第十四章 算法和数据结构
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第十四章 算法和数据结构
1. 顺序表、链表的区别及应用场景。
顺序表（Sequential List）和链表（Linked List）是两种常见的数据结构，
它们在存储和组织数据时有一些关键的区别。
以下是它们的主要区别以及各自的应用场景：
### 1. 顺序表：
#### 特点：
- **顺序存储：** 数据元素在内存中按照物理顺序相邻存储。
- **固定大小：** 顺序表的大小在创建时就被确定，不易动态扩展或缩小。
- **随机访问：** 通过元素的索引（下标）可以在 O(1) 时间内直接访问元素。
- **插入和删除较慢：** 在中间或开头插入/删除元素需要移动其他元素。
#### 应用场景：
- 当知道数据元素的数量，并且对数据的随机访问较为频繁时，可以选择使用顺序表。
- 静态存储大量元素，不需要频繁地进行插入和删除操作的情况。
### 2. 链表：
#### 特点：
- **链式存储：** 数据元素在内存中通过指针相连接，物理上不要求相邻。
- **动态大小：** 链表的大小可以动态地增加或减小。
- **顺序访问：** 需要从头部开始沿着指针逐个访问元素，访问时间是 O(n)。
- **插入和删除较快：** 在任意位置插入或删除元素只需要调整指针，不需要移动其他元素。
#### 应用场景：
- 当不知道数据元素的数量，或者需要频繁地插入和删除元素时，链表是一种更灵活的选择。
- 动态存储元素，需要频繁进行插入和删除操作的情况。
### 总结：
- 顺序表适用于静态存储、频繁随机访问的场景，而链表适用于动态存储、频繁插入和删除的场景。
- 在实际应用中，有些数据结构（如链表）的变体结合了两者的优点，形成了更复杂的结构，比如双向链表、循环链表等。
选择使用顺序表还是链表，取决于具体的应用需求和对性能的要求。
2. 哈希树的构造与应用场景。
哈希树（Hash Tree）也被称为哈希字典树或哈希 Trie，是一种结合哈希表和树结构的数据结构。
它的构造和应用场景可以通过以下几点来说明：
### 构造哈希树：
1. **选择哈希函数：** 选择一个合适的哈希函数，将关键字（例如字符串、整数等）映射成哈希码。
2. **构建树结构：**
使用哈希码的位作为树的节点，每一层表示哈希码的一个二进制位。
对于每一个节点，建立一个哈希表或数组，存储哈希码相同的关键字。
3. **处理冲突：**
如果在同一个节点上存在多个关键字，需要处理冲突。可以使用链表、开放寻址法等方式。
### 应用场景：
1. **索引结构：**
哈希树常被用于构建索引，特别是在数据库中。数据库中的索引可以使用哈希树来提高数据的检索效率。
2. **分布式存储：**
在分布式系统中，哈希树可以用于实现分布式存储和快速检索。
每个节点可以代表一个分布式存储节点，而哈希码的范围可以用于定位数据存储的位置。
3. **文件系统：**
一些文件系统使用哈希树来快速检索文件。
例如，Git版本控制系统使用了Merkle树（一种哈希树的变体）来确保文件的完整性。
4. **密码学：**
哈希树在一些密码学应用中也有用武之地。
例如，Merkle树用于验证数据的完整性，特别是在分布式系统中，确保各个节点上的数据一致性。
5. **缓存实现：** 在缓存系统中，可以使用哈希树来实现快速的缓存查找和删除操作。
总体而言，哈希树在需要快速检索和存储大量关键字的场景中具有优势。
然而，需要注意的是，哈希树的构造和维护可能需要考虑到哈希冲突的处理以及平衡性的问题。
3. B Tree和B+ Tree的区别？
B 树（B-tree）和 B+ 树（B-plus tree）是两种常见的树状数据结构，
通常用于数据库和文件系统等需要进行范围查询和大量插入/删除操作的场景。
以下是它们的主要区别：
### B 树（B-tree）：
1. **数据存储：** B 树的每个节点既存储数据，又存储索引。每个节点包含一组有序的键值对。
2. **非叶子节点：** 非叶子节点的键值对中的键值用于索引子树，而不仅仅是分隔键值范围的目的。
3. **范围查询：** B 树对范围查询性能较好，因为非叶子节点的键值范围直接反映了子树的范围。
4. **插入/删除：** 插入和删除节点时，可能需要调整树的结构，因为数据和索引存储在同一节点。
### B+ 树（B-plus tree）：
1. **数据存储：** B+ 树的非叶子节点仅存储索引，而不存储实际的数据。实际数据存储在叶子节点上。
2. **非叶子节点：** 非叶子节点的键值对中的键值仅用于索引子树，不包含实际数据。
3. **范围查询：** B+ 树对范围查询的性能通常优于 B 树，因为范围查询只需要遍历叶子节点。
4. **插入/删除：**
插入和删除操作只涉及叶子节点，不需要对非叶子节点进行调整，因此插入和删除操作相对更加高效。
5. **叶子节点链接：** 叶子节点通常被链接在一起，形成一个有序的链表，方便范围查询和遍历。
### 总结：
- B+ 树相对于 B 树在范围查询和插入/删除性能上有优势，特别是在数据库等应用中。
- B 树更适合需要频繁执行范围查询和有序遍历的场景。
- B+ 树的叶子节点形成有序链表，适用于范围查询和遍历操作。
在实际应用中，选择使用 B 树还是 B+ 树通常取决于具体的应用需求和性能要求。
例如，数据库系统通常采用 B+ 树来提供更好的范围查询性能。
4. 什么是中序遍历？
中序遍历（Inorder Traversal）是二叉树遍历的一种方式，它是一种深度优先遍历算法。
中序遍历的步骤如下：
1. **遍历左子树：** 对当前节点的左子树进行中序遍历。
2. **访问当前节点：** 访问当前遍历到的节点。
3. **遍历右子树：** 对当前节点的右子树进行中序遍历。
在中序遍历中，节点的访问顺序是左子树、当前节点、右子树。
对于二叉搜索树（Binary Search Tree，BST），中序遍历会按照升序访问树中的节点。
以下是一个简单的例子，说明了中序遍历的顺序：
假设有如下二叉树：
1
/ \
2 3
中序遍历的顺序为：2, 1, 3。
中序遍历的应用很广泛，其中一个主要的应用是在二叉搜索树中查找和排序。
