update list&tree

2021-12-22 17:12:08 +08:00
parent 3cc2b2da12
commit 667624355c
10 changed files with 212 additions and 51 deletions
@@ -5,3 +5,35 @@



+
+```Java
+	static AtomicInteger qpsCount = 100; //线程安全
+    static volatile long lastSenconds =  System.currentTimeMillis()/1000;
+    
+    //1 计数器 
+    public static boolean tryAcquire() {
+
+        long current = System.currentTimeMillis()/1000;
+        if(current == lastSenconds){
+            
+            if (qpsCount-- > 0) {//CAS api
+                return true;
+            } else {
+                //限流
+                return false;
+            }
+            
+        } else{//下一个时间窗口
+            lastSenconds = current;
+            qpsCount = 100;
+            return true;
+        }   
+    }
+```
+
+
+
+
+
+
+
@@ -18,7 +18,6 @@



-
 数据结构

 ```
@@ -7,17 +7,17 @@

 * 堆总是一颗完全二叉树树， 使用数组作为其存储结构，因此也叫 `二叉堆`； 用链表存的就叫二叉树了
 * 任一节点小于（或大于）其所有的孩子节点； 
+* 堆分小根堆和大根堆； 如果根节点大于所有孩子节点，这就是一颗大根堆，也就是根节点是堆上的最大值；如果节点小于所有的子节点，这就是一颗小跟堆，也即是根节点是堆上所有节点的最小值。
+* 小根堆： 每次取出来的元素都是队列中值最小的


-堆分小根堆和大根堆； 如果根节点大于所有孩子节点，这就是一颗大根堆，也就是根节点是堆上的最大值；如果节点小于所有的子节点，这就是一颗小跟堆，也即是根节点是堆上所有节点的最小值。
-
 `堆用数组来存储`，因为是一颗完全二叉树，i节点的父节点索引就是(i-1)/2, 左右子节点小标是 2i+1，2i+2。

-比如大根堆存储示例

-```
-10, 7, 6 , 3, 4, 1, 5 
-```
+比如小根堆存储示例
+
+![小根堆](./pq-1.png)
+


 ### 应用场景
@@ -28,6 +28,88 @@



+### Java PriorityQueue 
+
+
+Java PriorityQueue 类就是 通过二叉小顶堆实现 ，也叫优先级队列实现。  有如下特点：
+
+* 实现 Queue 接口
+* 头部是基于自然排序或基于比较器的排序的最小元素
+* 不是线程安全的，PriorityBlockingQueue在并发环境中使用
+
+
+
+API 如下：
+
+* boolean add（object）：将指定的元素插入此优先级队列。
+* boolean offer（object）：将指定的元素插入此优先级队列。
+* boolean remove（object）：从此队列中删除指定元素的单个实例（如果存在）。
+* Object poll（）：检索并删除此队列的*头部*，如果此队列为空，则返回null。
+* Object element（）：检索但不删除此队列的*头部*，如果此队列为空，则返回null。
+* Object peek（）：检索但不删除此队列的*头部*，如果此队列为空，则返回null。
+* void clear（）：从此优先级队列中删除所有元素。
+
+
+```
+{
+            PriorityQueue<Employee> pq = new PriorityQueue();
+            pq.add(new Employee(1L, "AAA", LocalDate.now()));
+            pq.add(new Employee(4L, "BBB", LocalDate.now()));
+            pq.add(new Employee(3L, "DDD", LocalDate.now()));
+            pq.add(new Employee(7L, "GGG", LocalDate.now()));
+            pq.add(new Employee(2L, "CCC", LocalDate.now()));
+
+            while (true) {
+                Employee head = pq.poll();
+                System.out.println(head);
+                if (head == null) {
+                    return;
+                }
+            }
+        }
+
+```
+
+输出
+
+```
+Employee [id=1, name=AAA, dob=2021-12-22]
+Employee [id=2, name=CCC, dob=2021-12-22]
+Employee [id=3, name=DDD, dob=2021-12-22]
+Employee [id=4, name=BBB, dob=2021-12-22]
+Employee [id=7, name=GGG, dob=2021-12-22]
+```
+
+
+如下，使用 PriorityQueue实现的 top-K 大问题，实现如下：
+
+```Java 
+/** 
+     *  小根堆实现
+     */
+    public static int findMaxK(int[] nums, int k) {
+        PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<>(k, (a, b) -> (a-b) );
+
+        for (int i = 0; i <nums.length ; i++) {
+            //取出前k个元素放入 PQ 中
+            if (i < k) {
+                pq.add(nums[i]);
+                continue;
+            }
+
+            Integer head = pq.peek();
+            if (head < nums[i]) {//维护 priorityQueue 中元素只有k个
+                pq.poll();
+                pq.add(nums[i]);
+            }
+        }
+        return pq.poll();
+    }
+```
+
+
+
+
 # 堆存储结构


@@ -47,8 +129,6 @@



-
-
 优先级队列的代码实现


@@ -11,6 +11,14 @@
 * 字符串的排列和组合 


+## Java 字符串处理 常用 API
+
+```
+String  
+charAt(index)
+char[]
+Map<Character,Integer>
+```


 ## 判断字符串是否是回文
@@ -27,11 +27,14 @@ char char_first_appear_once(const unsigned char *source){
 	int hash[256]={0};
 	char *tmp = source;
 	if (tmp == NULL) return '\0';
+
+	//第一次建立hash表 key为字符，value为出现次数
 	while(*tmp != '\0'){
 		hash[*tmp]++;
 		tmp++;
 	}

+	//第二次扫描找到第一个value为1的key
 	tmp = source;
 	while(*tmp != '\0'){
 		if (hash[*tmp] == 1) return *tmp;
@@ -151,30 +154,6 @@ int lengthOfLongestSubstring(string s) {



-
-## 最长公共子串问题
-
-请编写一个函数，输入两个字符串，求它们的最长公共子串，并打印出最长公共子串。
-
-例如：输入两个字符串BDCABA和ABCBDAB，字符串BCBA和BDAB都是是它们的最长公共子串，则输出它们的长度4，并打印任意一个子串。
-
-``` 
-int longest_common_subsequence(const char *s1,const char *s2, char *common)
-```
-
-分析：求最长公共子串（Longest Common Subsequence,LCS）是一道非常经典的动态规划题，因此一些重视算法的公司像MicroStrategy都把它当作面试题。如"abccade","dgcadde"的最大子串为"cad"
-
-
-
-实例代码：
-
-``` 
-int longest_common_subsequence(const char *s1,const char *s2, char *common){
-	
-}
-```
-
-
 ## 对称子字符串的最大长度 (最长回文子串)

 题目：输入一个字符串，输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。比如输入字符串“google”，由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”，因此输出4。
@@ -228,6 +207,40 @@ int max_symmetrical_char_length(const char *scr){
 ```


