- 使用小步最短路径算法，可用一个比特来标记一个节点是否确定最短路径，相比于用64比特存储路径值，其可节约63比特的空间。 这对于数亿节点的网络来说，在电能、服务器资源和算法效率等方面都是非常有价值的。 比如对于1000亿节点的网络，Dijkstra最短路径算法需要640GB来存储路径值，而小步最短路径算法只需要11GB。 使用小步最短路径算法，可用一个比特来标记一个节点是否确定最短路径，相比于用64比特存储路径值，其可节约63比特的空间。 这对于数亿节点的网络来说，在电能、服务器资源和算法效率等方面都是非常有价值的。 比如对于1000亿节点的网络，Dijkstra最短路径算法需要640GB来存储路径值，而小步最短路径算法只需要11GB。
- 小步最短路径算法的合理性和优越性来自于矛盾的集中，即避免Dijstra最短路径算法的不必要的数值计算和比较操作，使其集中到节点是否确定最短路径的1比特的标志位的读取操作。只有矛盾集中起来，才能得到有效的解决。Dijstra最短路径算法把问题分散在逻辑判断、数值计算、高速缓存读写的效率等等方面，针对这种情况我们是很难给出大幅的提升和改进的。 小步最短路径算法的合理性和优越性来自于矛盾的集中，即避免Dijstra最短路径算法的不必要的数值计算和比较操作，使其集中到节点是否确定最短路径的1比特的标志位的读取操作。只有矛盾集中起来，才能得到有效的解决。Dijstra最短路径算法把问题分散在逻辑判断、数值计算、高速缓存读写的效率等等方面，针对这种情况我们是很难给出大幅的提升和改进的。
- 随机森林：概念、用途与实例 随机森林是什么？随机森林（Random Forest）是一种基于决策树的集成学习方法，它通过构建多个决策树并集成它们的预测结果来提高模型的预测精度和稳定性。随机森林的名称来源于其随机性和森林（即多棵树）的概念。在随机森林中，每个决策树都是基于原始数据集的随机子集和随机特征子集构建的。具体来说，对于每个决策树，算法会随机选择原始数据集中的一部分样本（通常是有放回的... 随机森林：概念、用途与实例 随机森林是什么？随机森林（Random Forest）是一种基于决策树的集成学习方法，它通过构建多个决策树并集成它们的预测结果来提高模型的预测精度和稳定性。随机森林的名称来源于其随机性和森林（即多棵树）的概念。在随机森林中，每个决策树都是基于原始数据集的随机子集和随机特征子集构建的。具体来说，对于每个决策树，算法会随机选择原始数据集中的一部分样本（通常是有放回的...
- 前言在数据结构和算法中，红黑树（Red-Black Tree）是一种自平衡的二叉搜索树，它在保证数据有序的同时，也保证了树的平衡性，从而提高了搜索、插入和删除操作的效率。下面我们将深入探讨红黑树的定义、与二叉树的区别、以及它的用途，并通过一个例子来加深理解。 红黑树的定义红黑树是一种特殊的二叉搜索树，它在每个节点上附加一个颜色属性，可以是红色或黑色。红黑树需要满足以下五个性质（也称为“红黑... 前言在数据结构和算法中，红黑树（Red-Black Tree）是一种自平衡的二叉搜索树，它在保证数据有序的同时，也保证了树的平衡性，从而提高了搜索、插入和删除操作的效率。下面我们将深入探讨红黑树的定义、与二叉树的区别、以及它的用途，并通过一个例子来加深理解。 红黑树的定义红黑树是一种特殊的二叉搜索树，它在每个节点上附加一个颜色属性，可以是红色或黑色。红黑树需要满足以下五个性质（也称为“红黑...
- 在数据结构与算法的浩瀚宇宙里，搜索与插入操作如同导航卫星，指引我们高效地在数组的星辰大海中定位目标值或安放新元素。本篇博客，我们将聚焦于如何在有序数组中找到特定元素的索引位置，如果不存在，则返回它应该被插入的位置，以此来深入探讨JavaScript中的搜索插入算法。 基本概念与算法原理问题定义：给定一个有序数组 nums 和一个目标值 target，你需要找到 target 在数组中的起始位... 在数据结构与算法的浩瀚宇宙里，搜索与插入操作如同导航卫星，指引我们高效地在数组的星辰大海中定位目标值或安放新元素。本篇博客，我们将聚焦于如何在有序数组中找到特定元素的索引位置，如果不存在，则返回它应该被插入的位置，以此来深入探讨JavaScript中的搜索插入算法。 基本概念与算法原理问题定义：给定一个有序数组 nums 和一个目标值 target，你需要找到 target 在数组中的起始位...