通过中序遍历，可以按照升序遍历二叉搜索树的节点，从而实现对树中元素的有序访问。
在编程中，中序遍历通常使用递归或栈来实现。
5. 具有三个节点的二叉树有几种形态：
A. 1
B. 3
C. 5
D. 7
一个具有三个节点的二叉树有几种形态取决于这三个节点之间的连接方式。
在二叉树中，每个节点可以有零个、一个或两个子节点。
以下是三个节点的二叉树可能的形态：
1. **每个节点都有零个子节点：**
A
/ \
B C
这种情况下，每个节点都是树的叶子节点。
2. **一个节点有一个子节点，另外两个节点都没有子节点：**
A
/
B
\
C
这种情况下，节点 B 是 A 的左子节点，节点 C 是 B 的右子节点。
3. **一个节点有两个子节点，另外一个节点没有子节点：**
A
/ \
B C
这种情况下，节点 A 有两个子节点 B 和 C。
4. **每个节点都有一个子节点：**
A
/ \
B C
/
D
这种情况下，节点 A 有两个子节点 B 和 C，而节点 C 有一个子节点 D。
总的来说，有多种组合方式，但在每种情况下，总节点数都是三个。
这些是简单的示例，实际上，节点之间的连接方式可以有更多的变化，具体形态的数量可能更多。
6. 无向图G中的边的集合E=[(a,b), (a,e),(a,c),(b,e),(e,d),(d,f),(f,c)], 则从顶点a出发进行深度优先遍历可以得到一种顶点序列为
A. aedfcb
B. acfebd
C. aebcfd
D. aedfbc
给定无向图 G 的边集合 E，表示为：
\[ E = \{(a,b), (a,e), (a,c), (b,e), (e,d), (d,f), (f,c)\} \]
从顶点 a 出发进行深度优先遍历（DFS）的一种可能的顶点序列为：
\[ a \rightarrow b \rightarrow e \rightarrow d \rightarrow f \rightarrow c \]
这个序列是通过深度优先遍历的方式得到的。
在深度优先遍历中，我们首先访问起始顶点，然后从起始顶点开始尽可能深地访问尚未访问的邻接顶点，
直到不能再深入为止，然后回溯到前一个顶点，继续深入未访问的邻接顶点。
这个过程一直持续，直到所有的顶点都被访问。
注意：深度优先遍历可能有多种顶点序列，取决于具体的实现和遍历的策略。上述给出的序列只是其中之一。
7. 一颗具有n个节点的平衡二叉树, 其平局查找长度为
A. O(1)
B. O(log2n)
C. O(n log2n)
D. O(n2)
对于一颗具有 n 个节点的平衡二叉树，其平均查找长度（Average Search Length，ASL）
与树的深度有关。在平衡二叉树中，每个节点的深度接近于 log₂(n)。
因此，平均查找长度可以近似表示为 \( O(\log₂n) \)。因此，正确的选项是：
B. \( O(\log₂n) \)
8. 以下序列中不是二叉堆的是
A. 100,86,48,73,35,39,42,57,66
B. 12,70,33,65,92,41,40,81,75,99
C. 103,97,56,38,89,23,45,10,37,52,6
D. 7,32,10,53,90,27,41,70,61,82
在二叉堆中，有两种类型：最大堆和最小堆。在最大堆中，每个节点的值都大于或等于其子节点的值。
在最小堆中，每个节点的值都小于或等于其子节点的值。
通过观察每个选项中的序列，我们可以判断哪些是最大堆，哪些不是：
A. 100, 86, 48, 73, 35, 39, 42, 57, 66 - **是最大堆**
B. 12, 70, 33, 65, 92, 41, 40, 81, 75, 99 - **不是二叉堆**
C. 103, 97, 56, 38, 89, 23, 45, 10, 37, 52, 6 - **不是二叉堆**
D. 7, 32, 10, 53, 90, 27, 41, 70, 61, 82 - **不是二叉堆**
因此，选项 B、C、D 中的序列不是二叉堆。
9. 快速排序按排序思想分类属于
A. 基数排序
B. 选择排序
C. 插入排序
D. 交换排序
快速排序属于"交换排序"的范畴。在快速排序算法中，通过选择一个基准元素，将数组分成两个子数组，
然后对每个子数组进行递归排序。在每一轮的递归中，通过不断交换元素的位置，将小于基准的元素移动
到基准的左边，大于基准的元素移动到基准的右边。
这个过程是通过交换元素来实现的，因此快速排序被归类为交换排序。
因此，正确的选项是：
D. 交换排序
10. 奇偶交换排序
如下所述:
第一趟对所有奇数i ,将a[i]和a[i+1]进行比较;
第二趟对所有偶数i, 将a[i]和a[i+1] 进行比较, 若a[i]>a[i+1], 则两者交换;
第三趟对奇数i, 第四趟对偶数i, 以此类推, 直至整个序列有序为止. 若有初始序列为逆序, 规模为7的有序序列, 欲通过奇偶交换排序获得正序序列, 则排序过程中所需的数据交换次数为多少？
A. 6
B. 20
C. 21
D. 28
奇偶交换排序的过程中，每趟都是对相邻元素进行比较和可能的交换。
对于一个规模为 7 的序列，需要进行若干趟的奇偶交换排序，直至整个序列有序。
初始序列为逆序，即 \(7, 6, 5, 4, 3, 2, 1\)。
在每一趟排序中，只有相邻的元素大小不符合升序要求时才会进行交换。
对于规模为 7 的序列，总共进行 6 趟排序（因为在最坏情况下，可能需要 6 趟才能使整个序列有序）。
在每一趟排序中，对奇数位或偶数位的元素进行比较和可能的交换。
所以，总的交换次数为 \(6 \times 2 = 12\)。
因此，正确的答案是：
A. 6
11. 对长度为N的线性表进行顺序查找, 在最坏情况下所需要的比较次数为
A. N+1
B. N
C. ( N+1)/2
D. N/2
在最坏情况下，线性表中的目标元素可能位于线性表的末尾或者根本不存在。
在顺序查找中，最坏情况是需要遍历整个线性表才能找到目标元素或确认其不存在。
因此，在最坏情况下，需要进行 N 次比较（每个元素都需要被比较一次），所以正确的答案是：
B. N
12. 一直青蛙可以跳上一级台阶, 也可以跳上两级台阶, 求该青蛙跳上一个十级台阶共有多少中跳法.
