【算法手撕代码101~ 编程】

最新推荐文章于 2025-11-25 00:02:19 发布

CodeSpark

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文章标签：算法排序算法数据结构编程

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CodeSpark/article/details/132263517

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本文详细介绍了冒泡排序算法的原理和实现过程，包括如何用Python编写冒泡排序函数，以及算法的时间复杂度分析。通过示例代码展示了冒泡排序如何将数组元素按升序排列，同时讨论了其在教学中的价值。

【算法手撕代码101~ 编程】
如何实现一个简单的冒泡排序算法

冒泡排序是一种基础而常见的排序算法，它的思想很简单：通过多次比较和交换相邻元素来将最大（或最小）的元素逐渐 “冒泡” 到数组的一端。本文将详细介绍如何用代码实现冒泡排序，并附上相应的源代码。

冒泡排序的实现主要包括两个步骤：比较相邻元素并交换；重复上述步骤直至排序完成。

以下是用Python语言实现冒泡排序的代码示例：

def bubble_sort(arr):
    n = len(arr)
    for i in range

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算法手撕代码56~ 编程

ByteNinja的博客

08-13

117

本文将介绍一种简单而高效的数组去重算法，并提供相应的源代码。为了提高去重的效率，我们可以使用哈希表来记录已经存在的元素，而不是每次都要遍历result数组。这样可以将查找的时间复杂度降低到O(1)，大大提高算法的执行效率。本文介绍了一种简单而高效的数组去重算法，并提供了相应的源代码。在实际编程中，合理选择适当的去重算法可以提高程序的执行效率，节省资源消耗。优化后的算法通过使用set数据结构来记录已经存在的元素，保证了查找的效率。该算法的时间复杂度为O(n^2)，其中n是原始数组的长度。

算法手撕代码141~ 编程

2301_79326559的博客

08-17

116

在本文中，我们讨论了如何使用原地排序算法解决一个编程问题。通过重新排列数组中的数值，并找到第一个不在正确位置上的数值，我们实现了一种查找未出现的最小正整数的算法。这个算法具有线性时间复杂度和常数级别的额外空间复杂度，可以有效地解决该问题。给定一个未排序的整数数组，找出其中没有出现在数组中的最小正整数。在这篇文章中，我们将探讨一个算法问题，并提供相应的源代码来解决它。本文将详细介绍如何实现并优化代码，以更好地应对这个具体的编程挑战。为了解决这个问题，我们可以使用一种原地排序算法来重新排列数组。

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算法手撕代码86~90

FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发

11-01

814

这个数字是4，它的左边数字是5，4比5小，所以我们将4和5交换，排列变成了 “5，4，1，2，3 ”我们必须继续看第三个数字的左边一个数字4，4的左边是1，1比4小，所以4就维持不动。再来看第四个数字，这个数字是2，我们将2和它左边的数字相比，都比2大，所以就将2一路往左移动，一直移到2的左边是1，这时候排序变成了 “5，4，1，2，3 ”最后，我们检查第五个数字，这个数字是3，3必须往左移，一直移到3的左边是2为止，所以我们的排列就变成了 “5，4，3，2，1 ”排序因此完成了。

算法手撕代码66~70

FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发

10-22

781

【代码】算法手撕代码66~70。

算法手撕代码16~20

FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发

10-11

610

【代码】算法手撕代码16~20。

算法手撕代码1~10

FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发

10-09

730

【代码】算法手撕代码1~10。

算法面试手撕代码高频题汇集

FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发

10-29

1097

6、数字在排序数组中出现的次数（数字出现次数、缺失数字、值和下标相等元素）3、翻转字符串（翻转单词顺序、左旋转字符串）1、在O（1）时间删除链表结点、删除重复节点。2、第一个只出现一次的字符，字符串和字符流。3、和为s的数字（和为s的连续正数序列）1、用两个栈实现队列（两个队列实现栈）5、最小的k个数（top k问题）10、满二叉树与完全二叉树的判断。4、数组中出现次数超过一半的数字。8、二叉树的深度（平衡二叉树）7、两个链表的第一个公共结点。3、队列（滑动窗口）的最大值。5、二叉树中和为某一值的路径。

算法手撕代码101 编程】使用Python实现选择排序算法

2301_79326857的博客

09-08

选择排序是一种简单且直观的排序算法，它通过每次从未排序的部分中选择最小（或最大）的元素，并将其放置在已排序部分的末尾，从而逐步构建有序序列。在本文中，我们将使用Python编程语言来实现选择排序算法。选择排序的时间复杂度为O(n^2)，其中n是待排序序列的长度。虽然选择排序的性能相对较差，但它是一个简单且易于理解的排序算法，适用于小型数据集或部分有序的序列。按照选择排序的步骤，我们首先找到最小元素1，并将其与第一个元素5交换位置。中找到最小元素8，并将其与第三个元素8交换位置。，即为按照升序排列的数组。

程序员的基本功-手撕代码

csdn565973850的博客

05-24

755

手撕代码是什么

C++ 字符串模拟力扣 14. 最长公共前缀每日一题题解

Q741_147的博客

11-23

685

本文围绕LeetCode 14“最长公共前缀”这一字符串经典入门题展开，解析其作为面试高频题的核心价值——夯实模拟思维、边界处理与代码优化能力。文章详细阐述横向遍历（两两对比）与纵向遍历（逐位验证）两种核心算法原理，提供完整可运行的C++代码，拆解关键细节与易错点，并进行复杂度分析。同时总结解题核心考点、思路迁移方向及常见错误，帮助读者不仅掌握本题解法，更能提升字符串处理能力，为后续复杂题型奠定基础，兼具入门指导与面试备考价值。

