1.7数算PPT选择汇总,PTA选择汇总,计算后缀表达式,中缀转后缀、前缀、快速排序

PTA选择汇总

在第一个位置后插入,注意是在后面插入,而不是前面;要移动49,为50-I,第25个的话,移25个

如果是插在前面,就移动50,N-I+1,注意是插在前面还是后面 

删第一个,要移49,即N-I,删第30个,移50-30=20 

就是除8取余 

数组大小为50,10+50-35 

F实指,R虚指,R+20-F=R+5=13 

F实指,那么为R+30-F%30=11 ,R虚指,即FR不都是实指,如果都是实指,就是R+M-F+1%M

如果有一个虚指,就是R+M-F%M 

归并趟数是LOGN

 

 后序与中序相反,后序为左右根,中序为左根右,那么都没有左孩子

根节点的中序前驱,前驱指的就是这个结点的左孩子的子树结点,然后最右边就一定没孩子了,不然的话不会访问到根节点

后序为左右根,中序为左根右,如果相同的话,就都没有右孩子 

初始有N个叶子结点,那么构建出N-1个非叶子结点,总数量为2*N-1=1999,N=1000,即1000个叶子节点 

堆一定是完全二叉树,哈夫曼树不一定是完全二叉树,堆中可能存在度为1的结点

树转为二叉树,那么后序遍历和中序遍历相同;先序遍历和先序遍历相同

树不存在中序遍历

对于AVL树的高度,只有一个结点高1,2个高2,

FN=FN-1+FN-2+1,F3=4,F4=7,F5=12,F6=20.N代表的是高度,意思是要达到这个高度,所需要的最少的结点数

先右旋再左旋 

是有序的,不过顺序是从小到大

最后是2022,12,0,0,D

第一个查找失败的次数为3,2,1,1,2,然后即9/5=1.8 

G 可以是互相独立的点,

拓扑排序要求不能存在回路 

考虑,即回路上的边并不一定必须要去构造生成树 

 

最小生成树中任意两点间距并不一定是最短的,但总权和是最小的 

计算后缀表达式

class Solution {
public:
    int tod(string s){
        int sum=0;
        for(int i=0;i<s.size();i++){
            if('0'<=s[i]&&s[i]<='9'){
                sum=sum*10+(s[i]-'0');
            }
        }
        return s[0]=='-'?-1*sum:sum;
    }

    int evalRPN(vector<string>& tokens) {
        stack<int>st;
        for(int i=0;i<tokens.size();i++){
            if(tokens[i].size()==1){
                char c=tokens[i][0];
                if('0'<=c&&'9'>=c){
                    st.push(c-'0');
                }else{
                    int a=st.top();
                    st.pop();
                    int b=st.top();
                    st.pop();
                    switch(c){
                        case'+':st.push(a+b);break;
                        case'-':st.push(b-a);break;
                        case'*':st.push(a*b);break;
                        case'/':st.push(b/a);break;
                    }
                }
            }else{
                st.push(tod(tokens[i]));
            }
        }
        return st.top();
    }
};

中缀转前缀

中缀转后缀

然后转后缀是要两个栈,一个输出栈,一个辅助栈,输出栈里的元素就是最后要输出的后缀表达式,

如果遇到数字,就直接加到输出栈里,如果遇到括号,就先放到辅助栈里

遇到运算符,首先判断辅助栈是不是空,是空的话就加到辅助栈里,表示做的第一个运算

就是一个是操作符栈,一个是数字栈,最后都给整到数字栈里去,遇到数字直接往数字栈里放,遇到操作符就往操作符栈里放,放的时候注意,第一要判断操作符栈是否为空,第二判断是否遇到了括号,其次判断优先级,

遇到优先级大的(指栈顶优先级比目前大),就栈顶元素先操作,把它加到操作数栈里去,遇到小的或同级的,就入操作符栈,最后再统一加入到数字栈里去

左括号只有遇到右括号才能消掉

这个用来得到优先级,

 

遍历中缀表达式,保证操作栈的栈顶是当前运算级最高的

class Solution {
public:
    struct Data {
        bool is_number {false};
        long long number {0};
        char op {'\0'};
        Data(bool set_is_number, long long set_number, char set_op) : is_number(set_is_number), number(set_number), op(set_op) {};
    };

    int calculate(string s) {
        // 去除所有空格
        std::string new_s1;
        for (char c : s) {
            if (c != ' ') {
                new_s1 += c;
            }
        }

