leetcode刷题前置知识总结

Leetcode-How-What 力扣Leetcode刷题指南 Leetcode-How-What 力扣Leetcode刷题指南 About the way how to use Leetcode wisely for preparing the interview and the solutions to some Leetcode problems’. 怎样为准备面试机智聪明的刷题(高效刷题)以及一些题目的题解。 同 github 链接: https:/... 阅读详情

认识二分法:

1)在一个有序数组中,找某个数是否存在

2)在一个有序数组中,找>=某个数最左侧的位置

3)在一个有序数组中,找<=某个数最右侧的位置

4)局部最小值问题

查找一个数是否存在:

package com.zy.class001;

public class Code04_BSExist {
    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = {1, 2, 4, 6, 10, 20, 21, 33, 43, 54};
        System.out.println(exist(arr, 55));
    }
    public static boolean exist(int[] arr, int num) {
        if (arr == null || arr.length == 0) {
            return false;
        }
        int l = 0;
        int r = arr.length - 1;
        int mid = 0;
        while (l < r) {
            mid = l + ((r - l) >> 1);
            if (arr[mid] == num) {
                return true;
            } else if (arr[mid] > num) {
                r = mid - 1;
            } else {
                l = mid + 1;
            }
        }
        return arr[l] == num;
    }
}

知识扩展:

2*n         可以表示为     n<<1

2*n + 1   可以表示为    (n<<1) | 1

在一个有序数组中,找>=某个数最左侧的位置

package com.zy.class001;

public class Code05_BSNearLeft {
    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = {1, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 4 ,4 ,4};
        System.out.println(nearestIndex(arr, 3));
    }

    public static int nearestIndex(int[] arr, int value) {
        int l = 0;
        int r = arr.length - 1;
        int index = -1; // 记录最左的对号
        while (l <= r) {
            int mid = l + ((r - l) >> 1);
            if (arr[mid] >= value) {
                index = mid;
                r = mid - 1;
            } else {
                l = mid + 1;
            }
        }
        return index;
    }
}

局部最小值:

package com.zy.class001;

public class Code06_BSAwesome {
    public static int getLessIndex(int[] arr) {
        if (arr == null || arr.length == 0) {
            return -1;
        }
        if (arr.length == 1 || arr[0] < arr[1]) {
            return 0;
        }
        if (arr[arr.length - 1] < arr[arr.length - 2]) {
            return arr.length - 1;
        }
        int left = 1;
        int right = arr.length - 2;
        while (left < right) {
            int mid = (left + right) / 2;
            if (arr[mid] > arr[mid - 1]) {
                right = mid - 1;
            } else if (arr[mid] > arr[mid + 1]) {
                left = mid + 1;
            } else {
                return mid;
            }
        }
        return left;
    }
}

认识异或运算

相同为0   不同为1

异或运算的性质:

1)0^N == N    N^N == 0

2)异或运算满足交换律和结合律

题目一:如何不用额外变量交换两个数

a = a ^ b;
b = a ^ b;
a = a ^ b;

解释:

首先a = a ^ b;

然后b = a ^ b = a ^ b ^ b = a;

最后a = a ^ b = a ^ b ^ a = b;

结果就是b = a; a = b;

package com.zy.class001;

public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        int a = 6;
        int b = -1000;
        a = a ^ b;
        b = a ^ b;
        a = a ^ b;
        System.out.println(a);
        System.out.println(b);
    }
}

这样搞的前提:a和b指向的内存地址不是同一块区域,不然就是0了

题目二

一个数组中有一种数出现了奇数次,其他数都出现了偶数次,怎么找到并打印这种数。

package com.zy.class001;

public class Code07_EvenTimesOddTimes {
    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = {1, 2, 3, 2, 3, 1, 4};
        printOddTimesNum1(arr);
    }

    // arr中,只有一种数,出现奇数次
    public static void printOddTimesNum1(int[] arr) {
        int eor = 0;
        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
            eor ^= arr[i];
        }
        System.out.println(eor);
    }
}

题目三:

怎么把一个int类型的数,提取出最右侧的1来

例如:11001100-》00000100

答案:N & ((~N) + 1)

题目四:

一个数组中有两种数出现了奇数次,其他数都出现了偶数次,怎么找到并打印这两种数?

