- 题目：放苹果描述把M个同样的苹果放在N个同样的盘子里，允许有的盘子空着不放，问共有多少种不同的分法？（用K表示）5，1，1和1，5，1 是同一种分法。输入第一行是测试数据的数目t（0 <= t <= 20）。以下每行均包含二个整数M和N，以空格分开。1<=M，N<=10。输出对输入的每组数据M和N，用一行输出相应的K。样例输入17 3样例输出8 AC代码def ways( i , j ):... 题目：放苹果描述把M个同样的苹果放在N个同样的盘子里，允许有的盘子空着不放，问共有多少种不同的分法？（用K表示）5，1，1和1，5，1 是同一种分法。输入第一行是测试数据的数目t（0 <= t <= 20）。以下每行均包含二个整数M和N，以空格分开。1<=M，N<=10。输出对输入的每组数据M和N，用一行输出相应的K。样例输入17 3样例输出8 AC代码def ways( i , j ):...
- 题目：上台阶描述有n级台阶（0<n<20），从下面开始走要走到所有台阶上面，每步可以走一级或两级，问有多少种不同的走法。输入一个整数n输出走法总数样例输入4样例输出5 AC代码def ways(n): if n == 1 or n == 0: return 1 return ways(n - 1) + ways(n - 2) print(ways(int(inpu... 题目：上台阶描述有n级台阶（0<n<20），从下面开始走要走到所有台阶上面，每步可以走一级或两级，问有多少种不同的走法。输入一个整数n输出走法总数样例输入4样例输出5 AC代码def ways(n): if n == 1 or n == 0: return 1 return ways(n - 1) + ways(n - 2) print(ways(int(inpu...
- 下面通过一道实题来讲解一下SortedList是什么，并且体验一下sortedlist如何使用。 将元素分配到两个数组中 II [困难]题目：给你一个下标从 1 开始、长度为 n 的整数数组 nums 。现定义函数 greaterCount ，使得 greaterCount(arr, val) 返回数组 arr 中 严格大于 val 的元素数量。你需要使用 n 次操作，将 nums 的所有... 下面通过一道实题来讲解一下SortedList是什么，并且体验一下sortedlist如何使用。 将元素分配到两个数组中 II [困难]题目：给你一个下标从 1 开始、长度为 n 的整数数组 nums 。现定义函数 greaterCount ，使得 greaterCount(arr, val) 返回数组 arr 中 严格大于 val 的元素数量。你需要使用 n 次操作，将 nums 的所有...
- 深度优先搜索（Depth-First Search，简称 DFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法。其核心思想是尽可能深地访问节点，然后再回溯。DFS 可以用于解决许多计算机科学问题，如路径查找、连通分量、拓扑排序等。DFS 的基本概念DFS 可以用递归或迭代（借助栈）来实现。无论哪种实现方式，DFS 的基本步骤都是相同的：访问当前节点。标记当前节点为已访问。递归或迭代地访问当前节点的每一个... 深度优先搜索（Depth-First Search，简称 DFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法。其核心思想是尽可能深地访问节点，然后再回溯。DFS 可以用于解决许多计算机科学问题，如路径查找、连通分量、拓扑排序等。DFS 的基本概念DFS 可以用递归或迭代（借助栈）来实现。无论哪种实现方式，DFS 的基本步骤都是相同的：访问当前节点。标记当前节点为已访问。递归或迭代地访问当前节点的每一个...
- 暴力和模拟是常见的算法策略，适用于不同类型的问题。尽管它们有各自的特点，但在某些情况下可以结合使用。接下来，我将分别介绍这两种策略，并通过具体示例来说明它们的应用。暴力策略（Brute Force）暴力策略是一种直接、简单但通常效率较低的算法方法。它通过穷举所有可能的解，找到最优解或所有解。尽管这种方法在大多数情况下效率不高，但它非常直观，且适用于小规模问题或作为复杂算法的基础。特点简单直观... 暴力和模拟是常见的算法策略，适用于不同类型的问题。尽管它们有各自的特点，但在某些情况下可以结合使用。接下来，我将分别介绍这两种策略，并通过具体示例来说明它们的应用。暴力策略（Brute Force）暴力策略是一种直接、简单但通常效率较低的算法方法。它通过穷举所有可能的解，找到最优解或所有解。尽管这种方法在大多数情况下效率不高，但它非常直观，且适用于小规模问题或作为复杂算法的基础。特点简单直观...
