小到
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摘要：1. 堆概念 二叉堆的性能有很大的问题，现实中很大高级的堆用的是斐波拉契堆和加的堆。 https://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3610187.html#a1 https://en.wikipedia.org/wiki/Binary_heap 堆是一种特殊的树。只
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摘要：字典树Trie 1. 字典树的数据结构2. 字典树的核心思想3. 字典树的基本性质 1. 树Tree 按层次打印一颗二叉树， 在树中深度优先搜索：ABDH I EJ CFG 广度优先搜索：A BC DEFG HIJ 2. 二叉搜索树 二叉搜索树是子树之间的关系，并不是儿子和父亲的关系。 任何一个节点
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摘要：位图 BitMap 存储结构，位图（BitMap）。布隆过滤器本身就是基于位图的，是对位图的一种改进。 有 1 千万个整数，整数的范 围在 1 到 1 亿之间。如何快速查找某个整数是否在这 1 千万个整数中？ 当然，这个问题还是可以用散列表来解决。不过，我们可以使用一种比较“特殊”的散列表，那就是位
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