解题思路:

假设出现奇数的两个数分别是a和b,数组中数据全部异或,必定得到a ^ b

此时找出a ^ b的最右边为1的位置,假设在第i位置上为1,然后将数组分为两部分,在i位置上为1的数和i位置为0的数。

然后将在i位置为1的所有数异或,肯定能求出其中一个数假设为a,然后a^b^a = b,则可以求出b

代码为:

package com.zy.class001;

public class Code07_EvenTimesOddTimes {
    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = {1, 2, 3, 2, 3, 1, 4, 5};
        printOddTimesNum2(arr);
    }

    // arr中,有两个数,出现奇数次
    public static void printOddTimesNum2(int[] arr) {
        int eor = 0;
        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
            eor ^= arr[i];
        }


        // 对于eor,必定有一个位置上是1,那么我们就去求最右边为1的位置
        int rightOne = eor & (~eor + 1);
        int onlyOne = 0;
        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
            if ((arr[i] & rightOne) != 0) {
                onlyOne ^= arr[i];
            }
        }
        System.out.println(onlyOne + " " + (eor ^ onlyOne));
    }
}

题目五:

求N中二进制位的1的个数。

思路:每次都求出N的最右侧位置的1,然后将N中最右侧的1抹掉,不断循环,直到N为0

package com.zy.class001;

public class BiteCount {
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println(biteCount(7));

    }
    public static int biteCount(int N) {
        int count = 0;
        while (N != 0) {
            int rightOne = N & (~N + 1);
            count++;
            N ^= rightOne;
        }
        return count;
    }
}

 

LeetCode刷题攻略 应届生面试算法就考个数组 链表 二叉树 矩阵 数组变着法子考你排序 查询 指针 位运算 链表变着法子考你指针 最多再考个哈希 二叉树变着法子考用递归和栈前中后遍历 最多加上回溯 矩阵的话就是知道起点的路径查询和不知道起点的路径查询 掌握了这些 面大厂就比较轻松了 其实和学历技术关系也不大 大部分人先死到想都不敢想上了。 据了解,LeetCode 是一个非常棒的 OJ(Online Judge)平台,收集了许多公司的面试题目。相对其他 OJ 平台而言,有着下面的几个优点: 题目全部来自业内大公司的真. 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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算法刷题树(tree)leetcode(一)94,144,145.前中后序遍历

这点挺常用的,如果说题目提到的是二叉搜索树,这个时候用中序遍历,可以得到有序数组,下一步其实可以转化为数组的题目了,其实这点也挺有意思的,相当于从树降低到数组的题目了,但是是否有利于训练树这个数据结构的思维其实我不太好说,因为感觉会处理递归更高级一点吧,对后面算法学习也更有用。我觉得起初刷题最困难的是找不到合适的刷题顺序,尤其是每当学习完成一个算法学习之后,不知道对应哪些算法题可以写。我来分享一下我自己的学习经验(肯定不完美,但是希望对自己的总结和对别人的分享参考)。这个就是最简单的题目了。

2503_91445786的博客 314

win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。

leetcode刷题知识点记录(一)

对于字符串数组:strlen(a)对于数字数组:sizeof(a)/sizeof(a[0]) 原理sizeof获取的内存大小对于字符串或者是vector类型的数组:size()函数;a.size()

2503_93712458的博客 340

力扣刷题插件

点击蓝色“力扣加加”关注我哟加个“星标”,带你揭开算法的神秘面纱!❝这是力扣加加第「14」篇原创文章❞之前我做了一个视频, 介绍我的刷题浏览器扩展插件,视频地址:https://www....

