标签: data-structures

只是我正在寻找的一个例子:我可以用一点代表每个奇数,例如对于给定的数字范围(1,10),从3开始:

__PRE__

以下字典可以挤得更对吗？我可以通过一些工作来消除五的倍数,但是以1,3,7或9结尾的数字必须在位数组中存在.希望这能澄清我想要的东西.

我正在寻找最好的算法,检查数字是否是素数,即布尔函数:

__PRE__

我想知道实现此功能的最佳算法.当然,我可以查询一个数据结构.我定义了最好的算法,它是生成数据结构的算法,该数据结构具有最低的内存消耗范围(1,N),其中N是常量.

通常的构造函数ArrayList是:

ArrayList<?> list = new ArrayList<>();

但是还有一个重载的构造函数,其初始容量有一个参数:

ArrayList<?> list = new ArrayList<>(20);

ArrayList当我们可以随意添加时,为什么创建具有初始容量的产品很有用？

我需要一个行为类似于Map的数据结构,但使用多个(不同类型的)键来访问其值.
(我们不要太笼统,让我们说两把钥匙)

钥匙保证是独一无二的.

就像是:

MyMap<K1,K2,V> ...

使用以下方法:

getByKey1(K1 key)...
getByKey2(K2 key)...
containsKey1(K1 key)...
containsKey2(K2 key)...

你有什么建议吗？

我唯一能想到的是:
编写一个内部使用两个Maps的类.

编辑 有些人建议我使用元组,对或类似作为Java Map的键,但这对我不起作用:
如上所述,我必须能够通过两个键中的一个来搜索值指定.
地图使用密钥的哈希码并检查它们的相等性.

• 冻结集是冻结集.
• 冻结列表可以是元组.
• 冻结的词典会是什么？一个不可变的,可洗的字典.

我想它可能是类似的collections.namedtuple,但这更像是一个冻结的词典(一个半冻结的词典).不是吗？

A"frozendict"应该是一个冰冻的字典,它应该有keys,values,get,等,并支持in,for等等.

我见过有人说setpython 中的对象有O(1)成员资格检查.它们如何在内部实施以实现这一目标？它使用什么样的数据结构？该实施还有哪些其他含义？

这里的每个答案都很有启发性,但我只能接受一个,所以我会用最接近我原来问题的答案.谢谢你的信息!

当我尝试:

Queue<Integer> q = new Queue<Integer>();

编译器给我一个错误.有帮助吗？

另外,如果我想初始化队列,我是否必须实现队列的方法？

我是Mac/iPhone编程和Objective-C的新手.在C#和Java中,我们有"泛型",集合类的成员只能是声明的类型.例如,在C#中

Dictionary<int, MyCustomObject>

只能包含整数和值为MyCustomObject类型的键.Objective-C中是否存在类似的机制？

几个月前我在纽约接受了一家对冲基金公司的采访,不幸的是,我没有获得数据/软件工程师的实习机会.(他们还要求解决方案使用Python.)

我几乎搞砸了第一个面试问题......

问题:给定一个百万个数字的字符串(例如Pi),写一个函数/程序,返回所有重复的3位数字和大于1的重复次数

例如:如果字符串是:123412345123456那么函数/程序将返回:

123 - 3 times
234 - 3 times
345 - 2 times

我在面试失败后没有给我解决方案,但他们确实告诉我,解决方案的时间复杂度始终为1000,因为所有可能的结果都在:

000 - > 999

既然我正在考虑它,我认为不可能提出一个恒定的时间算法.是吗？

C++ 0x正在引入unordered_set,可以在boost许多其他地方使用.我理解的是unordered_set具有O(1)查找复杂性的哈希表.另一方面,set只是具有log(n)查找复杂性的树.为什么人们会使用set而不是unordered_set？即是否需要set了？

Stack我的用例需要一个数据结构.我应该能够将项目推送到数据结构中,我只想从堆栈中检索最后一项.该堆栈的JavaDoc说:

Deque接口及其实现提供了更完整和一致的LIFO堆栈操作集,应优先使用此类.例如:

Deque<Integer> stack = new ArrayDeque<>();

我肯定不希望在这里同步行为,因为我将使用本地数据结构的方法.除了这个,我为什么要喜欢Deque在Stack这里？

PS:Deque的javadoc说:

Deques也可以用作LIFO(后进先出)堆栈.应优先使用此接口,而不是传统的Stack类.