手机网站自适应分辨率,竞价推广年终总结,服装效果图网站,phpcms 手机网站模板算法-数据结构 金无足赤人无完人#xff0c;在处理实际问题的时候我们可以使用到很多合适的数据结构#xff0c;但目前还没有一个数据结构可以称的上完美。查询速度快的#xff0c;插入的速度就会慢#xff1b;插入速度和查询速度都快得#xff0c;占用的空间就会多…算法-数据结构 金无足赤人无完人在处理实际问题的时候我们可以使用到很多合适的数据结构但目前还没有一个数据结构可以称的上完美。查询速度快的插入的速度就会慢插入速度和查询速度都快得占用的空间就会多占用空间少的可能会牺牲查询或插入的速度。 所以我们要在不同的问题使用合适的数据结构就像大家在找对象的时候他/她不一定是最完美的但一定是适合你的希望大家都能找到合适的对象~ 146. LRU 缓存 请你设计并实现一个满足 LRU (最近最少使用) 缓存 约束的数据结构。 实现 LRUCache 类 LRUCache(int capacity) 以 正整数 作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中则返回关键字的值否则返回 -1 。void put(int key, int value) 如果关键字 key 已经存在则变更其数据值 value 如果不存在则向缓存中插入该组 key-value 。如果插入操作导致关键字数量超过 capacity 则应该 逐出 最久未使用的关键字。 分析 函数 get 和 put 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行。能支持 get O(1) 的有哈希表、数组支持 put O(1) 的有可变数组的末尾元素、哈希表、双向链表因为put的对象需要是最不长使用的数据没有要确保最不长使用的数据快速被找的所以使用的是链表链表可以快速更新节点位置 class DLinkNode():def __init__(self, key0, val0):self.key keyself.val valself.next Noneself.prev Noneclass LRUCache:def __init__(self, capacity: int):self.size 0self.capacity capacityself.head DLinkNode()self.tail DLinkNode()# 虚拟头节点尾节点self.head.next self.tailself.tail.prev self.headself.cache dict()def get(self, key: int) - int:if key in self.cache:node self.cache[key]# 更新头节点self.remove_node(node)self.add_to_head(node)return node.valelse:return -1def put(self, key: int, value: int) - None:if key in self.cache:node self.cache[key]node.val valueself.remove_node(node)self.add_to_head(node)else:node DLinkNode(key, value)self.add_to_head(node)self.cache[key] nodeself.size 1if self.size self.capacity:self.del_tail_node()self.size - 1# 删除节点 O1def remove_node(self, node):node.next.prev node.prevnode.prev.next node.next# 更新头节点def add_to_head(self, node):node.next self.head.nextself.head.next nodenode.prev self.headnode.next.prev node# 删除尾节点def del_tail_node(self):node self.tail.prevself.tail.prev node.prevself.tail.prev.next self.tailself.cache.pop(node.key)# Your LRUCache object will be instantiated and called as such: # obj LRUCache(capacity) # param_1 obj.get(key) # obj.put(key,value)155. 最小栈 设计一个支持 push pop top 操作并能在常数时间内检索到最小元素的栈。 实现 MinStack 类: MinStack() 初始化堆栈对象。void push(int val) 将元素val推入堆栈。void pop() 删除堆栈顶部的元素。int top() 获取堆栈顶部的元素。int getMin() 获取堆栈中的最小元素。 分析 push pop top可通过变长数组完成getMin() 是关键 我们可以通过另一个变长数组记录当前的最小值 记录数组a[4,5,6,2,3,1]最小值数组b[4,4,4,2,2,1]差值记录a[0,1,2,-2,1,-1]:前一个最小值可以通过当前最小值减去记录数组的值1--1 22--2 4。具体可看代码 class MinStack:def __init__(self):# 记录差值self.stack []# 记录最小值self.min_: intdef push(self, val: int) - None:if not self.stack:# 差值为0最小值为valself.stack.append(0)self.min_ valelse:diff val - self.min_self.stack.append(diff)# 差值小于零更新最小值if diff 0:self.min_ valdef pop(self) - None:pop_ self.stack.pop()# 说明是最小值if pop_ 0:ret self.min_self.min_ -pop_return retelse:return self.min_ pop_def top(self) - int:if self.stack[-1] 0:return self.min_else:return self.min_ self.stack[-1]def getMin(self) - int:return self.min_380. O(1) 时间插入、删除和获取随机元素 实现RandomizedSet 类 RandomizedSet() 初始化 RandomizedSet 对象bool insert(int val) 当元素 val 不存在时向集合中插入该项并返回 true 否则返回 false 。bool remove(int val) 当元素 val 存在时从集合中移除该项并返回 true 否则返回 false 。int getRandom() 随机返回现有集合中的一项测试用例保证调用此方法时集合中至少存在一个元素。每个元素应该有 相同的概率 被返回。 你必须实现类的所有函数并满足每个函数的 平均 时间复杂度为 O(1) 。 insert remove 可通过哈希表变成数组末尾、链表末尾实现getRandom() 只能通过数组实现因为数组可以直接取数且任意一个元素出现概率是相等的 用哈希表记录元素下标删除时将删除元素与末尾元素交换这样就相对于删除末尾元素了 class RandomizedSet:def __init__(self):self.arr []self.dic dict()def insert(self, val: int) - bool:if val in self.dic:return Falseidx len(self.arr)self.dic[val] idxself.arr.append(val)return Truedef remove(self, val: int) - bool:if val not in self.dic:return Falseidx self.dic[val]self.arr[idx] self.arr[-1]self.dic[self.arr[idx]] idxself.arr.pop()self.dic.pop(val)return Truedef getRandom(self) - int:return choice(self.arr)2671. 频率跟踪器 211. 添加与搜索单词 - 数据结构设计