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用途 用于子串的匹配问题 子串匹配 描述 串A中是否包含串B 解法 1. 暴力匹配 1. 从头一个个比较，直到B的末尾。复杂度 O(mn) 2. kmp 1. 构建next数组，前缀匹配后缀的长度。 2. 在匹配失败的时候根据next[i]的值进行跳跃式前进。 3. 为什么要使用next进行前缀匹配 阅读全文
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不需要记录层次 需要记录层次 阅读全文
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题目 在学习数据结构的过程，一定会遇到这样一道题目，海量数据中查找前k个最大/最小的数，LeetCode题目 "面试题40. 最小的k个数" ：输入整数数组 ，找出其中最小的 个数。例如，输入4、5、1、6、2、7、3、8这8个数字，则最小的4个数字是1、2、3、4。 解题思路 入门级 1. 整体排 阅读全文
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基本思想 k近邻算法用于分类，训练数据离散的分布在n维空间中，当有一个未知类别新数据到来 1. 在n维空间中找到和他最近的k个点（最相似的 2. 这k个点按照类别划分，成员最多的类别代表新数据的类别，起到预测的效果。即近朱者赤近墨者黑。 距离度量 上诉思想中需要寻找最近的点，通常使用欧式距离 分类决 阅读全文
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目的 基于快速排序对数组进行排序，数组元素可以是结构体。 前提 qsort属于内置函数，需要包含头文件 stdlib.h 函数原型 用户自定义函数 指明具体的比较对象 结构体排序 多级排序 用于结构体内有多个成员时，当x相同时，比较y，以此类推即可。 调用 阅读全文
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基本思路 每天卖出股票的最优价格 == 之前最低价格和当天价格的差值 阅读全文
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快速排序 无需额外的空间，直接在原有的序列上完成排序，相对的是归并排序，在合并的时候需要额外的空间 divide: 选取一个轴，依据轴将数组划分为大于轴和小于轴两部分 递归主要是为了找到划分点的下标 无需进行合并，因为是在原数组上进行的排序 伪代码 QUICKSORT(A, p, r) if p u 阅读全文
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原理：分块矩阵乘法，进行8次矩阵乘法，时间复杂度为 $\theta(n^3) = \theta(n^{\lg{8}}) $ , 改进后仅需要7次乘法, 时间复杂度为 $\theta(n^{\lg{7}})$ 具体推到见算法导论中利用主定理推导时间复杂度 阅读全文
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归并排序 归并的排序的核心在于合并，递归到底一个数字自然有序 python python def merge(A, p, q, r): L = A[p:q+1] R = A[q+1:r+1] L.append(float("inf")) R.append(float("inf")) i = 0 j 阅读全文
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插入排序 将目标元素插入到前方有序序列中合适的位置，插入一次，有序序列长度加一,就是你打牌整理牌序的过程。 伪代码 python c++ c++ include using namespace std; int main() { int A[] = {5,2,4,6,1,3}; cout = 0 & 阅读全文