L未若的博客

枚举法：百度百科的解释是：在进行归纳推理时，如果逐个考察了某类事件的所有可能情况，因而得出一般结论，那么这结论是可靠的，这种归纳方法叫做枚举法．优点：算法简单，容易想到        缺点：时间复杂度高，运算量大，但是，但是，如果，我们能排除那些明显不属于题解的元素，在局部使用枚举，它的效果是相当非常好的。ps：下面两个问题均摘自百度,其中第二题的判断条件也是借鉴与

本文转载与：http://my.oschina.net/winHerson/blog/209420第一部分、十道海量数据处理面试题1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法， 比如模1000，把整个大文件

矩阵乘法    矩阵乘法是一种高效的算法可以把一些一维递推优化到log（ n )，还可以求路径方案等，所以更是是一种应用性极强的算法。矩阵，是线性代数中的基本概念之一。一个m×n的矩阵就是m×n个数排成m行n列的一个数阵。由于它把许多数据紧凑的集中到了一起，所以有时候可以简便地表示一些复杂的模型。矩阵乘法看起来很奇怪，但实际上非常有用，应用也十分广泛。基本定义 　　它是这样定义

面试题19：二叉树的镜像（来自《剑指Offer》）题目：请完成一个函数，输入一个二叉树，该函数输出它的镜像。二叉树结点的定义如下：[cpp] view plain copy print?struct BinaryTreeNode  {      int data;      BinaryTreeNode *Left;      BinaryTreeNod

atoi()函数的功能：将字符串转换成整型数；atoi()会扫描参数nptr字符串，跳过前面的空格字符，直到遇上数字或正负号才开始做转换，而再遇到非数字或字符串时（'\0'）才结束转化，并将结果返回（返回转换后的整型数）。写atoi函数的时候需要注意一下几点1. 字符串前的空白2. 字符串所表示数值的正负号

面试题050】树中两个结点的最低公共祖先题目：    树中两个节点的最低公共祖先。 思路一：    输入两个树节点，求他们的最低公共祖先，——如果是二叉树，而且是二叉搜索树，那么是可以找到公共节点的。二叉搜索树都是排序过的，位于左子树的节点都比父节点小，而位于右子树上面的节点都比父节点大。如果当前节点的值比两个结点 的值都大，那么最低的共同的父节点一定是在当

听同学百度二面中，不准用四则运算操作符来实现四则运算。一想就想到了计算机组成原理上学过的。位运算的思想可以应用到很多地方，这里简单的总结一下用位运算来实现整数的四则运算。首先回忆计算机组成原理学过的内容，数字在机器ALU运算逻辑单元内部是以补码形式进行运算的，因为补码有两个优势：1、能做到符号位和数值部分一起运算，这样无需单独考虑符号。2、能把减法运算转化为加法运算来处理。

问题描述：最长公共子序列也称作最长公共子串(不要求连续)，英文缩写为LCS（Longest Common Subsequence）。其定义是，一个序列 S ，如果分别是两个或多个已知序列的子序列，且是所有符合此条件序列中最长的，则 S 称为已知序列的最长公共子序列。 例如：X（A，B，C，B，D，A，B）        Y(B，D，C，A，B，A) 那么最长公共子序列就是：

Ｃ／Ｃ＋＋中：每个字符串都以字符'\0'作为结尾，这样我们就能很方便的找到字符串的最后尾部。但是由于这个特　　　　　　　　点，每个字符串中都有一个额外字符的开销，我们要防止越界　　为了节省内存，Ｃ／Ｃ＋＋把常量字符串放到单独的一个内存区域。当几个指针赋值给相同的常量字符串时，它们实际上会指向相同的内存地址。但用常量内存初始化数组，情况却有所不同。我们来看看下面这个代码：#inc

实现一个算法，删除单向链表中间的某个结点，假定你只能访问该结点。给定带删除的节点，请执行删除操作，若该节点为尾节点，返回false，否则返回true/*struct ListNode { int val; struct ListNode *next; ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {}};*/class

