Python数据结构与算法（附录）——块状链表的动态调整
块状链表的块的最大容量会随着链表长度的变化动态改变，因此，为了维持块状链表的稳定性，需要对块状链表进行动态调整，本文将就块状链表的动态调整进行详解分析.
数组相关高频算法考点
文章目录一、调整数组顺序使奇数位于偶数前面二、判断二维数组中是否包含某数三、旋转数组的最小数字四、数组中出现次数超过一半的数字一、调整数组顺序使奇数位于偶数前面牛客链接描述：输入一个整数数组，实现一个函数来调整该数组中数字的顺序，使得所有的奇数位于数组的前半部分，所有的偶数位于数组的后半部分，并保证
深入浅出Yolov5之自有数据集训练流程
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DFS篇--入门须知
DFS入门篇---新手须知
【算法】力扣第 277 场周赛
文章目录[2148. 元素计数](https://leetcode-cn.com/problems/count-elements-with-strictly-smaller-and-greater-elements/)[2149. 按符号重排数组](https://leetcode-cn.com/p
数据结构--排序之直接插入排序
直接插入排序是一种简单的插入排序法，其基本思想是：把待排序的记录按其关键码值的大小逐个插入到一个已经排好序的有序序列中，直到所有的记录插入完为止，得到一个新的有序序列
算法模版：模拟数据结构之链表【沈七】
算法模版：模拟数据结构之链表前言前言唤我沈七就好啦。在本专题的绪论部分里面里有解释了什么是数据结构，以及有哪些数据结构。准备工作完毕之后。接下来我们就开始进入本板块正文部分，模拟数据结构...
2021年 第12届 蓝桥杯 Java B组 省赛真题详解及小结【第1场省赛 2021.04.18】
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协同过滤推荐算法
一、协同过滤思想简介二、协同过滤算法原理介绍三、基于用户的协同过滤算法描述四、基于物品的协同过滤算法(item-based collaborative filtering)基于物品的协同过滤算法的优缺点一、协同过滤思想简介协同过滤，从字面上理解，包括协同和过滤两个操作。首先我们在外出和朋友吃饭的时候
LeetCode刷题日记二（11.盛最多水的容器）
经典双指针问题，力扣经典题目盛最多水的容器讲解，刷题日记持续更新中
前缀树的应用和实现（c++）
前缀树
二叉树DP解题套路
帮助大家解决树形DP问题
数据结构与算法 之线性表
⭐️大一小何，还在学习当中，欢迎交流指正~嘿嘿~[doge]线性表线性表(Linear List)是由有限个相同类型的数据元素组成的有序序列，一般记作(a,,a2,…….an)特点:除了a1和an之外，任意元素ai都有一个直接前趋ai-1和一个直接后继ai+1;a1无前趋an无后继线性表的基本操作采
LeetCode刷题日记一(面试题17.04.消失的数字)
今后将持续更新的刷题系列，希望可以帮助到大家。本博客提供了五种解这道题的思路，全网最细的解题思路，希望可以帮助到大家
2022蓝桥杯学习——5.树状数组和线段树、差分
一、树状数组关于树状数组原数组是A，树状数组是C，数组A的下标x从1开始，在C中C[x]所在的层数由x的二进制表示有几个0决定，而lowbit(x)返回的是2^k，其中k是x二进制表示中0的个数，C[x]表示的一段区间的和，这个区间是(x-lowbit(x),x],注意是下标表示的区间int low
Zookeeper里Leader选举算法
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2022年寒假ACM练习1
题目A——互异字符串B——第K个数C——2的个数D——外星人的语言E——3n+1猜想F——狗狗大绝杀G——折纸H——加一I——爱的日期J——乒乓球筐K——最难的问题L——快乐的木头M——努力的木头N——神奇的木头O——无聊的木头P——值钱的木头A——互异字符串题目描述请实现一个算法，确定一个字符串的
LeetCode第277场周赛
LeetCode第277场周赛文章目录LeetCode第277场周赛第一题：元素计数第二题：按符号重排数组第三题：找出数组中的所有孤独数字第四题：基于陈述统计最多好人数总结：第一题：元素计数本题重点在排序，排序后计算中间值的个数即就是答案的结果。本题就是一个签到题，大家应该也都是直接拿捏的吧！代码：
【JavaSE|数据结构】数据结构与算法之树与二叉树（理论篇）
本篇文章带大家认识数据结构——树与二叉树，树是一种非线性的数据结构，它是由有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做树是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的。本文将从理论的角度介绍树与二叉树的概念特点与性质，为后续树的实践打下理论基础。
条件期望求解快速排序算法复杂度
1 条件期望定义1（条件期望）：给定随机变量XXX和YYY，则有如下条件期望E[X]=E[E[X∣Y]]\mathrm{E}[X]=\mathrm{E}\left[\mathrm{E}[X|Y]\right]E[X]=E[E[X∣Y]]如果YYY是离散随机变量，则有E[X]=∑yE[X∣Y=y]P{