azl397985856的专栏 2109

【力扣 Hot100】刷题日记。

力扣(LeetCode)Hot100 题目集合是面试高频题目的精选,覆盖数据结构、算法、系统设计等核心知识点。通过系统刷题,可以快速提升编码能力、算法思维和面试竞争力。Hot100 题目经过大量用户验证,具有代表性和实战价值。安装力扣官方插件或使用本地 IDE(如 VS Code)配置调试环境。准备笔记本记录解题思路和易错点。熟悉常见数据结构(数组、链表、哈希表)和时间复杂度分析。每天建议完成 2-3 道题目,按专题分类突破。

IRe_qmb0的博客 1243

力扣(LeetCode)怎么刷题,以排序算法为例

掌握 LeetCode 刷题方法再开始刷题,属于磨刀不误砍柴工。掌握正确方法是非常重要的。 如果你在刷题的时候发现怎么也写不出来,别担心,这是正常的。如果你还发现,之前明明刷过的题,过段时间再做的时候,自己还是不会。别担心,这也是正常的。 在这我分享一下我的刷题经验,希望对你有帮助。如果你时间比较紧迫,为了找工作而刷题,我建议你先刷热门推荐,一共两百多道题。 在 LeetCode中文版 页面的右侧。先刷热题 HOT 100,再刷精选 TOP 面试题,之后刷其他的题。 如果你时间比较充裕,那我建议

Allenzyg的博客 1万+

力扣刷题之准备工作

在刷算法题的过程中进行总结是非常重要的,它可以帮助你梳理思路、加深理解、记录学习成果,并提升解题能力。每天回顾:在每天结束时,对当天解决的题目进行回顾。检查解决方案的正确性,并思考是否有更优化的方法。记录下遇到的难点和解决方法,以及学到的新知识点和技巧。整理这些笔记并归档到适当的分类中,以便今后参考。每周汇总:在每周末或开始新一周时进行总结。复习过去一周解决的题目,分析解题过程中使用的算法和数据结构。总结你学到的关键知识点、解题技巧和模式,并将其整理到博客中。

weixin_47040031的博客 9754

LeetCode刷题顺序

简介 是不是有许多小伙伴在刷力扣的时候感觉无从下手?从头按顺序开始刷的童鞋们可能会比较有感触,为什么才第四题就感觉很难了?没关系,本文将对力扣的 1-700 题中不需要会员的数据结构与算法题目(数据库与 shell 除外)进行分类,并推荐一个刷题的顺序。 完全零基础可以刷题吗? 不能,至少要基本掌握一门计算机语言的语法。但现在在网上随便搜一下就能搜到许多关于计算机语言的教程。当然,最好还是上一下正规的课程。 刷题顺序很重要吗? 重要。按照题目类别结构化地刷题的速度不仅更快,而且可以在刷完一类题之后进行总

qq_42548880的博客 8905

Leetcode刷题修炼手册

我的机器学习教程「美团」算法工程师带你入门机器学习 已经开始更新了,欢迎大家订阅~ 任何关于算法、编程、AI行业知识或博客内容的问题,可以随时扫码关注公众号「图灵的猫」,加入”学习小组“,沙雕博主在线答疑~此外,公众号内还有更多AI、算法、编程和大数据知识分享,以及免费的SSR节点和学习资料。其他平台(知乎/B站)也是同名「图灵的猫」,不要迷路哦~ “跟着...

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LeetCode 刷题顺序,按标签分类,科学刷题!

https://zhuanlan.zhihu.com/p/501483324很多初学算法的同学,对着LeetCode从头开刷,结果磕磕碰碰没几个AC。挫败感上来就刷不动了,其实掌握科学刷题顺序能让你事半功倍!今天就来总结下正确的刷题顺序,大家跟着刷就行!在刷题之前,如果时间充足,一定要先了解一道算法题考察的知识点,同一个知识点可以触类旁通,强化联系。下面把Leetcode上的题目按结构化标签分类,供你参考。一定要按照按照题目类别结构化地刷题 !!!这样刷题的速度不仅更快,而且可以在刷完一类题之后进行总结。对

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