当前位置: 首页 > news >正文

笔试数据结构选填题

目录

卡特兰数Catalan:出栈序列/二叉树数

二叉树

N0=1+N2

哈夫曼树(最优二叉树)Huffman

度m的哈夫曼树只有度为0和m的结点:Nm=(n-1)/(m-1)

平衡二叉树AVL

Nh表示深度为h最少结点数,则N0=0,N1=1,N2=2,Nh=Nh-1+Nh-2+1

最小生成树

最短路径

模式匹配

BF模式匹配:最坏T(n)=O(m*n),实际 接近O(m+n)

KMP模式匹配:O(m+n)

完整见:前端笔试常考设计模式,操作系统,数据结构,ACM模板,经典算法,正则表达式,常用方法_前端考试模板_参宿7的博客-CSDN博客

卡特兰数Catalan:出栈序列/二叉树数

一个栈的进栈序列为1,2,3,...,n,有多少个不同的出栈序列:

合法的出栈序列的数量=出栈序列的总数-非法序列的数量

先序+中序 可 唯一 确定 一棵二叉树

  其关系 就如 入栈序列+出栈序列 可 唯一 确定 一个 栈

∴先序 确定 二叉树个数,即先序 确定 中序个数,

NLR确定LNR,LN、NL相当于压栈,R相当于进了立即出

∴h(n)=Catalan卡特兰数= 

img

二叉树

N0=1+N2

哈夫曼树(最优二叉树)Huffman

度m的哈夫曼树只有度为0和m的结点:Nm=(n-1)/(m-1)

平衡二叉树AVL

Nh表示深度为h最少结点数,则N0=0,N1=1,N2=2,Nh=Nh-1+Nh-2+1

最小生成树

  1.  定义:连通无向带权  的生成树,权值之和最小
  2. 唯一:当任意环中边的权值相异,则最小生成树唯一

普里姆Prim算法

克鲁斯卡Kruskal算法

共同

基于贪心算法

特点

顶点开始扩展最小生成树

,选择不构成环

最短路径

Dijkstra算法

Floyd算法

问题

单源最短路径(单起源到各个顶点的最短距离,从源点的临近点开始)

各个顶点之间的最短路径

模式匹配

主串S,长n,模式串T,长m。T在S中首次出现位置

BF/朴素模式匹配:最坏T(n)=O(m*n),实际 接近O(m+n)

KMP模式匹配:O(m+n)

  1. next[j]:T第j个字符失配S中的第i个字符,需要用T第next[j]个字符与S中的第i个字符 比较

abcdeabf(f失配,第next[j]=3个字符c比较)T起点开始,和失配点结束最大公共前缀

  1. next[1]=0i++;
  2. next[2]=1,next[j]:i不变;

 模式匹配过程:

  1. S中第i个char,T中第j个char
  2. j指向 失配点/ j=m(全部匹配成功) 为 一趟

虽KMP的T(n)=O(m+n)

实际BFT(n)接近O(m+n)

∴至今采用

只有T中有很多部分匹配KMP才明显快

相关文章:

笔试数据结构选填题

目录 卡特兰数Catalan:出栈序列/二叉树数 树 二叉树 N01N2 哈夫曼树(最优二叉树)Huffman 度m的哈夫曼树只有度为0和m的结点:Nm(n-1)/(m-1) 平衡二叉树AVL Nh表示深度为h最少结点数,则N00,N11&#…...

# 鸢尾花的案例学习

# 鸢尾花的案例学习 # 1. 导入小型的数据 from sklearn.datasets import load_iris import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sbn import matplotlib.pyplot as plt # 2. 获取数据 irisload_iris() # 3.查看数据print("数据集\n ",len(iris.d…...

线程、进程的区别

线程、进程的区别 在开发中,我们经常听到线程和进程两个概念,它们都是操作系统的基本概念,操作系统以进程为基本单位分配存储器,以线程为基本单位分配CPU。虽然它们有很多相似之处,但是它们也有很大的区别。本文将详细…...

在 Ubuntu 上安装 Docker 桌面

Ubuntu 22.04 (LTS) 安装 Docker 桌面 要成功安装 Docker Desktop,您必须: 满足系统要求拥有 64 位版本的 Ubuntu Jammy Jellyfish 22.04 (LTS) 或 Ubuntu Impish Indri 21.10。对于非 Gnome 桌面环境,必须安装 gnome-terminal:…...

【WebRTC---序篇】(七)RTC多人连麦方案

服务端可以选择mediasoup,作为SFU服务器,只负责转发数据 下图举例三个Client (browser或者客户端)同时加入一个房间,每个app同时发布一路视频和一路音频,并且接受来自其他app的音视频流,mediasoup内部的结构如下&…...

【Java可执行命令】(十六)诊断命令请求发送工具 jcmd:提供一种简单而强大的方式来管理和监控 Java 进程 ~

Java可执行命令之jcmd 1️⃣ 概念2️⃣ 优势和缺点3️⃣ 使用3.1 语法格式3.2 jcmd -l&#xff1a;列出正在运行的 Java 进程3.3 jcmd < pid> help&#xff1a;列出特定进程的诊断命令列表3.4 jcmd < pid> < command>&#xff1a;执行诊断命令 4️⃣ 应用场景…...

