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```js /** * 实现每隔1s输出一个元素 */ const arr = [1, 2, 3, 4, 5]; /** * 1. async/await实现 */ async function fo

两种实现方式：数组实现和堆实现。 数组实现 维护一个单调数组，每次插入新元素时间复杂度$O(n)$，每次查找中位数时间复杂度$O(1)$。 堆实现 维护两个堆maxHeap和minHeap，其中max

第一题 5750. Maximum Population Year 第二题 5751. Maximum Distance Between a Pair of Values 首先想到二分法，时间复杂度$

这题是一月份某次周赛的最后一题，记得当时提交了好多次都没过。题目本质就是将n个数分成k份，找出和最大的那份。然后问怎么分使得和最大的那份在所有分法中最小。 解法一：动态规划+状态压缩。 令dp[i][

要实现get和put时间复杂度都为O(1)，能想到的就是哈希表。由于要实现LRU，想到的就是链表，每次get/put，就把对应结点放到链表头部，同时该结点原本的prev和next都能接上，因此这条链表

这题难度不大，关键在于如何写得优雅，与48. Rotate Image是同一题。 解法一，直接旋转。把正方形平面旋转看作一层层的正方形边框旋转，也可看成是正方形边框上许多组四条边上的四个点间旋转互换位

解法一：二分法。维护一个有序数组，这样在查找和删除的时候时间复杂度都为$O(logn)$，空间复杂度$O(n)$。 解法二：维护一个小根堆。js没有提供相应的库，只能手写。维护一棵可用数堆，堆本质是一

解法一，哈希表。时间复杂度$O(n)$，空间复杂度$O(n)$。 解法二，位运算。将所有数看看作是32位的二进制数，对于每一位，计算该位上1有多少个，如果刚好是3的倍数个，说明要找的数该位上为0，否则

两种解法。 第一种，第一直觉就是动态规划。令dp[i][step]表示跳了step格到达第i块石头是否可行，那么需要判断第stones[i]-step格是不是石头。这里我们转换一下，第一层循环是i，第