题目描述输入一个链表，从尾到头打印链表每个节点的值。输入描述:输入为链表的表头输出描述:输出为需要打印的“新链表”的表头

递归函数时间复杂度分析(1) 递归执行过程 例子：求N!。 这是一个简单的”累乘”问题，用递归算法也能解决。 n! = n * (n - 1)! n > 1 0! = 1, 1! = 1 n = 0,1 因此，递归算法如下： Java代码 fact(int n) { if(n == 0 || n == 1)

1，排序的稳定性     简单的来说就是：能保证两个相等的数的前后序列在排序完成后序列位置相同，那么我们就说它是稳定的。     Ai = Aj，排序前：Ai在Aj之前              排序后：Ai还在Aj之前，那么当前这个算法是有效的     冒泡排序：     类似与水中上升的气泡越来越小，将小的往后调，比较相邻的两个元素。所以，如果两个元素相等，我想，我们是

本文转载于：http://www.cnblogs.com/kkun/archive/2011/11/23/2260299.html经典排序算法 - 计数排序Counting sort经典排序算法 - 计数排序Counting sort注意与基数排序区分,这是两个不同的排序计数排序的过程类似小学选班干部的过程,如某某人10票,作者9票,那某某人是班长,作者是副班长大体

1，如何确定一颗二叉树（唯一）？？？2，二叉树度的问题（叶子节点与度为2的节点加1）？？？3，二叉排序树的插入，删除，简单理解4，平衡二叉树的构建过程，，，，

本文转载：http://www.cnblogs.com/huangxincheng/archive/2012/12/19/2824943.html说到排序，大家第一反应基本上是内排序，是的，算法嘛，玩的就是内存，然而内存是有限制的，总有装不下的那一天，此时就可以来玩玩外排序，当然在我看来，外排序考验的是一个程序员的架构能力，而不仅仅局限于排序这个层次。 一：N路归并排序

一步一图一代码，一定要让你真正彻底明白红黑树 作者：July   二零一一年一月九日-----------------------------本文参考：I、  The Art of Computer Programming Volume III、 Introduction to Algorithms, Second EditionIII、The Annota

本文转载自（写的真心太好了，，，，，）：http://blog.youkuaiyun.com/v_JULY_v/article/details/6530142/从B 树、B+ 树、B* 树谈到R 树 作者：July、weedge、Frankie。编程艺术室出品。说明：本文从B树开始谈起，然后论述B+树、B*树，最后谈到R 树。其中B树、B+树及B*树部分由weedge完成，R 树部

算法：1， 从目标出发，我们将n个盘子从A移动到B通过C，假如我们这样写 hanoi(n， a， b， c);

快速排序由于排序效率在同为O(N*logN)的几种排序方法中效率较高，因此经常被采用，再加上快速排序思想----分治法也确实实用，因此很多软件公司的笔试面试，包括像腾讯，微软等知名IT公司都喜欢考这个，还有大大小的程序方面的考试如软考，考研中也常常出现快速排序的身影。总的说来，要直接默写出快速排序还是有一定难度的，因为本人就自己的理解对快速排序作了下白话解释，希望对大家理解有帮助，达到快速排序

1，我们删除链表节点的时候，最常用的就是根据前趋节点，来改变指向，但是如果不用前趋节点，我们能删除吗？？2，在链表中，删除节点的过程中，我们必须调用free函数吗？？如果调用，它一定能正确的删除吗？？如果不调用free  函数，那么它就一定不会删除吗？？3，一个链表中，如果在输出具体存储的数据之前，我们用其他指针p指向某一个数据，然后我们在将指针p给free掉，会产生什么影响？？如果我们f

作者：July、wuliming、pkuoliver  （特别特别特别厉害啊！！！）出处：http://blog.youkuaiyun.com/v_JULY_v。  说明：本文分为三部分内容，    第一部分为一道百度面试题Top K算法的详解；第二部分为关于Hash表算法的详细阐述；第三部分为打造一个最快的Hash表算法。-----------------------------------

归并排序，其实质也就是分而治之（Divide and Conquer）+合而为一分而治之：1，对当前的这个序列，将其分成两个子序列（合理划分）2，分别查看子序列的