如何创建无序列表和有序列表?

聚沙成塔每天进步一点点 ⭐ 专栏简介⭐ 无序列表⭐ 无序列表⭐ 注意事项⭐ 写在最后 ⭐ 专栏简介 前端入门之旅&#xff1a;探索Web开发的奇妙世界 记得点击上方或者右侧链接订阅本专栏哦 几何带你启航前端之旅 欢迎来到前端入门之旅&#xff01;这个专栏是为那些对Web开发感兴…...

【MongoDB】初识、安装MongoDB

目录 一、MongoDB主要应用场景 二、MongoDB简介 三、MongoDB相关特点 四、MongoDB的安装 一、MongoDB主要应用场景 传统的数据库如MySQL在应对三高场景时显得力不从心 三高&#xff1a; High performance 对数据库高并发读写的需求 High Storage 对海量数据的高效率存储和 …...

方法区内存溢出及常量池

22 方法区-定义 是所有线程共享的一块区域。 存储了和类结构相关信息。运行时常量池&#xff0c; 方法区在虚拟机启动时被创建&#xff0c;逻辑上是堆的组成部分。方法区内存不足&#xff0c;也会导致oom异常。 是一个概念上的东西&#xff0c; 1.6使用永久代作为方法区&#…...

【MTK平台】【wpa_supplicant】关于wpa_supplicant_8/src/p2p/p2p_invitation.c文件的介绍

本文主要介绍external/wpa_supplicant_8/src/p2p/p2p_invitation.c文件 这里主要介绍6个方法 1.p2p_invite //p2p邀请调用此方法 2.p2p_invite_send //对p2p_invite方法进行补充 3. p2p_process_invitation_resp 4.p2p_process_invitation_req 5.p2p_build_invitation_re…...

智能仪表板DevExpress Dashboard v23.1亮点 - 增强对自定义导出的支持

DevExpress Dashboard v23.1版本增强了自定义导出到Excel的功能等&#xff0c;欢迎下载最新版本体验&#xff01; DevExpress Dashboard v23.1正式版下载(Q技术交流&#xff1a;523159565&#xff09; 所有平台 导出自定义仪表板项目到Excel 用户现在可以在WinForms和Web应…...

分布式应用:ELK企业级日志分析系统

目录 一、理论 1.ELK 2.ELK场景 3.完整日志系统基本特征 4.ELK 的工作原理 5.ELK集群准备 6.Elasticsearch部署&#xff08;在Node1、Node2节点上操作&#xff09; 7.Logstash 部署&#xff08;在 Apache 节点上操作&#xff09; 8.Kiabana 部署&#xff08;在 Node1 节点…...

Mac与windows传文件(超过4G且速度超快,非共享)

MAC与Windows文件互传 背景 尝试了网上的一些方法&#xff0c;诸如设置共享文件夹方法等&#xff0c;但是实际使用中感觉效果一般&#xff0c;对于一些小的文件共同编辑速度还可以。但是在备份或者传递一些较大文件或者很多细小文件的时候就有点捉襟见肘了。制作了一个MAC可读…...

2023年第四届“华数杯”数学建模思路 - 案例:退火算法

## 0 赛题思路 &#xff08;赛题出来以后第一时间在CSDN分享&#xff09; https://blog.csdn.net/dc_sinor?typeblog 1 退火算法原理 1.1 物理背景 在热力学上&#xff0c;退火&#xff08;annealing&#xff09;现象指物体逐渐降温的物理现象&#xff0c;温度愈低&#…...

STM32 UDS Bootloader开发-上位机篇-CANoe制作(3)

文章目录 前言刷写脚本34服务写入数据的实现定时函数writeBlockData函数Checksum总结前言 上一篇文章中介绍了CAPL刷写脚本的大部分内容,本文继续介绍34,36,37服务的实现,及checksum中遇到的坑 刷写脚本 34服务 void requestDownLoad(struct Block hexfile) {gTxBuffer[…...

GO语言的垃圾回收机制

内存垃圾的产生 程序在内存上被分为堆区、栈区、全局数据区、代码段、数据区五个部分。对于C等早期编程语言栈上的内存回由编译器负责管理回收&#xff0c;而堆上的内存空间需要编程人员负责申请和释放。在Go中栈上内存仍由编译器负责管理回收&#xff0c;而堆上的内存由编译器…...

vim粘贴内容格式混乱解决方法

问题 复制本地文件内容后&#xff0c;咱贴到vim文本内&#xff0c;格式错乱 解决方法 打开vim配置文件 最后面加入一行 vim /etc/vimrc set pastetoggle<F11> 开发vim文件&#xff0c;进入后先按F11进入交互模式 shift insert 再次粘贴 解决...

基于Orangepi 3 lts 的云台相机

利用orangepi 3 lts 和arduino nano 制作了一个云台相机&#xff0c;可用于室内监控。 硬件&#xff1a; orangepi 3 ,arduino nano ,usb相机&#xff0c;180度舵机两个 WeChat_20230806213004 软件&#xff1a; 整体采用mqtt进行消息的中转。 相机采用python 利用opencv…...