- 在处理动态数据时，实时计算中位数是一个经典问题。中位数是排序后处于中间位置的数值，数据流中的中位数计算面临两个挑战：首先是数据量的动态变化，其次是需要保持元素的有序性。为了高效地解决这个问题，我们可以利用堆（Heap）结构。 在处理动态数据时，实时计算中位数是一个经典问题。中位数是排序后处于中间位置的数值，数据流中的中位数计算面临两个挑战：首先是数据量的动态变化，其次是需要保持元素的有序性。为了高效地解决这个问题，我们可以利用堆（Heap）结构。
- 2024-08-28：用go语言，给定一个从1开始、长度为n的整数数组nums，定义一个函数greaterCount(arr, val)可以返回数组arr中大于val的元素数量。按照以下规则进行n次操作，将nums中的元素分配到两个数组arr1和arr2中：1.第一次操作将nums[1]加入arr1。2.第二次操作将nums[2]加入arr2。3.对于第i次操作：3.1.如果arr1中大于n... 2024-08-28：用go语言，给定一个从1开始、长度为n的整数数组nums，定义一个函数greaterCount(arr, val)可以返回数组arr中大于val的元素数量。按照以下规则进行n次操作，将nums中的元素分配到两个数组arr1和arr2中：1.第一次操作将nums[1]加入arr1。2.第二次操作将nums[2]加入arr2。3.对于第i次操作：3.1.如果arr1中大于n...
- Redis 是用 C 语言实现的，但是它没有直接使用 C 语言的 char* 字符数组来实现字符串，而是自己封装了一个名为简单动态字符串（simple dynamic string，SDS）的数据结构来表示字符串。 Redis 是用 C 语言实现的，但是它没有直接使用 C 语言的 char* 字符数组来实现字符串，而是自己封装了一个名为简单动态字符串（simple dynamic string，SDS）的数据结构来表示字符串。
- 在编程面试中，找出一个数组中最小的K个数是一个常见的问题。虽然看似简单，但要在高效性方面有所保证却并不容易。本文将介绍两种有效解决该问题的算法：基于堆的解法和快速选择算法。我们将详细讲解它们的实现方式、时间复杂度分析以及适用场景，帮助你在面试中从容应对这一问题。 在编程面试中，找出一个数组中最小的K个数是一个常见的问题。虽然看似简单，但要在高效性方面有所保证却并不容易。本文将介绍两种有效解决该问题的算法：基于堆的解法和快速选择算法。我们将详细讲解它们的实现方式、时间复杂度分析以及适用场景，帮助你在面试中从容应对这一问题。
- 背景去年下半年，我在微信书架里加入了许多技术书籍，各种类别的都有，断断续续的读了一部分。没有计划的阅读，收效甚微。新年伊始，我准备尝试一下其他方式，比如阅读周。每月抽出1~2个非连续周，完整阅读一本书籍。这个“玩法”虽然常见且板正，但是有效，已经坚持阅读七个月。已读完书籍：《架构简洁之道》、《深入浅出的Node.js》、《你不知道的JavaScript（上卷）》、《你不知道的JavaScri... 背景去年下半年，我在微信书架里加入了许多技术书籍，各种类别的都有，断断续续的读了一部分。没有计划的阅读，收效甚微。新年伊始，我准备尝试一下其他方式，比如阅读周。每月抽出1~2个非连续周，完整阅读一本书籍。这个“玩法”虽然常见且板正，但是有效，已经坚持阅读七个月。已读完书籍：《架构简洁之道》、《深入浅出的Node.js》、《你不知道的JavaScript（上卷）》、《你不知道的JavaScri...
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