bureau123的博客

给定一个 n × n 的二维矩阵 matrix 表示一个图像，请你将图像顺时针旋转 90 度。

【代码】单双链表反转。

【代码】排序算法总结。

原理  堆排序顾名思义，就是利用堆这种数据结构来进行排序，堆是一个完全二叉树，关于什么是完全二叉树可以参考完全二叉树和满二叉树，并且满足父节点总是大于子节点或者小于子节点，父节点大于子节点的叫大顶堆，小于子节点的叫小顶堆。  要实现由小到大排序，就得建立大顶堆，反之小顶堆。堆排序实现思路如下：2.1、初始化数组，创建大顶堆。 1. 大顶堆的创建从下往上比较，不能直接用无序数组从根节点比较，否则有的不符合大顶堆的定义。2.2、交换根节点和倒数第一个数据，现在倒数第一个数据就是最大的。2.3、重新建

满二叉树顾名思义，二叉树的节点是满的，没有空的，也就是每个节点要么没有子节点，要么有左右两个子节点。 上图中左图就是完全二叉树，右图就不是，完全二叉树的性质：深度为k的完全二叉树拥有2^k-1个节点完全二叉树树中的结点按从上至下、从左到右的顺序进行编号，如果编号为i（1≤i≤n）的结点与满二叉树中编号为i的结点在二叉树中的位置相同，则这棵二叉树称为完全二叉树，总结就是，满二叉树从右下角开始向左去除节点就是完全二叉树。 上图中左图是完全二叉树，右图就不是...

哈希表  哈希表顾名思义是一张表，可以用它来存储键值对这种对应的数据，大家都知道，哈希表的查找速度很快，时间复杂度伪O(1)，那么它的查找速度为什么很快呢？  实际上，哈希表将键值变为数组的下标，而将下标对应的值变为键值对的值，这样的话就可以通过下标的方式来获取对应的值，因此其查找速度非常快。  那么key值是如何变为哈希表的下标的呢？这里就要用到散列函数，通过散列函数将key值变为数组的下标。最常用的构造散列函数的方法是除留余数法。对于散列表长为m的散列函数公式为：f(key) = key mo

给定一个包含非负整数的 m x n 网格，请找出一条从左上角到右下角的路径，使得路径上的数字总和为最小。规定每次只能向下或者向右移动一步。输入:[[1,3,1],[1,5,1],[4,2,1]]输出: 7解释: 因为路径 1→3→1→1→1 的总和最小。动态规划：1、由于路径只能向右或者向下，因此第一行和第一列的路径是唯一的，只需要把对应的元素值相加即可。2、对于不是第一行和第一列的元素，可以从上方的元素向下移动或者左方的元素向右移动到达，到达该元素位置的最小路径等于其上方或者左方的

二叉树的遍历可以通过递归实现，下面是二叉树的先序遍历。void preOrder(BiTree* root){ if (root != NULL) { visit(root); preOrder(root->lchild); preOrder(root->rchild); }}  递归算法存在一个问题：当递归层数过深时，有可能产生栈溢出，例如，如果二叉树只有几百个节点，那么通过递归实现没有问题，但是如果二叉树有几百万个节点，使用递归就可能会发生栈溢出。  在递归调用

一个数组中除了一个数字只出现一次外，其余数字均出现偶数次，要求只扫描数组一次，找出这个只出现一次的数字。注意，只扫描一次，因此不能用排序。使用异或位运算符。1、两个相同的数字进行异或操作的结果为02、任何数字与0进行异或操作的结果都为这个数字本身int getSingleDog(int* a, int n){ int result = 0; for (int i = 0; i < n; i++) { result ^= a[i]; } return result;}异或中

这里要使用到&位运算符，想一下，1 & 0 = 0;1 & 1 = 1;可以将该二进制数与1进行&运算，运算结果如果为真(1)，二进制数中1的个数就加一，然后将二进制数右移一位，如此循环下去。 int num = 1000; int count = 0; for (count = 0; num != 0; num = num >> 1) { if (num & 1) count++; }第二种解法，1、num-1的结果实际

使用条件1、只适用于有序排列的序列2、需要随机访问元素，只适用于顺序结构，不适用于链表代码实现//数组名，数组长度，需要查找的数，返回查找到的数组下标int bin_search(int key[], int n, int k){ int low = 0, high = n - 1, mid; while (low <= high) { mid = (low + high) / 2; if (key[mid] == k) { return mid; } if