河北美丽乡村建设网站旅游网站需求分析怎么做的

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• 把一个数组排成最大的数
  • 剑指 Offer 45. 把数组排成最小的数
  • 面试官说需要 通过 补位 思想（普通的compare再sort并不满意，但补位思想似乎不适用于有重复元素的情况）
• 如何给一个很大的无序数组去重
  • 26. 删除排序数组中的重复项（给排序数组去重）
• 求两个排序数组的中位数
  • 要求时间复杂度 O(log(m+n))
  • 二分查找，递归求整个数组中第K大的元素，完整代码需要仔细考虑多种边界条件
  • 4.寻找两个有序数组的中位数
• 求一个循环递增数组的最小值
  • 153. 寻找旋转排序数组中的最小值 （无重复元素，二分，总有一半有序，注意边界）
  • 154. 寻找旋转排序数组中的最小值 II （有重复元素，需要解除相等时的死循环）
• 数组中的逆序对
  • 归并排序 && 递归的应用
  • 引入辅助数组临时存放排序好的数据
  • 归并时指向两个指针末尾，逐次向前并统计
  • 面试题51. 数组中的逆序对
• 如何找到一个无序数组的中位数
  • 295. 数据流的中位数 （建立两个堆，最大堆&最小堆，复杂度分析）
  • 找出一个无序数组的中位数 （快排，缩小Partition区域 / 取一半元素建堆）
• 链表排序
  • 需要 nlog(n) 时间复杂度和常数级空间复杂度
  • 归并排序的应用（Bottom Up）
  • 找到中点，断开链表（通过快慢两个指针）
  • 交替双指针合并
  • 148. 排序链表
• 手写主流排序算法 & 各种算法的复杂度/稳定性分析
  • 常见问题
    • 手写快排 / 堆排
    • 快排的复杂度分析（最好/最坏/平均）
    • 堆排中建堆的时间复杂度分析 --> O(n)
      • 堆排序中建堆过程时间复杂度O(n)怎么来的？
      • 为什么建堆的时间复杂度是O(n)？
    • 归并排序的 Top-Down & Bottom-up 策略
    • 不同排序的稳定性分析
    • 冒泡排序的优化策略（华为）
      • 设置flag位，一轮未交换数据即已完成排序，提前结束
      • 记住本轮最后一次交换发生的位置lastExchange，下次内层循环到此终止即可
  • 排序算法稳定性
  • 排序算法可视化
  • 快排 Wiki / 堆排 Wiki / 归并排序 Wiki
  • 堆排序(Heapsort) （特别好的讲解）
  • 冒泡排序算法及其两种优化
• （Top K 问题）给定一个无符号，包含10亿个数的数组，如何取出前100大的数
  • 答题思路
    • 首先询问资源 --> 内存 / 核数 / 单机or多机，如可用多机 --> MapReduce思想
    • 堆排 O(nlogk)，可以单机处理海量数据（在内存受限情况下），如果k较小，趋近于 O(n)
      • 建立一个容量为k的大/小顶堆
      • n个元素逐一比较，O(logk) 完成删除和插入操作
    • 全局排序， O(nlogn) （数据量较小时才可行）
    • 冒泡（k个），O(kn)
    • 快排划分 O(n)， 每次递归处理一侧的数据，理论上可以理解为每次折半，缺点 --> 存在内存不够的问题，因为需要一次读入所有数据
  • 算法必学：经典的 Top K 问题（基本思路篇）
  • 海量数据处理 - 10亿个数中找出最大的10000个数（top K问题） （各种资源场景分析，面试前可参考）
  • 最小的K个数（代码实现，首选堆排）
• Java自带的 sort() 方法是如何实现的
  • Array.sort() / Collections.sort()
  • DualPivotQuicksort（双轴快速排序）
  • Arrays.sort和Collections.sort实现原理解析
  • Collections.sort()和Arrays.sort()排序算法选择
• 写一个快速划分数据集的算法，要求测试集用新数据，训练集用老数据
  • 数据格式为 Record（id, timestamp）
  • 函数签名为 division(ArrayList dataset, double ratio)， ratio为(0,1)的划分比例
  • 要求复杂度为O(n)
• 从一大段文本中找出TOP K 的高频词汇
  • System Design Interview - Top K Problem (Heavy Hitters) （系统设计角度思考本题，如何权衡性能和效率，较为高阶）
  • 347. 前K 个高频元素 （数字频次代码实现，建堆，时间复杂度为nlog(k)）
  • 692. 前K个高频单词 （词汇频次代码实现，思路一致）

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把数组排成最小的数

题目：闯关游戏需要破解一组密码，闯关组给出的有关密码的线索是：

• 一个拥有密码所有元素的非负整数数组 password
• 密码是 password 中所有元素拼接后得到的最小的一个数

class Solution {public String crackPassword(int[] password) {String[] strs = new String[password.length];for (int i=0; i < password.length; i++) {strs[i] = password[i] + "";}Arrays.sort(strs, (a, b) -> (a + b).compareTo(b + a));StringBuilder sb = new StringBuilder();for (int i=0; i < password.length; i++) {sb.append(strs[i]);}return sb.isEmpty() ? "0":sb.toString();}
}

