查詢陣列中第二小的元素
1）初始化第一和第二個最小整數為int_max
first = second = int_max
2）遍歷所有元素。
a）如果當前元素小於first，則更新first
和second。
b）否則，如果當前元素小於second，則更新 second
#include
using
namespace std;
/* for int_max */
void
print2smallest
(int arr,
int arr_size)
first = second = int_max;
for(i =
0; i < arr_size ; i ++
)/* if arr[i] is in between first and second
then update second */
else
if(arr[i]
< second && arr[i]
!= first)
second = arr[i];}
if(second == int_max)
cout <<
"there is no second smallest element\n"
;else
cout <<
"the smallest element is "
<< first <<
" and second "
"smallest element is "
<< second << endl;
}int
main()
;int n =
sizeof
(arr)
/sizeof
(arr[0]
);print2smallest
(arr, n)
;return0;
}
法一：使用兩個迴圈。外迴圈乙個接乙個地選擇元素，內迴圈檢查該元素是否多次出現。
法二：使用雜湊。
1）遍歷陣列和將元素及其計數到雜湊表中。
2）再次遍歷陣列，並列印計數等於1的第乙個元素。
時間複雜度： o（n）
輔助空間： o（n）
（**以後再整理啊啊啊啊啊）
//法二
// efficient cpp program to find first non-
// repeating element.
#include
using
namespace std;
intfirstnonrepeating
(int arr,
int n)
// driver code
intmain()
;int n =
sizeof
(arr)
/sizeof
(arr[0]
); cout <<
firstnonrepeating
(arr, n)
;return0;
}
方法1（o（n1 + n2）時間和o（n1 + n2）額外空間）
的想法是使用merge sort的 merge函式。
1、建立大小為n1 + n2的陣列arr3 ，同時遍歷arr1 和arr2 。
2、在arr1 和arr2 中選取較小的當前元素，將此較小的元素複製到arr3 中的下乙個位置，並在arr3 中向前移動，並選取其元素的陣列。
3、如果arr1 或arr2 中還有剩餘元素，請將它們也複製到arr3 中。
方法2（o（n1 * n2）時間和o（1）額外空間）
建立大小為n1 + n2的陣列arr3 。
將arr1 的所有n1個元素複製到arr3
遍歷arr2 和arr3 到arr1 的一對一插入元素（如插入排序）。此步驟需要o（n1 * n2）時間。
重新排列陣列中的正數和負數
陣列包含隨機數的正數和負數。重新排列陣列元素，以便交替放置正數和負數。正數和負數的數量不必相等。如果有更多正數，它們將出現在陣列的末尾。如果還有更多負數，它們也會出現在陣列的末尾。
例如，如果輸入陣列為[-1、2，-3、4、5、6，-7、8、9]，則輸出應為[9，-7、8，-3、5，- 1，2，4，6]
解決方案是先使用quicksort的分割槽過程將正數和負數分開。在分割槽過程中，將0視為樞軸元素的值，以便將所有負數放在正數之前。一旦負數和正數分開，我們就從第乙個負數和第乙個正數開始，然後將每個備用負數與下乙個正數交換。
使用棧計算字尾表示式
1）建立乙個堆疊來儲存運算元（或值）。
2）掃瞄給定的表示式，然後對每個掃瞄的元素執行以下操作。
……a）如果元素是數字，則將其推入堆疊
……b）如果元素是運算子，則從堆疊中彈出該運算子的兩個運算元。計算結果符並將結果推回堆疊
3）表示式結束時，堆疊中的數字是最終答案
建立乙個臨時堆疊，例如tmpstack。
