- 1.ArrayDeque 类特点:由数组组成的双端队列。没有容量限制，根据需要扩容。不是线程安全的。禁止插入 null 元素。当用作栈时，比栈速度快，当用作队列时，速度比 LinkList 快。大部分方法的算法时间复杂度为 O(1)。remove、removeFirstOccurrence、removeLastOccurrence、contains、remove 和批量操作的算法时间复杂度... 1.ArrayDeque 类特点:由数组组成的双端队列。没有容量限制，根据需要扩容。不是线程安全的。禁止插入 null 元素。当用作栈时，比栈速度快，当用作队列时，速度比 LinkList 快。大部分方法的算法时间复杂度为 O(1)。remove、removeFirstOccurrence、removeLastOccurrence、contains、remove 和批量操作的算法时间复杂度...
- 1.ConcurrentLinkedQueue 图解 2.ConcurrentLinkedQueue 原理ConcurrentLinked 是由链表结构组成的线程安全的先进先出无界队列。当多线程要共享访问集合时，ConcurrentLinkedQueue 是一个比较好的选择。不允许插入 null 元素支持非阻塞地访问并发安全的队列，不会抛出 ConcurrentModifiationExc... 1.ConcurrentLinkedQueue 图解 2.ConcurrentLinkedQueue 原理ConcurrentLinked 是由链表结构组成的线程安全的先进先出无界队列。当多线程要共享访问集合时，ConcurrentLinkedQueue 是一个比较好的选择。不允许插入 null 元素支持非阻塞地访问并发安全的队列，不会抛出 ConcurrentModifiationExc...
- 优先队列（Priority Queue）是一种抽象数据类型，它类似于常规的队列或栈，但每个元素都有一个优先级。在优先队列中，元素的出队顺序不是按照它们被添加的顺序，而是根据它们的优先级来决定。具有较高优先级的元素会先于具有较低优先级的元素出队。1.基本概念优先队列通常使用二叉堆（Binary Heap）来实现，其中最常见的是最小堆（Min Heap）和最大堆（Max Heap）。在最小堆中，... 优先队列（Priority Queue）是一种抽象数据类型，它类似于常规的队列或栈，但每个元素都有一个优先级。在优先队列中，元素的出队顺序不是按照它们被添加的顺序，而是根据它们的优先级来决定。具有较高优先级的元素会先于具有较低优先级的元素出队。1.基本概念优先队列通常使用二叉堆（Binary Heap）来实现，其中最常见的是最小堆（Min Heap）和最大堆（Max Heap）。在最小堆中，...
- 十、修改深度优先搜索的伪代码，让其打印出有向图G的每条边及其分类。并指出，如果图G是无向图，要进行何种修改才能达到相同的效果。如果要写代码，请用go语言。 文心一言：首先，我们来定义深度优先搜索（DFS）的伪代码，并修改它以打印出有向图G的每条边及其分类（这里我们可以简单地将边分类为“树边”（在搜索过程中首次访问的边的方向）、“后向边”（指向已访问的祖先的边）、“前向边”（指向已访问但不是... 十、修改深度优先搜索的伪代码，让其打印出有向图G的每条边及其分类。并指出，如果图G是无向图，要进行何种修改才能达到相同的效果。如果要写代码，请用go语言。 文心一言：首先，我们来定义深度优先搜索（DFS）的伪代码，并修改它以打印出有向图G的每条边及其分类（这里我们可以简单地将边分类为“树边”（在搜索过程中首次访问的边的方向）、“后向边”（指向已访问的祖先的边）、“前向边”（指向已访问但不是...
- 栈只允许在一端进行插入（入栈）和删除（出栈）操作，这一端被称为栈顶，而另一端则被称为栈底。 栈只允许在一端进行插入（入栈）和删除（出栈）操作，这一端被称为栈顶，而另一端则被称为栈底。
- 1.什么是 Deque?Deque，全称为"Double-Ended Queue"，是一种特殊的队列数据结构，它允许在两端进行元素的添加和删除操作。这种数据结构的特点是两端都是开放的，因此可以高效地在队列的前端和后端进行插入和删除操作。Deque 通常通过数组或链表来实现。在基于数组的实现中，Deque 可以利用数组的两端进行元素的添加和删除，从而避免在中间插入或删除元素时需要移动其他元素... 1.什么是 Deque?Deque，全称为"Double-Ended Queue"，是一种特殊的队列数据结构，它允许在两端进行元素的添加和删除操作。这种数据结构的特点是两端都是开放的，因此可以高效地在队列的前端和后端进行插入和删除操作。Deque 通常通过数组或链表来实现。在基于数组的实现中，Deque 可以利用数组的两端进行元素的添加和删除，从而避免在中间插入或删除元素时需要移动其他元素...
