数组公式

目录 1 概述 2 原理 3 源码分析 　3.1 构造方法 　　3.1.1 构造方法分析 　　3.1.2 初始容量、负载因子、阈值 　3.2 查找 　3.3 遍历 　3.4 插入 　　3.4.1 插入逻辑分析 　　3.4.2 扩容机制 　　3.4.3 链表树化、红黑树链化与拆分 　3.5 删除 　3.6 其他细节 　3.7 总结 1. 概述 本篇文章我们来聊聊大家日常开发中常用的一个集合类 - HashMap 。HashMap 最早出现在 JDK 1.2中，底层基于散列算法实现。HashMap 允许 null 键和 null 值，在计算哈键的哈希值时，null 键哈希值为 0。HashMap 并不保证键值对的顺序，这意味着在进行某些操作后，键值对的顺序可能会发生变化。另外，需要注意的是，HashMap 是非线程安全类，在多线程环境下可能会存在问题。 在本篇文章中，我将会对 HashMap 中常用方法、重要属性及相关方法进行分析。需要说明的是，HashMap 源码中可分析的点很多，本文很难一一覆盖，请见谅。 2. 原理 上一节说到 HashMap 底层是基于散列算法实现，散列算法分为散列再探测和拉链式。HashMap 则使用了拉链式的散列算法，并在 JDK 1.8 中引入了红黑树优化过长的链表。数据结构示意图如下： 对于拉链式的散列算法，其数据结构是由数组和链表（或树形结构）组成

首发于微信公众号《前端成长记》，写于 2019.11.21 背景 本文记录刷题过程中的整个思考过程，以供参考。主要内容涵盖： 题目分析设想 编写代码验证 查阅他人解法 思考总结 目录 67.二进制求和 69.x的平方根 70.爬楼梯 83.删除排序链表中的重复元素 88.合并两个有序数组 Easy 67.二进制求和 题目地址 题目描述 给定两个二进制字符串，返回他们的和（用二进制表示）。 输入为非空字符串且只包含数字 1 和 0 。 示例： 输入: a = "11", b = "1" 输出: "100" 输入: a = "1010", b = "1011" 输出: "10101" 题目分析设想 这道题又是一道加法题，所以记住下，直接转数字进行加法可能会溢出，所以不可取。所以我们需要遍历每一位来做解答。我这有两个大方向：补0后遍历，和不补0遍历。但是基本的依据都是本位相加，逢2进1即可，类似手写10进制加法。 补0后遍历，可以采用先算出的位数推入数组最后反转，也可以采用先算出的位数填到对应位置后直接输出 不补0遍历，根据短数组的长度进行遍历，长数组剩下的数字与短数组生成的进位进行计算 查阅他人解法 Ⅰ.补0后遍历，先算先推 代码： /** * @param {string} a * @param {string} b * @return {string} */ var

数组 一、什么是数组？ 数组是一种线性表数据结构。他用一组连续的内存空间，来存储一组具有相同类型的数据。 线性表 线性表就是数据排成像一条线一样的结构。每个线性表上的数据最多只有前和后两个方向。其实除了数组，链表、队列、栈等也是线性表结构。而与它对立的概念是非线性表，比如二叉树、堆、图等。之所以叫非线性，是因为，非线性表中，数据之间并不是简单的前后关系。 连续的内存空间和相同类型的数据 数组正是因为这两个限制，它才有了一个堪称“杀手锏”的特性：“随机访问”。但有利就有弊，这两个限制也让数组的很多操作变得非常低效，比如想在数组中删除、插入一个数据，为了保证连续性，就需要做大量的数据搬移工作。 寻址公式 a[i]_address = base_address + i * data_type_size base_address为内存块的首地址 i为数组中元素所在 data_type_size表示数组中每个元素的大小 低效的“插入”和“删除” 插入操作 如果在数组末尾插入元素就不需要移动数据，这时的时间复制度为O(1)。但如果在数组的开头插入元素，那所有的数据都需要依次向后移动一位，所以最坏的时间复制度为O(n)。因为我们在每个位置插入元素的概率是一样的，所以平均情况时间复制度为(1+2+...n)/n=O(n)。 如果数组是有序的，如果要将某个数据插入到第k个位置

