小小时光

概述 说起数组我们都不陌生，几乎在每一种编程语言中，基本上都会有数组这种数据类型。不仅如此它还是是最基础最简单的数据结构。尽管如此，可能还是有一些人并没有真正的理解这个基础数据结构的精髓所在。 首先，我们都知道，在java中数组是从 0 开始编号的，但是为什么数组要从 0 开始编号，而不是从 1 开始呢？从 1 开始不是更加的符合人类的思维方式吗？ 定义 数组（Array）是一种线性表数据结构。它用一组连续的内存空间，来存储一组具有相同类型的数据。 首先，定义中有几个关键词，需要我们关注一下。理解

算法基础：复杂度分析（上）如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗 在时间复杂度分析中，还有四个概念也是需要了解的。它们分别是：最好情况时间复杂度（best case time complexity）、最坏情况时间复杂度（worst cast time complexity）、平均情况时间复杂度（average cast time complexity）和 均摊时间复杂度（amortized time complexity）。 最好、最坏情况时间复杂度 下面看一段代码，我们分别从最好和最坏的情况下去分析

前言 我们都知道，数据结构和算法本身解决的是 “快” 和 “省” 的问题，即如何让代码运行得更快，如何让代码更生存储空间。所以，执行效率是算法一个非常重要的考量指标。那如何来衡量我们编写的算法代码的执行效率呢？那就是时间、空间复杂度分析。 为什么需要复杂度分析？ 我们知道在算法中有一种事后统计法，这种方法就是将代码执行一遍，通过统计、监控等方式就能得到算法执行时间和占用空间的内存大小。但是这种时候统计方法有非常大的局限性。 1. 测试结果非常依赖测试环境 同样的代码在Intel Core i9处理

题目描述：给你一个包含 n 个整数的数组 nums ，判断 nums 中是否存在三个元素 a，b，c，使得 a + b + c = 0 ？请你找出所有和为 0 且不重复的三元组。 注意：答案中不可以包含重复的三元组。 示例1： 输入： nums = [-1, 0, 1, 2, -1, -4]; 输出：[[-1, -1, 2]，[-1, 0, 1]] 这道题 “不重复”是一个切入点。正如官方给的题解中提到的，在最坏的情况下，数组中的元素全部为0，如果此时我们还继续使用三重循环来遍历所有的数组。会得到

题目描述：给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出和为目标值 target 的那两个整数，并返回它们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，数组中同一个元素在答案里不能重复出现。你可以按任意顺序返回答案。 实例1： 输入：nums = [2, 7, 11, 15]，target = 9 输出：[0, 1] 解释：因为 nums[0] + nums[1] == 9，返回 [0, 1]。 这个题目还是比较简单的，一般的我们都能想到使用两层 for .