0、算法概述0.1算法分类十种常见排序算法可以分为两大类：比较类排序：通过比较来决定元素间的相对次序，由于其时间复杂度不能突破O(nlogn)，因此也称为非线性时间比较类排序。非比较类排序：不通过比较来决定元素间的相对次序，它可以突破基于比较排序的时间下界，以线性时间运行，因此也称为线性时间非比较类排序。 0.2算法复杂度0.3相关概念稳定：如果a原本在b前面，而a=b，排序之后a仍然在b的前面。不稳定：如果a原本在b的前面，而a=b，排序之后a可能会出现在b的后面。时间复杂度：对排序数据的总的操作次数。反映当n变化时，操作次数呈现什么规律。空间复杂度：是指算法在计算机内执行时所需存储空间的度量，它也是数据规模n的函数。 1、冒泡排序（BubbleSort）冒泡排序是一种简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果它们的顺序错误就把它们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。 1.1算法描...

 0、算法概述0.1算法分类十种常见排序算法可以分为两大类：非线性时间比较类排序：通过比较来决定元素间的相对次序，由于其时间复杂度不能突破O(nlogn)，因此称为非线性时间比较类排序。线性时间非比较类排序：不通过比较来决定元素间的相对次序，它可以突破基于比较排序的时间下界，以线性时间运行，因此称为线性时间非比较类排序。 0.2算法复杂度0.3相关概念稳定：如果a原本在b前面，而a=b，排序之后a仍然在b的前面。不稳定：如果a原本在b的前面，而a=b，排序之后a可能会出现在b的后面。时间复杂度：对排序数据的总的操作次数。反映当n变化时，操作次数呈现什么规律。空间复杂度：是指算法在计算机内执行时所需存储空间的度量，它也是数据规模n的函数。 1、冒泡排序（BubbleSort）冒泡排序是一种简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果它们的顺序错误就把它们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。 ...

整理了网易2018届的笔试面试题目，希望能给学弟学妹们帮助精李一田发布于2018-07-1914:58:51回复6|赞12|浏览8396 2019网易内推已经开始了，去年在牛客受到了很多帮助，非常感激！！整理了一下去年的笔试面试题目，希望能够帮助到今年的学弟学妹们！网易招聘流程：内推投递：2018年7月16日-8月8日（仅开放技术类岗位，拿到内推码即可参加内推哟~）网申投递：2018年8月9日-9月5日（网易杭州），2018年8月9日-9月25日（网易北京&网易有道）面向人群：2019届毕业生，其中内推仅面向技术类岗位。内推笔试时间：2018年8月11日网申笔试时间：2018年9月8日（网易杭州），2018年9月28日（网易北京&网易有道）内推面试：8月中下旬网申面试：9月-10月看到牛客网上直接有去年的公司真题，放个链接大家可以去自测一下！https://www.nowcoder.com/contestRoom?mutiTagIds=149【大数据】大数据面经，阿里，百度，头条，滴滴，美团，京东，携程等：https://www.nowcoder.com/di...

置顶 2018年07月13日21:23:36 阅读数：68 标签： 秋招实习算法工程师面试题笔试面经 更多个人分类： 基础常识秋招面试题 版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。https://blog.csdn.net/zichen_ziqi/article/details/81037721                               【备战秋招】史上最全2019届秋招备战攻略一、算法岗位中，值得阅读的面经（牛客网）：算法岗位汇总面经（1） 从春招到秋招，算法工程师养成记（阿里+腾讯+其他）（2） 潜水党回馈牛友，算法工程师2017年学习，实习，秋招总结（3）&n...

2018校园招聘笔经面经合集：算法，机器学习，大数据方向  2019秋招即将开始，牛妹帮助大家整理了一些算法，机器学习，大数据方向的面经，希望对求职的同学以及有志于从事算法，机器学习，大数据方向工作的同学有所帮助。菜鸟实习面试题分享_笔经面经_牛客网快手2018春季校园招聘笔试试卷--算法A试卷编程题题解_笔经面经_牛客网face++旷视面经_笔经面经_牛客网携程大数据分析一面挂_笔经面经_牛客网Face++算法实习面试经过_笔经面经_牛客网阿里新零售算法一面二面面经明天三面攒人品拼多多算法面经_笔经面经_牛客网网易互娱数据挖掘一面面经_笔经面经_牛客网微盟算法工程师岗_笔经面经_牛客网【实习】华为南研所计算机视觉岗_笔经面经_牛客网西安应用研究面经，写出来攒人品_笔经面经_牛客网​www.nowcoder.comFace++算法岗一面挂经_笔经面经_牛客网美团点评机器学习/数据挖掘工程师面经一道阿里机器学习二面题_笔经面经_牛客网北京腾讯二面挂的语无伦次_笔经面经_牛客网华为春招实习记录_笔经面经_牛客网阿里巴巴算法实习（四轮技术面+一轮HR面）已拿到offer_...