目录 python NumPy库学习笔记一 引言 NumPy Ndarray 对象 NumPy 数据类型 NumPy 数组属性 NumPy 创建数组 numpy.empty numpy.zeros numpy.ones NumPy 从已有的数组创建数组 numpy.asarray numpy.frombuffer numpy.fromiter NumPy 从数值范围创建数组 numpy.arange numpy.linspace numpy.logspace python NumPy库学习笔记一 引言 NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy 为开放源代码并且由许多协作者共同维护开发。 NumPy ，SciPy， Matplotlib 是python中用于替代matlab 的三剑客。 NumPy 通常与 SciPy（Scientific Python）和 Matplotlib（绘图库）一起使用， 这种组合广泛用于替代 MatLab，是一个强大的科学计算环境，有助于我们通过 Python 学习数据科学或者机器学习。 SciPy 是一个开源的 Python 算法库和数学工具包。 SciPy 包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换

什么问题可以用递归？ 当前问题可以进行拆分，拆分为子问题。子问题的本质和父问题是一样的，解决了子问题，父问题也就迎刃而解。同时子问题可以继续向下分解。 例如：数组排序问题 分解为数组左边部分排序和又边部分排序 找数组最大数问题 找数组左边最大数和数组右边最大数，然后返回最大的那一个 求 n 的阶乘 等价于求(n-1)的阶乘再乘以n n-1的阶乘等于n-2的阶乘再乘以n-1 递归行为 递归行为在程序执行时，相当于系统帮程序员进行压栈出栈的行为，在压栈的时候不仅会将要执行的函数、变量等压入栈中，同时还会记录当前执行到程序的哪一行。 递归的时间复杂度估算 master公式的使用 T(N) = a*T(N/b) + O(N^d) log(b,a) > d -> 复杂度为O(N^log(b,a)) log(b,a) = d -> 复杂度为O(N^d * logN) log(b,a) < d -> 复杂度为O(N^d) 例如：找数组最大值 int Maxnum ( vector < int > & obj , int left , int right ) { if ( left == right ) return obj [ left ] ; int mid = ( left + right ) / 2 ; int left_max = Maxnum ( obj , left , mid )

前言 作为一个在互联网公司面一次拿一次Offer的面霸，打败了无数竞争对手，每次都只能看到无数落寞的身影失望的离开，略感愧疚（ 请允许我使用一下夸张的修辞手法 ）。 于是在一个寂寞难耐的夜晚，我痛定思痛，决定开始写互联网技术栈面试相关的文章，希望能帮助各位读者以后面试势如破竹，对面试官进行360°的反击，吊打问你的面试官，让一同面试的同僚瞠目结舌，疯狂收割大厂Offer！ 所有文章的名字只是我的噱头，我们应该有一颗谦逊的心，所以希望大家怀着空杯心态好好学，一起进步。 正文 一个婀娜多姿，穿着衬衣的小姐姐，拿着一个精致的小笔记本，径直走过来坐在我的面前。 看着眼前这个美丽的女人，心想这不会就是Java基础系列的面试官吧，真香。 不过看样子这么年轻应该问不出什么深度的吧，嘻嘻。（哦？是么😏） 小伙子，听前面的面试官说了，你Redis和消息队列都回答得不错，看来还是有点东西。 美丽迷人的面试官您好，您见笑了，全靠看了敖丙的《吊打面试官》系列，不然我还真的回答不上很多原本的知识盲区，他真的有点东西。 面试官心想：哦，吊打面试官是么，那今天我就让你知道，吊打这两个字怎么写的吧，年轻人啊，提前为你感到惋惜。 嗯嗯小帅比，虽然前面的技术栈没啥太大的瑕疵，不过未来很长的一段时间我会用一期期的基础教你做人的，你要准备好哟！ 好了我们开始今天的面试吧，小伙子你了解数据结构中的HashMap么

Java.lang.NullPointerException 这个异常大家肯定都经常碰到，异常的解释是"程序遇上了空指针"，简单地说就是调用了未经初始化的对象或者是不存在的对象，这个错误经常出现在创建图片，调用数组这些操作中，比如图片未经初始化，或者图片创建时的路径错误等等。对数组操作中出现空指针，很多情况下是一些刚开始学习编程的朋友常犯的错误，即把数组的初始化和数组元素的初始化混淆起来了。数组的初始化是对数组分配需要的空间，而初始化后的数组，其中的元素并没有实例化，依然是空的，所以还需要对每个元素都进行初始化（假如要调用的话） 2. java.lang.ClassNotFoundException 这个异常是很多原本在JB等开发环境中开发的程序员，把JB下的程序包放在WTk下编译经常出现的问题，异常的解释是"指定的类不存在"，这里主要考虑一下类的名称和路径是否正确即可，假如是在JB下做的程序包，一般都是默认加上Package的，所以转到WTK下后要注重把Package的路径加上。 3. java.lang.ArithmeticException 这个异常的解释是"数学运算异常"，比如程序中出现了除以零这样的运算就会出这样的异常，对这种异常，大家就要好好检查一下自己程序中涉及到数学运算的地方，公式是不是有不妥了。 4. java.lang

