- @toc 1、问题描述给定 n 个整数 a1,a2,...,ana_1,a_2,...,a_na1,a2,...,an，求它们两两相乘再相加的和，即：S=a1.a2+a1.a3+...+a1.an+a2.a3+...+an−2.an−1++an−2.an+an−1.anS=a_1.a_2+a_1.a_3+...+a_1.a_n+a_2.a_3+...+a_{n-2}.a_{n-1}++... @toc 1、问题描述给定 n 个整数 a1,a2,...,ana_1,a_2,...,a_na1,a2,...,an，求它们两两相乘再相加的和，即：S=a1.a2+a1.a3+...+a1.an+a2.a3+...+an−2.an−1++an−2.an+an−1.anS=a_1.a_2+a_1.a_3+...+a_1.a_n+a_2.a_3+...+a_{n-2}.a_{n-1}++...
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- 数组本身是引用数据类型，而数组中的元素可以是任何数据类型，包括 基本数据类型和引用数据类型。 创建数组对象会在内存中开辟一整块连续的空间，而数组名中引用的是 这块连续空间的首地址。 数组的长度一旦确定，就不能修改。 我们可以直接通过下标(或索引)的方式调用指定位置的元素，速度很快。 数组的分类： 按照维度：一维数组、二维数组、三维数组、… 按照元素的数据类型分：基本数据类型元... 数组本身是引用数据类型，而数组中的元素可以是任何数据类型，包括 基本数据类型和引用数据类型。 创建数组对象会在内存中开辟一整块连续的空间，而数组名中引用的是 这块连续空间的首地址。 数组的长度一旦确定，就不能修改。 我们可以直接通过下标(或索引)的方式调用指定位置的元素，速度很快。 数组的分类： 按照维度：一维数组、二维数组、三维数组、… 按照元素的数据类型分：基本数据类型元...
- Redis键(key)keys *查看当前库所有key (匹配：keys *1)exists key判断某个key是否存在type key 查看你的key是什么类型del key 删除指定的key数据unlink key 根据value选择非阻塞删除仅将keys从keyspace元数据中删除，真正的删除会在后续异步操作。expire key 10 10秒钟：为给定的key设置过期时间ttl... Redis键(key)keys *查看当前库所有key (匹配：keys *1)exists key判断某个key是否存在type key 查看你的key是什么类型del key 删除指定的key数据unlink key 根据value选择非阻塞删除仅将keys从keyspace元数据中删除，真正的删除会在后续异步操作。expire key 10 10秒钟：为给定的key设置过期时间ttl...
- 索引的代价索引是个好东西，可不能乱建，它在空间和时间上都会有消耗： 空间上的代价 每建立一个索引都要为它建立一棵B+树，每一棵B+树的每一个节点都是一个数据页，一个页默认会 占用 16KB 的存储空间，一棵很大的B+树由许多数据页组成，那就是很大的一片存储空间。 时间上的代价 每次对表中的数据进行 增、删、改 操作时，都需要去修改各个... 索引的代价索引是个好东西，可不能乱建，它在空间和时间上都会有消耗： 空间上的代价 每建立一个索引都要为它建立一棵B+树，每一棵B+树的每一个节点都是一个数据页，一个页默认会 占用 16KB 的存储空间，一棵很大的B+树由许多数据页组成，那就是很大的一片存储空间。 时间上的代价 每次对表中的数据进行 增、删、改 操作时，都需要去修改各个...
- 1. 为什么使用索引编辑假如给数据使用 二叉树 这样的数据结构进行存储，如下图所示 编辑2. 索引及其优缺点 2.1 索引概述MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。索引的本质：索引是数据结构。你可以简单理解为“排好序的快速查找数据结构”，满足特定查找算法。 这些数据结构以某种方式指向数据， 这样就可以在这些数据结构的基础上实现 高级... 1. 为什么使用索引编辑假如给数据使用 二叉树 这样的数据结构进行存储，如下图所示 编辑2. 索引及其优缺点 2.1 索引概述MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。索引的本质：索引是数据结构。你可以简单理解为“排好序的快速查找数据结构”，满足特定查找算法。 这些数据结构以某种方式指向数据， 这样就可以在这些数据结构的基础上实现 高级...
- 一般是用动态规划来解决最优问题。而解决问题的过程，需要经历多个决策阶段。每个决策阶段都对应着一组状态。然后我们寻找一组决策序列，经过这组决策序列，能够产生最终期望求解的最优值。 一般是用动态规划来解决最优问题。而解决问题的过程，需要经历多个决策阶段。每个决策阶段都对应着一组状态。然后我们寻找一组决策序列，经过这组决策序列，能够产生最终期望求解的最优值。
- 大部分动态规划能解决的问题，都可以通过回溯算法来解决，只不过回溯算法解决起来效率比较低，时间复杂度是指数级的。动态规划算法，在执行效率方面，要高很多。 大部分动态规划能解决的问题，都可以通过回溯算法来解决，只不过回溯算法解决起来效率比较低，时间复杂度是指数级的。动态规划算法，在执行效率方面，要高很多。
- 归并排序和快速排序是两种稍微复杂的排序算法，它们用的都是分治的思想，代码都通过递归来实现，过程非常相似。理解归并排序的重点是理解递推公式和 merge() 合并函数。 归并排序和快速排序是两种稍微复杂的排序算法，它们用的都是分治的思想，代码都通过递归来实现，过程非常相似。理解归并排序的重点是理解递推公式和 merge() 合并函数。
- 分享常见的数据结构包括：数组、链表、栈和队列等，以及常见的算法：排序、分治、回溯、递归、贪心、动态规划等。 分享常见的数据结构包括：数组、链表、栈和队列等，以及常见的算法：排序、分治、回溯、递归、贪心、动态规划等。
- 一.树之习题选讲-Tree Traversals Again树习题-TTA.1 题意理解非递归中序遍历的过程 1. Push的顺序为先序遍历(pre) 2. Pop的顺序给出中序遍历(in) 树习题-TTA.2 核心算法上图分别是先序、中序、后序遍历通过规律我们可以看到他们之间的位置分配//伪代码void solve(int preL,int inL,int n){if(n == 0) re... 一.树之习题选讲-Tree Traversals Again树习题-TTA.1 题意理解非递归中序遍历的过程 1. Push的顺序为先序遍历(pre) 2. Pop的顺序给出中序遍历(in) 树习题-TTA.2 核心算法上图分别是先序、中序、后序遍历通过规律我们可以看到他们之间的位置分配//伪代码void solve(int preL,int inL,int n){if(n == 0) re...
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