演算法原來那麼貼近生活
更新於 發佈於 閱讀時間約 1 分鐘
座號是每一個學生擁有過的一個數字，但你有想過座號是怎麼排序的嗎?
座號的第一位通常都是姓氏筆畫最少的人如:丁、王等，那如果今天有兩個人都姓王的時候，會怎麼排序呢，當然最簡單的方式就是再比第二個字，那如果今天剛好三個字都一樣的話就會講求到資料的穩定性。
那這時候就要提到資料結構中的Array、Linked list了。
Array 需要連續的記憶體空間:
優點:時間複雜度為 O(1)，容易閱讀、查找。
缺點:記憶體需事先宣告，可能佔了用不到的記憶體空間、更新刪減資料非常麻煩Insertion時間複雜度:O(n) Deletion O(n)。
Linked list 不需要連續的記憶體空間:
優點: Insertion O(1) Deletion O(1)，更新刪減資料非常方便
比較:
演算法評估
Time complexity 時間複雜度
Space complexity 空間複雜度
stable 穩定
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本文介紹了選擇排序演算法的基本邏輯與實作過程，透過範例分析陣列排序的交換步驟，以及相關的程式碼範例，幫助讀者理解選擇排序的時間與空間複雜度。選擇排序是一個簡單易懂的演算法，對於初學者來說是學習排序演算法的良好基礎。
題目敘述 Kth Distinct String in an Array
給定一個輸入陣列arr 和 參數k
請返回第k個出現恰好一次的陣列元素。
給定一個輸入陣列，計算最長遞增子序列的總數。本題和Longest Common Subsequence相似，需要設定一個計數器，記錄最長遞增子序列的數量。透過DP模型的化簡方式來解決問題。時間複雜度為O(n^2)，空間複雜度為O(n)。主要使用回頭看的技巧，找出比較小的元素去延伸遞增子序列的長度。
本文章討論如何使用動態規劃和回頭查看技巧來計算最長遞增子序列的長度，並提供了相關的測試案例和範例。本文還包括了詳細的演算法和程式碼示例，以及時間和空間複雜度的分析。
給定一個輸入非負整樹陣列nums，請找出k值，使得陣列中恰好有k個元素大於等於 k。如果無解，回傳-1。尋找k值的方法包括排序法和二分搜尋法，時間複雜度都為O(n log n)，空間複雜度為O(1)。關鍵知識點是當解空間具有遞增或遞減的性質時，可以用二分搜尋法加快搜尋效率。
題目會給定一個陣列nums和一個目標值goal。計算子陣列總和=goal的數目有多少。演算法包含前綴和和字典的技巧，時間複雜度為O(n)，空間複雜度為O(n)。
不同的運算子一起出現時，會根據其優先性(Precedence)來決定誰先誰後。MDN也很貼心的整理成表格了。
雖然有表格可以供我們查找，但是總不可能每一次用到運算子的時候，我們都去查找吧?我們最好對這張表有直觀上的理解與記憶。
那麼就讓我來分享我如何理解與記憶這張表吧!
運算子在做甚麼
題目敘述
題目會給定一個鏈結串列 Linked List的頭部結點，要求我們根據索引的奇偶數重新排列。奇數索引的在前，偶數索引的在後。數的時候，從Head節點的索引=1開始數。
例如:
1 -> 2 -> 3 -> 4 -> 5
重新排列為
1 -> 3 -> 5 -> 2 -> 4
描述順序的方式有很多種，可以用數字標示文字的方式，如下
文字
文字
文字
用數字標示文字的方式我覺得有個特質是，文字重要的程度是遞減的，也就是數字從一往後會越來越不重要。這個現象是我在寫這篇文的當下感覺到的，可能是我在過去經驗聽過有人說越重要的東西要先擺在前面；又或者是我在高中以前的
題目敘述
題目會給我們一個輸入陣列nums，和一個指定的k值。
請問，在輸入陣列nums中，有幾個子陣列的元素總合恰好為k ？
例如: nums = [1,2,3], k = 3
則有兩個子陣列的元素總合為3，分別是[1,2] 和 [3]
如果是第一次聽到或接觸前綴和prefix的同學
本文介紹了選擇排序演算法的基本邏輯與實作過程，透過範例分析陣列排序的交換步驟，以及相關的程式碼範例，幫助讀者理解選擇排序的時間與空間複雜度。選擇排序是一個簡單易懂的演算法，對於初學者來說是學習排序演算法的良好基礎。
題目敘述 Kth Distinct String in an Array
給定一個輸入陣列arr 和 參數k
請返回第k個出現恰好一次的陣列元素。
給定一個輸入陣列，計算最長遞增子序列的總數。本題和Longest Common Subsequence相似，需要設定一個計數器，記錄最長遞增子序列的數量。透過DP模型的化簡方式來解決問題。時間複雜度為O(n^2)，空間複雜度為O(n)。主要使用回頭看的技巧，找出比較小的元素去延伸遞增子序列的長度。
本文章討論如何使用動態規劃和回頭查看技巧來計算最長遞增子序列的長度，並提供了相關的測試案例和範例。本文還包括了詳細的演算法和程式碼示例，以及時間和空間複雜度的分析。
給定一個輸入非負整樹陣列nums，請找出k值，使得陣列中恰好有k個元素大於等於 k。如果無解，回傳-1。尋找k值的方法包括排序法和二分搜尋法，時間複雜度都為O(n log n)，空間複雜度為O(1)。關鍵知識點是當解空間具有遞增或遞減的性質時，可以用二分搜尋法加快搜尋效率。
題目會給定一個陣列nums和一個目標值goal。計算子陣列總和=goal的數目有多少。演算法包含前綴和和字典的技巧，時間複雜度為O(n)，空間複雜度為O(n)。
不同的運算子一起出現時，會根據其優先性(Precedence)來決定誰先誰後。MDN也很貼心的整理成表格了。
雖然有表格可以供我們查找，但是總不可能每一次用到運算子的時候，我們都去查找吧?我們最好對這張表有直觀上的理解與記憶。
那麼就讓我來分享我如何理解與記憶這張表吧!
運算子在做甚麼
題目敘述
題目會給定一個鏈結串列 Linked List的頭部結點，要求我們根據索引的奇偶數重新排列。奇數索引的在前，偶數索引的在後。數的時候，從Head節點的索引=1開始數。
例如:
1 -> 2 -> 3 -> 4 -> 5
重新排列為
1 -> 3 -> 5 -> 2 -> 4
描述順序的方式有很多種，可以用數字標示文字的方式，如下
文字
文字
文字
用數字標示文字的方式我覺得有個特質是，文字重要的程度是遞減的，也就是數字從一往後會越來越不重要。這個現象是我在寫這篇文的當下感覺到的，可能是我在過去經驗聽過有人說越重要的東西要先擺在前面；又或者是我在高中以前的
題目敘述
題目會給我們一個輸入陣列nums，和一個指定的k值。
請問，在輸入陣列nums中，有幾個子陣列的元素總合恰好為k ？
例如: nums = [1,2,3], k = 3
則有兩個子陣列的元素總合為3，分別是[1,2] 和 [3]
如果是第一次聽到或接觸前綴和prefix的同學