喵喵的博客

题目：给定一颗二叉树，如下图：要求：前序遍历输出结果：1 2 4 6 7 5 9 10 3 8中序遍历输出结果：6 4 7 2 9 5 10  1 3 8后序遍历输出结果：6 7 4 9 10 5 2 8 3 1结构如下：struct Node{Node(int val):_left(NULL),_right(NULL),_val(val)

给出以下两个链表：要求：将两个合并为一个有序链表（合并完如上图所示）需要考虑的问题总结：合并之前我们需要考虑是否存在空链表（分三种情况）新链表的头（是哪个节点）合并中如果有一个已经为空(如下)代码如下：Node* List::MergeList(Node* Head1,Node* Head2){ if(Head1==NULL&&Head2==

问题描述：由前序遍历和中序遍历重建二叉树（前序序列：1 2 3 4 5 6 - 中序序列:3 2 4 1 6 5）数据不含重复值。题目分析如下：前序遍历序列1 2 3 4 5 6，前序遍历规则是根--左--右。中序遍历序列3 2 4 1 6 5，中序遍历规则是左--根--右1.由前序遍历可知根节点一定为第一个元素1，在

关于set，必须说明的是set关联式容器。set作为一个容器也是用来存储同一数据类型的数据类型，并且能从一个数据集合中取出数据，在set中每个元素的值都唯一（防冗余），而且系统能根据元素的值自动进行排序。set集合容器它的底层是一个红黑树的平衡二叉检索树的数据结构。模版原型：template class Key, class Compare = less, cla

大数据,就是指种类多、流量大、容量大、价值高、处理和分析速度快的真实数据汇聚的产物。通常会需要考虑存储空间是、效率等问题。解决大数据问题一般主要的思想，1.文件切分，（将大文件切成若干个小文件进行处理），2.哈希切分，3.使用位图。以下通过几个实例来进行进一步分析：1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。（或者：给一个超过100G的文件，文件中存放着iP

哈希表（Hash table，也叫散列表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的一种数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做哈希表或散列表。给定表M，存在函数f(key)，对任意给定的关键字值key，代入函数后若能得到包含该关键字的记录在表中的地址，则称表M为哈希(Hash）表，函数f(

算法的时间复杂度：算法的时间复杂度是一个函数，它定量描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的字符串的长度的函数。时间复杂度常用大O表示法，不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时，时间复杂度可被称为是渐近的，它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。下面是部分时间复杂度对比：算法的空间复杂度：空间复杂度(SpaceComplexity)是对一个算法在运行过程中