- 一、引言：算法之匙，开启高效编码大门在JavaScript的世界里，算法不仅是解决问题的金钥匙，更是优化性能、提升开发效率的不二法门。今天，我们踏上一场别开生面的算法之旅，深入探讨如何在搜索旋转排序数组这一经典难题上施展拳脚。我们的目标？揭秘高效解决方案，为你在面试或日常开发中披荆斩棘。 二、技术概览：旋转数组的奥秘与挑战 起源与发展搜索旋转排序数组的问题起源于计算机科学的基础——数组操作... 一、引言：算法之匙，开启高效编码大门在JavaScript的世界里，算法不仅是解决问题的金钥匙，更是优化性能、提升开发效率的不二法门。今天，我们踏上一场别开生面的算法之旅，深入探讨如何在搜索旋转排序数组这一经典难题上施展拳脚。我们的目标？揭秘高效解决方案，为你在面试或日常开发中披荆斩棘。 二、技术概览：旋转数组的奥秘与挑战 起源与发展搜索旋转排序数组的问题起源于计算机科学的基础——数组操作...
- 在JavaScript的世界里，算法不仅是解决问题的艺术，更是提升程序性能和可维护性的基石。今天，我们将深入探讨一个基础而重要的算法问题——合并两个有序链表。此问题不仅常见于面试题，也频繁出现在需要高效数据整合的实际项目中。通过本文，你将学会如何巧妙地合并两个已排序的链表，并理解其背后的逻辑与实现细节。 二、技术概览 2.1 起源与发展合并两个有序链表的算法源于基础的数据结构与算法领域，它涉... 在JavaScript的世界里，算法不仅是解决问题的艺术，更是提升程序性能和可维护性的基石。今天，我们将深入探讨一个基础而重要的算法问题——合并两个有序链表。此问题不仅常见于面试题，也频繁出现在需要高效数据整合的实际项目中。通过本文，你将学会如何巧妙地合并两个已排序的链表，并理解其背后的逻辑与实现细节。 二、技术概览 2.1 起源与发展合并两个有序链表的算法源于基础的数据结构与算法领域，它涉...
- 一、引言在JavaScript编程的广阔天地中，算法技术是构筑高效应用的基石。掌握巧妙的算法不仅能优化代码性能，还能在面试中脱颖而出。本文聚焦于“删除链表的倒数第N个结点”这一经典问题，它不仅考验开发者对链表数据结构的理解，还涉及巧妙的指针操作技巧。通过本文，你将掌握一种高效且优雅的解决方案，并理解其背后的设计哲学。 二、技术概览 2.1 起源与发展链表操作是数据结构与算法课程的基石，而删... 一、引言在JavaScript编程的广阔天地中，算法技术是构筑高效应用的基石。掌握巧妙的算法不仅能优化代码性能，还能在面试中脱颖而出。本文聚焦于“删除链表的倒数第N个结点”这一经典问题，它不仅考验开发者对链表数据结构的理解，还涉及巧妙的指针操作技巧。通过本文，你将掌握一种高效且优雅的解决方案，并理解其背后的设计哲学。 二、技术概览 2.1 起源与发展链表操作是数据结构与算法课程的基石，而删...
- 16. 最接近的三数之和：给你一个长度为 n 的整数数组 nums 和 一个目标值 target。请你从 nums 中选出三个整数，使它们的和与 target 最接近。返回这三个数的和。假定每组输入只存在恰好一个解。 样例 1：输入： nums = [-1,2,1,-4], target = 1 输出： 2 解释： 与 target 最接近的和是 2 (-1 + 2 + 1 = 2) 。 ... 16. 最接近的三数之和：给你一个长度为 n 的整数数组 nums 和 一个目标值 target。请你从 nums 中选出三个整数，使它们的和与 target 最接近。返回这三个数的和。假定每组输入只存在恰好一个解。 样例 1：输入： nums = [-1,2,1,-4], target = 1 输出： 2 解释： 与 target 最接近的和是 2 (-1 + 2 + 1 = 2) 。 ...
- 118. 杨辉三角。给定一个非负索引 rowIndex，返回「杨辉三角」的第 rowIndex 行。在「杨辉三角」中，每个数是它左上方和右上方的数的和。示例 1：输入: rowIndex = 3输出: [1,3,3,1]示例 2：输入: rowIndex = 0输出: [1]示例 3：输入: rowIndex = 1输出: [1,1]提示：0 <= numRows <= 33 算法分析解题... 118. 杨辉三角。给定一个非负索引 rowIndex，返回「杨辉三角」的第 rowIndex 行。在「杨辉三角」中，每个数是它左上方和右上方的数的和。示例 1：输入: rowIndex = 3输出: [1,3,3,1]示例 2：输入: rowIndex = 0输出: [1]示例 3：输入: rowIndex = 1输出: [1,1]提示：0 <= numRows <= 33 算法分析解题...
