原创 矩陣類題目

矩陣中上下左走四個方向移動 矩陣用一維數組表示,行數rows,列數cols 與矩陣有關,考慮定義行號i,列號j, index=i*cols+j 牛客網劍指offer 65 矩陣中的路徑 思路:遞歸 1,矩陣中元素是否已經訪問——

原创 劍指offer 63題: 求數據流中位數

題目描述: 如何得到一個數據流中的中位數?如果從數據流中讀出奇數個數值,那麼中位數就是所有數值排序之後位於中間的數值。如果從數據流中讀出偶數個數值,那麼中位數就是所有數值排序之後中間兩個數的平均值。我們使用Insert()方法讀取數據流,

原创 動態規劃相關

動態規劃:空間換時間,將計算結果暫存起來,避免重複計算。作用和工程中用 redis 做緩存有異曲同工之妙。 動態規劃關鍵是找到初始狀態和狀態轉移方程。 1,最長迴文子串 給定一個字符串 s,找到 s 中最長的迴文子串。你可以假設 s 的最

原创 10. Regular Expression Matching

  題目返回true和false,即解決可行不可行問題,腦海中首先浮現的是可以使用動態規劃的方法,那麼也可以使用遞歸的方法。然而。。。卻寫不出方程式(o(╥﹏╥)o) 想了幾分鐘,迴歸了關於動態規劃的筆記(觀看B站上講解時做的),還是沒有

原创 8. String to Integer (atoi)

這個題看起來比較簡單,但是涉及到很多的邊界問題......充分讀懂題意真的很重要 1,空格僅在開始則跳過。 while(i<str.size()&&str[i]==' ')i++; 2,正數值<=INT_MAX(2147483647),

原创 6. ZigZag Conversion

1,題目意思 這個題看了幾分鐘,還是沒有理解題目意思.....(太菜了) 百度網上的相關教程,https://www.jianshu.com/p/8b83c6a2eff8(個人認爲可以稱得上很經典的教程了) 給定一個字符串,使之按照倒N

原创 5. Longest Palindromic Substring

我自己想到的方法(沒有通過,報時間超出限制的錯誤)。答題思路簡單易懂:遍歷所有子串,判斷是否是迴文,找出最長迴文子串,不過也貼出來做個記錄吧。 class Solution { public: string longestPa

原创 標準C++中的string類的用法總結

https://www.cnblogs.com/aminxu/p/4686320.html 這個鏈接寫的比較全,就不做複製粘貼的工作了,做個記錄,有需要可轉查上述鏈接。

原创 C++ string中的find()函數

轉載:https://www.cnblogs.com/wkfvawl/p/9429128.html 1.string中find()返回值是字母在母串中的位置(下標記錄),如果沒有找到,那麼會返回一個特別的標記npos。(返回值可以看成是一

原创 [LeetCode]2. Add Two Numbers用鏈表逆序存儲的兩個數相加

我第一反應的一個想法是:先分別遍歷兩個鏈表,求得兩個加數add1和add2,然後求得sum=add1+add2,最後再將sum用鏈表按位逆序存儲。這種方法忽略了鏈表長度很大時數據並不能存儲在int或其他整型類型裏的問題。即此題應該注意是一

原创 21. Merge Two Sorted Lists

轉載自https://www.cnblogs.com/lightwindy/p/8503688.html 分析:輸入兩個鏈表,輸出一個鏈表的合併 考慮新建一個鏈表,將兩個輸入的鏈表排序 考查單鏈表插入的知識點。 注意:最後的 temp-

原创 26. Remove Duplicates from Sorted Array

轉自https://www.cnblogs.com/grandyang/p/4329128.html 空間複雜度爲O(1),即不創建新的數組,在原數組上進行操作。 考慮兩個flag:_cur,_next。_cur=0;_next=1;

原创 20. Valid Parentheses

https://leetcode.com/problems/valid-parentheses/ 思考過程: 第一個截圖:先進後出,第二個截圖進出進出 考慮用棧的方法來做  class stack<> 實作出一個stack(也成爲LIF

原创 數據預處理--數據清洗

現實世界中的大多數數據失不完整的、有噪聲和不一致的。那麼就需要對“髒”的數據進行數據清理。數據清理就是對數據進行重新審查和校驗的過程,其目的在於糾正存在的錯誤,並提供數據一致性。 1.填充缺失值 忽略元組:當缺少類標號時通常這樣做(假設挖

原创 pandas isnull函數檢查數據是否有缺失

轉自https://blog.csdn.net/u012387178/article/details/52571725 python pandas判斷缺失值一般採用 isnull(),生成的是所有數據的true/false矩陣 1,df.