代码随想录 63.不同路径Ⅱ

m0_63814538的博客

11-24

448

4.确定遍历顺序：从递归公式可以看出一定是从左到右一层一层的遍历，这样保证推导dp[i][j]的时候，dp[i - 1][j]和dp[i][j - 1]一定是有数值的。所以本题的初始化代码如下所示：一旦遇到obstacleGrid[i][0] == 1的情况就停止dp[i][0]的赋值1的操作，dp[0][j]同理。1.确定dp数组（dp table）及其下标的含义：dp[i][j]表示从（0，0）出发，到（i，j）有dp[i][j]条不同的路径。下标（0，j）的初始化情况同理。

算法：二叉搜索树的最近公共祖先

czlczl20020925的博客

11-24

505

下面是详细的解释，说明为什么这是必然的。对于我们当前所在的任何节点。

DeepSeek Java 插入排序实现

m0_37843156的博客

11-23

324

以下是插入排序在 Java 中的完整实现，包含多种写法和详细注释。这个实现包含了插入排序的各种变体，可以根据具体需求选择合适的版本。稳定性：稳定 - 相等元素的相对位置不变。空间复杂度： O(1) - 原地排序。· 最优情况（已排序）：O(n)· 最差情况（逆序）：O(n²)完整实现（带详细注释和测试）· 作为更复杂算法的子过程。· 平均情况：O(n²)Java 插入排序实现。

P1522 [USACO2.4] 牛的旅行 Cow Tours(连通块+Floyd）

2302_79372568的博客

11-22

思路：先用dfs标记一下每个点在哪个连通块，然后求出每个连通块内每个点的最大最短路，求任意两点之间的距离＋数据范围，我们可以知道这道题要使用Floyd进行求解，求到了任意两点之间的距离后，我们就可以求出每个点到所在连通块其他点的最短路中的最大值，然后再从同一连通块的所有点的最大值中选出最大值，就是连通块的直径了。题目大意：给你n个坐标点（x,y)，再给一个n*n的矩阵，代表两点之间的连边关系，连边之后会构成若干个连通块，定义连通块的直径为最远的两个点的距离（距离指的是两点间最短路径的长度）。

第二次测试题解

2402_89056915的博客

11-23

818

第 3 刀：要最大化分区，第 3 个平面必须与前 2 个平面都相交（得到 2 条不重合的交线，且这 2 条交线在第 3 个平面上相交）—— 相当于在第 3 个平面上，用 2 条相交直线分成了 4 块，因此新增 4 个区域 →。前 3k+2 项的和：3k 项和 + a₃ₖ₊₁ + a₃ₖ₊₂ ≡ 0 + p + q ≡ (p+q) mod 2（a₁+a₂ 的奇偶性）余数 r=2（n=3k+2）→ Sₙ ≡ 1+1=2≡0 → 0（偶）→ 代码逻辑：if n%3==1 → 1，else → 0。

GoC题解(22) GoC测试模拟题(2017.3.23)第6题：同心圆

2301_78151773的博客

11-22

248

小C要画红绿黄3个不同半径的同心圆，要求红色(1号）的是最大半径圆，绿色（3号）的是第2大半径的圆，黄色（5号）的是最小半径的圆。但输入是的的3个数可能并没有从大到小。这3个圆一定要按照正确的次序才能画出正确的图形。比如你最后画最大的圆形，就只能看见一个红色的大圆。请你帮小C编程解决这个问题。一行3个不同的正整数a,b,c：表示每圆的半径，范围在[10..100]。有同学容易犯下面这段代码类似的错误。

算法基础篇：（十六）深度优先搜索（DFS）之递归型枚举与回溯剪枝初识

2301_79248256的博客

11-24

723

本文聚焦深度优先搜索（DFS）的递归型枚举与回溯剪枝，以枚举子集、组合型枚举、枚举排列、全排列四个洛谷经典例题为切入点，从问题描述、决策树分析、递归函数设计到代码实现逐步拆解。先阐释搜索本质及 DFS 与回溯、剪枝的关联，再通过具体案例讲解回溯的 “恢复现场” 操作与可行性、重复性等剪枝技巧，总结 DFS 递归型枚举 “画决策树 - 设计函数 - 实现回溯 - 添加剪枝” 的通用步骤，帮助读者理解并掌握 DFS 解决枚举类问题的核心方法，为进阶应用奠定基础。

布隆过滤器有哪些算法？

kupePoem的专栏

11-22

517

这些算法构成了布隆过滤器技术的完整体系，从基础到高级，满足了不同场景下的需求。布隆过滤器（Bloom Filter）是一种概率型数据结构，用于高效地检查一个元素是否存在于一个集合中。a 对元素x计算k个哈希值：h₁(x), h₂(x), ..., hₖ(x)。如果有0，返回"肯定不存在"。（2）概率性结果：可能返回假阳性（误判），但不会返回假阴性。b 如果所有位置计数器都大于0，返回"可能存在"b 如果粗略层返回"肯定不存在"，直接返回结果。a 创建长度为m的计数器数组，初始化为0。

优选算法-栈：69.验证栈序列