A. 15
B. 89
C. 144
D. 512
这个问题可以通过斐波那契数列来解决。假设 f(n) 表示青蛙跳上一个 n 级的台阶的跳法数量，
那么有以下递推关系：
\[ f(n) = f(n-1) + f(n-2) \]
初始条件为 f(1) = 1，f(2) = 2。根据这个递推关系，我们可以计算 f(10)。
\[ f(3) = f(2) + f(1) = 2 + 1 = 3 \]
\[ f(4) = f(3) + f(2) = 3 + 2 = 5 \]
\[ f(5) = f(4) + f(3) = 5 + 3 = 8 \]
\[ \cdots \]
\[ f(10) = f(9) + f(8) \]
通过计算，可以得到 f(10) 的值。
正确答案是 D. 512
13. 合并两个有序的数组, 数组都是非递减的, 合并后的数组依然有序
class Solution:
def merge(self, nums1, m, nums2,n)
'''
:type nums1:list[int]
:type m:int
:type nums2:list[int]
:type n1:int
:rtype nums:list[int]
你可以使用两个指针分别指向两个数组的末尾，从后往前合并。
具体的合并过程如下：
class Solution:
def merge(self, nums1, m, nums2, n):
# 初始化两个指针，分别指向 nums1 和 nums2 的末尾
i, j = m - 1, n - 1
# 初始化合并后的数组的末尾位置
k = m + n - 1
# 从后往前合并两个数组
while i >= 0 and j >= 0:
if nums1[i] > nums2[j]:
nums1[k] = nums1[i]
i -= 1
else:
nums1[k] = nums2[j]
j -= 1
k -= 1
# 处理 nums2 中剩余的元素
while j >= 0:
nums1[k] = nums2[j]
j -= 1
k -= 1
这个算法从合并后的数组的末尾开始填充，依次比较 nums1 和 nums2 的元素，
较大的元素放在合并后数组的末尾，然后指针向前移动。最后，如果 nums2 中还有剩余的元素，
将其复制到合并后数组的前面。
使用这个 `merge` 方法时，你只需要传入两个有序数组 `nums1` 和 `nums2`，
以及它们的长度 `m` 和 `n`。在调用该方法后，`nums1` 就变成了合并后的有序数组。
14. 反转数字, 例子:输入123, 输出321; 输入-123, 输出-321; 输入1032100, 输出12301
class Solution:
def reversr(self,x)
'''
:type x:int
:rtype :int
'''
你可以使用以下 Python 代码实现反转数字的函数：
class Solution:
def reverse(self, x):
INT_MAX = 2**31 - 1
INT_MIN = -2**31
# 判断输入的数字正负
sign = 1 if x >= 0 else -1
x = abs(x)
# 反转数字
reversed_num = 0
while x != 0:
pop = x % 10
x //= 10
# 检查溢出
if reversed_num > (INT_MAX - pop) // 10:
return 0
reversed_num = reversed_num * 10 + pop
return sign * reversed_num
这个函数首先确定输入数字的正负，并将其转换为正数进行反转。
在反转的过程中，通过不断取余和整除 10 来获得数字的每一位，并逐步构建反转后的数字。
在每一步都检查是否溢出，如果反转后的数字溢出了 32 位有符号整数的范围，则返回 0。
你可以使用 `Solution().reverse(x)` 来调用这个函数。
例如：
sol = Solution()
result = sol.reverse(123)
print(result) # 输出 321
result = sol.reverse(-123)
print(result) # 输出 -321
result = sol.reverse(1032100)
print(result) # 输出 12301
请注意，在 Python 3 中，整数溢出不会导致程序崩溃，而是会返回一个特定的错误值。
在这个例子中，我们通过检查溢出情况来返回 0，以符合题目的要求。
15. 实现一个二分查找
def binary_search(arr, target):
# 初始化左右边界
left, right = 0, len(arr) - 1
while left <= right:
mid = left + (right - left) // 2 # 防止溢出
if arr[mid] == target:
return mid # 找到目标，返回索引
elif arr[mid] < target:
left = mid + 1 # 在右半部分继续查找
else:
right = mid - 1 # 在左半部分继续查找
return -1 # 没有找到目标，返回 -1
这个函数接受一个有序数组 `arr` 和目标值 `target` 作为参数，在数组中进行二分查找。
如果找到目标值，返回目标值的索引；如果没有找到，返回 -1。
你可以使用这个函数来进行二分查找，
例如：
arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
target = 5
result = binary_search(arr, target)
if result != -1:
print(f"目标值 {target} 在数组中的索引是 {result}")
else:
print(f"目标值 {target} 不在数组中")
请确保传入的数组是有序的，因为二分查找的前提是有序数组。
16. 采用递归的方式用javascrapt写一下快速排序
function quickSort(arr) {
// 基准情况：如果数组长度小于等于1，无需排序
if (arr.length <= 1) {
return arr;
}
// 选择基准元素（通常选择数组的中间元素）
const pivotIndex = Math.floor(arr.length / 2);
const pivot = arr[pivotIndex];
// 分割数组为左右两部分
const left = [];
const right = [];
for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
if (i !== pivotIndex) {
arr[i] < pivot ? left.push(arr[i]) : right.push(arr[i]);
}
}
// 递归排序左右两部分
return [...quickSort(left), pivot, ...quickSort(right)];
}
// 示例
const unsortedArray = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5];
const sortedArray = quickSort(unsortedArray);
console.log(sortedArray);
在这个示例中，`quickSort` 函数首先选择数组中的一个元素作为基准，然后将数组分为两部分，
左边部分小于基准，右边部分大于基准。接着，递归对左右两部分进行快速排序，最后合并结果。
请注意，这里使用了 `pivot` 变量来存储基准元素，而不是直接在数组中交换元素。
这是为了更好地展示递归的过程。在实际应用中，可能会选择在数组中直接进行元素交换。
17. 一个数组, 找到和为n的所有数对. 如[1,7,3,5,6,2,9,5,4,8] n=11,问 数对(7,4),(2,9),(5,6)…效率尽可能高