- 1.基本介绍在 Java 中，Queue是一个接口，它属于java.util包。Queue接口表示一个队列，它是一个遵循先进先出（FIFO）原则的集合。队列不允许随机访问，只能通过队列的头部或尾部进行元素的添加和移除。 2.Queue 的介绍Queue，中文名叫队列，无论现实生活中还是计算机的世界中，都是一个很重要的角色哦~Queue 是一种数据结构，大家可以把我想象成一个数组，元素从我的... 1.基本介绍在 Java 中，Queue是一个接口，它属于java.util包。Queue接口表示一个队列，它是一个遵循先进先出（FIFO）原则的集合。队列不允许随机访问，只能通过队列的头部或尾部进行元素的添加和移除。 2.Queue 的介绍Queue，中文名叫队列，无论现实生活中还是计算机的世界中，都是一个很重要的角色哦~Queue 是一种数据结构，大家可以把我想象成一个数组，元素从我的...
- 引言在算法的世界里，组合问题是一类常见且重要的问题。它们不仅考验着我们的逻辑思维能力，也要求我们掌握一定的算法技巧。今天，我们将一起探讨一个经典的组合问题——组合总和。这个问题要求我们在给定的候选数字集合中，找出所有和为目标值的唯一组合。 基本概念和作用说明 问题描述给定一个无重复元素的整数数组 candidates 和一个目标整数 target，找出 candidates 中所有可以使数... 引言在算法的世界里，组合问题是一类常见且重要的问题。它们不仅考验着我们的逻辑思维能力，也要求我们掌握一定的算法技巧。今天，我们将一起探讨一个经典的组合问题——组合总和。这个问题要求我们在给定的候选数字集合中，找出所有和为目标值的唯一组合。 基本概念和作用说明 问题描述给定一个无重复元素的整数数组 candidates 和一个目标整数 target，找出 candidates 中所有可以使数...
- 在处理复杂逻辑时，要更加仔细地设计算法和流程，避免遗漏特殊情况。 对于数据结构的运用要更加灵活，根据具体问题选择合适的数据结构来优化解决方案。 编写代码时要注意代码的可读性和可维护性，以便后续的理解和修改。同时要充分考虑代码的效率和性能。 在处理复杂逻辑时，要更加仔细地设计算法和流程，避免遗漏特殊情况。 对于数据结构的运用要更加灵活，根据具体问题选择合适的数据结构来优化解决方案。 编写代码时要注意代码的可读性和可维护性，以便后续的理解和修改。同时要充分考虑代码的效率和性能。
- string可以简单任务Redis的String结构是用SDS（简单动态字符串）数据结构来实现的。 len：buf中已占用空间的长度；free：buf中剩余可用空间的长度；buf[]：数据空间hash结构使用ziplist结构时：zlbytes：32bit，表示ziplist占用的字节总数。zltail：32bit，表示ziplist表中最后一项（entry）在ziplist中的偏移字节数。... string可以简单任务Redis的String结构是用SDS（简单动态字符串）数据结构来实现的。 len：buf中已占用空间的长度；free：buf中剩余可用空间的长度；buf[]：数据空间hash结构使用ziplist结构时：zlbytes：32bit，表示ziplist占用的字节总数。zltail：32bit，表示ziplist表中最后一项（entry）在ziplist中的偏移字节数。...
- 🏆 作者简介，愚公搬代码🏆《头衔》：华为云特约编辑，华为云云享专家，华为开发者专家，华为产品云测专家，CSDN博客专家，CSDN商业化专家，阿里云专家博主，阿里云签约作者，腾讯云优秀博主，腾讯云内容共创官，掘金优秀博主，亚马逊技领云博主，51CTO博客专家等。🏆《近期荣誉》：2022年度博客之星TOP2，2023年度博客之星TOP2，2022年华为云十佳博主，2023年华为云十佳博主... 🏆 作者简介，愚公搬代码🏆《头衔》：华为云特约编辑，华为云云享专家，华为开发者专家，华为产品云测专家，CSDN博客专家，CSDN商业化专家，阿里云专家博主，阿里云签约作者，腾讯云优秀博主，腾讯云内容共创官，掘金优秀博主，亚马逊技领云博主，51CTO博客专家等。🏆《近期荣誉》：2022年度博客之星TOP2，2023年度博客之星TOP2，2022年华为云十佳博主，2023年华为云十佳博主...