        // (-n) -> (0-n)
        // (+n) -> (0+n) (本题没有,忽略)
        // 开头的-n -> 0-n
        // 开头的+n -> 0+n (本题没有,忽略)
        std::string new_s2;
        int n = new_s1.length();
        for (int i = 0; i < n; ++i) {
            if (new_s1[i] == '-' && (i == 0 || new_s1[i - 1] == '(')) {
                new_s2 += "0-";
            } else {
                new_s2 += new_s1[i];
            }
        }

        // 中缀表达式 -> 后缀表达式
        // 操作符优先级::^(本题没有,忽略) > *、/(本题没有,忽略) > +、-
        // 左括号、右括号的优先级单独计算,因为无论定义左括号优先级最高,右括号优先级最低,还是左括号优先级最低,右括号优先级最高,在具体计算的不同逻辑中都无法统一处理
        // 相同优先级条件下,先出现的优先级更高(即,均是+、-,则先出现的比后出现的优先级级高,即相同优先级的运算符,先出现的先计算)
        // 转换过程:
        // 中缀表达式从前向后遍历过程中,保证op_stack的栈顶是当前操作符优先级最高的
        // 即,如果栈为空,或者当前操作符比栈顶操作符优先级高,则入栈
        // 遇到(,则认为优先级最高,无脑入栈
        // 遇到),则认为优先级最低,不断弹栈到后缀表达式结果datas中,直到遇到(,操作符)不会入栈
        // 如果栈不为空,且当前操作符比栈顶操作符优先级低或相同(优先级相同时,先出现的优先级更高,需要先进行计算),则不断弹栈到后缀表达式结果datas中,直到弹到栈为空,或当前操作符优先级比栈顶操作符元素的优先级高,或遇到(,弹栈后,将当前操作符压栈,即,该操作符入栈前,一定要保证所有优先级大于等于该操作符(实际等于时,先出现的优先级也要更高,要先计算)的操作符,都要先输出到后缀表达式结果datas中

        // 存储后缀表达式
        std::vector<Data> datas;
        // 存储操作符op的栈
        std::stack<char> op_stack;

        // 中缀表达式 -> 后缀表达式
        // has_number是为了知道最后是否还有数字元素没有加入到datas中,因为每次遇到操作符才将cur_number写入,但是最后结尾有可能是数字,有可能是操作符),而且数字可能为0,可能非0,无法判断,所以只能引入额外变量标记
        bool has_number = false;
        long long cur_number = 0;
        for (char c : new_s2) {
            if (c >= '0' && c <= '9') {
                // 数字
                has_number = true;
                cur_number = cur_number * 10 + c - '0';
            } else {
                // 操作符
                if (has_number) {
                    // 将上一个数字输出到后缀表达式结果datas中
                    datas.emplace_back(true, cur_number, '\0');
                    cur_number = 0;
                    has_number = false;
                }

                if (c == '(') {
                    // 遇到(,无脑入栈
                    op_stack.emplace(c);
                } else if (c == ')') {
                    // 遇到),不断弹栈到后缀表达式结果datas中,直到遇到(,操作符)不会入栈
                    while (!op_stack.empty() && op_stack.top() != '(') {
                        char op = op_stack.top();
                        op_stack.pop();
                        datas.emplace_back(false, 0, op);
                    }

                    // 将'('弹栈
                    op_stack.pop();
                } else if (c == '+' || c == '-') {
                    if (op_stack.empty() || op_stack.top() == '(') {
                        // 如果栈为空,或者当前操作符比栈顶操作符优先级高,则入栈
                        op_stack.emplace(c);
                    } else {
                        // 如果栈不为空,且当前操作符比栈顶操作符优先级低或相同(优先级相同时,先出现的优先级更高,需要先进行计算),则不断弹栈到后缀表达式结果datas中,直到弹到栈为空,或当前操作符优先级比栈顶操作符元素的优先级高,或遇到(,弹栈后,将当前操作符压栈,即,该操作符入栈前,一定要保证所有优先级大于等于该操作符(实际等于时,先出现的优先级也要更高,要先计算)的操作符,都要先输出到后缀表达式结果datas中
                        while (!op_stack.empty() && (op_stack.top() == '+' || op_stack.top() == '-')) {
                            // 这里如果遇到(就不要再弹了,说明这些都是在一组()内处理的部分
                            char op = op_stack.top();
                            op_stack.pop();
                            datas.emplace_back(false, 0, op);
                        }

                        // 将当前操作符压栈
                        op_stack.emplace(c);
                    }
                }
            }
        }
        if (has_number) {
            // 如果原中缀表达式最后一个字符不是),则最后一个数字还没有输出到后缀表达式结果datas中
            datas.emplace_back(true, cur_number, '\0');
        }
        while (!op_stack.empty()) {
            // 将栈中剩余操作符依次弹栈到后缀表达式结果datas中
            char op = op_stack.top();
            op_stack.pop();
            datas.emplace_back(false, 0, op);
        }