堆排序：1，将n个数的数列当作完全二叉树，构建大顶堆（或者小顶堆）2，将最顶部的最大值（大顶端）或者最小值（小顶堆）跟最后的值交换3，n = n - 1;（当n > 0）,继续执行步骤（1，2），如果（n == 0 ）,退出程序

首先帮大家解决一下什么是PID调节，为什么就要这样的疑惑。PID是比例，积分，微分的英文单词的首字母的简称。 下面举个例子说明一下PID，让大家有个感官的认识，。一个人闭眼走路，假设他知道自己离目的地有100米远，那么他就可以以每秒一米一步这样

去了360面试，问了一个关于KMP的知识点，呀，完全忘了啊，太不应该了，然后就打算看看这个KMP，，，看了好多关于KMP算法的书籍和资料，总感觉没有说的很清楚，为什么会产生next数组，为什么给出了那么简短的程序，没有一个过程，而有的帖子虽然next及其字符串匹配说的很清楚，但是推理的一些过程相当复杂，比较抽象，今天在这里简单的提一下我的理解，尽可能的把这个过程讲的简单，

本文转载与：http://www.cnblogs.com/Braveliu/archive/2013/01/21/2870201.html#3350611【1】基数排序以前研究的各种排序算法，都是通过比较数据大小的方法对欲排数据序列进行排序整理过程。而基数排序却不再相同，那么，基数排序是采用怎样的策略进行排序的呢？简略概述：基数排序是通过“分配”和“收集”过程来实现排序

在我们写一些简单的程序中，对一组数据进行简单的有序的排列是经常会遇到的，所以我们必须熟悉几种基本的算法。而冒泡排序就是我们学习排序的基础冒泡排序：形象的可以理解为：水中上升的气泡，在上升的过程中，气泡越来越小，不断比较相邻的元素，将小的往后调

数组：　　可以说是最简单的一种数据结构，它占据一块连续的内存并按照顺序存储数据．创建数组时：我们需要首先制定数组的容量的大小，然后根据大小分配内存．即使我们只在数组中存储一个数字，也需要为所有的数据预先分配内存．因此数组的空间效率不是很好，经常会有空闲的区域没有得到充分的利用．．．．．　　由于数组中的内存都是连续的，于是我们可以根据下标在Ｏ（１）时间（直接检索下标获得存储的数据

题目：输入两个链表，找出它们的第一个公共节点．链表节点定义如下：struct ListNode{ int m_key; ListNode* m_pNext;}面试的时候，碰到这道题，我们的第一反应蛮力法：在第一个链表上顺序遍历每个节点，每遍历到一个节点的时候，在第二个链表上顺序遍历每个节点，每遍历到一个节点的时候，在第二个链表上顺序遍历每个节点，如果在第二个

1. 字典树(单词搜索树)    　　Trie是个简单但实用的数据结构，通常用于实现字典查询。我们做即时响应用户输入的AJAX搜索框时，就是Trie开始。本质上，Trie是一颗存 储多个字符串的树。相邻节点间的边代表一个字符，这样树的每条分支代表一则子串，而树的叶节点则代表完整的字符串。和普通树不同的地方是，相同的字符串前 缀共享同一条分支。还是例子最清楚。给出一组单词，inn, int, a

题目：把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾，我们称为数组的旋转．输入一个递增排序的数组的一个旋转，输出旋转数组的最小元素．例如数组｛３，４，５，１，２｝为｛１，２，３，４，５｝的一个旋转，该数组的最小值为１．　　这道题的直观解法并不难，从头到尾遍历数组一次，我们就能找出最小的元素．这种思路的时间复杂度显然是Ｏ（Ｎ）．但是这个思路没有利用输入旋转数组的特性，肯定达不到面

１，图（Ｇｒａｐｈ）是由顶点的有穷非空集合和顶点之间的边的集合组成，通常表示为：Ｇ（Ｖ，Ｅ），　　其中，Ｇ表示一个图，Ｖ是图Ｇ中顶点的集合，Ｅ是图Ｇ中边的集合　　１，线性表中我们把数据元素叫元素，树中将数据元素叫节点，在图中数据元素，              我们则称之为顶点（Ｖｅｒｔｅｘ）　　２，线性表中可以没有数据元素，称为空表．数中可以没有节点，叫做空树．但是对于图而言，