08 2019 档案
摘要:题目 给定一个整数 n,返回 n! 结果尾数中零的数量。 解题思路 每个0都是由2 * 5得来的,相当于要求n!分解成质因子后2 * 5的数目,由于n中2的数目肯定是要大于5的数目,所以我们只需要求出n!中5的数目。 C++代码
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摘要:int转string string转int
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摘要:1. 标准正交基 两两正交且模为1 2. 向量内积 设向量B的模为1,则A与B的内积值等于A向B所在直线投影的矢量长度。要准确描述向量,首先要确定一组基,然后给
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摘要:题目 C++代码
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摘要:题目 给定一个范围在 1 ≤ a[i] ≤ n ( n = 数组大小 ) 的长度为n整型数组,数组中的元素一些出现了两次,另一些只出现一次。 找到所有在 [1, n] 范围之间没有出现在数组中的数字。 您能在不使用额外空间且时间复杂度为O(n)的情况下完成这个任务吗? 你可以假定返回的数组不算在额外
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摘要:题目 给定长度为 n 的整数数组 nums,其中 n > 1,返回输出数组 output ,其中 output[i] 等于 nums 中除 nums[i] 之外其余各元素的乘积。 示例: 输入: [1,2,3,4]输出: [24,12,8,6] 说明: 请不要使用除法,且在 O(n) 时间复杂度内完
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摘要:题目 请判断一个链表是否为回文链表。 解题思路 反转链表的后半段。 C++代码
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摘要:题目 实现一个 Trie (前缀树),包含 insert, search, 和 startsWith 这三个操作。 示例: Trie trie = new Trie(); trie.insert("apple");trie.search("apple"); // 返回 truetrie.search
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摘要:题目 在 O(n log n) 时间复杂度和常数级空间复杂度下,对链表进行排序。 C++代码
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摘要:题目 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。它应该支持以下操作: 获取数据 get 和 写入数据 put 。 获取数据 get(key) - 如果密钥 (key) 存在于缓存中,则获取密钥的值(总是正数),否则返回 -1。写入数据 put(key, value)
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摘要:题目 递归解法 关键:对称二叉树的先序遍历和先右后左的先序遍历结果完全一样 C++ /** * Definition for a binary tree node. * struct TreeNode { * int val; * TreeNode *left; * TreeNode *right;
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摘要:题目 给定 n 个非负整数,用来表示柱状图中各个柱子的高度。每个柱子彼此相邻,且宽度为 1 。 求在该柱状图中,能够勾勒出来的矩形的最大面积。 C++代码
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摘要:题目 给你一个字符串 S、一个字符串 T,请在字符串 S 里面找出:包含 T 所有字母的最小子串。 示例: 输入: S = "ADOBECODEBANC", T = "ABC"输出: "BANC" 说明: 如果 S 中不存这样的子串,则返回空字符串 ""。 如果 S 中存在这样的子串,我们保证它是唯
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摘要:map 低层数据结构:红黑树 基本用法: unordered_map 底层数据结构:哈希表
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摘要:import random print( random.randint(1,10) ) # 产生 1 到 10 的一个整数型随机数 print( random.random() ) # 产生 0 到 1 之间的随机浮点数 print( random.uniform(1.1,5.4) ) # 产生 1.1 到 5.4 之间的随机浮点数,区间可以...
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摘要:题目 把只包含质因子2、3和5的数称作丑数(Ugly Number)。例如6、8都是丑数,但14不是,因为它包含质因子7。 习惯上我们把1当做是第一个丑数。求按从小到大的顺序的第N个丑数。 C++代码
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摘要:题目 把一个字符串经过变为另一个字符串的最小操作次数(允许删除,插入,变换字符三种操作) dp解法 if s1[n] == s2[m]: dp[n][m] = min(dp[n-1][m-1], dp[n-1][m] + delete, dp[n][m-1] + insert) else: dp[n
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摘要:问题 把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。 例如数组{3,4,5,1,2}为{1,2,3,4,5}的一个旋转。判断旋转数组中是否存在某个数。 思路 对于有序数组查找,我们肯定会想到二分查找法,这个问题就是复杂情况下的二分查找: 我们二分数组得到a[mid] (1) a[
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摘要:皮尔森相关系数 概述 皮尔森相关系数也称皮尔森积矩相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient) ,是一种线性相关系数,是最常用的一种相关系数。记为r,用来反映两个变量X和Y的线性相关程度,r值介于-1到1之间,绝对值越大表明相关性越强。 定
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摘要:python代码实现 参考资料 https://blog.csdn.net/qian99/article/details/78046329 《深度学习入门:基于Python的理论与实现》
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