LeetCode

OJCodes 代码库囊括计算机工程各个领域，主要使用 Python、Java、C++。推荐使用 pyCharm 作为 IDE。涵盖算法、图算法、数论、打包、搜索、排序、密码破解、数据挖掘、数值计算、分布式系统、文件系统、图像处理、前端、语言、网络、序列化、其他等类别。

LeetCode 第 202 题探讨如何判定一个正整数是否为快乐数。快乐数的定义是：将一个正整数的各个位上的数字平方后求和，得到一个新的数字，重复此过程，如果最终能得到 1，则该数为快乐数；如果陷入不包含 1 的循环，则该数不是快乐数。 判定快乐数的关键在于循环判断。算法使用 HashSet 记录出现过的数字，如果在计算过程中，某个数字已经存在于 HashSet 中，则说明出现了循环，该数不是快乐数。

数组- 存储相同类型元素的集合- 访问元素通过索引链表- 存储元素的线性集合- 通过指针连接元素栈- 后进先出（LIFO）- 入栈、出栈操作队列- 先进先出（FIFO）- 入队、出队操作树- 非线性数据结构- 层次结构，有根、子节点哈希表- 键值对集合- 根据键快速查找和插入

LeetCode刷题战略优化指南

件包含算法与数据结构的详细内容：数据结构包括逻辑结构，如数组、链表，以及树形结构（如二叉树、堆、B树）、图结构（如有向图、无向图）等，还包括集合和队列等抽象数据类型。存储结构描述了数据在计算机中的具体存储方式，如数组的连续存储，链表的动态节点分配，以及树和图的邻接矩阵或邻接表表示。针对每种数据结构定义了一系列基本操作，如插入、删除、查找、更新、遍历等，并分析了这些操作的时间复杂度和空间复杂度。算法部分包括算法设计，描述了解决问题的步骤形式化为指令的过程。涉及排序算法（如冒泡排序、快速排序、归并排序）、查找算法（如顺序查找、二分查找、哈希查找）、图论算法（如Dijkstra最短路径算法、Floyd-Warshall算法、Prim最小生成树算法）、动态规划、贪心算法、回溯法、分支限界法等。通过数学方法分析了算法的时间复杂度和空间复杂度，评估了其效率。学习算法与数据结构不仅有助于理解程序的内部工作原理，还能帮助开发人员编写高效、稳定和易于维护的软件系统。

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本人为北京邮电大学电子信息工程专业四年级本科生。研究兴趣包括统计机器学习、数据挖掘、并行计算、算法和数学。当前在教授指导下进行并行和分布式计算研究，具体为高效GPU粒子网格传播，以及使用MPI、Spark、Hadoop处理海量图像。此外，还与教授合作研究数据挖掘、机器学习、信息检索，具体为大规模数据库中的名称消歧。 教育背景北京邮电大学学士，2011-2015（预期）GPA：87.06，专业GPA：89.62 研究经历清华大学知识工程组实习生，顾问：Jie Tang，2014/9-至今- 开发图形用户界面，接收专家输入或数据库信息。- 使用给定信息识别专家，类似于中文网站。- 尝试SVM、逻辑回归等方法，准确率达90%。

在matlab中实现leetcode-notes 42.收集雨水左指针aur右指针lo, paani toh un logo ke bich me hi bharega, toh minimum kaunsa hai woh paani woh building ke upper aayega。 public int trap( int [] A ){ int a = 0 ; int b = A . length - 1 ; int max = 0 ; int leftmax = 0 ; int rightmax = 0 ; while (a <= b){ leftmax = Math . max(leftmax, A [a]); rightmax = Math . max(rightmax, A [b]); if (leftmax < rightmax xss=removed>

数据结构及其实现涵盖了多种逻辑结构，如数组、链表、二叉树、堆、B树等，以及抽象数据类型如集合和队列。存储结构包括数组的连续存储、链表的动态分配节点，以及树和图的邻接矩阵或邻接表表示。基本操作定义了插入、删除、查找、更新、遍历等操作，并分析了它们的时间复杂度和空间复杂度。算法设计探讨了如何将解决问题的步骤形式化为指令序列，以及算法的特性如输入、输出、有穷性、确定性和可行性。算法分类包括排序算法（如冒泡排序、快速排序、归并排序）、查找算法（如顺序查找、二分查找、哈希查找）、图论算法（如Dijkstra最短路径算法、Floyd-Warshall算法、Prim最小生成树算法）、动态规划、贪心算法、回溯法和分支限界法。算法分析通过数学方法评估了算法的时间复杂度和空间复杂度，帮助开发人员理解程序的内部工作原理，编写高效、稳定和易于维护的软件系统。

数据结构 逻辑结构: 线性结构 (数组、链表)、树形结构 (二叉树、堆、B树)、图结构 (有向图、无向图)、集合、队列。 存储结构 (物理结构): 数组的连续存储、链表的动态分配节点、树和图的邻接矩阵或邻接表表示。 基本操作: 插入、删除、查找、更新、遍历等，以及时间复杂度和空间复杂度分析。 算法 算法设计: 将问题解决步骤转化为计算机可执行的指令序列。 算法特性: 输入、输出、有穷性、确定性、可行性。 算法分类: 排序算法: 冒泡排序、快速排序、归并排序。 查找算法: 顺序查找、二分查找、哈希查找。 图论算法: Dijkstra最短路径算法、Floyd-Warshall算法、Prim最小生成树算法。 动态规划、贪心算法、回溯法、分支限界法。 算法分析: 时间复杂度、空间复杂度分析。 学习算法与数据结构有助于理解程序内部原理，编写高效、稳定、易于维护的软件系统。