问题描述
要求一串整数流在尽可能短的时间内求得已读取的数字流中比x 小的元素个数。注意是数据流的问题，所以要考虑新元素的加入与求解个数的影响。
顺时针打印旋转矩阵元素。
解题思路T1
方法一：
在C++中，你可以使用STL中的std::set或std::multiset来实现这样的数据结构。它们底层通常是基于平衡二叉搜索树实现的，可以高效地插入、删除和查找元素。
方法二：
手撕平衡二叉搜索树
首先，我们定义了一个 Node 结构体，用于表示二叉搜索树的节点。每个节点包含一个整数值 data，表示节点的值，以及一个整数值 count，表示以该节点为根的子树中的节点个数。节点还有左右子节点的指针。
然后，我们定义了一个 BST 类，用于表示二叉搜索树。这个类中包含了 root 成员变量，表示树的根节点。
BST 类中的 insert 方法用于向二叉搜索树中插入一个新节点。如果树为空，则创建一个新节点并将其作为根节点；否则，根据节点的值比较规则，将新节点插入到合适的位置。在插入过程中，我们还需要更新每个节点的 count 值，以反映树中节点的数量。
count...
问题描述有一系列数，假设l-序列是其中长度为l的连续子序列，对于每个l-序列有一个最小值，称之为l-序列的波谷。设计算法策略求原序列中的最大波谷（max（min（l-序列））。
解题思路
读题： 这里的l是一个给定的值，不是变化的。(因为我一开始就搞错了)
方法一（暴力）：设想弄个两层循环，第二层循环寻找l-序列中的最小值，很简单，时间复杂度为O($n * l$)
方法二（双端队列）：
在函数findMaxWave中，首先创建了一个双端队列 dq，用于存储元素的下标。
然后，算法通过两个循环分别处理前l个元素和剩余元素。
在处理前l个元素时，通过一个循环遍历，并且使用一个while循环保持队列中的元素按照递减的顺序排列。具体来说，如果当前元素比队列中的最后一个元素小或等于，则将队列中的最后一个元素移除，直到队列为空或者当前元素大于队列中的最后一个元素，然后将当前元素的下标加入队列中。
在处理剩余元素时，首先通过 max_wave = max(max_wave, nums[dq.front()]) 更新当前窗口的最大波谷的值，然后通过两个while循环，分别将队列中不在当前...
前言本篇为我做过的洛谷题的部分题解，大多是我认为比较具有代表性的或者比较有意思的题目，包含我自己的思考过程和想法。
[NOIP2001 提高组] 数的划分题目描述将整数 $n$ 分成 $k$ 份，且每份不能为空，任意两个方案不相同（不考虑顺序）。
例如：$n=7$，$k=3$，下面三种分法被认为是相同的。
$1,1,5$;$1,5,1$;$5,1,1$.
问有多少种不同的分法。
输入格式$n,k$ （$6<n \le 200$，$2 \le k \le 6$）
输出格式$1$ 个整数，即不同的分法。
样例 #1样例输入 #117 3
样例输出 #114
提示四种分法为：$1,1,5$;$1,2,4$;$1,3,3$;$2,2,3$.
【题目来源】
NOIP 2001 提高组第二题
解题思路其是这题我一看下去觉得纯纯搜索就完了，就直接采用了DFS的思路，考虑一下递归边界，做一个可行性减枝，一顿搜索后就是60分。更换思路，改成从n-k+1到1循环，从后往前遍历i，觉得能够减少循环，把大的数字先找出来，是80分。
1234567891011121...
问题描述
给定一个字符串str和一个整数K，设计策略返回一个最大子串长度使得子串每个字符重复出现的次数不小于K。
假设一个由n人组成的小组中的每个人都从一组候选人中选出两个人来填补委员会的两个职位。排名前两位的选手只要各自获得超过n/2的选票，都会赢得位置。设计算法，确定获得最多选票的两位候选人是否各自获得了至少n/2张选票，如果是，则确定这两位候选人是谁。
最近的题目真是越来越难了(T^T)
解题思路T1
方法一：
一般在求区间什么最大最小的(比如求区间最大和)，根据经验能采用前缀和的思路。
假设字符串只有26个小写英文字母。我们定义sum[i][j]表示str[0 , i-1]中j代表的字符出现的次数。那么子串str[l,r]中j代表的字符出现的次数即为sum[r+1][j]-sum[l][j]。只需要预先处理出所有sum，就能O($ n^2 $)处理出子串中每个字符出现次数
方法二：
第一种方法简单易想，现在着重讲解第二种方法(滑动窗口法)
让我们逐步解释这个算法的工作原理：
外部循环：
外部循环控制着不同字符个数的范围，从 ...