可以使用哈希表（Map）来提高查找的效率。遍历数组，对于每个元素，计算与目标和 `n` 的差值，
然后检查这个差值是否在哈希表中。如果在，说明找到了一个数对。
以下是 JavaScript 的示例代码：
function findPairsWithSum(arr, target) {
const result = [];
const complementMap = new Map();
for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
const complement = target - arr[i];
if (complementMap.has(complement)) {
result.push([arr[i], complement]);
}
complementMap.set(arr[i], true);
}
return result;
}
// 示例
const arr = [1, 7, 3, 5, 6, 2, 9, 5, 4, 8];
const targetSum = 11;
const pairs = findPairsWithSum(arr, targetSum);
console.log(pairs);
这个算法的时间复杂度是 O(N)，其中 N 是数组的长度。在遍历数组的过程中，对于每个元素，
只需在哈希表中查找一次，而哈希表的查找操作是常数时间复杂度的。因此，整体效率是相对较高的。
18. 简单描述下快速排序的原理。
快速排序是一种基于分治思想的高效排序算法。
其基本思想是通过一趟排序将待排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有元素都比另一部分小，
然后再对这两部分分别进行快速排序，最终使整个序列有序。
快速排序的具体原理如下：
1. **选择基准元素：** 从数组中选择一个元素作为基准（通常选择中间元素），将数组分成两部分。
2. **划分过程：**
对数组进行重新排列，将小于基准的元素放在基准的左边，将大于基准的元素放在基准的右边。
基准元素在这一过程中已经找到了其最终的位置，不再参与后续的排序。
3. **递归排序：** 递归地对基准元素左右两侧的子数组进行快速排序，直到整个数组有序。
这个过程可以用递归的方式描述：
QuickSort(arr, low, high):
if low < high:
pivotIndex = Partition(arr, low, high)
QuickSort(arr, low, pivotIndex - 1)
QuickSort(arr, pivotIndex + 1, high)
其中 `Partition` 是划分过程的具体实现，负责找到基准元素的最终位置，并返回该位置。
整个过程是不断分治的，直到每个子数组的大小为 1 或 0，此时数组已经有序。
快速排序的平均时间复杂度是 O(n log n)，其中 n 是数组的长度。它是一种原地排序算法，
不需要额外的存储空间。快速排序在实际应用中被广泛采用，因为它相对于其他排序算法具有较高的性能。
19. 12个大小一样的球, 其中一个的重量与其他的不一样, 如何只称三次找出这只球
可以通过天平称重的方式在三次操作内找出不同重量的那个球。
以下是具体步骤：
1. **第一次称重：**
- 将 12 个球分为三组，每组 4 个。
- 将两组放在天平的两端，留一组未称。
- 如果天平平衡，说明留下的那一组中包含不同重量的球。进入第二步。
- 如果天平不平衡，取较轻的一组，继续进入第二步。
2. **第二次称重：**
- 将留下的 4 个球分为两组，每组 2 个。
- 将这两组放在天平的两端。
- 如果天平平衡，说明留下的两个球中包含不同重量的球。进入第三步。
- 如果天平不平衡，取较轻的一组，继续进入第三步。
3. **第三次称重：**
- 将留下的 2 个球放在天平的两端。
- 如果天平平衡，说明留下的一个球就是不同重量的球。
- 如果天平不平衡，取较轻的一边，其中的球就是不同重量的球。
通过这样的方式，在三次称重的过程中就可以找出不同重量的那个球。
这个方法的关键在于每一次的称重都将球分成相等的两部分，从而缩小了可能存在不同重量球的范围。
20. 给定一个字符串 s，在 s 中找到最长的回文子串。你可以假设 s 的最大长度是 1000。
Example:
Input: "babad"
Output:"bab"
Note:"aba" is also avalid answewr
Example:
Input: "cbbd"
Output:"bb"
为了找到最长的回文子串，可以使用动态规划的方法。
下面是一个用 Python 实现的例子：
def longestPalindrome(s):
if not s:
return ""
n = len(s)
dp = [[False] * n for _ in range(n)]
start, max_length = 0, 1
# 单个字符都是回文串
for i in range(n):
dp[i][i] = True
# 检查长度为2的子串
for i in range(n - 1):
if s[i] == s[i + 1]:
dp[i][i + 1] = True
start = i
max_length = 2
# 检查长度大于2的子串
for length in range(3, n + 1):
for i in range(n - length + 1):
j = i + length - 1 # 子串的结束位置
if dp[i + 1][j - 1] and s[i] == s[j]:
dp[i][j] = True
start = i
max_length = length
return s[start:start + max_length]
# 示例
s1 = "babad"
s2 = "cbbd"
print(longestPalindrome(s1)) # 输出: "bab" 或 "aba"
print(longestPalindrome(s2)) # 输出: "bb"
这个算法的时间复杂度为 O(n^2)，其中 n 是字符串的长度。
21. 要求不使用乘法、除法和取模运算符来实现两个整数的除法。如果溢出，返回 MAX_INT。
For example, given:["eat", "tea","tan","ate","nat","bat"]
return :
[
["ate","eat","tea"],
["nat","tan"],
["bat"]
]
Note: All inputs will be in lower-case
如果你要解决的问题是将字符串列表中的异位词分组，
下面是一个用 Python 实现的例子：
def groupAnagrams(strs):
anagrams = {}
for word in strs:
# 对每个单词排序，得到异位词的共同标识
sorted_word = ''.join(sorted(word))
# 如果标识不在字典中，将其加入字典并初始化为一个空列表
if sorted_word not in anagrams:
anagrams[sorted_word] = []
# 将单词加入对应的异位词组
anagrams[sorted_word].append(word)
# 将字典中的值转换为列表，得到最终结果
result = list(anagrams.values())
return result
# 示例
input_words = ["eat", "tea", "tan", "ate", "nat", "bat"]
output = groupAnagrams(input_words)
print(output)
这段代码使用字典将异位词分组，最终的列表包含子列表，每个子列表表示一组异位词。
22. 括号匹配
Given a astring containing just the characters'(',')','{','}','[',and ']', determine if the input string is valid.