當輸入堆疊不為空時，請執行以下操作：
1、從輸入堆疊中彈出乙個稱為temp的元素
2、當臨時堆疊不為空並且臨時堆疊的頂部大於temp時，從臨時堆疊彈出並將其推入輸入堆疊
3、把temp放在臨時堆疊中
最後，排好序的數字在tmpstack中。
使用兩個佇列實現棧
佇列：先進先出；棧：後進先出
1、將x插入到佇列q1（假設q1的大小不受限制）。
彈出操作：
2、將第乙個元素（除了最後乙個元素從q1逐個出隊）排入q2。
3、使q1的最後一項出列，出列的結果為結果，將其儲存。
交換q1和q2的名稱
返回步驟2中儲存的專案。
反轉佇列的前k個元素：
（使用輔助棧和乙個新佇列）
需要使用乙個棧和乙個新佇列來實現反轉佇列前k個元素
1、從原始佇列中取出k個元素，分別壓入棧中
2、從棧中彈出所有元素逐個新增到乙個新佇列
3、把原始佇列中剩下的元素也新增到新佇列中
使用佇列將1到n轉換為二進位制：
1、建立乙個空字串佇列；
2、將『1』入隊，並用臨時字串s1儲存一下；
3、while(n–)
列印s1;
s1後追加0；
s2=s1
s2後追加1；
反轉鍊錶：
/*
反轉鍊錶，返回翻轉後的頭結點
*/pnode reverselist
(pnode phead)
return ppre;
}
/*
遞迴實現反轉鍊錶，返回翻轉後的頭結點
*/pnode reverselistrecursivly
(pnode ppre,pnode pcur)
pnode pnext = pcur-
>next;
pcur-
>next = ppre;
pnode pnewhead =
reverselistrecursivly
(pcur,pnext)
;return pnewhead;}
pnode reverselist2
(pnode phead)
floyd的迴圈查詢演算法：這是最快的方法，下面進行了介紹：
使用兩個指標遍歷鍊錶。
將乙個指標（slow_p）移動乙個，將另乙個指標（fast_p）移動兩個。
如果這倆指標在同一節點相遇，則存在迴圈。如果沒有相遇，則鏈結列表沒有迴圈。
刪除鍊錶中的重複元素結點圖的深度優先搜尋或dfs
演算法：1、建立乙個遞迴函式，該函式的引數為節點v和已訪問結點的陣列visited。
將當前節點標記為已訪問並列印該節點。
遍歷所有相鄰和未標記的節點，並使用相鄰節點的索引呼叫遞迴函式
檢查圖是否為樹
一棵樹必須具備如下特性：
（1）是乙個全連通圖（所有節點相通）
（2）無迴路(圖的邊數=節點數-1)
方法一：廣度優先搜尋。要判斷連通性，廣度優先搜尋法是乙個天然的選擇，時間複雜度o(n)，空間複雜度o(n)。
方法二：深度優先搜尋，搜尋目標是遍歷全部節點。
給定一顆二叉搜尋樹，返回該二叉搜尋樹第k大的節點
思路：由於二叉搜尋樹的中序遍歷序列是從小到大的序列，模擬這一過程每訪問乙個節點，count++直到第k個。
二叉樹列印值為x結點的所有祖先
後序非遞迴遍歷二叉樹
利用後續非遞迴遍歷列印，並將出棧訪問結點的操作更改為了判斷出棧元素是否為要查詢的x。如果是，那麼就將棧內的元素全部出棧，如果不是則繼續進行後序遍歷
未完待續。。。
Sybase IQ，你需要知道的基礎
sybase iq，你需要知道的基礎 第一，知道iq跟其它的關係型資料庫相比，它的主要特徵是什麼？包括查詢快 資料壓縮比高 load快，但是插入更新慢，不太適合資料老是變化，它是按列儲存的。這時候你就知道它適做dss 決策支援系統 資料集市，資料倉儲，它不適合oltp。適合olap。第二，知道iq自...
Sybase IQ，你需要知道的基礎
sybase iq，你需要知道的基礎 第一，知道iq跟其它的關係型資料庫相比，它的主要特徵是什麼？包括查詢快 資料壓縮比高 load快，但是插入更新慢，不太適合資料老是變化，它是按列儲存的。這時候你就知道它適做dss 決策支援系統 資料集市，資料倉儲，它不適合oltp。適合olap。第二，知道iq自...
關於快取你需要知道的
作後端開發的同學，快取是必備技能。這是你不需要花費太多的精力就能顯著提公升服務效能的靈丹妙藥。前提是你得知道如何使用它，這樣才能夠最大限度發揮它的功效，並抑制其 本文將介紹最如何正確的新增和更新快取。這部分將介紹在開始加快取之前我們必須要做的事情。這步非常重要，如果沒弄好，很有可能加了快取反而不如不...