建立空间细分结构，例如点的四叉树或KD树。在每个节点上存储该节点覆盖的点数。然后，当您需要计算查找圆所涵盖的点时，遍历该树，并针对节点中的每个细分检查其是否完全在圆的外部，然后忽略它，如果它完全在圆的内部，则将其计数添加到如果与圆相交，则总计，
这里有几种优化级别可以将这个问题从O（n ^ 2）转变为较小的时间复杂度。 预处理 ：在第一遍中对您的列表进行排序，为每个字符串创建一个输出映射，它们对于映射的键可以是规范化的字符串。规范化可能包括： 小写转换， 没有空格，去除特殊字符， 如果可能，将unicode转换为
数据占主导 。如果围绕正确的抽象数据结构（ADT）设计程序，则通常会获得简洁的设计，算法自然遵循，并且在缺乏性能的情况下，您应该能够“插入”更高效的算法。 强大的数学和逻辑背景可以为您提供帮助，因为它可以让您以高度可视化的方式查看程序，包括函数，集合，图形，序列等之间的交互。然后，您可以决定是否需要对集合进行排序（平衡的BST，是否执行O（lg n）操作（哈希表，O（1）
其中algorithm有一个remove_if函数，将所有未删除的值压缩到前面，以保持顺序。如果那200个元素可以完全由值而不是索引确定，则此方法有效。 这实际上是您已链接到的删除删除惯用语。remove_if
如果数组较短（即少于约100个元素），并且还希望减少写入次数，则选择排序通常是最佳选择。 从维基百科： 另一个主要区别是选择排序始终执行Θ（n）交换，而插入排序通常在平均和最坏情况下执行Θ（n 2）交换。因为交换需要写入数组，所以如果写入内存比读取要昂贵得多
如果您需要在一个方向上旋转180度以上以对准转塔，那么在另一个方向上旋转会更快。 我只是检查一下，然后朝适当的方向旋转 if objdeg != gundeg { if gundeg - objdeg 180 gundeg++; else gundeg--; } 编辑：新解决方案
确实有一种O（n2 n）动态编程算法可以找到哈密顿循环。这个想法可以减少许多O（n！）回溯到O（n 2 2 n）或O（n2 n）（以使用更多内存为代价）的一般想法，它是考虑 设置 子问题 具有指定的“端点” 。 在这里，由于需要一个循环，因此可以从任何顶点开始。因此，修复一个，称之为x。子问题是：“对于一个给定S和顶点cod
双音序列： \ \ \ 不是双音序列： \ \ higher than start \ 显然，如果方向改变两次以上，我们将无法获得双音序列。 如果方向变化少于两次，则必须具有双音序列。 如果方向有两个变化，我们可以
假。 考虑一个像这样的简单矩阵： 1 3 5 2 4 6 7 8 9 9是最大（第9最小）的元素。但是9在A [3，3]和3 + 3！= 9处。（无论您使用什么索引约定，它都不能成立）。 您可以在O（k log n）时间内解决此问题，方法是逐步合并行，并增加堆以有效地找到最小元素。 基本上，您将第一列的元素放
您将获得通过执行以下操作构造的树的预遍历：输出，向左遍历，向右遍历。 由于后序遍历来自BST，因此可以通过对数字进行排序来从后序遍历推断出有序遍历（左遍历，输出，右遍历）。在您的示例中，顺序遍历为1、2、3、4、6、7、9、10、11。 从两个遍历中，我们可以构造原始树。让我们使用一个更简单的示例： 预购：2、1、4、3 按顺序：1、2、3、4li
您可以使用计数排序。 计数排序（有时称为超排序或数学排序）是一种排序算法（类似于存储桶排序），它利用了知道要排序的数组（数组A）中数字范围的优势。 计数排序是一种稳定的排序，运行时间为Θ（n + k），其中n和k分别是数组A（输入数组）和C（计数数组）的长度。为了使
更新资料 带有新信息： 假设对角坐标为2 该算法将起作用。该算法以螺旋形式向外搜索，以测试从内部开始的每个“环”中的每个点。 请注意，它不会处理超出范围的情况。因此，您应该更改此设置以适合您的需求。 int xs, ys; Start co
[编辑：我的事情“倒置”-现在已解决！] 是。循环以递增的索引顺序遍历n个数组项，始终 只 将总和添加到应该添加到的下一个最小索引中，而不是全部添加到其中： for i = 1 to n: j = i + i -i # Finds next higher index that this value should