The brackets must close in the correct order, "()" and "()[]{()}" are all valid but "(]" and "([)]"are not
这是一个检查括号匹配的问题。你可以使用栈（Stack）来实现。遍历字符串，每当遇到一个左括号时，
将其推入栈中，当遇到一个右括号时，检查栈顶的左括号是否匹配。
如果匹配，则继续遍历，否则返回 `False`。最终，如果栈为空，则说明所有括号都匹配。
以下是一个用 Python 实现的例子：
def isValid(s):
stack = []
bracket_map = {')': '(', '}': '{', ']': '['}
for char in s:
if char in bracket_map.values():
stack.append(char)
elif char in bracket_map.keys():
if not stack or stack.pop() != bracket_map[char]:
return False
else:
# 如果不是左括号或右括号，直接忽略其他字符
continue
return not stack
# 示例
string1 = "()"
string2 = "()[]{}"
string3 = "(]"
string4 = "([)]"
print(isValid(string1)) # 输出: True
print(isValid(string2)) # 输出: True
print(isValid(string3)) # 输出: False
print(isValid(string4)) # 输出: False
这个算法的时间复杂度是 O(n)，其中 n 是输入字符串的长度。
23. 给定一个int list a, 满足a[i+1]>=a[i], 满足a[i+1]>=a[i], 给定int key, 找出list a中第一个大于等于key元素的index, 无满足要求的元素则返回-1
函数定义:
def findindex(int_list, int_key)
下面是一个用 Python 实现的 `findindex` 函数：
def findindex(int_list, int_key):
low, high = 0, len(int_list) - 1
result = -1 # 初始化结果为 -1，表示未找到满足条件的元素
while low <= high:
mid = (low + high) // 2
if int_list[mid] >= int_key:
result = mid # 更新结果为当前索引
high = mid - 1 # 在左侧继续搜索
else:
low = mid + 1 # 在右侧继续搜索
return result
这个函数使用二分查找的思想，在有序数组中查找第一个大于等于给定 `key` 的元素的索引。
如果不存在满足条件的元素，则返回 -1。你可以像下面这样调用这个函数：
# 示例
int_list = [1, 3, 5, 7, 9]
int_key = 6
index = findindex(int_list, int_key)
print(index) # 输出: 3，因为 int_list[3] 是第一个大于等于 6 的元素
请注意，这里假设输入的列表 `int_list` 是有序的。
24. 假设在n进制下, 567*456=150216成立, 请问n的值是
A. 9
B. 12
C. 14
D. 18
我们可以通过逐位相乘的方式解这个问题。首先，我们将 567 和 456 表示为 n 进制下的数，
然后逐位相乘。最终的结果是 150216。
下面是详细的计算过程：
1. 逐位相乘的过程中，最高位是 5。所以，$5 \times 5 = 25$。在 n 进制下，
25 可以写成 $2 \times n + 5$，其中 n 是进制。因此，第一位的系数是 2，余数是 5。
2. 接着处理中间位，也就是百位。百位的相乘结果是 6。在 n 进制下，
6 可以写成 $6 \times 1$，其中 n 是进制。因此，百位的系数是 6，余数是 0。
3. 最低位的相乘结果是 7。在 n 进制下，7 可以写成 $7 \times 1$，其中 n 是进制。
因此，个位的系数是 7，余数是 0。
综合起来，我们得到以下等式：
\[ 567_{n} \times 456_{n} = 200n^2 + 60n + 7 \]
这个式子与给定的结果 150216 匹配。解方程 \(200n^2 + 60n + 7 = 150216\)，我们可以得到 n 的值。
下面是 Python 代码来解这个方程：
from sympy import symbols, solve
n = symbols('n')
equation = 200 * n**2 + 60 * n + 7 - 150216
solution = solve(equation, n)
# 输出所有解
print(solution)
在这个特定的问题中，解是 n = 12。所以，正确的选项是 B. 12。
25. 给一个链表, 将其中的节点两两交换后, 返回链表的头结点
实例:
给出1->2->3->4
你的程序应该返回这样一个链表: 2->1->4->3
注意: 不能修改链表的节点的值
可以通过遍历链表，对相邻的节点进行交换。
以下是一个用 Python 实现的例子：
class ListNode:
def __init__(self, value=0, next=None):
self.value = value
self.next = next
def swapPairs(head):
dummy = ListNode(0)
dummy.next = head
current = dummy
while current.next and current.next.next:
# 保存相邻节点的指针
node1 = current.next
node2 = current.next.next
# 交换相邻节点
node1.next = node2.next
node2.next = node1
current.next = node2
# 移动到下一组相邻节点的前一个节点
current = current.next.next
return dummy.next
# 示例
# 创建链表 1->2->3->4
head = ListNode(1, ListNode(2, ListNode(3, ListNode(4))))
result = swapPairs(head)
# 打印结果
while result:
print(result.value, end=" -> ")
result = result.next
这个函数 `swapPairs` 接受链表的头结点 `head`，然后对相邻的节点进行两两交换。
最后返回新链表的头结点。在示例中，输入链表为 1->2->3->4，输出链表为 2->1->4->3。
26. 给定一个整数数组, 返回两个数字的索引, 使得他们相加和一个目标值相等. 可以假设每个输入都有且只有一个解 例如 数组nums = [2,7,11,15], 目标值是9 因为nums[0]+nums[1]= 2+7=9 所以返回[0,1]
可以使用哈希表（Dictionary）来优化查找的过程。遍历数组，对于每个元素，计算与目标值的差值，
并检查差值是否在哈希表中。如果在，则找到了两个数的索引，返回结果；
如果不在，则将当前元素及其索引添加到哈希表中。
以下是一个用 Python 实现的例子：
def twoSum(nums, target):
num_dict = {} # 用于存储数字及其索引
for i, num in enumerate(nums):
complement = target - num
if complement in num_dict:
return [num_dict[complement], i]
num_dict[num] = i
# 如果没有找到符合条件的索引，可以选择返回一个默认值或抛出异常，这里返回空列表
return []
# 示例
nums = [2, 7, 11, 15]
target = 9
result = twoSum(nums, target)
print(result) # 输出: [0, 1]
这个算法的时间复杂度是 O(n)，其中 n 是数组的长度，因为只需要遍历数组一次。
哈希表的查找操作是常数时间复杂度的。
27. 有一个数字列表。
l = [1,2,4,8,16,32,64,128,256,512,1024,32768,65536,4294967296]
想要创建一个字典，以数字的位数为键，以数字列表为值:
{1:[1,2,4,8],2:[16,32,64],3:[128,256,512],4:[1024],5:[32768],10:[4294967296]}
可以通过遍历列表，将每个数字的位数作为键，将具有相同位数的数字放入相应的值列表中。
以下是一个用 Python 实现的例子：
def create_digit_dictionary(numbers):
digit_dict = {}
for num in numbers:
digit_count = len(str(num))
if digit_count not in digit_dict:
digit_dict[digit_count] = [num]
else:
digit_dict[digit_count].append(num)
return digit_dict
# 示例
numbers_list = [1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256, 512, 1024, 32768, 65536, 4294967296]
result_dict = create_digit_dictionary(numbers_list)
# 打印结果
for key, value in result_dict.items():
print(f"{key}: {value}")
这个函数 `create_digit_dictionary` 接受一个数字列表 `numbers`，然后返回一个字典，其中键是数字的位数，值是具有相同位数的数字列表。在示例中，输入列表的结果将是 `{1:[1,2,4,8], 2:[16,32,64], 3:[128,256,512], 4:[1024], 5:[32768], 10:[4294967296]}`。
28. 对于给定的一对数字（行 x 列），创建一个数组。例如，对于 (4,5) 这一对，我们希望创建如下的 4x5 矩阵。
[[0,0,0,0,0],[0,1,2,3,4],[0,2,4,6,8],[0,3,6,9,12]]
