Category: Algorithms

[资源]算法资源汇总 0

[资源]算法资源汇总

程序员如何“炼”成算法大师? | 附完整代码 红黑树 计数排序 如何用字典树进行 500 万量级的单词统计 教你如何迅速秒杀掉:99%的海量数据处理面试题 动画演绎Java常用数据结构 如何用并查集解决朋友圈个数问题? 一文弄懂二叉树三种遍历 看动画轻松理解「链表」实现「LRU缓存淘汰算法」 Please follow and like us:0

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[转]时间复杂度、空间复杂度,如何”不复杂“地学?

写在之前 我们都知道,对于同一个问题来说,可以有多种解决问题的算法。尽管算法不是唯一的,但是对于问题本身来说相对好的算法还是存在的,这里可能有人会问区分好坏的标准是什么?这个要从「时效」和「存储」两方面来看。 人总是贪婪的,在做一件事的时候,我们总是期望着可以付出最少的时间、精力或者金钱来获得最大的回报,这个类比到算法上也同样适用,那就是花最少的时间和最少的存储做成最棒的解决办法,所以好的算法应该具备时效高和存储低的特点。 这里的「时效」是指时间效率,也就是算法的执行时间,对于同一个问题的多种不同解决算法,执行时间越短的算法效率越高,越长的效率越低;「存储」是指算法在执行的时候需要的存储空间,主要是指算法程序运行的时候所占用的内存空间。 Please follow and like us:0

[转]拜托,面试别再问我时间复杂度了 0

[转]拜托,面试别再问我时间复杂度了

最烦面试官问,“为什么XX算法的时间复杂度是OO”,今后,不再惧怕这类问题。 Please follow and like us:0

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[转]程序员面试最常见问题TOP 48

很多计算机科学专业毕业生和程序员都会去 Uber、今日头条这样的独角兽公司,或者亚马逊、微软和谷歌这样的科技巨头申请编程和软件开发职位。你在申请这些工作时,肯定很想知道面试官会问到哪些问题。 在本文中,作者会分享一些常见的编程面试问题,这些问题来自于针对不同经验层次的程序员的面试——从应届毕业生到具有一两年经验的程序员。 Please follow and like us:0

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[转]小心踩雷!一个小小的正则表达式竟把CPU拖垮

前几天线上一个项目监控信息突然报告异常,上到机器上后查看相关资源的使用情况,发现 CPU 利用率将近 100%。 通过 Java 自带的线程 Dump 工具,我们导出了出问题的堆栈信息。 我们可以看到所有的堆栈都指向了一个名为 validateUrl 的方法,这样的报错信息在堆栈中一共超过 100 处。 通过排查代码,我们知道这个方法的主要功能是校验 URL 是否合法。很奇怪,一个正则表达式怎么会导致 CPU 利用率居高不下。 Please follow and like us:0

[转]TopK排序 0

[转]TopK排序

问题描述: 从arr[1, n]这n个数中,找出最大的k个数,这就是经典的TopK问题。   栗子: 从arr[1, 12]={5,3,7,1,8,2,9,4,7,2,6,6} 这n=12个数中,找出最大的k=5个。 Please follow and like us:0

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[转]她用算法买到了房子

我最近买了个房子。加州湾区的房市自然不能跟国内京沪相比,但抢房也是很凶狠的。每一套房子在市场上平均时间大概 4-5 天,可以收到 20 几个 offer 竞价,一般价高者得。 经常看到一个房子,还在犹豫是不是合适:会不会有其他地板更好一点的?会不会有多一个卫生间的?会不会有离地铁站更近的?会不会有更便宜的?(毕竟是百万刀的决定啊)和马克还没商量完,房子就已经没了。 Please follow and like us:0