        // 计算后缀表达式
        // 此时后缀表达式结果datas中,只包括数字、+、-,不会再存在括号

        // 存储操作数num的栈
        std::stack<long long> num_stack;

        for (const Data& data : datas) {
            if (data.is_number) {
                // 如果是数字,就压栈
                num_stack.emplace(data.number);
            } else {
                // 如果是操作符,就进行相应计算
                // 先弹栈的是右操作数,后弹栈的是左操作数
                long long a = num_stack.top();
                num_stack.pop();
                long long b = num_stack.top();
                num_stack.pop();
                if (data.op == '+') {
                    num_stack.emplace(b + a);
                } else if (data.op == '-') {
                    num_stack.emplace(b - a);
                }
            }
        }

        return num_stack.top();
    }
};

快速排序

、定义一个begin和一个end,begin从左向右走,end从右向左走。(需要注意的是:若选择最左边的数据作为key,则需要end先走;若选择最右边的数据作为key,则需要bengin先走

就是说如果基值是左边第一个,最后就要用右指针;是右边第一个,就用左指针为最后的

//快速排序   hoare版本(左右指针法)
void QuickSort(int* arr, int begin, int end)
{
	//只有一个数或区间不存在
	if (begin >= end)
		return;
	int left = begin;
	int right = end;
	//选左边为key
	int keyi = begin;
	while (begin < end)
	{
		//右边选小   等号防止和key值相等    防止顺序begin和end越界
		while (arr[end] >= arr[keyi] && begin < end)
		{
			--end;
		}
		//左边选大
		while (arr[begin] <= arr[keyi] && begin < end)
		{
			++begin;
		}
		//小的换到右边,大的换到左边
		swap(&arr[begin], &arr[end]);
	}
	swap(&arr[keyi], &arr[end]);
	keyi = end;
	//[left,keyi-1]keyi[keyi+1,right]
	QuickSort(arr, left, keyi - 1);
	QuickSort(arr,keyi + 1,right);
}
#include<iostream>
using namespace std;
const int maxn = 1e5 + 5;
int n, arr[maxn];
void swap(int i, int j) {
    int temp = arr[j];
    arr[j] = arr[i];
    arr[i] = temp;
}
void quick(int begin, int end) {
    if (begin >= end)return;
    int i = begin, j = end, key = arr[begin];
    while (i!=j) {
        while (i != j && arr[j] >= key) {
            j--;
        }
        while (i != j && arr[i] <= key) {
            i++;//必须得带上等号,不然的话,如果有重复元素在这里,那么左右都不会动,就形成了死循环
        }
        if(i!=j)swap(i, j);
    }
    swap(begin, j);
    quick(begin, j - 1);
    quick(j + 1, end);
}
int main() {
    cin >> n;
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        cin >> arr[i];
    }
    quick(1, n);
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        cout << arr[i] << " ";
    }
    return 0;
}

就是注意,快排一定一定一定一定要带上=号,不带等于快排一定会出错 

PPT 

 

C生成树有N-1条边,再加上任意一条边后就一定会产生回路 

C在回路上删去任意一条边都会使其再变回生成树 

P可以接受图中有负边 

只有可以缩短距离才会入队,然后dis数组始终保存的是当下距离最短的路径长度

ACD对 。对于B,如果第一次入队的时候就是最小的距离,那么后续的所有入度都不会再入队

ABD 

首先要访问根节点才能去访问子节点,所以是先序遍历,以及层序遍历AD 

C也可以

因为后序颠倒的话,是根右左,同样满足是先访问父节点,再访问子节点的,所以可以满足是拓扑排序

AD 

对于B,对于结点1,在下一层时不是第一个被访问到的,因为6不连接1,下一层的第一个应该是3,然后才是1

ABD

对于能够一笔画的图,应该满足:
1.图连通,有且只有两个奇点(度为奇数的点),则存在欧拉路(不一定回到原点)。
2.图连通,且没有奇点,则存在欧拉回路(回原点)。 

ACBD点都是度为 奇数的结点,添一条边可以使两个结点的度增加1,所以加一条边后可以形成欧拉路,再加一条变可以构成欧拉回路

C,如果要是邻居,那么必定可以到达

D,边数最大的话,是每个结点都和其它N-1个结点有一条边,那么共有N(N-1),这里是有向图,所以不用除以2,如果是无向图的话,就要除以2;然后最小的话,由于是强连通图,所以最少就是一个环,共N条边;N-1条边可以构成一个树,树再加任意一边可构成回路