+## 最小覆盖子串 
+
+（难度 hard） `滑动窗口`
+
+给定 字符串 s, t ; 在字符串 s 里找出 包含 t 所有字母的最小子串
+eg:  s = "ADOBECODEBANC"  t = "ABC"   输出： "BANC"
+
+
+
+
+
+
+## 最长公共子串问题
+
+请编写一个函数，输入两个字符串，求它们的最长公共子串，并打印出最长公共子串。
+
+例如：输入两个字符串BDCABA和ABCBDAB，字符串BCBA和BDAB都是是它们的最长公共子串，则输出它们的长度4，并打印任意一个子串。
+
+``` 
+int longest_common_subsequence(const char *s1,const char *s2, char *common)
+```
+
+分析：求最长公共子串（Longest Common Subsequence,LCS）是一道非常经典的动态规划题，因此一些重视算法的公司像MicroStrategy都把它当作面试题。如"abccade","dgcadde"的最大子串为"cad"
+
+
+
+实例代码：
+
+``` 
+int longest_common_subsequence(const char *s1,const char *s2, char *common){
+	
+}
+```
+


 ## 求最大连续递增数字子串
@@ -79,22 +79,6 @@ char *revert_by_word(char *source){
 用C语言实现一个revert函数，它的功能是将输入的字符串在原串上倒序后返回。


-## 左旋转字符串  
-
->字符串的左旋转操作：把字符串前面的若干个字符移动到字符串的尾部。
-
-如把`字符串abcdef`左旋转2位得到`字符串cdefab` 。请实现字符串左旋转的函数。要求时间对长度为n的字符串操作的复杂度为O(n)，辅助内存为O(1)。
-
-```
-char *left_rotate(char *str,int offset){
-	
-}
-```
-
-思路： 我们可以abcdef分成两部分，ab和cdef，内部逆序以后，整体再次逆序，就可以得到想要的结果了。
-也就是跟上面的问题是同样的问题。
-
-

 ## 替换空格

@@ -138,6 +122,23 @@ char *replace_blank(char *source){
 ```


+## 左旋转字符串  
+
+>字符串的左旋转操作：把字符串前面的若干个字符移动到字符串的尾部。
+
+如把`字符串abcdef`左旋转2位得到`字符串cdefab` 。请实现字符串左旋转的函数。要求时间对长度为n的字符串操作的复杂度为O(n)，辅助内存为O(1)。
+
+```
+char *left_rotate(char *str,int offset){
+	
+}
+```
+
+思路： 我们可以abcdef分成两部分，ab和cdef，内部逆序以后，整体再次逆序，就可以得到想要的结果了。
+也就是跟上面的问题是同样的问题。
+
+
+

 ## 字符串原地压缩

@@ -2,7 +2,6 @@



-
 ## 小写字母排在大写字母的前面

 有一个由大小写组成的字符串，现在需要对他进行修改，将其中的所有小写字母排在大写字母的前面（大写或小写字母之间不要求保持原来次序），如有可能尽量选择时间和空间效率高的算法 c语言函数原型:
@@ -119,6 +119,32 @@ int topK(int * a, int length, int k)



+```Java 
+/** 
+     *  小根堆实现
+     */
+    public static int findMaxK(int[] nums, int k) {
+        PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<>(k, (a, b) -> (a-b) );
+
+        for (int i = 0; i <nums.length ; i++) {
+            //取出前k个元素放入 PQ 中
+            if (i < k) {
+                pq.add(nums[i]);
+                continue;
+            }
+
+            Integer head = pq.peek();
+            if (head < nums[i]) {//维护 priorityQueue 中元素只有k个
+                pq.poll();
+                pq.add(nums[i]);
+            }
+        }
+        return pq.poll();
+    }
+```
+
+
+

 ## 最长公共子序列 （动态规划的经典题目） 

@@ -196,6 +196,8 @@ static int partition(int[] nums, int left, int right){

 ### 滑动窗口

+双指针中有一类比较难的技巧就是`滑动窗口`
+
 滑动窗口： 无重复字符的最长子串

 ```Java
@@ -205,6 +207,7 @@ public static int longestSubString(char[] s){
        int res = 0; // 记录最长结果

        Map<Character, Integer> window = new HashMap<Character, Integer>();
+        
        while (right < s.length) {
            Character c = s[right];