螺旋队列的问题

最新推荐文章于 2025-08-18 19:55:19 发布
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#面试

本文介绍了一个在《面试宝典》中发现的问题，虽然看似简单却难以快速找到解决思路。通过网络资源找到了答案，分享给大家。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

此题是在<<面试宝典>>上发现的,感觉easy的问题居然想了很久没有思路.
看了一下网上的解答,果然步骤并不难,只是自己没有发现思路.

http://blog.youkuaiyun.com/sweetna/archive/2008/08/29/2846816.aspx

abchcd
关注
螺旋队列问题
Love_Taylor的博客
03-05 388
一、 程序员面试宝典的一道题目：关于螺旋队列问题。设1点的坐标为(0,0) ,x方向向右为正，y方向向下为正，7为（-1，-1），2的坐标为（1，0），3的坐标为（1,1）；编程实现输入任意一点坐标(x，y)，输出对应的数字。 21  22 … 20   7   8   9   10 19   6   1   2   11 18   5   4   3    2 17  16  
螺旋队列问题 python
jianyuchen23的博客
08-16 918
设1点的坐标为（0,0），x方向向右为正，y向下为正，如7的坐标是（-1，-1）。编程实现任意输入一个点的坐标（x,y）。输出所对应的数字。 7 8 9 6 1 2 5 4 3 def foo(x, y): t = max(abs(x), abs(y)) #属于第几圈 u = 2*t + 1 w = u*u #该圈最大的数 if x == -t: ...
螺旋队列问题2
无敌的专栏
06-27 1700
题：如矩阵 1      2      3      4    5 16   17   18   19   6 15   24   25   20   7 14   23   22   21   8 13   12   11   10   9  找出规律，并打印出一个NxN的矩阵，规律就是从首坐标开始顺时针一次增大。 解析： 依次：按左-->右，上-->下，右-->左，下-->上的
螺旋队列问题之c语言
互联网IT
07-13 395
下面是一个螺旋队列：    73   74   75   76   77   78   79   80  81    72   43   44   45   46   47   48   49   50    71   42   21   22   23   24   25   26   51    70   41   20    7     8      9
使用C++，关于螺旋队列问题
07-08
看清以下数字排列的规律，设1点的坐标是（0，0），x方向向右为正，y方向向下为正。例如，7的坐标为（-1，-1），2的坐标为（0，1），3的坐标为（1，1）。编程实现输入任意一点坐标（x，y），输出所对应的数字。
【Linux】关于螺旋队列算法的精讲
07-22
### 关于螺旋队列算法的精讲 螺旋队列算法是一种特定的数据结构处理方式，在算法设计和实现领域具有一定的...掌握螺旋队列算法可以帮助开发者更好地理解数据结构和算法的设计原理，从而提高编程技巧和解决问题的能力。
螺旋队列之算法分析
weixin_45373355的博客
06-06 348
求解螺旋的队列的步骤如下： 1、求坐标(x, y)所在的圈数n； int n = abs(x) > abs(y) ? abs(x) : abs(y); 2、求前n-1圈的总个数； 如下图所示的红色数字可看出规律： 第0圈：12 第1圈：32 第2圈：52 第3圈：72 第n-1圈：(2 * (n - 1) + 1)2 int value = pow(2 * n - 1, 2); 3、求坐标(x, y)在第n圈的位置； 我们将坐标分为上、下、左、右四个位置： 3.1、坐标在上： 如下图所示： v
C++实现螺旋队列数字定位算法教程
在C++编程中，螺旋队列问题通常涉及到以特定的方式遍历二维数组或矩阵，这种遍历方式可以是顺时针或逆时针的。本问题中描述的数字排列规律形成一个逆时针的螺旋结构，具体是指从中心点开始向外扩展的逆时针排序。...
浅谈螺旋队列
仰望星空
05-12 1984
螺旋队列的形式如图所示：   经过观察，我们可以看到右上角紫色部分是有规律的：12、32、52、 72······，如果最里面的一圈记为第0层的话那么层数和右上角的数值之间的关系是：（2t+1）2。2t-1）2...
力扣面试150(58/150)
2403_88913721的博客
08-17 444
本文介绍了一种翻转二叉树的递归解法。通过后序遍历的方式，先递归处理左右子树，再交换当前节点的左右孩子。算法时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(h)，其中h为树的高度。代码简洁明了，适用于任意结构的二叉树翻转。
【牛客刷题】BM63 跳台阶：三种解法深度解析（递归/DP动态规划/记忆化搜索）
字节卷动
08-17 96