AD,对于E,删除一个结点,要遍历这个结点所有的边,所以不是O1

ABC ,对于B的,添加的话是O1复杂度,删除的话是ON,计算出度是ON,计算入度的话,就需要遍历所有的结点,是一个OEV的复杂度

对于查找成功的 ,就是从指数位置到存储位置的区间里的元素个数(不是步长),

对于查找失败的,是从指数位置到空端点的元素个数,包含空端点

 平均查找成功,就是计算出哈希值后到存储位置的元素个数,要除以存储元素个数

平均失败,是是每个哈希值到失败,第一个空端点的元素个数,要除以所有可能哈希值的总数

#include<iostream>
using namespace std;
int n, m, p, arr[10000], num, ts = 0, tf = 0;
int main() {
    cin >> n >> m >> p;
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        cin >> num;
        int index = num % p, cnt = 1;
        while (arr[index]&&arr[index]!=num) {
            index = (index + 1) % m;
            cnt++;
        }
        arr[index] = num;
        ts += cnt;
    }
    cout << ts << "/" << n;
    for (int i = 0; i < p; i++) {
        int cnt = 1, index = i;
        while (arr[index]) {
            index = (index + 1) % m;
            cnt++;
        }
        tf += cnt;
    }
    cout << tf << "/" << p;
    return 0;
}

ABC 

自己的序列本身就是中序序列,ACD 

前序为根左右,依据中序为1~9重构BST树来进行判断 

ABCD 

i/2是最后一个非叶子结点,即1015,最小值的话,必定不是非叶子结点,因为没有比他小的了,所以就是最后一个非叶子结点+1后的都可能,取1016 

堆可以有度为1的结点,哈夫曼树不会有;

堆与哈夫曼树都是完全二叉树 

ADCB

入度=出度,N-1=2N2+N1=N2+N1+N0-1,有N0=N2+1,所有 结点数为N=2*N2+N1+1,由于为完全二叉树,度为1要么为1要么没有,这里是奇数,所以一定没有,为0

 

前序是根左右,中序是左根右,相同的话就都没有左孩子C 

B,N=2*N2+N1-1,如果含偶数个结点N为偶数,2*N2-1是奇数,所以N1一定是奇数,即B 

D,A不对 

最小的话,就是一个序列都比另一个序列的最小元素小,比较N次

最大的话就是交叉,开始小,后面大,一共2n个,所以2n-1,最后一个就是最大的,不用比较

bc 

就是说一个希尔排序,gap是一半 

D例如,序列是1,2,1,3,1,4,1,5,1,6,1,7,…

 

 

4,F在6,R在3,MAX=10。13-6

D 6+10-3+1

如果用的是虚指针,那么队列中元素数量是(R-F+M) %M,即不包含区间两个端点,而是只有一个端点,这个包含的端点,就是尾指针所实指的那个元素端点,而不包含头指针】

如果用的是实指针,计算就要用(R-F+1+M)%M,这样R-F+1计算就是算出来的是含两个区间端点的元素个数

(6-3+10)%10=3,(3+10-6)%10=7,A

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一、前言 Docker容器是一个开源的应用容器引擎&#xff0c;让开发者可以以统一的方式打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中&#xff0c;然后发布到任何安装了Docker引擎的服务器上&#xff08;包括流行的Linux机器、Windows机器&#xff09;&#xff0c;也可以实现虚拟…

【hcie-cloud】【20】容器详解【容器介绍,容器工作机制、容器常用命令说明】【上】

文章目录 前言容器是什么虚拟化技术的四个特点容器也是一种虚拟化技术容器是怎么实现虚拟化的&#xff1f;容器对比虚拟机有哪些优势&#xff1f;容器对比虚拟机有哪些不足&#xff1f;容器不仅是一种虚拟化技术&#xff0c;更重要的是一种应用打包机制容器提供的是PaaS服务常见…

SSH远程访问出现Permission denied(password)解决方法

首先&#xff0c;这个不是密码输错了的问题&#xff1b; 1、在主机先ping一下服务器 ping XXX.XXX.XX.XXX (服务器ip地址) 如果pin成功了&#xff0c;说明可以进行连接 查看服务器的ip ifconfig2、主机连接服务器 &#xff08;服务器的ip&#xff09; ssh testXXX.XXX.XX.…

Java中SpringBoot组件集成接入【MQTT中间件】

Java中SpringBoot组件集成接入【MQTT中间件】 1.MQTT介绍2.搭建MQTT服务器1.Windows2.Ubuntu3.Docker4.其他方式3.mqtt可视化客户端MQTTX及快速使用教程4.SpringBoot接入MQTT1、maven依赖2、MQTT配置3、MQTT组件具体代码1.定义通道名字2.消息发布器3.MQTT配置、生产者、消费者4…

线扫相机品牌汇总(国外+国内)

线扫相机品牌汇总(国外+国内) 行者 ​ 热爱生活 22 人赞同了该文章 线扫相机也叫做线阵相机,和面阵相机一样,都是重要的工业相机。 线扫相机正如其名字那样,拍照时像扫描一样,相机和被拍照物体有相对匀速运动。 Perhaps the most common example of line scan imagin…

如何顺滑使用华为云编译构建平台?