- 给你一个 m 行 n 列的矩阵 matrix ，请按照 顺时针螺旋顺序 ，返回矩阵中的所有元素。 示例 1：输入：matrix = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]输出：[1,2,3,6,9,8,7,4,5]示例 2：输入：matrix = [[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]]输出：[1,2,3,4,8,12,11,10,9,5,6,7] 提... 给你一个 m 行 n 列的矩阵 matrix ，请按照 顺时针螺旋顺序 ，返回矩阵中的所有元素。 示例 1：输入：matrix = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]输出：[1,2,3,6,9,8,7,4,5]示例 2：输入：matrix = [[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]]输出：[1,2,3,4,8,12,11,10,9,5,6,7] 提...
- 给你一个大小为 m x n 的矩阵 board 表示甲板，其中，每个单元格可以是一艘战舰 'X' 或者是一个空位 '.' ，返回在甲板 board 上放置的 战舰 的数量。战舰 只能水平或者垂直放置在 board 上。换句话说，战舰只能按 1 x k（1 行，k 列）或 k x 1（k 行，1 列）的形状建造，其中 k 可以是任意大小。两艘战舰之间至少有一个水平或垂直的空位分隔 （即没有相邻... 给你一个大小为 m x n 的矩阵 board 表示甲板，其中，每个单元格可以是一艘战舰 'X' 或者是一个空位 '.' ，返回在甲板 board 上放置的 战舰 的数量。战舰 只能水平或者垂直放置在 board 上。换句话说，战舰只能按 1 x k（1 行，k 列）或 k x 1（k 行，1 列）的形状建造，其中 k 可以是任意大小。两艘战舰之间至少有一个水平或垂直的空位分隔 （即没有相邻...
- 图像平滑器 是大小为 3 x 3 的过滤器，用于对图像的每个单元格平滑处理，平滑处理后单元格的值为该单元格的平均灰度。每个单元格的 平均灰度 定义为：该单元格自身及其周围的 8 个单元格的平均值，结果需向下取整。（即，需要计算蓝色平滑器中 9 个单元格的平均值）。如果一个单元格周围存在单元格缺失的情况，则计算平均灰度时不考虑缺失的单元格（即，需要计算红色平滑器中 4 个单元格的平均值）。给... 图像平滑器 是大小为 3 x 3 的过滤器，用于对图像的每个单元格平滑处理，平滑处理后单元格的值为该单元格的平均灰度。每个单元格的 平均灰度 定义为：该单元格自身及其周围的 8 个单元格的平均值，结果需向下取整。（即，需要计算蓝色平滑器中 9 个单元格的平均值）。如果一个单元格周围存在单元格缺失的情况，则计算平均灰度时不考虑缺失的单元格（即，需要计算红色平滑器中 4 个单元格的平均值）。给...
- 给定一个非空且只包含非负数的整数数组 nums，数组的 度 的定义是指数组里任一元素出现频数的最大值。你的任务是在 nums 中找到与 nums 拥有相同大小的度的最短连续子数组，返回其长度。 示例 1：输入：nums = [1,2,2,3,1]输出：2解释：输入数组的度是 2 ，因为元素 1 和 2 的出现频数最大，均为 2 。连续子数组里面拥有相同度的有如下所示：[1, 2, 2, 3,... 给定一个非空且只包含非负数的整数数组 nums，数组的 度 的定义是指数组里任一元素出现频数的最大值。你的任务是在 nums 中找到与 nums 拥有相同大小的度的最短连续子数组，返回其长度。 示例 1：输入：nums = [1,2,2,3,1]输出：2解释：输入数组的度是 2 ，因为元素 1 和 2 的出现频数最大，均为 2 。连续子数组里面拥有相同度的有如下所示：[1, 2, 2, 3,...
- 13. 罗马数字转整数：罗马数字包含以下七种字符: I， V， X， L，C，D 和 M。字符数值I1V5X10L50C100D500M1000例如， 罗马数字 2 写做 II ，即为两个并列的 1。12 写做 XII ，即为 X + II 。 27 写做 XXVII, 即为 XX + V + II 。通常情况下，罗马数字中小的数字在大的数字的右边。但也存在特例，例如 4 不写做 III... 13. 罗马数字转整数：罗马数字包含以下七种字符: I， V， X， L，C，D 和 M。字符数值I1V5X10L50C100D500M1000例如， 罗马数字 2 写做 II ，即为两个并列的 1。12 写做 XII ，即为 X + II 。 27 写做 XXVII, 即为 XX + V + II 。通常情况下，罗马数字中小的数字在大的数字的右边。但也存在特例，例如 4 不写做 III...
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