Hyperscan是一个高性能的正则表达式匹配库，设计用于高速、大规模和并发的匹配需求。它最初是由Intel开发的，现在已经是一个开源项目。Hyperscan是许多安全和网络应用中的关键组件，因为它可以非常快速地在大量文本中搜索多个正则表达式模式。其中使用hyperscan分为四个过程：①用户需要先调用Hyperscan编译函数来生成一个数据库；②然后为运行期的匹配分配一个scratch内存；③以数据库、scratch内存和提供的用户回调函数作为输入触发hs_scan()进行匹配；

树的中序遍历

回文数解法

C语言实现带哨兵节点的双向链表

交叉引用生成器

反转字符串中的连续字符

手写string

C++手写栈

TOP k的实现（大顶堆）

目录题目：解法一：迭代dfs题目：给定一个二叉搜索树的根节点root，和一个整数k，请你设计一个算法查找其中第k个最小元素（从 1 开始计数）。示例 1：输入：root = [3,1,4,null,2], k = 1输出：1解法一：迭代dfsclass Solution: def kthSmallest(self, root, k): """ :type root: TreeNode ...

题目：给定一个链表，判断链表中是否有环。如果链表中有某个节点，可以通过连续跟踪next指针再次到达，则链表中存在环。 为了表示给定链表中的环，我们使用整数pos来表示链表尾连接到链表中的位置（索引从 0 开始）。 如果pos是-1，则在该链表中没有环。注意：pos不作为参数进行传递，仅仅是为了标识链表的实际情况。如果链表中存在环，则返回true。 否则，返回false。进阶：你能用O(1)（即，常量）内存解决此问题吗？示例 1：...

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一、定义让数组滚动起来，每次都使用固定的几个存储空间，来达到压缩，节省存储空间的作用。起到优化空间，主要应用在递推或动态规划中。因为在动态规划中当前项只依靠前几项，所以就不需要设定很大的数组，存放所有中间变量，可以把用不着的变量覆盖掉，这样设定的数组大小就大大的减小了。例如：（优化前） long long d[80]; d[0]=1; d[1]=1; for(i=2;i<80;i++) { d[i]=d[i-1]+d[i-2.

题目：给定一个字符串，验证它是否是回文串，只考虑字母和数字字符，可以忽略字母的大小写。说明：本题中，我们将空字符串定义为有效的回文串。示例 1:输入: "A man, a plan, a canal: Panama"输出: true示例 2:输入: "race a car"输出: false解法1：双指针法string类型获取长度：str.length()isalnum() 用以判断字符是否是数字和字母tolower() 把字母转为小写思路：c...

题目：给你两个有序整数数组nums1 和 nums2，请你将 nums2 合并到nums1中，使 nums1 成为一个有序数组。初始化nums1 和 nums2 的元素数量分别为m 和 n 。你可以假设nums1 的空间大小等于m + n，这样它就有足够的空间保存来自 nums2 的元素。示例 1：输入：nums1 = [1,2,3,0,0,0], m = 3, nums2 = [2,5,6], n = 3输出：[1,2,2,3,5,6]示例 2：输入：nums1...

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微软源码：int strcmp(const char* str1, const char* str2){ int ret = 0; while(!(ret=*(unsigned char*)str1-*(unsigned char*)str2) && *str1) { str1++; str2++ } if (ret < 0) { return -1; } else if (ret > 0) { return 1; } ret

给定一个大小为 n 的数组，找到其中的多数元素。多数元素是指在数组中出现次数 大于⌊ n/2 ⌋的元素。你可以假设数组是非空的，并且给定的数组总是存在多数元素。示例1：输入：[3,2,3] 输出：3解1：（众数+1，非众数-1）class Solution {public: int majorityElement(vector<int>& nums) { int val = 0, num; for(int i :...

例：输入: [2,2,1]输出: 1解1：异或class Solution {public: int singleNumber(vector<int>& nums) { int num = 0; for(int i = 0; i < nums.size(); ++i) num = num^nums[i]; return num; }};解析：Q1：^什么意思？A

一、优化思路选择排序算法的思路是每次挑选出最小值或者最大值，而优化就是每一次循环既找到最小值，又找到最大值，这样在内层循环只需要遍历数组的一半次数即可。二、代码#include <iostream>using namespace std;//要针对两种情况：//第一，当前最小值下标和当前最大值下标不需要移动,无需处理；//第二，当前最小值的下标的数组存的是最大值，最大值下标（不处理）中的数组存的是最小值，只需要替换一次void remove_abnormal_si.

纠正：快排空间复杂度为O(logn)。