leetcode演算法總結之字串除空格操作
相關推薦
leetcode演算法總結之字串除空格操作
給定字串(ASCII碼0-255)陣列,請在不開闢額外空間的情況下刪除開始和結尾處的空格,並將中間的多個連續的空格合併成一個。例如:" i am a little boy. ",變成"i am a little boy",語言不限,但不要用虛擬碼作答,函式輸入輸出請參考如下的函式原
演算法總結之深度優先搜尋
1 組合搜尋問題 子集 http://www.lintcode.com/zh-cn/problem/subsets/ 帶重複元素的子集 http://www.lintcode.com/zh-cn/problem/subsets-ii/ 數字組合 http://www
Leetcode演算法——49、字串分組(group anagrams)
給定一個字串陣列,將所有字串分組,每一組的字串包含的字元相同但是順序不同。 示例: 輸入: ["eat", "tea", "tan", "ate", "nat", "bat"], 輸出: [ ["ate","eat","tea"], ["nat","tan"], ["bat
Leetcode演算法——43、字串相乘
給定兩個非負整數字符串 num1 和 num2,返回兩個數的乘積字串。 備註: 兩個整數字符串的長度都 < 110。 兩個數都只包含數字 0-9。 兩個數都不以0開頭,除非整個字串就是0. 不能使用任何內建的大整數庫,不能將輸入字串直接轉為整數。
LeetCode演算法學習之路
前言 給定一個非負整數陣列 A,返回一個由 A 的所有偶數元素組成的陣列,後面跟 A 的所有奇數元素。你可以返回滿足此條件的任何陣列作為答案。 示例: 輸入:[3,1,2,4] 輸出:[2,4,3,1] 輸出 [4,2,3,1],[2,4,1,3] 和 [4,2
機器學習演算法總結之XGBoost(下) 實戰與調參
寫在前面 當時想學習XGBoost這個演算法就是因為研究生課題需要,現在終於可以試一試啦,希望真的像大家說的那麼強(據說是很多資料科學家的ultimate weapon)。XGBoost原理已在前一篇有過說明:機器學習演算法總結之XGBoost(上) 1.
演算法總結之動態規劃(DP)
適用動態規劃的特點 所解決的問題是最優化問題。 所解決的問題具有“最優子結構”。可以建立一個遞推關係,使得n階段的問題,可以通過幾個k<n階段的低階子問題的最優解來求解。 具有“重疊子結構”的特點。即,求解低階子問題時存在重複計算。 詞典法 大家都知道,遞迴演算法一般都存在大量的重複計算,這會造成不
八大演算法總結之穩定性的比較及演算法的選擇
各種演算法的穩定性、時間複雜度、空間間複雜度的分析: 1.穩定:氣泡排序、直接插入排序、二分插入排序、歸併排序、基數排序和桶排序。 2.不穩定:直接選擇排序、快速排序、希爾排序、堆排序。 3.O(n^2):直接插入排序、簡單選擇排序、氣泡排序。 4.O(nlog
python 入門之 – 字串型別及操作方法(十五)
在之前學基本資料型別的時候知道了,在 python 中,字串 是一個有序的字元的集合,用於儲存和表示基本的文字資訊,由一對 單引號 或 雙引號 又或者是 三引號 包含著,但是 字串 有兩個特點: 1、有序 2、不可變 其實字串有序,都很好理解,就是通過語言本身提供的方法來對字串進行一
圖論演算法總結之二:遍歷圖
二、遍歷圖1.bfs(1)鄰接矩陣的情況有幾個關鍵點:①使用佇列保證了層數淺的節點永遠在層數深的節點之前出隊,這樣就不會出現一個淺層節點的相鄰邊還未遍歷就去遍歷一個深層節點的相鄰邊②visited陣列是記錄已經入隊的節點的,避免同一層的節點多次訪問同一個下一層節點int vi