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删除有序数组中的重复项

给你一个 非严格递增排列 的数组 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。元素的 相对顺序 应该保持 一致 。然后返回 nums 中唯一元素的个数。

考虑 nums 的唯一元素的数量为 k ，你需要做以下事情确保你的题解可以被通过：

• 更改数组 nums ，使 nums 的前 k 个元素包含唯一元素，并按照它们最初在 nums 中出现的顺序排列。nums 的其余元素与 nums 的大小不重要。
• 返回 k 。

class Solution {public int removeDuplicates(int[] nums) {if (nums.length == 0) return 0;int k = 0;for (int i = 1; i < nums.length; i++) {if (nums[i] != nums[k]) {nums[++k] = nums[i];}}return k+1;}
}

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求两个排序数组的中位数

题目：
给定两个大小分别为 m 和 n 的正序（从小到大）数组 nums1 和 nums2。请你找出并返回这两个正序数组的 中位数 。

• 算法的时间复杂度应该为 O(log (m+n)) 。

解法：
这道题的关键是 二分查找+数组切割，核心思路是 在较短数组上二分查找，然后通过数学推导找到合适的中位数。

• 设定两个数组 nums1 和 nums2，保证 nums1 总是最短的数组（这样可以减少二分查找的搜索范围）。

• 对短数组进行二分查找，设 nums1 的长度为 m，nums2 的长度为 n，则我们希望找到一个分割点 i（在 nums1 中），同时 j = (m + n + 1) / 2 - i（在 nums2 中）。

• 确保分割点左侧的所有元素 ≤ 右侧的所有元素：

• nums1[i-1] <= nums2[j]

• nums2[j-1] <= nums1[i]

• 确定中位数：

• 如果 m + n 是 奇数，中位数是左半部分的最大值 max(nums1[i-1], nums2[j-1])。

• 如果 m + n 是 偶数，中位数是 (max(nums1[i-1], nums2[j-1]) + min(nums1[i], nums2[j])) / 2。

public double findMedianSortedArrays(int[] nums1, int[] nums2) {// 保证 nums1 是较短的数组if (nums1.length > nums2.length) {return findMedianSortedArrays(nums2, nums1);}int m = nums1.length, n = nums2.length;int left = 0, right = m;int medianPos = (m + n + 1) / 2; // 中位数的位置while (left <= right) {int i = left + (right - left) / 2;  // nums1的分割点int j = medianPos - i;             // nums2的分割点int nums1LeftMax = (i == 0) ? Integer.MIN_VALUE : nums1[i - 1];int nums1RightMin = (i == m) ? Integer.MAX_VALUE : nums1[i];int nums2LeftMax = (j == 0) ? Integer.MIN_VALUE : nums2[j - 1];int nums2RightMin = (j == n) ? Integer.MAX_VALUE : nums2[j];if (nums1LeftMax <= nums2RightMin && nums2LeftMax <= nums1RightMin) {// 找到合适的分割点if ((m + n) % 2 == 0) {return (Math.max(nums1LeftMax, nums2LeftMax) + Math.min(nums1RightMin, nums2RightMin)) / 2.0;} else {return Math.max(nums1LeftMax, nums2LeftMax);}} else if (nums1LeftMax > nums2RightMin) {// 需要向左移动right = i - 1;} else {// 需要向右移动left = i + 1;}}throw new IllegalArgumentException("输入的数组不符合条件");
}

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求一个循环递增数组的最小值

题目： 已知一个长度为 n 的数组，预先按照升序排列，经由 1 到 n 次 旋转 后，得到输入数组。例如，原数组 nums = [0,1,2,4,5,6,7] 在变化后可能得到：

• 若旋转 4 次，则可以得到 [4,5,6,7,0,1,2]
• 若旋转 7 次，则可以得到 [0,1,2,4,5,6,7]

class Solution {public int findMin(int[] nums) {if (nums == null || nums.length == 0) {throw new IllegalArgumentException("数组不能为空");}int left = 0, right = nums.length - 1;while (left < right) { // 这里是 left < right，而不是 left <= rightint mid = left + (right - left) / 2;if (nums[mid] > nums[right]) {  // 最小值一定在 mid 右侧left = mid + 1;} else {// 最小值可能在 mid 或左侧right = mid;}}return nums[left]; // 最终 left == right，返回最小值}
}

题目 ： 已知一个长度为 n 的数组，预先按照升序排列，经由 1 到 n 次 旋转 后，得到输入数组。例如，原数组 nums = [0,1,4,4,5,6,7] 在变化后可能得到：

• 若旋转 4 次，则可以得到 [4,5,6,7,0,1,4]
• 若旋转 7 次，则可以得到 [0,1,4,4,5,6,7]

class Solution {public int findMin(int[] nums) {if (nums == null || nums.length == 0) {return 0;}int left = 0, right = nums.length - 1;while (left < right) {int mid = left + (right - left) / 2;if (nums[mid] > nums[right]) {left = mid + 1;}else if (nums[mid] < nums[right]) {right = mid;}else {// nums[mid] == nums[right]right--;}}return nums[left];}
}