小Ho给自己定了一个宏伟的目标：连续100天每天坚持在hihoCoder上提交一个程序。100天过去了，小Ho查看自己的提交记录发现有N天因为贪玩忘记提交了。于是小Ho软磨硬泡、强忍着小Hi鄙视的眼神从小Hi那里要来M张"补提交卡"。每张"补提交卡"都可以补回一天的提交，将原本没有提交程序的一天变成有提交程序的一天。小Ho想知道通过利用这M张补提交卡，可以使自己的"最长连续提交天数"最多变成多少天。Input第一行是一个整数T(1<=T<=10)，代表测试数据的组数。每个测试数据第一行是2个整数N和M(0<=N,M<=100)。第二行包含N个整数a1,a2,...aN(1<=a1<a2<...<aN<=100)，表示第a1,a2,... aN天小Ho没有提交程序。Output对于每组数据，输出通过使用补提交卡小Ho的最长连续提交天数最多变成多少。SampleInput35134778283845210305556905101030555690SampleOutput7659100我的思路：补登卡可以相应的减去一定的天数，除...

Manacher马拉车算法就是求解最长回文串并且将时间复杂度降到了O（n），它的原理就是将原始字符串进行了处理，在每一个字符的左右两边都加上特殊字符，让字符串变成一个奇回文然后通过数组储存标记，详细看这篇https://www.jianshu.com/p/392172762e55回文自动机回文树，也叫回文自动机类似AC自动机的一种回文串匹配自动机，也就是一棵字符树。同样类似AC自动机的是，每一个节点都有一个fail指针，fail指针指向的点表示当前串后缀中的最长回文串。  Now,youaregivenastringS.WewanttoknowhowmanydistinctsubstringofSwhichispalindrome.InputThefirstlineoftheinputcontainsasingleintegerT(T<=20),whichindicatesnumberoftestcases.EachtestcaseconsistsofastringS,whoselengthislessthan100000andonlycontainslowe...

湖中有n块石头，编号从1到n，有两只青蛙，Bob在1号石头上，Alice在2号石头上，Bob想去看望Alice，但由于水很脏，他想避免游泳，于是跳着去找她。但是Alice的石头超出了他的跳跃范围。因此，Bob使用其他石头作为中间站，通过一系列的小跳跃到达她。两块石头之间的青蛙距离被定义为两块石头之间所有可能路径上的最小必要跳跃距离，某条路径的必要跳跃距离即这条路径中单次跳跃的最远跳跃距离。你的工作是计算Alice和Bob石头之间的青蛙距离。Input多实例输入先输入一个整数n表示石头数量，当n等于0时结束。接下来2-n+1行依次给出编号为1到n的石头的坐标xi,yi。2<=n<=2000<=xi,yi<=1000Output先输出"Scenario#x"，x代表样例序号。接下来一行输出"FrogDistance=y"，y代表你得到的答案。每个样例后输出一个空行。（ps：wa有可能是精度问题，g++不对可以用c++尝试，都不对就是代码问题）SampleInput2003431741941850SampleOutputScenario#1FrogDistance=5...

冒泡排序/****从小到大排列*逻辑分析假设数组$arr=[a,b,c,d];*总数=4;*比较对象第几个元素比较次数*a13*b22*c31**/functionele_sort($arr){$length=count($arr);if($length<2){return$arr;}for($i=0;$i<$length;$i++){for($j=$i+1;$j<$length;$j++){if($arr[$i]>$arr[$j]){$tmp=$arr[$j];$arr[$j]=$arr[$i];$arr[$i]=$tmp;}}}return$arr;}$arr1=[12,42,53,21,76865,86,43,1];var_dump(ele_sort($arr1)); functionbubble_sort($array){$count=count($array);if($count<=0)returnfalse;for($i=0;$i<$count;$i++){for($j=$count-1;$j>$i;$j--){if($a...