排序演算法總結之桶排序 Bucket Sort
private void bucketsort(double[] A) { int n = A.length; ArrayList<Double>[] list = new ArrayList[n]; for(int i=0;i<n;i++) { int tem
演算法總結之最小生成樹
最小生成樹的作用: 有很多點,點點之間有很多邊,邊有邊權,我們要選擇一些邊,將所有點互相聯通,構成一顆樹,即為最小生成樹 模板題:http://codevs.cn/problem/1231/ 演算法: prim 基本流程:開始從所有點 中任取一點,(通常取1號)
有趣的演算法題之移除 k 位數字後使剩下的數字最小
原文:微信公眾號:程式設計師小灰——刪去k個數字後的最小值 1 題目 給定一個整數,從該整數中去掉 k 個數字,使剩下的數字組成的新整數儘可能小,那麼應該選擇去掉的數字。 2 思路 感覺這是個挺有意思的問題,所以當時認真的讀了讀也認真的想了想,真是不想不知道,一想才發現
排序演算法總結之堆排序
一,堆排序介紹 堆是一個優先順序佇列,對於大頂堆而言,堆頂元素的權值最大。將 待排序的陣列 建堆,然後不斷地刪除堆頂元素,就實現了排序。關於堆,參考:資料結構--堆的實現之深入分析 下面的堆排序演算法將陣列中的元素從小到大排序,用大頂堆來實現。 二,堆排序演算法分析 現給定了一維陣列,需要將陣列
排序演算法總結之歸併排序
一,歸併排序介紹 歸併排序是一個典型的基於分治的遞迴演算法。它不斷地將原陣列分成大小相等的兩個子陣列(可能相差1),最終當劃分的子陣列大小為1時(下面程式碼第17行left小於right不成立時) ,將劃分的有序子陣列合併成一個更大的有序陣列。為什麼是有序子陣列??? 歸併排序的遞迴公式:T(N) = 2
排序演算法總結之快速排序
一,快速排序介紹 快速排序與歸併排序一樣,也是基於分治的遞迴演算法,體現在:在每一趟快速排序中,需要選出樞軸元素,然後將比樞軸元素大的陣列元素放在樞軸元素的右邊,比樞軸元素小的陣列元素都放在樞軸元素的左邊。然後,再對分別對 樞軸元素左邊 和 樞軸元素右邊的元素進行快速排序。 二,快速排序演算法分析
排序演算法總結之插入排序
一,插入排序介紹 插入排序是基於比較的排序。所謂的基於比較,就是通過比較陣列中的元素,看誰大誰小,根據結果來調整元素的位置。 因此,對於這類排序,就有兩種基本的操作:①比較操作; ②交換操作 其中,對於交換操作,可以優化成移動操作,即不直接進行兩個元素的交換,還是用一個樞軸元素(tmp)將當前元素先儲
演算法總結之遞推與遞迴
遞推演算法 遞迴演算法大致包括兩方面的內容:1)遞迴起點 ; 2)遞迴關係 遞推起點 遞迴起點一般由題目或者實際情況確定,不由遞迴關係推出。如果無法確定遞迴起點,那麼遞迴演算法就無法實現。可見,遞迴起點是遞迴演算法中的重要一筆。 遞推關係 遞迴關係是遞迴演算法的核心。常見的遞迴關係有以下幾項: 1)一階遞推
排序演算法總結之折半插入排序
基本思想折半插入排序是對直接插入排序的簡單改進,對於直接插入排序而言,當第i-1趟需要將第i個元素插入前面的0~i-1個元素序列中時,總是需要從i-1個元素開始,逐個比較每個元素,直到找到它的位置。這顯然沒有利用前面0~i-1個元素已經有序這個特點,而折半插入排序則改進了這一
LeetCode 演算法題之:TwoSum
題目 給定一個無重複的整數陣列和一個目標值,找出陣列中兩個和為目標值的元素的索引。 舉例 Given nums = [2, 7, 11, 15], target = 9, Because nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9, return [0