Реверсирование бинарного дерева — одна из задач, которую нам могут предложить решить во время технического собеседования .
В этом кратком руководстве мы увидим несколько различных способов решения этой проблемы.
Двоичное дерево — это структура данных, в которой каждый элемент имеет не более двух дочерних элементов , называемых левым дочерним элементом и правым дочерним элементом. Верхний элемент дерева — это корневой узел, а дочерние — внутренние узлы .
В этом руководстве мы изучим сортировку выбором , увидим ее реализацию в Java и проанализируем ее производительность.
Сортировка выбором начинается с элемента в 1 ^-й позиции несортированного массива и просматривает последующие элементы, чтобы найти наименьший элемент . После нахождения наименьший элемент заменяется элементом в 1 ^-й позиции.
Затем алгоритм переходит к элементу во 2- ^й позиции и просматривает последующие элементы, чтобы найти индекс 2- ^го наименьшего элемента. После нахождения второй наименьший элемент заменяется элементом на 2- ^й позиции.
В этом уроке мы увидим различные алгоритмы, позволяющие нам найти наименьшее пропущенное положительное целое число в массиве.
Во-первых, мы рассмотрим объяснение проблемы. После этого мы увидим три разных алгоритма, соответствующих нашим потребностям. Наконец, мы обсудим их сложности.
Во-первых, давайте объясним, какова цель алгоритма. Мы хотим найти наименьшее пропущенное положительное целое число в массиве положительных целых чисел. То есть в массиве из x элементов найдите наименьший элемент между 0 и x – 1 , которого нет в массиве. Если массив содержит их все, то решением является x , размер массива.
В этом руководстве мы рассмотрим, как сортировать буквенно -цифровые строки по содержащимся в них числам. Мы сосредоточимся на удалении всех нечисловых символов из строки перед сортировкой нескольких строк по оставшимся числовым символам.
Мы рассмотрим распространенные пограничные случаи, включая пустые String и недопустимые числа.
Наконец, мы проведем модульное тестирование нашего решения, чтобы убедиться, что оно работает должным образом.
Сложность алгоритмов во время выполнения часто зависит от характера входных данных.
В этом уроке мы увидим, как тривиальная реализация алгоритма быстрой сортировки имеет низкую производительность для повторяющихся элементов .
Далее мы изучим несколько вариантов быстрой сортировки для эффективного разделения и сортировки входных данных с высокой плотностью повторяющихся ключей.
В предыдущей статье мы представили алгоритм Прима для поиска минимальных остовных деревьев . В этой статье мы будем использовать другой подход, алгоритм Крускала, для решения задач минимального и максимального остовных деревьев.
Остовное дерево неориентированного графа — это связный подграф, покрывающий все вершины графа с минимально возможным числом ребер. В общем случае граф может иметь более одного остовного дерева. На следующем рисунке показан граф с остовным деревом (ребра остовного дерева выделены красным):
В этом уроке мы узнаем, как вычислить медиану потока целых чисел.
Мы продолжим постановку проблемы с примерами, затем проанализируем проблему и, наконец, реализуем несколько решений на Java.
Медиана — это среднее значение упорядоченного набора данных. Для набора целых чисел существует столько же элементов меньше медианы, сколько больше.
В этом уроке мы увидим, как проверить, содержит ли строка все буквы алфавита или нет.
Вот простой пример: « Фермер Джек понял, что большие желтые одеяла стоят дорого. ” – который на самом деле содержит все буквы алфавита.
Мы обсудим три подхода.
Во-первых, мы смоделируем алгоритм, используя императивный подход. Затем будут использоваться регулярные выражения. И, наконец, мы воспользуемся более декларативным подходом, используя Java 8.
Кроме того, мы обсудим большую сложность используемых подходов.
В этом руководстве мы обсудим подход с двумя указателями для решения задач, связанных с массивами и списками. Этот метод — простой и эффективный способ улучшить производительность нашего алгоритма.
Во многих задачах, связанных с массивами или списками, нам приходится анализировать каждый элемент массива по сравнению с другими его элементами.
Чтобы решить подобные проблемы, мы обычно начинаем с первого индекса и перебираем массив один или несколько раз в зависимости от нашей реализации. Иногда нам также приходится создавать временный массив в зависимости от требований нашей задачи.