m0_54964586的博客

对于一维背包问题，注意区分该问题的下面这三种情况，即至多/恰好/至少，它们的状态转移方程其实是一样的，差异在于初始化。 (1) 体积至多是v时的最小/大值 全部初始化为0，且保证v大于等于0。 代表题目：AcWing 423.采药，其代码如下： import java.util.*; public class Main{ public static void main(String[] args){ Scanner sc = new Scanner(System.in);

下面分享常用的二分查找模板。面对具体算法题时，分析出check()函数该如何写后，根据左边界l应该写为l = mid + 1还是l = mid来选择使用哪一个模板，一般来说就无需额外考虑边界的问题了。 模板1 boolean check(int x){/* ... */} // 检查x是否满足某种性质 int binary_search(int l, int r){ while(l < r){ int mid = l + r >> 1; // 注意可能溢出，最好写成((

本文主要内容转载于分享珍藏的滑动窗口模板，学会套路秒杀十题 双指针算法，或滑动窗口算法，在《挑战程序设计竞赛》这本书中被叫做「虫取法」，我觉得非常生动形象。因为滑动窗口的两个指针移动的过程和虫子爬动的过程非常像：前脚不动，把后脚移动过来；后脚不动，把前脚向前移动。 下面分享一个代码模板，能解决大多数滑动窗口问题： public int findSubArray(nums){ int n = nums.length; // 数组的长度，如果是字符串，改成nums.length() int left =

哈希表 哈希表的关键是哈希函数，以及如何处理冲突。常见的处理冲突的方法有拉链法和开放寻址法。 1）拉链法 使用数组实现的哈希表如图所示，数组中每个槽对应一条单链表。插入操作的基本原理是：根据哈希函数给出的哈希值，判断数组中该位置是否被占用，如果没有，则插入到此位置，如果被占用，则插入到单链表的头部（头插法）。查询操作的基本原理是：根据哈希函数给出的哈希值，如果数组中该位置没被占用，则代表查询的值不存在，如果该位置被占用，则在位置对应的单链表中顺序查找。 算法题中，哈希表一般只有插入和查找操作。如果要实现删

目录定义实现思路代码模板 定义 并查集是一种树形的数据结构，主要支持这两个操作：1）询问两个元素是否属于同一个子集，即find操作；2）将两个元素所属的子集合并，即union操作。 并查集可以在近乎O(1)O(1)O(1)的时间复杂度里完成上述两个操作。 实现思路 在并查集中，每个子集用一棵树来表示，树的根节点编号就是子集的编号。通常使用一维数组ppp来进行存储，p[x]p[x]p[x]表示节点xxx的父节点。 1）如何判断是否为根节点？ 根节点的父节点为自身，因此，判断p[x] == x的真假即可判断是否

堆 堆是一棵完全二叉树。 小根堆：每个父节点的值，都小于等于其子节点的值。因此，根节点的值为集合的最小值。 大根堆：每个父节点的值，都大于等于其子节点的值。因此，根节点的值为集合的最大值。 使用一维数组来存储堆。根节点的值存放在数组中索引值为1的位置。由于完全二叉树的特性，若父节点在数组的索引为xxx，则其左子节点的索引为2x2x2x，右子节点的索引为2x+12x+12x+1。（凡是完全二叉树，都是用一维数组来存储的） 堆最核心的是up操作和down操作，使用这两个操作可完成以下堆（小根堆）主要支持的函数