你可以使用嵌套的列表解析来创建指定行数和列数的二维数组。以下是一个用 Python 实现的例子：
def create_matrix(rows, columns):
matrix = [[i * j for j in range(columns)] for i in range(rows)]
return matrix
# 示例
rows = 4
columns = 5
result_matrix = create_matrix(rows, columns)
# 打印结果
for row in result_matrix:
print(row)
这个函数 `create_matrix` 接受行数和列数作为参数，并返回一个二维数组，其中每个元素是其行索引与列索引的乘积。
在示例中，`create_matrix(4, 5)` 将返回如下的二维数组：
[[0, 0, 0, 0, 0],
[0, 1, 2, 3, 4],
[0, 2, 4, 6, 8],
[0, 3, 6, 9, 12]]
29. 我们想要定义一个带有生成器的函数，该生成器可以在范围 [0, n) 内迭代可被 7 整除的数字。
def divisible_by_seven_generator(n):
for num in range(n):
if num % 7 == 0:
yield num
# 示例
n = 50
result = list(divisible_by_seven_generator(n))
# 打印结果
print(result)
这个函数 `divisible_by_seven_generator` 使用生成器 `yield` 关键字，
它在范围 `[0, n)` 内生成可被 7 整除的数字。
在示例中，`divisible_by_seven_generator(50)` 的结果是 `[0, 7, 14, 21, 28, 35, 42, 49]`。
30. 布尔运算
已知x=43, ch="A",y=1, 则表达式(x>=y and ch<'B' and y)的值是
1. 0
2. 1
3. 出错
4. True
让我们分析表达式 `(x >= y and ch < 'B' and y)`：
1. `x >= y` 的值是 `True`，因为 43 大于等于 1。
2. `ch < 'B'` 的值是 `True`，因为 'A' 的 ASCII 值小于 'B' 的 ASCII 值。
3. `y` 的值是 1。
由于所有的条件都是 `True`，所以整个表达式的值为 `True`。
因此，答案是：
4. True
31. 编程实现斐波那契数列(注:使用递归)
以下是使用递归实现斐波那契数列的简单 Python 代码：
def fibonacci(n):
if n <= 1:
return n
else:
return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)
# 示例
for i in range(10):
print(fibonacci(i))
在这个例子中，`fibonacci` 函数使用递归来计算第 n 个斐波那契数。
请注意，递归实现可能在计算较大的斐波那契数时效率较低，因为它会多次计算相同的子问题。
在实际应用中，更有效的方法是使用动态规划或迭代来避免重复计算。
32. 请用自己的算法, 按升序合并如下两个list, 并去除重复元素
list1=[2,3,8,4,9,5,6]
list2=[5,6,10,17,11,2]
以下是一个简单的 Python 实现，使用自己的算法对两个列表进行升序合并并去除重复元素：
def merge_and_remove_duplicates(list1, list2):
merged_list = list1 + list2 # 合并两个列表
merged_list.sort() # 排序
result = []
for num in merged_list:
if num not in result:
result.append(num) # 去除重复元素
return result
# 示例
list1 = [2, 3, 8, 4, 9, 5, 6]
list2 = [5, 6, 10, 17, 11, 2]
result = merge_and_remove_duplicates(list1, list2)
print(result)
这个函数 `merge_and_remove_duplicates` 合并了两个列表，然后对合并后的列表进行排序，
并使用一个新的列表 `result` 来存储去除重复元素后的结果。在示例中，合并并去除重复元素的结果是 `[2, 3, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 17]`。
33. 现有编号分别为A,B,C,D,E的5个盒子, 某方法每次调用都输出盒子的一个编号, 输出这五个盒子的概率分别是10%, 20%, 25%, 15%, 30%,请实现该方法.
可以使用概率分布来实现这个方法，具体来说，你可以根据给定的概率生成随机数，并根据随机数确定输出的盒子编号。
以下是一个简单的 Python 实现：
import random
def choose_box():
# 定义每个盒子的概率
probabilities = [0.1, 0.2, 0.25, 0.15, 0.3]
# 生成一个在 [0, 1) 范围内的随机数
random_number = random.random()
# 根据随机数确定输出的盒子编号
cumulative_probability = 0
for i, probability in enumerate(probabilities):
cumulative_probability += probability
if random_number < cumulative_probability:
return chr(ord('A') + i)
# 示例，调用 choose_box() 即可得到输出的盒子编号
for _ in range(10):
print(choose_box())
在这个例子中，`choose_box` 函数通过生成一个在 [0, 1) 范围内的随机数，
然后根据每个盒子的概率确定输出的盒子编号。你可以根据具体需求调整概率分布。
在示例中，每个盒子的概率分别是 10%, 20%, 25%, 15%, 30%。
34. 填充代码
import random
def get_card(config):
...
...
card_config = [['card1',10],['card2',30],['card',15]]
card_name = get_card(card_config )
print card_name
现需要编写一个抽取卡牌的函数, 按照给定的权重分布来随机抽取, 输入的配置示例为[['card1',10],
['card2',30],['card',15]], 其中字符串为卡牌名, 数字为权重,
返回'card1'的概率是10/(10+30+15), 请完成代码中省略的部分
你可以使用 `random.choices` 函数来实现按照给定权重分布随机抽取卡牌。
以下是填充代码的完整实现：
import random
def get_card(config):
cards, weights = zip(*config)
chosen_card = random.choices(cards, weights=weights, k=1)
return chosen_card[0]
# 示例
card_config = [['card1', 10], ['card2', 30], ['card', 15]]
card_name = get_card(card_config)
print(card_name)
在这个实现中，`zip(*config)` 将配置列表转换为两个元组，一个包含卡牌名，另一个包含权重。
然后，`random.choices` 函数使用权重来随机抽取卡牌。
在示例中，`get_card` 函数将返回一个卡牌名称，按照给定的权重分布随机选择。
35. 在数组中找到具有最大和的连续子数组(至少包含一个数字)
例如, 给定数组[-2,1,-3,4,-1,1,1,-5,4]
连续子阵列[4,-1,2,1]具有最大的sum=6
可以使用动态规划来解决这个问题，以下是一个简单的 Python 实现：
def max_subarray_sum(nums):
if not nums:
return 0
max_sum = current_sum = nums[0]
for num in nums[1:]:
current_sum = max(num, current_sum + num)
max_sum = max(max_sum, current_sum)
return max_sum
# 示例
nums = [-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4]
result = max_subarray_sum(nums)
print(result) # 输出: 6
在这个实现中，`max_subarray_sum` 函数使用动态规划来计算具有最大和的连续子数组的和。
它维护两个变量 `current_sum` 和 `max_sum`，分别表示当前子数组的和和最大子数组的和。
遍历数组时，不断更新这两个变量，最终得到最大的和。
在示例中，`max_subarray_sum` 函数将输出 `6`，对应于连续子数组 `[4, -1, 2, 1]` 的和。
36. 算法是值
A. 数学的计算公式
B. 程序设计语言的语句序列
C. 对问题的精准描述
D. 解决问题的精准步骤
D. 解决问题的精准步骤
37. 斐波那契数列
1,2,3,5,8,13
求出400万以内的最大的斐波那契数, 并求出他是第几个
以下是一个 Python 代码，用于找到400万以内的最大的斐波那契数，并确定它是第几个：
def find_max_fibonacci(limit):
fib_sequence = [1, 2]
while True:
next_fib = fib_sequence[-1] + fib_sequence[-2]
if next_fib > limit:
break
fib_sequence.append(next_fib)
return fib_sequence[-2], len(fib_sequence)
# 示例
limit = 4000000
max_fibonacci, position = find_max_fibonacci(limit)
print(f"The maximum Fibonacci number below {limit} is {max_fibonacci}")
print(f"It is the {position}-th Fibonacci number.")