更多分享：www.catbro.cn一、前言：我们在上一章节中学习了算法回顾篇：选择排序，本次我们将继续学习插入排序二、算法介绍简述（从大到小排序）：有1～N个待排序元素注：后面所说的x元素或者y元素及下标为x或者y对应的序列中的元素1、取x(此时x=1)元素作为当前待比较元素；2、令y=x；3、取y-1元素与y元素进行比较，如果y元素大于y-1位置元素，则y元素与y-1元素进行交换；4、判断y是否大于0，如果大于0，则继续重复执行第3步操作；5、判断x+1是否大于序列的长度，如果不大于，则x=x+1；继续执行第2步，否则排序结束从上面可以看出，插叙排序的特点是，带排序元素前面的元素序列是已经排序好的了，所以当x等于序列的最后一个元素的时候且x已经排序好时，此时该序列也就排序完了。三、代码实现代码如下，里面的SortUtils部分代码请看算法回顾篇：选择排序:classInsertSortDemo{funsort(list:Array<Comparable<Any>>){for(iin1..(list.size-1)){varj=i;while(j>0&&...

publicstaticvoidmain(String[]args){BigDecimalbigDecimal=newBigDecimal(1123);//multiply是乘法BigDecimala=bigDecimal.multiply(newBigDecimal(123));//add是加法a.add(bigDecimal);} ...

一、Vue响应式原理 1、什么叫响应式：　　1、组件data的数据一旦变化，立刻出发视图的更新　　2、实现数据驱动视图的第一步2、实现响应式的核心API：Object.defineProperty vue3.0利用proxy实现响应式3、Object.defineProperty基础用法（通过getset用法来实现）--能讲到这里就OK了4、Object.defineProperty实现响应式　　1、监听对象、监听数组　　2、复杂对象，深度监听　  3、几个缺点二、虚拟DOM和DIFF算法虚拟DOM也称VDOM　　VDOM是Vuereact的基石；Vue和react是数据驱动视图，那么如何有效操控DOM操作，VDOM就出来了；VDOM原理：因为js的执行速度是非常快的，所以VDOM就是用JS模拟DOM结构，计算出最小的变更（这个对比算法就是DIFF），操作DOM；DOM结构可以用JSON模拟出来，类似XML；下图需要能写出来学习VDOM利用snabbdom　　1、DIFF算法例如v-for的key为什么必须要；就讲讲DIFF算法DIFF比较算法　...

我们假设计算机运行一行基础代码需要执行一次运算。intaFunc(void){printf("Hello,World!");//需要执行1次return0;//需要执行1次}那么上面这个方法需要执行2次运算intaFunc(intn){for(inti=0;i<n;i++){//需要执行(n+1)次printf("Hello,World!");//需要执行n次}return0;//需要执行1次}这个方法需要(n+1+n+1)=2n+2次运算。我们把算法需要执行的运算次数用输入大小n的函数表示，即T(n)。此时为了估算算法需要的运行时间和简化算法分析，我们引入时间复杂度的概念。定义：存在常数c，使得当N>=c时T(N)<=f(N)，表示为T(n)=O(f(n))。如图：  当N>=2的时候，f(n)=n^2总是大于T(n)=n+2的，于是我们说f(n)的增长速度是大于或者等于T(n)的，也说f(n)是T(n)的上界，可以表示为T(n)=O(f(n))。因为f(n)的增长速度是大于或者等于T(n)的，即T(n)=O(f(n))，所以我们可以用f(...

#-*-coding:utf-8-*-#冒泡排序defbubble_sort(nums):i=1exchanged=Truewhilei<len(nums)andexchanged:exchanged=Falseforjinrange(len(nums)-i):ifnums[j]>nums[j+1]:nums[j],nums[j+1]=nums[j+1],nums[j]exchanged=Truei+=1returnnums#快速排序defquick_sort(nums,left=0,right=None):ifright==None:right=len(nums)-1ifleft>=right:returnnumslow=lefthigh=rightkey=nums[left]whileleft<right:whileleft<rightandnums[right]>=key:right-=1nums[left],nums[right]=nums[right],nums[left]whileleft<rightandnums[left]<...

https://blog.csdn.net/c406495762/article/details/75172850...