yamaxifeng_132的专栏

笔试题：25匹马，找出最快的3匹，但是只有5个赛道，每次比赛只能得到5匹马的速度排序，那么最少需要多少次比赛在网上搜了下答案，好像不靠谱。最后在英文网站上找到正确的答案：？ 次参考：http://www.programmerinterview.com/index.php/puzzles/25-horses-3-fastest-5-races-puzzle/1-5 场：将25匹马分为5组，每组5匹，得到下面的排序，每组最快的马在左侧，即X1、X6、X11、X16、X21分别是每组中最快的。

通过构造性能良好的哈希函数，可以减少冲突，但一般不可能完全避免冲突，因此解决冲突是哈希法的另一个关键问题。创建哈希表和查找哈希表都会遇到冲突，两种情况下解决冲突的方法应该一致。下面以创建哈希表为例，说明解决冲突的方法。常用的解决冲突方法有以下四种：1 开放定址法这种方法也称再散列法，其基本思想是：当关键字key的哈希地址p=H（key）出现冲突时，以p为基础，产生另一个哈希地址p1，如果p...

思路： 大数用String类来保存。大数的每个位分别相加，保留每个位的进位给下一位，最后结果依然保存在String类中。public class BigNumber { public String add(String a, String b) { String ret = ""; int lenA = a.length();...

布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。hash原理Hash （哈希，或者散列）函数在计算机领域，尤其是数据快速查找领域，加密领域用的极广。其作用是将一个大的数据集映射到一个小的数据...

BloomFilter主要包括两种操作：add()：添加元素到其中contains()：判断一个元素是否在其中,（没有就是没有，说了有但实际上有可能没有）关于contains()函数：①，如果结果返回false：则元素一定不再其中②，如果返回true，则不一定就在其中，这就是误差BloomFilter实现（m(byte数组的大小)+k（hash次数）+n(需要存储的数据量)...

一，什么是Bloom filterBloom filter 是由 Howard Bloom 在 1970 年提出的二进制向量数据结构，它具有很好的空间和时间效率，被用来检测一个元素是不是集合中的一个成员，这种检测只会对在集合内的数据错判，而不会对不是集合内的数据进行错判，这样每个检测请求返回有“在集合内（可能错误）”和“不在集合内（绝对不在集合内）”两种情况，可见 Bloom filter 是...

为什么选择跳表目前经常使用的平衡数据结构有：B树，红黑树，AVL树，Splay Tree, Treep等。想象一下，给你一张草稿纸，一只笔，一个编辑器，你能立即实现一颗红黑树，或者AVL树出来吗？ 很难吧，这需要时间，要考虑很多细节，要参考一堆算法与数据结构之类的树，还要参考网上的代码，相当麻烦。用跳表吧，跳表是一种随机化的数据结构，目前开源软件 Redis 和 LevelDB...

腾讯面试题：给20亿个不重复的unsigned int的整数，没排过序的，然后再给一个数，如何快速判断这个数是否在那40亿个数当中并且所耗内存尽可能的少？解析:bitmap算法就好办多了所谓bitmap，就是用每一位来存放某种状态，适用于大规模数据，但数据状态又不是很多的情况。通常是用来判断某个数据存不存在的。例如，要判断一千万个人的状态，每个人只有两种状态：男人，女人，可以用0，

概述排序有内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。我们这里说说八大排序就是内部排序。        当n较大，则应采用时间复杂度为O(nlog2n)的排序方法：快速排序、堆排序或归并排序序。   快速排序：是目前基于比较的内部排序中被认为是最好的方法，当待排序的关键字

堆排序堆排序是利用堆的性质进行的一种选择排序。以下先讨论一下堆。1.堆堆实际上是一棵全然二叉树，其不论什么一非叶节点满足性质： Key[i]<=key[2i+1]&&Key[i]<=key[2i+2]或者Key[i]>=Key[2i+1]&&key>=key[2i+2] 即不论什么一非叶节点的keyword不大于或者不小于...