这两年平台构建服务需求越来越大&#xff0c;却一直苦于找不到一些指南&#xff0c; 这里特意写了一篇&#xff0c; 对在学习代码阶段和新手程序员朋友也蛮友好&#xff0c; 配置真的也不难&#xff0c; 也特别适合想尝试从0到1做个APP的朋友了。 以华为云的CodeArts Build为例…

Mac/Linux虚拟机CrossOver2024新版下载使用教程

CrossOver不像Parallels或VMware的模拟器&#xff0c;而是实实在在Mac OS X系统上运行的一个软件&#xff0c;该软件可以让用户在mac是上直接运行windows软件&#xff0c;本文为大家带来的是CrossOver Mac版安装教程&#xff01; CrossOver Mac-安装包下载如下&#xff1a;http…

ubuntu系统(9):ubuntu 20.02安装pydot

目录 警告信息 1、确保安装了Python和pip 2、安装Graphviz软件包 3、pip安装pydot 验证 在gem5中&#xff0c;pydot库用于生成图形化输出&#xff0c;特别是生成.dot文件和相关的图像文件&#xff0c;如PDF、PNG等。它与gem5结合使用的一个常见用途是生成系统结构图、内存…

MFC结合GDI+

MFC结合GDI 创建一个空的MFC界面&#xff0c;在确定按钮函数里进行画图&#xff1a; 1、包含头文件与库 在stdafx.h中加入以下三行代码&#xff1a; #include "gdiplus.h" using namespace Gdiplus; #pragma comment(lib, "gdiplus.lib")2、安装GDI 在…

深度学习 Day25——J4 ResNet与DenseNet结合探索(DPN)

&#x1f368; 本文为&#x1f517;365天深度学习训练营 中的学习记录博客&#x1f356; 原作者&#xff1a;K同学啊 | 接辅导、项目定制&#x1f680; 文章来源&#xff1a;K同学的学习圈子 文章目录 前言1 我的环境2 pytorch实现DPN算法2.1 前期准备2.1.1 引入库2.1.2 设置GP…

【C++进阶04】STL中map、set、multimap、multiset的介绍及使用

一、关联式容器 vector/list/deque… 这些容器统称为序列式容器 因为其底层为线性序列的数据结构 里面存储的是元素本身 map/set… 这些容器统称为关联式容器 关联式容器也是用来存储数据的 与序列式容器不同的是 其里面存储的是<key, value>结构的键值对 在数据检索时…

MongoDB高级集群架构设计

两地三中心集群架构设计 容灾级别 RPO & RTO RPO&#xff08;Recovery Point Objective&#xff09;&#xff1a;即数据恢复点目标&#xff0c;主要指的是业务系统所能容忍的数据丢失量。RTO&#xff08;Recovery Time Objective&#xff09;&#xff1a;即恢复时间目标&…

赋能软件开发:生成式AI在优化编程工作流中的应用与前景

随着人工智能&#xff08;AI&#xff09;技术的快速发展&#xff0c;特别是生成式AI模型如GPT-3/4的出现&#xff0c;软件开发行业正经历一场变革&#xff0c;这些模型通过提供代码生成、自动化测试和错误检测等功能&#xff0c;极大地提高了开发效率和软件质量。 本文旨在深入…

ArcGIS中style文件的导入及lyr的文件的使用

地图是地理信息的重要载体&#xff0c;科学的配色方案可以有效地传递地理信息&#xff0c;而美观协调的配色方案也是我们进行地图符号化设计的重要内容。在日常工作中&#xff0c;我们常常苦恼于自带颜色不能满足需要或是希望使用现成的颜色模板&#xff0c;自定义配色方案导入…

一文详解VScode 的远程开发

VS code登录服务器后进行编码和调试&#xff0c;VS code上的所有功能都可以使用&#xff0c;和在本地开发基本无区别。 一、配置免密远程登录 因为是要远程登录&#xff0c;那么需要通过使用ssh进行密钥对登录&#xff0c;这样每次登录服务器就可以不用输入密码了。 先来一句官…