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数组中的逆序对

题目 ：在股票交易中，如果前一天的股价高于后一天的股价，则可以认为存在一个「交易逆序对」。请设计一个程序，输入一段时间内的股票交易记录 record，返回其中存在的「交易逆序对」总数。

class Solution {public int reversePairs(int[] record) {if (record == null || record.length < 2) return 0;mergeSort(record, 0, record.length - 1);return count;}public void mergeSort(int[] record, int left, int right) {if (left >= right) return;int mid = left + (right-left)/2;mergeSort(record, left, mid);mergeSort(record, mid+1, right);// 合并merge(record, left, mid, right);}int count = 0;public void merge(int[] record, int left, int mid, int right) {int[] temp = new int[right - left +1];int i = left, j = mid+1;int k = 0;while (i <= mid && j <= right) {if (record[i] <= record[j]) {temp[k++] = record[i++];}else {//当左边数组的大与右边数组的元素时，就对当前元素以及后面的元素的个数进行统计，//此时这个数就是，逆序数//定义一个计数器，记下每次合并中存在的逆序数。count += mid - i + 1;temp[k++] = record[j++];}}while (i <= mid) temp[k++] = record[i++];while (j <= right) temp[k++] = record[j++];//将新数组中的元素，覆盖nums旧数组中的元素。//此时数组的元素已经是有序的for(int t =0; t< temp.length;t++){record[left+t] = temp[t];}}
}

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如何找到一个无序数组的中位数

中位数是有序整数列表中的中间值。如果列表的大小是偶数，则没有中间值，中位数是两个中间值的平均值。

例如 arr = [2,3,4] 的中位数是 3 。
例如 arr = [2,3] 的中位数是 (2 + 3) / 2 = 2.5 。
实现 MedianFinder 类:

MedianFinder() 初始化 MedianFinder 对象。

void addNum(int num) 将数据流中的整数 num 添加到数据结构中。

double findMedian() 返回到目前为止所有元素的中位数。与实际答案相差 10-5 以内的答案将被接受。

class MedianFinder {PriorityQueue<Integer> left;PriorityQueue<Integer> right;public MedianFinder() {left = new PriorityQueue<>((a,b)->b-a); // 最大堆right = new PriorityQueue<>(); // 最小堆}public void addNum(int num) {if (left.size() == right.size()) {right.offer(num);left.offer(right.poll());} else {left.offer(num);right.offer(left.poll());}}public double findMedian() {if (left.size() > right.size()) {return left.peek();}return (left.peek() + right.peek()) / 2.0;}
}

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链表排序

class Solution {public ListNode sortList(ListNode head) {if (head == null || head.next == null) return head;// 归并排序ListNode slow = head;ListNode fast = head.next;while (fast != null && fast.next != null) {slow = slow.next;fast = fast.next.next;}ListNode newHead = slow.next;slow.next = null;ListNode left = sortList(head);ListNode right = sortList(newHead);ListNode dm = new ListNode(0);ListNode curr = dm;while (left != null && right != null) {if (left.val < right.val) {curr.next = left;left = left.next;curr = curr.next; }else {curr.next = right;right = right.next;curr = curr.next;}}if (left != null) {curr.next = left;}if (right != null) {curr.next = right;}return dm.next;}
}

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从一大段文本中找出TOP K 的高频词汇

题目： 给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，请你返回其中出现频率前 k 高的元素。你可以按 任意顺序 返回答案。

class Solution {public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {PriorityQueue<int[]> pq = new PriorityQueue<>((a,b)->a[1]-b[1]);Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();for (int i = 0; i < nums.length; i++) {map.put(nums[i], map.getOrDefault(nums[i], 0)+1);}for (int key : map.keySet()) {if (pq.size() < k) {pq.offer(new int[]{key, map.get(key)});}else {if (pq.peek()[1] < map.get(key)) {pq.poll();pq.offer(new int[]{key, map.get(key)});}}}int[] ans = new int[k];for (int i = 0; i < k; i++) {ans[i] = pq.poll()[0];}return ans;}
}

题目： 给定一个单词列表 words 和一个整数 k ，返回前 k 个出现次数最多的单词。

返回的答案应该按单词出现频率由高到低排序。如果不同的单词有相同出现频率， 按字典顺序 排序。

class Solution {public List<String> topKFrequent(String[] words, int k) {Map<String, Integer> map = new HashMap<>();for (int i = 0; i < words.length; i++) {map.put(words[i], map.getOrDefault(words[i], 0)+1);}PriorityQueue<String> pq = new PriorityQueue<>((a,b)->{//如果不同的单词有相同出现频率， 按字典顺序 排序if (map.get(a) == map.get(b)) {return b.compareTo(a);}return map.get(a) - map.get(b);});for (String s:map.keySet()) {pq.offer(s);if (pq.size() > k) {pq.poll();}}String[] ans = new String[k];for (int i = k-1; i >= 0; i--) {ans[i] = pq.poll();}return Arrays.asList(ans);}
}

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