一种解决方案是从x * y正方形开始，然后将正方形随机合并在一起以形成矩形。您需要为不同的大小正方形赋予不同的权重，以防止算法仅以微小矩形的负载结束（即，较大的矩形应该有更大的机会被合并，直到它们变得太大为止）。
采取的一种概率方法是使用计数滤波器。 算法如下： 线性扫描阵列并“更新”计数过滤器。 线性扫描数组并创建所有元素的集合，这些元素在过滤器中不一定是2，这将是= k真正的解决方案。（在这种情况下
DES的有效密钥长度为56位，很容易被穷举搜索。它也有一些针对差分和线性密码分析的弱点：分别允许使用2 47个选定的明文或2 43个已知的明文来恢复密钥。甲 已知明文 是一个加密的块（一个8字节的块，对于DES）的量，攻击者知道对应解密块。甲 选择明文 是一种已知的明文，攻击者可
如果您有许多小文件，则瓶颈将是文件I O，可能不是校验和算法。 哈希函数列表（可以认为是校验和）可以在这里找到。 有什么原因不能使用文件系统的修改日期来确定文件是否已更改？那可能会更快。
为了开始，您必须做几个假设。 n 与任何常数项相比，它都很大。 您可以有效地随机化输入数据 您可以以足够的密度进行采样，以很好地处理运行时的分布 特别地，难以与（1）一起实现（3）。因此，您可能会遇到指数级最坏情况的情况，但永远不会遇到最坏情况，因此认为您的算法比平均水平要好得多。 话
可能有点晚了，但我也在研究相同的问题。我建议您看一下 TRACLUS ，该算法由Jae-Gil Lee，Hanwei Wei和Kyu-Young Wang创建，发布于SIGMOD‘07。 a href="http:web.engr.illinois.
关于平面度… 这里提到的Euller众所周知的e = 3v-6 标准说，如果图是平面的，则该条件必须成立。但是， 并非 所有满足该条件的图都必须是平面
想法： 您可以沿着树的左子级建立链接列表。同时，该列表的右子元素用于保留要插入尾部的下一个子树的队列。 伪代码中的算法： （ 编辑：为清楚起见重写 ） 节点具有三个组成部分：值，对其左子级的引用和对其右子级的引用。引用可以为空。 将此类节点的二叉树转换为单个链表的功能
问题是NP难的。（因此，您不应期望使用多项式时间算法来解决此问题。但是，仍然存在（非多项式时间）算法要比蛮力略好一些。）NP硬度证明的思想是：如果我们能够解决这个问题，那么我们就可以解决一般图中的集团问题。（最大爬坡问题是在图中找
这称为 展开的链表 。似乎有两个优点，一个是速度，另一个是空间。首先，如果每个节点中元素的数量具有适当的大小（ 例如 ，至多一个缓存行的大小），则可以通过改进的内存局部性显着提高缓存性能。其次，由于您具有O（ n mem
首先，您朋友的解决方案似乎存在错误，因为strchr可以搜索过去max。即使您解决此问题，解决方案也将是指数级的。 对于更快的解决方案，您可以使用动态编程在O（n ^ 3）时间内解决此问题。这将需要O（n ^ 2）额外的内存。请注意，对于长字符串
根据我自己的测试和此处的评论，我得出的结论是，之所以能String.IndexOf如此出色地表现StringComparision.Ordinal是因为该方法调用了非托管代码，而该代码很可能采用了手动优化的汇编语言。 我已经运行了许多不同的测试，String.IndexOf似乎比使用托管C＃代码可以实现的速度更快。 如果有人感
通常的解决方案是同时做这两种-保持长度并保持空终止符。不需要太多的工作，这意味着您随时可以将字符串传递给任何函数。 空终止的字符串通常会降低性能，原因很明显，发现长度所花费的时间取决于长度。从好的方面来说，它们是用C表示字符串的标准方法，因此，如果您想使用大多数C库，则别无选择，只能支持它们。
您无需使用std::sort。可以用一种更简单的方法来完成： if std::adjacent_find myvector.begin, myvector.end, std::not_equal_to == myvector.end { std::cout "All elements are equal each o
您已经描述过了。将所有费用相加（在您的情况下为1500），然后除以共享费用的人数（500）。对于每个人，从个人份额中扣除该人所作的贡献（对于A人，从500中减去400）。结果就是人“欠”中央池的净额。如果该数字对任何人都是负数，则中央池“欠”该人。 因为您已经描述了解决方案，所以我不知道您要问什么。也许您正在尝试在没有中央银行（即“银行”）的情况下解决问题？ 我也不知道“从最少的支出开始并向前迈进”是什么意思。
