心寒的博客

java比较版本号大小

描述输入一个长度为n的整型数组array，数组中的一个或连续多个整数组成一个子数组，子数组最小长度为1。求所有子数组的和的最大值。解题思路：暴力解除法，两次循环，分别求和，计算最大值 public int FindGreatestSumOfSubArray(int[] array) { //假设第一个数最大 int max=array[0]; for(int i=0;i<array.length;i++){ int sum=0; for(

字符串变形

最长公共前缀给你一个大小为 n 的字符串数组 strs ，其中包含n个字符串 , 编写一个函数来查找字符串数组中的最长公共前缀，返回这个公共前缀

判断是否回文数字

给定一个32位的有符号整数num，将num中的数字部分反转，最后返回反转的结果1.只反转数字部分，符号位部分不反转

描述一个机器人在m×n大小的地图的左上角（起点）。机器人每次可以向下或向右移动。机器人要到达地图的右下角（终点）。可以有多少种不同的路径从起点走到终点？解题思路先分析下，看下有没有什么规律，把表格以坐标形式记录从开头到第一行第二个：（1,1）>(1,2) 1种从开头到第二行第一个：（1,1）>(2,1) 1种从开头到第一行第三个：（1,1）>(1,2) >(1,3) 1种从开头到第三行第一个：（1,1）>(2,1) >(3,1) 1种

描述给一个长度为 n 的数组，数组中有一个数字出现的次数超过数组长度的一半，请找出这个数字。例如输入一个长度为9的数组[1,2,3,2,2,2,5,4,2]。由于数字2在数组中出现了5次，超过数组长度的一半，因此输出2。解题思路：可以假设第一个数为出现最多数，设置出现次数为1.依次与之后每个数比较，如果相等，则次数+1，不相等次数-1，只到减为0，赋值新的值public int MoreThanHalfNum_Solution(int [] array) { int temp=

描述假设你有一个数组prices，长度为n，其中prices[i]是股票在第i天的价格，请根据这个价格数组，返回买卖股票能获得的最大收益1.你可以买入一次股票和卖出一次股票，并非每天都可以买入或卖出一次，总共只能买入和卖出一次，且买入必须在卖出的前面的某一天2.如果不能获取到任何利润，请返回03.假设买入卖出均无手续费解题思路：可以分别拿第一天与之后每一天比较，第二天再与之后的每一天比较，依次进行，由此可以想到可以采用冒泡排序的方式，双重循环来完成public int ma

描述实现函数 int sqrt(int x). 计算并返回 x 的平方根（向下取整）解题思路：采用二分法，每次折中查找 public int sqrt (int x) { if(x<0) return 0; int left =1; int right=x; while(left<right){ int middle=(left+right)/2; if (middle * middle <= x && (mid

描述给出一个仅包含字符'(',')','{','}','['和']',的字符串，判断给出的字符串是否是合法的括号序列，括号必须以正确的顺序关闭，"()"和"()[]{}"都是合法的括号序列，但"(]"和"([)]"不合法。解题思路：要判断是否是有效括号，则首先需要判断第一个与最后一个是不是关闭的括号，然后再判断第二个与倒数第二个，依次进行，因此可以使用先进后出的栈来判断 public boolean isValid (String s) { Stack<Characte

描述给出一个有序的整数数组 A 和有序的整数数组 B ，请将数组 B 合并到数组 A 中，变成一个有序的升序数组解题思路：暴力解题法，先将B加入A数组之后，然后再排序 public void merge(int[] A, int m, int[] B, int n) { //先扩容 A = java.util.Arrays.copyOf(A, m + n); for (int i = 0; i < n; i++) {

一只青蛙一次可以跳上1级台阶，也可以跳上2级。求该青蛙跳上一个 n 级的台阶总共有多少种跳法（先后次序不同算不同的结果）

描述给出一个整型数组 numbers 和一个目标值 target，请在数组中找出两个加起来等于目标值的数的下标，返回的下标按升序排列。（注：返回的数组下标从1开始算起，保证target一定可以由数组里面2个数字相加得到）解题思路 ：拿每个数与其之后的数进行相加，若等于目标值target则返回当前两个数 public int[] twoSum (int[] numbers, int target) { int[] sum = new int[2];

描述如果有一个自然数 a 能被自然数 b 整除，则称 a 为 b 的倍数， b 为 a 的约数。几个自然数公有的约数，叫做这几个自然数的公约数。公约数中最大的一个公约数，称为这几个自然数的最大公约数。输入 a 和 b , 请返回 a 和 b 的最大公约数。解题思路：首先常规思路：找到两个较小的数，最大公约数小于等于较小的数，然后从较小的数倒叙循环下去，直到为0为止 public int gcd (int a, int b) { int max=0; int min=a&

描述给定一个长度为 n 的字符串，请编写一个函数判断该字符串是否回文。如果是回文请返回true，否则返回false。字符串回文指该字符串正序与其逆序逐字符一致。数据范围：0 < n≤1000000解题思路：由题意可知：回文字符串指该字符串正序与其逆序逐字符一致，根据规则，判断字符串是否为“回文字符串”首先想到的是要拿第一个字符与最后一个字符比较，然后第二个字符与倒数第二个字符比较，第三个与倒数第三个字符比较......依次循环下去。 public boolean judge

package ca.base;public class Polynomial2 { public static double polynomialCa(double[][] a, int m, int n, double x,double y) { //这里m是x的项数，n是y的项数 double result = 0.0; double temp; double tt = 1.0; for (int i = 0; i <.

如下案例为计算的值package ca.base;public class Polynomial { public static double polynomialCa(double a [],double x){ int i ; double result; result=a[a.length-1];//第一个原数 for(i=a.length-2;i>=0;i--){ System.out.println("result=result*x+a[i] ..

