算法应用

方法1：链地址法 对于相同的哈希值，使用链表进行连接。（HashMap使用此法） 优点：处理冲突简单，无堆积现象。即非同义词决不会发生冲突，因此平均查找长度较短； 适合总数经常变化的情况。

学校操场有N堆球需要把球挪到一块、力气使用为球的基数之和，如何将球挪到一块需要的力气最少？ 反思&扩展 刷刷面试：一站式解决面试问题，如有好的面试知识或技巧期待您的共享！

为了方便迅速记忆，给大家杜撰几个概念出来。 逆向指针：指针异动方向相反。 同向指针：指针异动方向相同。 快慢指针：一个指针快、一个指针慢。 等距指针：两个指针一样快。 多路指针：指针分别在

动态规划算法将待求解问题拆分成一系列相互交叠的子问题，通过递推关系定义各子问题的求解策略，并随时记录子问题的解，最终获得原始问题的解，避免了对交叠子问题的重复求解。 在动态规划算法中有三要

贪心算法就是遵循某种既定原则，不断地选取当前条件下最优的选择来构造每一个子步骤的解决方案，直到获得问题最终的求解。在对问题求解时，总是做出在当前看最好的选择。也就是说，不从整体最优上考虑，

分治算法的核心思想是将一个规模很大的问题化简为n个规模较小的问题，这些子问题虽然独立而不同，但是问题的本质是一致的，从而达到分而治之的目的。 分治算法解决问题 （最大子数组和） 给你一个整

回溯算法可以看成走迷宫，不知道出口在哪，所以只能不断深入，尝试不同的路线。但一旦找到出口便可以回溯到起点，辩清路线。 回溯算法 简单来说，回溯采用试错的方法解决问题。一旦发现当前步骤失败，

广度优先遍历与深度优先遍历类似，也是查询的方法之一，他也是从某个状态出发查询可以到达的所有状态。 但不同与深度优先遍历，广度优先遍历总是先去查询距离初始状态最近的状态。 广度优先遍历算法解

深度优先遍历算法是经典的图论算法，深度优先遍历算法的搜索逻辑跟它名字一样，只要有可能，就尽量深入搜索，知道找到答案，或者尝试了所有可能后确定没有解。 二叉树的类型 空二叉树: 有零个节点

哈希算法又称散列函数算法，是一种查找算法。把一些复杂的数据，通过某种函数映射关系，映射成一种易于查找的方式。 哈希算法进行查找的基本原理是根据数量 预先设置一个长度为M的数组，使用一个哈希

基础知识准备 已知各城市之间距离，请给出从城市A到城市B的最短行车方案 or 各城市距离一致，给出需要最少中转方案。 也就是，固定起始点的情况下，求最短路。 假设用邻接矩阵存图，就比如下面

题目说明 给你一个有序数组 nums ，请你 原地 删除重复出现的元素，使每个元素 只出现一次 ，返回删除后数组的新长度。 不要使用额外的数组空间，你必须在 原地 修改输入数组 并在使用

利用后序遍历实现； 对于当前节点cur，如果节点为null或者等于n1或n2中的一个，则直接返回cur； 先处理左右子树，左子树返回left，右子树返回right；判断left和right

初始状态，prev是NULL，head指向当前的头节点A，next指向A节点的下一个节点B。 首先从A节点开始逆序，将A节点的next指针指向prev，因为prev的当前值是NULL，所以

最基础的思路。：始终维护s1作为存储空间，以s2作为临时缓冲区。（肯定不 OK） 入队时，将元素压入s1。 出队时，将s1的元素逐个“倒入”（弹出并压入）s2，将s2的顶元素弹出作为出队元

Distributed Snapshot 所谓分布式快照，实际上就是特定时间点记录下来的分布式系统的全局状态（global state）。分布式快照的主要用途有故障恢复（即检查点）

拼写纠错是基于编辑距离来实现；编辑距离是一种标准的方法，它用来表示经过插入、删除和替换操作从一个字符串转换到另外一个字符串的最小操作步数； 编辑距离的计算过程：比如要计算batyu

常用字典数据结构如下所示： Trie的核心思想是空间换时间，利用字符串的公共前缀来降低查询时间的开销以达到提高效率的目的。它有3个基本性质： 根节点不包含字符，除根节点外每一个节点都只包含

一致性hash算法通过构造一个长度为2^32的整数环，根据节点名的hash值将缓存服务器节点放置在这个环上，然后计算要缓存的数据的key的hash值，顺时针找到最近的服务器节点，将数据放到