　　一、数组的概念 　　定义：数组（Array）是一种线性表数据结构。它用一组连续的内存空间，来存储一组具有相同类型的数据。 　　从概念中可以知道一下几点： 数组是线性表。　 　　　所谓的线性表就是数据排成一排，想一条线一样的结构。每个线性表上的数据最多只有前和后两个方向。当然除了数组，链表、队列、栈等也是线性表结构 　　　　　　 连续的内存空间和形同类型的数据。 　　 正因为有了上述两个特点，数组才能够有一个堪称“杀手锏”的特性：随机访问 数组实现下标随机访问 　　下面通过一个实际的例子来说明： 　　例如有一个长度为10的int数组，int[] a = new int[10]. 　　 　　计算机给数组a[10]分配了一块连续的内存空间1000~1039,其中，内存块的首地址为base_address = 1000. 　　计算机会为每个内存单元分配一个地址，计算机通过地址来访问内存中的数据。当计算即需要随机访问数组中的某个元素的时候，它会首先通过下面的寻址公式，计算该元素存存储的内存地址： 　　　　　　　　　　 a[i]_address = base_address + i * data_type_size 　　 其中data_type_size表示数组中每个元素的大小。例如，数组中存储的int类型的数据，所以，data_type_size就是4字节。 二、数组的操作 　

Data Structures 【原文见： http://www.topcoder.com/tc?module=Static&d1=tutorials&d2=dataStructures 】 作者 By timmac TopCoder Member 翻译 农夫三拳@seu drizzlecrj@gmail.com 即使计算机能够毫不夸张的每秒执行上百万次的数学运算，当一个问题变得庞大且复杂时，性能仍然是一个很重要的考虑方面。最至关紧要的关于快速解决问题的方面之一就是数据在内存中是如何存储的。 为了举例说明这点，可以试想你进入一个图书馆去查找某个学科的一本书。最有可能的是你能够使用一些电子参考或者在最坏情况下，有一个卡片目录来帮助你找到你想要的书的名称和作者。由于书籍都是按目录进行排放的并且在每一个目录中是按照作者的姓名排序的，因此这是一个直接并且轻松的过程，那么然后你就可以在书架上找到你想要的书了。 现在，假定你去图书馆找一本特定的书，然而这里没有排放好的书架，只有在房间角落有一些排成行的袋子，里面放满了可能相关可能不相关的书。这样就可能需要数个小时甚至数天来找到你需要的书了，这是一个对比性强的道理。这就是数据在没有存储为与应用相关的格式时软件运行的情况。 简单的数据结构（Simple Data Structures） 最简单的数据结构是原生的变量。他们存放单个值，并且使用中受限

HashMap源码深度解析 一、重新认识HashMap 什么是HashMap？ HashMap底层基于散列（Hash）算法，采用hash表实现键值对集合，继承了AbstractMap，实现了Map接口。最早出现在jdk1.2，允许null键和null值，null键的哈希值为0。需要注意的是HashMap不保证键值对顺序，同时非线程安全。 长啥样？ 散列算法分为散列再探测和拉链式，HashMap采用的是拉链式，并在jdk1.8后使用红黑树优化长度大于等于8的链表。也就是说，目前HashMap底层数据结构为： 数组+链表+红黑树 。 数据结构如下图： 如上图所示，HashMap的数据结构采用数组和单链表（或者红黑树）组成，在进行增删改查时首先根据要查找元素的hash值定位到元素所在的数组下标（也称为桶），然后再根据这个桶所存储的元素的类型（单个node，单链表或红黑树）来找到该元素。 当单链表长度大于等于8时，转化为红黑树；当红黑树长度小于6时红黑树转化为链表。 HashMap特点 可以接受null键和null值，null键的hash值时0； 元素无序，可以序列化，线程不安全； 添加，查询的时间复杂度基本都是O(1); 存储元素时，根据键的hash值找到对应的桶。如果出现不同的对象计算出来的hash值相同，也就是hash冲突。为了解决这个问题