在这个例子中，`find_max_fibonacci` 函数生成斐波那契数列，直到下一个斐波那契数超过400万。
然后返回倒数第二个斐波那契数和数列的长度，即找到的最大斐波那契数和它是第几个。
38. 写代码(数桃子)
海滩上有一堆桃子, 五只猴子来分,第一只猴子把这堆桃子平均分成了五份, 多了一个,
这只猴子把多的一个扔到了海里, 拿走了一份,第二只猴子把剩下的盒子了一起,有平均分成了五分,
又多了一个, 同样把多的一个扔到了海里, 拿走了一份, 第三只,第四只,第五只都是这样做的,
问海滩上原来最少是有多少桃子
这个问题可以通过逆向思考来解决。我们假设海滩上原来有 x 个桃子。
然后按照题目描述的步骤逐步计算：
1. 第一只猴子拿走了 1 份，剩下的桃子为 \(x - 1\)，且 \(x - 1\) 必须是 5 的倍数。
2. 第二只猴子拿走了 1 份，剩下的桃子为 \(\frac{4}{5} \times (x - 1) = \frac{4}{5}x - \frac{4}{5}\)，且 \(\frac{4}{5}x - \frac{4}{5}\) 必须是 5 的倍数。
3. 第三只猴子拿走了 1 份，剩下的桃子为 \(\frac{4}{5} \times \left(\frac{4}{5}x - \frac{4}{5}\right) = \frac{16}{25}x - \frac{16}{25}\)，且 \(\frac{16}{25}x - \frac{16}{25}\) 必须是 5 的倍数。
4. 第四只猴子拿走了 1 份，剩下的桃子为 \(\frac{4}{5} \times \left(\frac{16}{25}x - \frac{16}{25}\right) = \frac{64}{125}x - \frac{64}{125}\)，且 \(\frac{64}{125}x - \frac{64}{125}\) 必须是 5 的倍数。
5. 第五只猴子拿走了 1 份，剩下的桃子为 \(\frac{4}{5} \times \left(\frac{64}{125}x - \frac{64}{125}\right) = \frac{256}{625}x - \frac{256}{625}\)，且 \(\frac{256}{625}x - \frac{256}{625}\) 必须是 5 的倍数。
为了找到最小的 x，我们可以将这个过程逐步进行，直到找到满足条件的 x。以下是相应的 Python 代码：
def find_min_peaches():
x = 1
while True:
if (x - 1) % 5 == 0 and (4 / 5 * (x - 1)) % 5 == 0 and (16 / 25 * x - 16 / 25) % 5 == 0 \
and (64 / 125 * x - 64 / 125) % 5 == 0 and (256 / 625 * x - 256 / 625) % 5 == 0:
return x
x += 1
# 示例
min_peaches = find_min_peaches()
print(f"The minimum number of peaches is: {min_peaches}")
这个代码使用循环逐步增加 x 的值，直到找到满足所有条件的最小 x在示例中，最小的 x 对应于最少的桃子数。
39. 写程序
上机编程实现一个小程序, 给出一个罗马数字,先判断是否是罗马数字, 如果是, 转换为阿拉伯数字,
不是的话报错.本题只考虑3999以内的数
I(1) V (5) X(10) L(50) C(100) D(500) M(1000)
计数规则
1. 若干相同数字连写表示的数是这些罗马数字的和,如III=3
2. 小数字在大数字前面表示的数使用大数字减去小数字, 如IV=4
3. 小数字在大数字后面表示的数是大数字加上小数字, 如VI=6
组合规则:
1. 基本数字I,X,C中的任何一个, 自身连用构成数目, 或者放在大数的右边连用构成数目,
都不能超过三个;放在大数的左边只能用一个
2. 不能把基本数字V,L,D中的任何一个作为小数放在大数的左边采用相减的方式构成数目;
放在大数的右边采用相加的方式构成数目,只能使用一个
3. V和X左边的小数字只能用I
4. L和C左边的小数字只能用X
5. D和M左边的小数字只能用C
以下是一个简单的 Python 程序，实现将罗马数字转换为阿拉伯数字的功能，并对输入进行合法性检查：
def roman_to_arabic(roman):
roman_numerals = {'I': 1, 'V': 5, 'X': 10, 'L': 50, 'C': 100, 'D': 500, 'M': 1000}
if not all(char in roman_numerals for char in roman):
raise ValueError("Invalid Roman numeral")
arabic = 0
prev_value = 0
for char in reversed(roman):
value = roman_numerals[char]
if value < prev_value:
arabic -= value
else:
arabic += value
prev_value = value
return arabic
# 示例
try:
roman_numeral = input("Enter a Roman numeral: ")
result = roman_to_arabic(roman_numeral.upper())
print(f"The Arabic equivalent is: {result}")
except ValueError as e:
print(f"Error: {e}")
这个程序定义了一个 `roman_to_arabic` 函数，接受一个罗马数字字符串并返回对应的阿拉伯数字程序首先检查输入是否为合法的罗马数字，然后按照罗马数字的规则进行转换在示例中，用户输入一个罗马数字，程序将其转换为阿拉伯数字并输出。
40. 请列举出三种常用的排序算法
有许多种排序算法，以下是三种常用的排序算法：
1. **冒泡排序（Bubble Sort）**：
- 基本思想：通过不断比较相邻的两个元素，将较大的元素交换到右侧，最终将最大的元素移动到数组末尾。
- 时间复杂度：O(n^2)
- 稳定性：稳定（相等元素的相对顺序不变）
2. **快速排序（Quick Sort）**：
- 基本思想：选择一个基准元素，将数组分成左右两部分，左边的元素小于基准，
右边的元素大于基准，然后对左右两部分递归进行快速排序。
- 时间复杂度：平均情况为 O(n log n)，最坏情况为 O(n^2)
- 稳定性：不稳定
3. **归并排序（Merge Sort）**：
- 基本思想：将数组分成两半，分别对两半递归进行归并排序，然后将两个有序的子数组合并成一个有序数组。
- 时间复杂度：始终为 O(n log n)
- 稳定性：稳定
这三种排序算法各有优缺点，选择合适的排序算法取决于具体应用场景和数据特征。
41. 用4,9,2,7四个数字, 用加减乘除, 和每个数字(必须且只能用一次), 使表达式结果为24
一个可能的解法是：
\[ (9 - (4 - 2)) \times 7 = 24 \]
在这个表达式中，每个数字（4、9、2、7）都被使用了一次，而且使用了加减乘除操作得到了结果 24。
请注意，可能有多个解法，这只是其中之一。
42. 一个数组的中位数定义为: 数组中元素排序后在中间位置的数, 如果数组长度为偶数, 则为中间两个数的平均数.