经典示例： while x 0 { x = 2; } 这会是： Iteration | x ----------+------- 0 | x 1 | x2 2 | x4 ... | ... ... | ... k
这里出现的问题是：考虑到您正在查看哈希表的特定元素。删除它的代价是多少？ 假设您有一个简单的链表： v ---- w ---- x ---- y ---- z | you're here 现在，如果你删除x，你需要连接w
Big O失败的一个方面是内存访问模式。Big O仅计算需要执行的操作- 它无法跟踪算法是否导致更多的缓存未命中或需要从磁盘分页的数据。对于小氮，这些效应通常占主导地位。例如，由于内存访问，通过100个整数的数组进行线性搜索可能会击败通过100个整数的二叉树进行的搜索，即使二叉树很可能需要较少的操作。每个树节点将导致高速缓存未命中，而线性搜索通常会为每次查找命中高速缓存。
以下方法将正值逐个增加，但不包括周末workdays： public LocalDate addLocalDate date, int workdays { if workdays 1 { return date; } LocalDate result = date; int addedDays = 0; whi
我设法通过结合WikiPedia + Google Code搜索找到了我需要的大多数算法的实现。 http:en.wikipedia.orgwiki类别a href="http:
要记住的重要一点是File继承自Blob，File实际上没有切片方法，而是从Blob获取此方法。文件仅添加了几个元数据属性。 想到Blob（或文件）的最佳方法是作为数据的指针，而不是实际的数据本身。有点像其他语言的文件句柄。 如果不使用读取器，则实际上无法获取Blob中的数据，该读取器将异步读取以避免阻塞UI线程。 Blob slice（）方法仅返回另一个Blob，但这又不是数据，它只
的二进制，2的补码表示-4为 ...11100 是的，我确实的意思1是左边无限多个；这是一个二进制重复数字。从技术上讲，4也是重复数字： ...00100 它只是0在左侧重复。 您的加
您可以将Djikstra的算法视为注水算法（即修剪的广度优先搜索）。在每个阶段，目标都是以尽可能最低的成本覆盖整个图表。假设您在填充区域的边缘有一个顶点，并按照距离列出了它们： v0 = v1 = v2 = v3 ... 可能有一种更便宜的到达顶点的方法v1吗？如果是这样，则该路径 必须 经过cod
如果未对单词进行加权（权重0和1除外），则可以使用O（N）辅助存储来推导保持顺序的单词计数的简单数据结构，其中滑动中遇到N的 唯一 单词的数量窗口（在示例中为一小时）。可以及时执行所有操作（添加单词，使单词过期，查找最频繁的单词）O1。由于任何精确的解决方案都需要将所有唯一词保留在滑动窗口中，因此尽管每个词的常数因子不小，但该解决方案在渐近性上并不差。p
如果您遇到这样的问题，则他们不是在寻找答案。他们正在尝试做的是看您如何思考问题。您是直接进入还是对项目要求提出疑问？ 您最好要问的一个问题是：“问题需要怎样的最佳解决方案？” 存储在文件中的气泡记录可能就足够了，但是您必须要问。提出问题，如果输入更改为64位数字，排序过程是否应该轻松更新？询问程序员必须花多长时间开发程序。 这些类型的问题向我表明，候选人很明智，可以看到问题不仅仅是排序数字。
所以我很无聊并写了它。它 看起来 像它的工作原理，但我不是很彻底的测试它。它假设三角形不等式，所有边都存在，诸如此类。它的工作原理与我概述的答案大致相同。它打印每次迭代；最后一个是2优化的。 我敢肯定它可以以不计其数的方式得到改善。 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq
只需概括一下递归关系即可。 对于三个字符串： dp[i, j, k] = 1 + dp[i - 1, j - 1, k - 1] if A[i] = B[j] = C[k] maxdp[i - 1, j, k], dp[i, j - 1, k], dp[i, j, k - 1] otherwise 应该很容易由此概括为更多的字