折半查找(Binary Search）又称为二分查找，其要求数据序列呈线性结构，也就是经过排序的。对于没有经过排序的，可以通过上一章中的排序算法来进行预排序，然后执行折半查找操作。其算法的操作步骤如下:首先需要设三个变量lownum、midnum、highnum，分别保存数组元素的开始、中间和末尾的序号。接着进行以下判断:(1)如果序号为midnum 的数组元素的值与x相等，表示查找到了数据，返回该序号midnum。(2）如果x<a[midnum]，表示要查找的数据x位于lownum与 mi

顺序查找比较简单，其执行的操作是从数据序列中的第1个元素开始，从头到尾依此逐个查找，直到找到所要的数据或搜索完整个数据序列。顺序查找主要针对少量的、无规则的数据。对于包含n个数据的数据序列，使用顺序查找方法查找数据，最理想的情况是目标数据位于数组的第一个，这样比较1次就找到目标数据。而最差的情况是需比较完所有的n个数据才找到目标数据或者确认没有该数据。平均来说，比较次数为n/2次，效率是比较差的。package ca.search;import java.util.Scanner;publi

概率算法执行的基本过程如下:(1）将问题转化为相应的几何图形S，S的面积是容易计算的，问题的结果往往对应几何图形中某一部分S1的面积。(2）然后，向几何图形中随机撒点。(3）统计几何图形S中和S1中的点数。根据S的面积和S1面积的关系以及各图形中的点数来计算得到结果。(4)判断上述结果是否在需要的精度之内，如果未达到精度则进行执行步骤（2)。如果达到精度，则输出近似结果。案例：如蒙特卡罗概率算法计算π实例package ca.caldemo;import java.util.Scan.

分治算法的基本思想是将一个计算复杂的问题分为规模较小，计算简单的小问题求解，然后综合各个小问题,而得到最终问题的答案。分治算法的执行过程如下:(1)对于一个规模为N的问题，若该问题可以容易地解决(比如说规模N较小),则直接解决;否则执行下面的步骤。(2）将该分解为M个规模较小的子问题，这些子问题互相独立，并且与原问题形式相同。(3)递归地解这些子问题。(4）然后，将各子问题的解合并得到原问题的解。使用分治算法需要待求解问题能够化简为若干个小规模的相同问题，通过逐步划分，能够达到一个易于求解的阶

递归算法就是在程序中不断反复调用自身来达到求解问题的方法。这里的重点是调用自身，这就要求待求解的问题能够分解为相同问题的一个子问题。这样，通过多次递归调用，便可以完成求解。递归调用是一个方法在其方法体内调用其自身的方法调用方式。这种方法也称为“递归方法”。在递归方法中，主调方法又是被调方法。执行递归方法将反复调用其自身。每调用一次就进入新的一层。方法的递归调用分两种情况:直接递归和间接递归。(1)直接递归，即在方法中调用方法本身。(2)间接递归，即间接地调用一个方法，如func_a调用func_b，

穷举算法的基本思想就是从所有可能的情况中搜索正确的答案，其执行步骤如下:(1）对于一种可能的情况，计算其结果。(2）判断结果是否满足要求，如果不满足则进行执行第(1)步来搜索下一个可能的情况:如果满足要求，则表示寻找到一个正确的答案。在使用穷举算法时，需要明确问题的答案的范围，这样才可以在指定范围内搜索答案。指定范围之后，就可以使用循环语句和条件判断语句逐步验证候选答案的正确性，从而得到需要的正确答案。案例：如小时候遇到过的鸡兔同笼问题，鸡兔共有多少多少只，有多少多少脚，问鸡兔各多少只，

算法原理如下：首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。时间复杂度选择排序的交换操作介于 0 和 (n - 1)次之间。选择排序的比较操作为 n (n - 1） / 2 次之间。选择排序的赋值操作介于 0 和 3 (n - 1） 次之间。比较次数O(n^2），比较次数与关键字的初始状态无关，总的比较次数N=(n-1）+(n-2）+...+1=n*(n-1）/2。交.

算法原理如下：把记录按下标的一定增量分组，对每组使用直接插入排序算法排序；随着增量逐渐减少，每组包含的关键词越来越多，当增量减至 1 时，整个文件恰被分成一组，算法便终止。时间复杂度①当文件初态基本有序时直接插入排序所需的比较和移动次数均较少。②当n值较小时，n和n²的差别也较小，即直接插入排序的最好时间复杂度O(n)和最坏时间复杂度O(n²)差别不大。③在希尔排序开始时增量较大，分组较多，每组的记录数目少，故各组内直接插入较快，后来增量di逐渐缩小，分组数逐渐减少，而各...

插入排序原理：插入排序是指在待排序的元素中，假设前面n-1(其中n>=2)个数已经是排好顺序的，现将第n个数插到前面已经排好的序列中，然后找到合适自己的位置，使得插入第n个数的这个序列也是排好顺序的。按照此法对所有元素进行插入，直到整个序列排为有序的过程时间复杂度1.当待排序数组是有序时，是最优的情况，只需当前数跟前一个数比较一下就可以了，这时一共需要比较N- 1次，时间复杂度为O(N);2.最坏的情况是待排序数组是逆序的，此时需要比较次数最多，总次数记为：1+2+3+…+N-1，所以

关于冒泡排序，相关的网站介绍也比较多，还是写个案例来帮助大家理解算法原理如下： 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。 对每一对相邻元素做同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。在这一点，最后的元素应该会是最大的数。 针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。 持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较。 　时间复杂度　　　　1.如果我们的数据正序，只需要走一趟即可完成排序。所需的比较次数C和记录移动次数M....