本文介绍了青蛙跳台阶问题的四种解法：递归法、动态规划、记忆化搜索和优化动态规划。该问题本质是斐波那契数列的变形，其中f(n)=f(n-1)+f(n-2)。递归法虽然直观但效率最低（时间复杂度O(2ⁿ)），动态规划（O(n)）和记忆化搜索（O(n)）通过存储中间结果提高效率，优化DP则进一步将空间复杂度降至O(1)。当n=40时，优化DP仅需40次计算即可完成，而递归法需要约1万亿次计算。文章详细分析了每种解法的实现原理、性能差异和适用场景，并提供了完整的Java代码实现。
MySQL 的 DDL / DML / DQL / DCL 做一次系统梳理：概念区别→常用语法→特点与注意点→实战小例子→常见面试/坑点速记
DeppBing的博客，全栈修炼记｜记录一个开发者的进化轨迹
08-16 730
本文系统梳理了MySQL四大类SQL语句：DDL（定义/修改数据库结构，如CREATE/ALTER）、DML（操作数据，如INSERT/UPDATE）、DQL（查询数据，如SELECT）和DCL（权限控制，如GRANT）。重点对比了DELETEvsTRUNCATE、INSERT冲突处理等核心操作，强调事务控制、索引优化和安全规范。通过典型SQL示例（含8.0+窗口函数/CTE）和实战脚本，提供从表结构设计到查询优化的全流程指导，并总结"短事务、最小权限、最左前缀索引"等关键原则。
C++面试中的手写快速排序：从基础到最优的完整思考过程
码事漫谈
08-18 627
手写快速排序的面试过程，实际上是考察候选人从"能工作"到"优秀"的思维演进能力。从基础实现出发，保证正确性逐步加入优化，展示深度思考主动分析复杂度，体现计算机科学基础讨论工程实践，展现实际经验引导技术对话，掌握面试节奏记住：面试官关心的不是你能否背出算法，而是你解决问题的思路和持续优化的能力。通过这样结构化的应对策略，你就能在排序算法面试中脱颖而出。
DFS与BFS面试真题解析
peiye500238的博客
08-18 602
通过掌握这些核心概念和典型问题的解法，你可以轻松应对大多数DFS/BFS相关的面试题。记住，理解问题本质比记住具体代码更重要，面试时可以与面试官讨论不同方法的优劣。
C++面试题总结
m0_74186706的博客
08-18 716
在 C++ 中，模板的定义通常需要放在头文件中，而非源文件中。因为模板是在编译期根据使用的类型进行实例化的，若放在源文件中，其他源文件无法看到模板的完整定义，会导致链接错误。为例，在 64 位机中，类的大小计算需考虑成员变量的大小、内存对齐以及是否有虚函数（虚函数会带来虚函数表指针，占 8 字节）。2.当线程被notifiy_one或者notify_all唤醒，会立即重新获取锁，且wait的解锁、阻塞、唤醒、加锁是原子性的。是双向链表结构，被删除元素两边的元素的迭代器指针会自动更新，其他迭代器不受影响。
10：00开始面试，10：06就出来了，问的问题有点变态。。。
最新发布
2401_86343726的博客
08-18 826
本文分享了一位软件测试工程师的求职经历和面试经验总结。文章首先讲述作者遭遇降薪后跳槽互联网公司，却因不熟悉HTTPS测试方案而面试失败的经历。随后通过大数据分析整理出软件测试岗位的16个常见技术栈考核点，包括测试理论、Linux、MySQL、Web/API/App测试、Python编程、性能测试等核心知识点，并举例说明各模块典型面试题。最后提到已整理近200页的测试面试宝典，涵盖企业真题和技术要点，旨在帮助求职者高效准备面试。全文既反映了测试岗位的技术要求，也为求职者提供了系统的复习方向。
Redis面试精讲 Day 22：Redis布隆过滤器应用场景
在未来等你的专栏
08-15 981
布隆过滤器（Bloom Filter）是一种基于概率的数据结构，用于快速判断一个元素是否可能存在于集合中或一定不存在。它由 Burton Howard Bloom 在1970年提出，核心思想是使用多个哈希函数将元素映射到位数组中的多个位置。如果所有对应位都为1 → 元素可能存在如果任一位为0 → 元素一定不存在空间效率极高：相比HashSet，内存占用可降低90%以上查询速度快：O(k)，k为哈希函数个数存在误判率（False Positive）：可能将不存在的元素误判为存在（但不会漏判）
Redis面试精讲 Day 25：Redis实现分布式Session与购物车
在未来等你的专栏
08-18 534
在单体架构中，用户的登录状态（Session）通常存储在服务器内存中。但在微服务或集群部署环境下，用户请求可能被负载均衡分发到不同节点，若Session仅保存在某一台服务器上，会导致其他节点无法识别用户身份，出现“登录失效”问题。分布式Session是指将用户会话数据集中存储在共享的中间件（如Redis）中，所有服务节点通过访问该中间件来读取和更新Session信息，从而实现跨服务的状态一致性。今天我们系统讲解了Redis在分布式Session和购物车系统理解了分布式Session的必要性与实现原理；
堆--常见面试问题
2401_87975790的博客
08-18 742
本文介绍了堆（优先队列）的核心应用场景及实现方法。主要内容包括：1.优先级队列的实现，通过二叉堆支持插入、获取和删除最高优先级元素；2.合并K个有序链表，使用最小堆高效合并多个有序序列；3.数据流中位数计算，采用双堆技巧动态维护数据；4.TopK频繁元素查找，结合哈希表和最小堆优化查询效率；5.滑动窗口最大值问题，利用最大堆获取窗口极值；6.最小会议室调度，通过堆管理会议时间安排；7.Twitter动态设计，合并多源推文流获取最新内容；8.任务调度优化，采用最大堆和冷却队列实现高效调度。这些案例展示了堆在处
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