最近碰到了一种取余的方式，采用位运算： if(k % 2 ==1) //Bad if(k & 0x01) //Good 刷一道题目，试一试效果，可能不太严谨 class Solution { static bool camp(int a,int b) { return abs(a)>abs(b); } public: int largestSumAfterKNegations(vector<int>& nums, int k) { //为什么不直接使用sort排序呢？ ...

目录 SCons 命令空间namespace SCons 简书总结 官方文档   Python写的自动化构建工具，类似于GNU make，实际中项目的代码量经常动辄几百万行，编译一次需要很久的时间，所以这种自动化构建工具就出现了，其实就是代替了我们手动去使用命令行编译代码，然后，遇到代码文件没有改动的情况下，就只重新编译发生了变化的文件，可以极大地缩小编译的时间。   scons由Sconstruct作为入口，控制如何进行编译操作，相当于是一个python文件，遵从python的语法。 Program("hello.cpp") Prog...

文章目录 WSL的安装 1 Enable the Windows Subsystem for Linux 2 Check requirements for running WSL 2 3 Enable Virtual Machine feature 4 下载Linux内核更新包并安装 5 Set WSL 2 as your default version 6 Install your Linux distribution of choice 7 从WSL升级到W...

通过一次实习可以接触到太多自己的盲区，之前只是会在vscode里面傻瓜式git，看到实际的工作环境，才发现，还是要掌握命令的形式，毕竟都是在linux系统上操作git，还用图形界面，有点拉了吧 文章目录 Git命令学习 几个区域 配置 配置用户 获取已配置的信息 创建远程仓库 创建本地仓库 本地仓库推送到远程仓库 常用命令 总结 参考 Git命令学习 几个区域 工作区 ：当前编辑的文件 暂存区...

查缺补漏 智能指针 内存分配 计数器 使用智能指针的三种情况 常成员函数 const int* p 、int* const p 智能指针 shared_ptr 允许多个指针指向同一个对象 weak_ptr 弱引用，指向shared_ptr 所管理的对象 unique_ptr 独占所指向的对象 内存分配 make_shared 最安全的分配和使用动态内存的方法 shared_ptr<string> p=make_shared<string>("hello shared_p...

文章目录 动态规划 基础题 509 fibonacci 70 爬楼梯 746 使用最小花费爬楼梯 62 不同路径 63 不同路径II 343 整数拆分 96 不同的二叉搜索树 动态规划 动规五部曲： 确定dp数组以及下标含义； 确定递推公式； dp初始化； 确定遍历的顺序； 举例推导dp数组； 基础题 509 fibonacci 确定dp数组以及下标含义； dp[i]表示第i个fibonacc...

文章目录 动态规划 01背包 01背包 二维数组 01背包 滚动数组 416 分割等和子集 494 目标和 474 一和零 动态规划 01背包 01背包 二维数组 有N件物品和⼀个最多能被重量为W 的背包。第i件物品的重量是weight[i]，得到的价值是value[i] 。每 件物品只能⽤⼀次，求解将哪些物品装⼊背包⾥物品价值总和最⼤。 暴力解法 ：很多题目上来，应该先看看暴力解法，暴力解法代表了最顺畅的思路，在此基础上才延伸出其他巧...

文章目录 01背包变形 传统思路 添加附件后的转换 完整代码 01背包变形 华为机试HJ16购物单这一道题，有年终奖N，需要购买商品，商品有价格v[i]，重要度p[i] ;   与一般的01背包不同的是，商品还含有附件，每个主件可以有0个、1个或2个附件，购买附件的话就需要购买主件(确实，不然我买这个干嘛呢？) 传统思路   如果，不考虑附件，那么就是一个传统背包问题，总金额为N，物品价格为v[i]，dp[i][j]表示在下标[0,i]中选取商品得到的最大满意度，满意度=价格*重要度； 那么，就是： dp[i][j...

文章目录 完全背包 518 零钱兑换II 377 组合总和 Ⅳ 70 爬楼梯 322 零钱兑换 279 完全平方数 139 单次拆分 多重背包 总结 完全背包 完全背包和01背包的区别就是物品是否可以重复选取 有N件物品和⼀个最多能背重量为W的背包。第i件物品的重量是weight[i]，得到的价值是value[i]。 物品都有无数个，问将哪些物品装入背包里，物品价值总和最大？ 在01背包里面，如果使用滚动数组，对...

文章目录 前序+中序： 中序+后序 从前序与中序遍历序列构造二叉树 从中序与后序遍历序列构造二叉树 这两道题都是二叉树的构造，二叉树有三种遍历方式： 前序：根左右 中序：左根右 后序：左右根   前序+中序得到完整的二叉树，首先由前序确定根结点的值，然后在中序序列中，找到根结点的位置，由此确定左子树的长度，进而可以递归得到完整的二叉树   同样，中序+后序也可以得到完整的二叉树，首先由后序遍历确定根结点的值，然后找到根结点在中序序列中的位置，确定左子树的长度，进而递归得到完整的二叉树 这里...

文章目录 排序算法 代码实现 排序算法 非比较排序 计数排序：稳定的线性时间排序算法，牺牲空间换取时间的非比较类排序算法，O(N+k) 桶排序：计数排序的升级版， 基数排序：一位一位的排序 比较类 交换 冒泡：两层for循环，第一层控制趟数，第二层控制比较，每一趟都可以将本次最大元素送到末尾 快排：选取一个元素作为基准，将数据分为大于基准和小于基准的两组，然后继续往下排序 插入 简单插入：将数据分为有序区和无序区，逐一扫描无序区里面...

这道题目前前后后做了好几遍，但是每一次都害怕写错了细节，所以多复习几遍准没错~ 首先我们要烂熟于心：前序：根左右；中序：左根右；后续：左右根 那么，前序 + 中序就可以唯一确定一棵树，首先由前序确定根结点的值，然后中序找出根结点的位置，确定左右子树的结点个数；接着就可以采用递归思路求解了；中序 + 后续也是一样，首先由后序确定根结点的值，然后中序找出根结点的位置，确定左右子树的结点个数；接着就可以采用递归思路求解了； 贴一个之前写的总结 前序 + 中序 /** * Definition for binary tree * struct TreeNode { * int v...

首先讲讲堆的数据结构：堆就是利用完全二叉树的结构建立的一维数组，是顺序存储结构的二叉树，最后一个父节点是dad = len / 2 - 1 两个子结点是son1 = dad * 2 + 1;son2 = dad * 2 + 2 然后说说堆排序的过程：首先是建立最大堆，然后是最大堆调整；我们定义一个MaxHeaplify函数，用于完成以上两个过程，具体的代码+注释如下 class Solution { public: /** * 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可 * 将给定数组排序 * @param arr int整型vector 待排序...

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