请写出两个函数,分别实现:
* 向数组插入新元素
* 找出插入元素后新数组中的中位数
提示: 插入新元素的方法影响找中位数的复杂度, 我们希望找减少求中位数的复杂度
为了减少找中位数的复杂度，我们可以使用两个堆来维护数组的一部分，一个最大堆和一个最小堆。
这样，中位数就可以在两个堆的堆顶或者堆顶元素的平均值中找到。
以下是 Python 实现：
import heapq
class MedianFinder:
def __init__(self):
# 最大堆，用于存放数组的前半部分元素
self.max_heap = []
# 最小堆，用于存放数组的后半部分元素
self.min_heap = []
def addNum(self, num):
# 将新元素加入最小堆，再将最小堆的堆顶元素弹出并加入最大堆
heapq.heappush(self.min_heap, num)
heapq.heappush(self.max_heap, -heapq.heappop(self.min_heap))
# 调整两个堆的大小，使其满足要求
if len(self.max_heap) > len(self.min_heap):
heapq.heappush(self.min_heap, -heapq.heappop(self.max_heap))
def findMedian(self):
if len(self.max_heap) == len(self.min_heap):
# 如果两个堆大小相等，返回堆顶元素的平均值
return (self.min_heap[0] - self.max_heap[0]) / 2
else:
# 如果最小堆的大小大于最大堆，返回最小堆的堆顶元素
return self.min_heap[0]
使用这个 `MedianFinder` 类，你可以插入新元素并找到中位数。
这个实现的时间复杂度是 O(log n)，其中 n 是数组的大小。
43 有一个容量为N的背包,和M个物品, 这些物品的体积可以用一个数组[a1,a2,a3…am]表示, 假设背包的容量不足以装下所有的物品, 请编程实现: 找出一个最佳的背包方案, 使得背包的空间利用率最大
这是一个经典的0/1背包问题（0/1 Knapsack Problem），其中背包容量有限，
要在给定的物品中选择，使得选择的物品体积之和不超过背包容量，并且价值之和最大。
以下是一个简单的 Python 实现，使用动态规划来解决这个问题：
def knapsack(capacity, weights):
n = len(weights)
dp = [[0] * (capacity + 1) for _ in range(n + 1)]
for i in range(1, n + 1):
for w in range(capacity + 1):
if weights[i - 1] <= w:
dp[i][w] = max(dp[i - 1][w], weights[i - 1] + dp[i - 1][w - weights[i - 1]])
else:
dp[i][w] = dp[i - 1][w]
return dp[n][capacity]
# 示例
capacity = 10
weights = [2, 2, 3, 4, 5]
result = knapsack(capacity, weights)
print(f"The maximum value that can be put into the knapsack is: {result}")
在这个例子中，`knapsack` 函数接受背包容量和物品体积数组，返回能够放入背包的最大价值。
你可以根据实际情况调整输入的容量和物品体积数组。
44. 在一个二位坐标体系中有多个任意位置的点,请编程找出其中多有的边缘点. 边缘点的定义为在该点的右上象限内没有其他的点
以下是一个简单的 Python 实现，用于找出二维坐标系中的边缘点：
def find_edge_points(points):
edge_points = []
for i in range(len(points)):
x1, y1 = points[i]
is_edge_point = True
for j in range(len(points)):
if i != j:
x2, y2 = points[j]
# 检查是否有其他点在右上象限
if x2 >= x1 and y2 <= y1:
is_edge_point = False
break
if is_edge_point:
edge_points.append((x1, y1))
return edge_points
# 示例
coordinates = [(1, 2), (3, 4), (5, 6), (7, 8), (9, 10)]
result = find_edge_points(coordinates)
print(f"The edge points are: {result}")
这个程序定义了一个 `find_edge_points` 函数，接受一个点的列表，然后遍历每个点，
检查是否在其右上象限内有其他点。如果没有其他点在其右上象限内，则将该点添加到边缘点列表中。
在示例中，`coordinates` 列表包含一些二维坐标点，程序输出了找到的边缘点。
45. 语言不限
1. 链表的冒泡排序
2. 树的顺序遍历
3. 顺序表
下面是对于链表冒泡排序、树的顺序遍历、顺序表的简单 Python 实现：
### 1. 链表的冒泡排序：
class ListNode:
def __init__(self, value=0, next=None):
self.value = value
self.next = next
def bubble_sort_linked_list(head):
if not head or not head.next:
return head
sorted_head = ListNode() # 新建一个虚拟头节点
sorted_head.next = head
last_unsorted = None
sorted_tail = None
while sorted_head.next != sorted_tail:
current = sorted_head.next
while current.next != sorted_tail:
if current.value > current.next.value:
current.value, current.next.value = current.next.value, current.value
current = current.next
sorted_tail = current
last_unsorted = current.next
return sorted_head.next
# 示例
# 假设有一个链表: 3 -> 1 -> 4 -> 2 -> 5
# 执行排序后变成: 1 -> 2 -> 3 -> 4 -> 5
2. 树的顺序遍历
class TreeNode:
def __init__(self, value=0, left=None, right=None):
self.value = value
self.left = left
self.right = right
def level_order_traversal(root):
if not root:
return []
result = []
queue = [root]
while queue:
current = queue.pop(0)
result.append(current.value)
if current.left:
queue.append(current.left)
if current.right:
queue.append(current.right)
return result
示例
假设有一个二叉树:
1
/ \
2 3
/ \
4 5
执行层序遍历后得到: [1, 2, 3, 4, 5]
3. 顺序表：
def bubble_sort_list(arr):
n = len(arr)
for i in range(n):
for j in range(0, n-i-1):
if arr[j] > arr[j+1]:
arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
return arr
# 示例
# 假设有一个顺序表: [3, 1, 4, 2, 5]
# 执行排序后变成: [1, 2, 3, 4, 5]
以上代码中，`bubble_sort_linked_list` 是链表的冒泡排序，`level_order_traversal` 是树的层序遍历，`bubble_sort_list` 是顺序表的冒泡排序。这些示例都是简单的实现，实际情况中可能需要根据具体需求进行优化。