- 四、证明：使用单个位来存放每个结点的颜色已经足够。这一点可以通过证明如下事实来得到：如果将DFS-VISIT的第8行删除，DFS给出的结果相同。如果要写代码，请用go语言。 文心一言：要证明在深度优先搜索（DFS）中，使用单个位（通常是布尔值）来标记每个节点的颜色（已访问或未访问）已经足够，并且删除DFS算法中用于标记节点为“灰色”（即，在递归栈中但尚未完成其所有子节点的访问）的显式步骤（... 四、证明：使用单个位来存放每个结点的颜色已经足够。这一点可以通过证明如下事实来得到：如果将DFS-VISIT的第8行删除，DFS给出的结果相同。如果要写代码，请用go语言。 文心一言：要证明在深度优先搜索（DFS）中，使用单个位（通常是布尔值）来标记每个节点的颜色（已访问或未访问）已经足够，并且删除DFS算法中用于标记节点为“灰色”（即，在递归栈中但尚未完成其所有子节点的访问）的显式步骤（...
- 之前有读者问，自己一直不明白如何写出合理的代码注释。这也是不少程序员一直头疼的问题，比如接手新代码时，没有注释，完全搞不清逻辑；自己写的注释，跟不上代码修改，成了误导；复杂逻辑不知道咋注释，别人也看不懂。（听君一席话，听了一席话）网上也有很多关于代码注释的段子，搞笑中透露着真实的注释现状，比如下面这些注释：（这也算得上是“风险预警”吧 ↑ ）（阅读代码的人，心里一定很崩溃 ↑ ） 还有一种... 之前有读者问，自己一直不明白如何写出合理的代码注释。这也是不少程序员一直头疼的问题，比如接手新代码时，没有注释，完全搞不清逻辑；自己写的注释，跟不上代码修改，成了误导；复杂逻辑不知道咋注释，别人也看不懂。（听君一席话，听了一席话）网上也有很多关于代码注释的段子，搞笑中透露着真实的注释现状，比如下面这些注释：（这也算得上是“风险预警”吧 ↑ ）（阅读代码的人，心里一定很崩溃 ↑ ） 还有一种...
- 在解决问题时，要善于分析问题的特点，寻找规律，选择最合适的数据结构和算法。 对于整数运算和数学特性的深入理解，能够帮助我们设计更高效的算法。 不同的解法可能有不同的效率和适用场景，需要根据具体情况进行选择和优化。 例如，第一段代码使用动态规划，适用于较大规模的计算，但可能在空间复杂度上有一定开销；第二段代码利用数学规律，计算较为简洁，但可能对于问题的普适性需要进一步思考。 在解决问题时，要善于分析问题的特点，寻找规律，选择最合适的数据结构和算法。 对于整数运算和数学特性的深入理解，能够帮助我们设计更高效的算法。 不同的解法可能有不同的效率和适用场景，需要根据具体情况进行选择和优化。 例如，第一段代码使用动态规划，适用于较大规模的计算，但可能在空间复杂度上有一定开销；第二段代码利用数学规律，计算较为简洁，但可能对于问题的普适性需要进一步思考。
- 学会了如何定义一个具有特定功能的辅助函数来解决复杂问题中的子问题，例如这里的判断子序列函数。 掌握了对列表进行自定义排序的方法，通过 lambda 函数指定排序规则。 提升了通过循环和条件判断来处理复杂逻辑的能力，例如在多个字符串中找出满足特定条件的字符串。 学会了如何定义一个具有特定功能的辅助函数来解决复杂问题中的子问题，例如这里的判断子序列函数。 掌握了对列表进行自定义排序的方法，通过 lambda 函数指定排序规则。 提升了通过循环和条件判断来处理复杂逻辑的能力，例如在多个字符串中找出满足特定条件的字符串。
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