摘要：给定一个数组 nums 。数组「动态和」的计算公式为：runningSum[i] = sum(nums[0]…nums[i]) 。 请返回 nums 的动态和。 class Solution { public: vector<int> runningSum(vector<int>& nums) {
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随笔分类 - 算法（基础）
基础算法
摘要：给定一个数组 nums 。数组「动态和」的计算公式为：runningSum[i] = sum(nums[0]…nums[i]) 。 请返回 nums 的动态和。 class Solution { public: vector<int> runningSum(vector<int>& nums) {
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摘要：一、蓄水池抽样 收到一堆的数据包，数据包数量N很大，且N直到处理完所有数据之前都不可知， 请问如何在只遍历一遍数据（O（N））的情况下，能够随机选取出m个不重复的数据？ 场景包含3个前提条件 1、数据包数量N很大，不可知,所以不能直接在N个数据包中取随机数 2、时间复杂度O(N)，只能遍历一遍。 3
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摘要：一、前提 1、二叉树 2、叶子带权值 3、带权路径长度，根节点到各个叶子节点的路径与相应叶子节点权值的乘机之和 4、带权路径长度最小的二叉树为哈夫曼树 二、基本思想 1、选取所有分支中权值最小的两个两棵树（或者节点），将其作为左右子树构造一个新的二叉树。 2、删除小的两棵树，将新构造的树加入到选择中
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摘要：冒泡排序 1、经典冒泡排序 经典的冒泡排序为从左边开始依次判断排序，每次最终仅将一个数向后冒泡，而对于其他数的排序没有什么帮助；如果已经所有元素已经是有序的，依然执行循环。 2、优化冒泡排序 优化地方：（1）从后往前循环，若前者大于后者，则交换数据，这样能够使其他的数往前排。 （2）设置标志数，如果
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摘要：快速排序 快速排序的时间复杂度为O(logn) 注意：快速排序主要是标志数的选取，如果所选的数恰好为最小或者最大，则是最糟糕的情况，即一轮下来数据没有发生变化！ 如何选取中间的标志数成为了算法的关键。主要做法有三选一，九选一法。三选一即选取左端、右端和中间三个数进行比较，使用中间的数作为标志数。 九
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摘要：通用的算法，即泛型算法，大多数定义在头文件algorithm中，标准库还在numeric中定义了一组数值泛型算法。 一般情况下，这些算法不直接操作容器，而是遍历由两个迭代器指定的一个元素范围来操作。 例如find（）函数，auto result=find（vec.cbegin（），vec.cend（
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