问题描述
在不同应用领域，经常涉及到top-K的问题，请给出不同策略在一系列数中返回Top-K元素，并分析你的策略。
调研学习排序算法CubeSort，体会分治思想的使用。
解题思路T1
方法一(直接排序法):
将整个数组排序，然后取前K个元素作为结果。常见的排序算法包括快速排序、归并排序等。
优点： 简单直观，易于实现。
缺点： 时间复杂度较高，通常为 O(nlogn)，不适用于大规模数据集。并且，如果只需要前K个元素而不需要对整个数组排序，则效率低下。
方法二(堆/优先队列):
使用堆数据结构来解决Top-K元素问题，通常是使用小根堆或大根堆。
优点： 时间复杂度为 O(nlogk)，适用于大规模数据集，只需维护大小为K的堆，节省了排序整个数组的开销。
缺点： 实现稍微复杂一些，需要理解堆数据结构的性质和操作。
方法三(快速选择):
这是一种改进的快速排序算法，用于查找未排序数组中的第K个最小元素。
优点： 平均时间复杂度为 O(n)，在实践中通常比堆更快。
缺点： 最坏情况下时间复杂度为 O(n^2)，但是通过一些优化策略可以将最坏情况的...
问题描述
有一个序列是某个有序系列围绕着下标为K的元素(0 <= k < length)旋转得到的序列，使数组下标变为 [k], [k+1], …, [n-1], [0], [1], …, [k-1]，如 123456围绕着下标为3的元素旋转得到456123，请为此序列编写元素查找算法，并分析你的算法性能。
我们学习的二分查找算法是针对一维有序序列的，现假设有一个矩阵，其每一行每一列分别是从左到右、从上到下有序的，请为此矩阵编写元素查找算法，并分析你的算法性能。
解题思路T1
方法一
暴力搜索思路非常简单，只用找到数字1的位置就行，然后将数字1的位置减一就是k，甚至数组都不用，直接在输入的时候过一遍就行了。时间复杂度为O(n)
方法二
其实这个题目的序列旋转点左边有序，右边有序，且左边所有的数都大于右边的数，我们仍然可以使用了二分查找算法。
首先，定义了一个函数searchInRotatedArray，接受三个参数：nums为旋转有序数组，target为目标元素，length为数组长度。
在函数内部，使用二分查找的思想，在每次循环中找到中间元素...
问题描述
给出不同策略求两个数的最大公约数GCD(a,b)，并进行分析。
给出不同策略列出一个集合的所有子集。
解题思路T1这里我提供了三种常见的求最大公约数（GCD）的算法：欧几里得算法、更相减损术和辗转相除的递归形式。
欧几里得算法：
这个算法是基于一个简单的观察：两个数的最大公约数等于其中较小数与两数相除的余数的最大公约数。
在每次迭代中，算法通过不断取余来缩小问题规模，直到找到余数为0为止。
时间复杂度：欧几里得算法的时间复杂度主要取决于两个数的大小，最坏情况下的时间复杂度为O(log(max(a, b)))。 （时间复杂度请自行证明）
更相减损术：
这个算法也是基于一个简单的观察：两个数的最大公约数等于它们的差与较小数的最大公约数。
在每次迭代中，算法通过不断相减来缩小问题规模，直到两个数相等为止。
时间复杂度：更相减损术的时间复杂度主要取决于两个数的大小，最坏情况下的时间复杂度为O(max(a, b))。
辗转相除的递归形式：
这个算法是欧几里得算法的一种递归实现，递归终止条件是其中一个数为0，返回另一个数。
在每次递归调用中，算法通过取余操作...
问题描述
给栈结构设计一个求最小值的操作，要求入栈、出栈以及求最小值均在O(1)完成。
给出策略利用栈去完成一个序列的排序，并分析相应的性能。
解题思路第一题
维护两个栈，一个是普通栈 normalStack，一个是小顶栈 minStack。
入栈操作就是normalStack正常push，minStack当栈为空或栈顶元素比要入栈小时push进去。这样就可保证minStack的top为最小值，且入栈操作时间复杂度为O(1)。
出栈操作normalStack同理正常pop，minStack当top元素的值等于normalStack的top元素时就出栈。这样就可以保证每次pop弹出元素后minStack的top仍为最小值。时间复杂度为O(1)。
求最小值只需要返回minStack的top即可。时间复杂度为O(1)。
第二题使用栈进行排序的一个常见策略是利用一个额外的临时栈，将原始栈中的元素依次弹出并按顺序插入到辅助栈中。具体步骤如下：
维护两个栈，一个是主栈mainStack，一个是临时栈tempStack。
入栈时，如果mainStack主栈为空或者要入栈的元...
在Android Studio中制作血条可以通过自定义视图（Custom View）来实现。以下是一个简单的示例，展示如何使用自定义视图绘制一个简单的血条：
首先，在res/values/styles.xml文件中定义一个样式：
1234567<style name="HealthBar"> <item name="android:layout_width">match_parent</item> <item name="android:layout_height">wrap_content</item> <item name="android:layout_margin">16dp</item> <item name="android:padding">4dp</item> <item name="android:backgro...