张壮壮的博客

在暴力解法的最内层循环中，我们是固定指针i，j，移动指针k来寻找结果，能不能每次只固定一个指针，然后移动另外两个指针，这样就能减少一层循环。可以采用双指针法，一个指针从前向后移动，另一个指针从后向前移动，并记录移动过程中的最大水量，这样就可减少一层循环，降低时间复杂度。通过上面的的“使用额外空间”的方法，可以看到，最后有用的是最中间的一个值（或最中间的两个值），那么可以在遍历的过程中只保存中间的值，最后只利用最中间的值。此时计算结果就是7.5。首先想到的是暴力解法，嵌套循环寻找最大值，但是暴力解法超时了。

最后做个小实验，自定义比较逻辑，验证结果的正确性。int x,y;}A;//定义sort的比较逻辑if(a.x!//定义priority_queue的比较逻辑if(a.x!i++)while(!pq.pop();return 0;1 91 82 93 94 64 63 92 91 81 9其实关于sort和优先队列的自定义比较逻辑都是if(a.x!

因为不匹配的‘f’之前的子串——‘aabaa’的最长相同前后缀长度为2，即‘b’的下标。‘f’失配，但是‘aabaa’是和主串相匹配的，也就是说模式串中的“aa”（下标为3,4）与主串中的“aa”（下标为3,4）是相匹配的，而且子串“aabaa”中，后缀“aa”有最长相同的前缀“aa”（下标为0,1），也就是说这个前缀“aa”（下标0,1）和主串中的“aa”（下标为3,4）也是相匹配的，所以无需重复比较，直接将指针回退到模式串的‘b’位置继续比较即可。

它利用数组中的一个元素作为pivot，将下标从left到right的元素分为两部分，并以pivot为枢轴将比pivot小的元素放在左边，比pivot大的元素放在右边，通过不断划分数组，最终获得整体的排序。在TopK问题中也利用了这种不断划分的分治策略，但是在快排中，每次要处理左右两部分，在TopK问题中对这一步骤做了简化，即每次只处理一边。因为要找的是最大/最小的k个元素，因此可以通过比较。问题要求得到最大的k个元素，就可以构建含有k个元素的小根堆（相应地，若是求最小的k个元素，就构建大根堆）。

之后减小d的值，重复执行分组和排序操作，直至d大小为1，此时得到整体有序的序列。算法思想：桶排序是一种非基于比较的排序算法，通过构建多个映射数据的桶，将数据映射到桶内，对桶内数据进行排序，以空间换时间来实现排序的目的，相当于计数排序的升级。算法描述：依次划分序列直至所有子序列长度为1，依次归并前后相邻的两个子序列，使归并后的序列有序，直至所有的子序列归并完毕，得到整体有序的序列。算法描述：第i趟排序，序列L[0]~L[i-1]为有序子序列，将L[i]插入这个有序子序列中，经过n趟排序得到整体有序的序列。

1. 总结了二叉树的3种遍历方式（先序、中序、后序）的不同实现 - 递归方法实现 - 迭代方法实现2. 用不同的数据结构定义二叉树 - 结构体定义树结点 - 用数组定义二叉树3. 文章内容为个人的学习总结，如有错误，欢迎指正