Go重写Redis中间件 - Go实现Redis持久化

GO实现Redis持久化 项目开发到这里,我们的下一步就是实现Redis的持久化落盘功能,Redis是一个内存型的数据库,在之前我们实现的单机版Redis如果把进程杀掉,我们通过GET、SET指令存储的数据都将不复存在,数据只存在内存的map里面,重启之后什么都没有了 我们现在的目标就是…...

单元测试之 - Review一个微服务的单元测试

这里以github上一个microservice的demo代码为例&#xff0c;来看看如何为一个完整的服务编写单元测试。具体代码如下所示&#xff0c;我们重点查看一下catalog和customer&#xff0c;order中的单元测试有哪些。 首先来看catalog服务的单元测试,这个服务下面主要编写了CatalogWe…...

基于算法竞赛的c++编程(28)结构体的进阶应用

结构体的嵌套与复杂数据组织 在C中&#xff0c;结构体可以嵌套使用&#xff0c;形成更复杂的数据结构。例如&#xff0c;可以通过嵌套结构体描述多层级数据关系&#xff1a; struct Address {string city;string street;int zipCode; };struct Employee {string name;int id;…...

变量 varablie 声明- Rust 变量 let mut 声明与 C/C++ 变量声明对比分析

一、变量声明设计&#xff1a;let 与 mut 的哲学解析 Rust 采用 let 声明变量并通过 mut 显式标记可变性&#xff0c;这种设计体现了语言的核心哲学。以下是深度解析&#xff1a; 1.1 设计理念剖析 安全优先原则&#xff1a;默认不可变强制开发者明确声明意图 let x 5; …...

生成xcframework

打包 XCFramework 的方法 XCFramework 是苹果推出的一种多平台二进制分发格式&#xff0c;可以包含多个架构和平台的代码。打包 XCFramework 通常用于分发库或框架。 使用 Xcode 命令行工具打包 通过 xcodebuild 命令可以打包 XCFramework。确保项目已经配置好需要支持的平台…...

论文解读:交大港大上海AI Lab开源论文 | 宇树机器人多姿态起立控制强化学习框架(二)

HoST框架核心实现方法详解 - 论文深度解读(第二部分) 《Learning Humanoid Standing-up Control across Diverse Postures》 系列文章: 论文深度解读 + 算法与代码分析(二) 作者机构: 上海AI Lab, 上海交通大学, 香港大学, 浙江大学, 香港中文大学 论文主题: 人形机器人…...

云计算——弹性云计算器(ECS)

弹性云服务器&#xff1a;ECS 概述 云计算重构了ICT系统&#xff0c;云计算平台厂商推出使得厂家能够主要关注应用管理而非平台管理的云平台&#xff0c;包含如下主要概念。 ECS&#xff08;Elastic Cloud Server&#xff09;&#xff1a;即弹性云服务器&#xff0c;是云计算…...

边缘计算医疗风险自查APP开发方案

核心目标:在便携设备(智能手表/家用检测仪)部署轻量化疾病预测模型,实现低延迟、隐私安全的实时健康风险评估。 一、技术架构设计 #mermaid-svg-iuNaeeLK2YoFKfao {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg…...

工程地质软件市场:发展现状、趋势与策略建议

一、引言 在工程建设领域&#xff0c;准确把握地质条件是确保项目顺利推进和安全运营的关键。工程地质软件作为处理、分析、模拟和展示工程地质数据的重要工具&#xff0c;正发挥着日益重要的作用。它凭借强大的数据处理能力、三维建模功能、空间分析工具和可视化展示手段&…...

MODBUS TCP转CANopen 技术赋能高效协同作业

在现代工业自动化领域&#xff0c;MODBUS TCP和CANopen两种通讯协议因其稳定性和高效性被广泛应用于各种设备和系统中。而随着科技的不断进步&#xff0c;这两种通讯协议也正在被逐步融合&#xff0c;形成了一种新型的通讯方式——开疆智能MODBUS TCP转CANopen网关KJ-TCPC-CANP…...

智能仓储的未来:自动化、AI与数据分析如何重塑物流中心

当仓库学会“思考”&#xff0c;物流的终极形态正在诞生 想象这样的场景&#xff1a; 凌晨3点&#xff0c;某物流中心灯火通明却空无一人。AGV机器人集群根据实时订单动态规划路径&#xff1b;AI视觉系统在0.1秒内扫描包裹信息&#xff1b;数字孪生平台正模拟次日峰值流量压力…...

【开发技术】.Net使用FFmpeg视频特定帧上绘制内容

目录 一、目的 二、解决方案 2.1 什么是FFmpeg 2.2 FFmpeg主要功能 2.3 使用Xabe.FFmpeg调用FFmpeg功能 2.4 使用 FFmpeg 的 drawbox 滤镜来绘制 ROI 三、总结 一、目的 当前市场上有很多目标检测智能识别的相关算法&#xff0c;当前调用一个医疗行业的AI识别算法后返回…...