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[Leetcode Weekly Contest]295
链接：LeetCode [Leetcode]2287. 重排字符形成目标字符串 给你两个下标从 0 开始的字符串 s 和 target 。你可以从 s 取出一些字符并将其重排，得到若干新的字符串。 从 s 中取出字符并重新排列，返回可以形成 target 的 最大 副本数。 遍历即可。 class Solution { public int rearLeetcode 295. 数据流的中位数（困难）
295. 数据流的中位数（困难） 题目： 思路： labuladong 用一个大根堆装较小的数，用小根堆装较大的数，维持两个堆的大小接近。 那么取中位数时： large.size==small.size，（large.top+small.top）/2.0 注意2.0为了获取double large>small,返回large.top large<small,返回small.top 每次#295. 「BJWC2010」矩阵距离 题解
# #295. 「BJWC2010」矩阵距离又是一道需要真正思考了才可以做出来的~~水题~~。 ## 题目描述 给出一个`N * M `的`01`矩阵， 输出每个`0`到离这个点最近的`1`的距离。 ## 思考历程 ### 暴力 由于 $N \le 10^3 $如果在赛场上出现这个题， 我们优先考虑暴力。 暴力也是很简单，从每个为`0`295. Find Median from Data Stream
当我拿到这道题的时候，第一时间想到的就是如下的暴力解法，时间复杂度：O(nlogn)+O(1)≃O(nlogn)，空间复杂度：O(n) class MedianFinder { private List<Integer> list = new ArrayList<>(); public MedianFinder() { } public void addNum(int num) {295. 数据流的中位数
中位数是有序列表中间的数。如果列表长度是偶数，中位数则是中间两个数的平均值。 来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode-cn.com/problems/find-median-from-data-stream 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。 import java.util.Comparator; impor零基础java自学流程-Java语言高级295
1.2、可中断的锁获取操作 lockInterruptibly方法能够在获得锁的同时保持对中断的响应，该方法说明如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 void lockInterruptibly() throws InterruptedException： 如果当前线程未被中断，则获取锁。 如果锁可用，则获取锁，并立即返回。 如果【Leetcode】295. 数据流的中位数
295. 数据流的中位数 题目描述解题思路方法1：优先队列方法2：有序集合+双指针 题目描述 中位数是有序列表中间的数。如果列表长度是偶数，中位数则是中间两个数的平均值。 例如， [2,3,4] 的中位数是 3 [2,3] 的中位数是 (2 + 3) / 2 = 2.5 设计一个支持以下两种操作的数据结构295. 数据流的中位数
中位数是有序列表中间的数。如果列表长度是偶数，中位数则是中间两个数的平均值。 例如， [2,3,4] 的中位数是 3 [2,3] 的中位数是 (2 + 3) / 2 = 2.5 设计一个支持以下两种操作的数据结构： void addNum(int num) - 从数据流中添加一个整数到数据结构中。double findMedian() - 返回目295. 数据流的中位数
为了动态维护中位数，我们可以建立两个二叉堆：一个小根堆、一个大根堆。 在依次读入这个整数序列的过程中，设当前序列长度为M，我们始终保持： 序列中从小到大排名为1 ~ M/2的整数存储在大根堆中; 序列中从小到大排名为M/2+1 ~ M的整数存储在小根堆中， 大根堆允许存储的元素最多比小根堆多295，实现 Trie (前缀树)
实现一个 Trie (前缀树)，包含 insert, search, 和 startsWith 这三个操作。 示例: Trie trie = new Trie(); trie.insert("apple"); trie.search("apple"); // 返回 true trie.search("app"); // 返回 false trie.startsWith("app"); // 返回 true trie295. 数据流的中位数
中位数是有序列表中间的数。如果列表长度是偶数，中位数则是中间两个数的平均值。 例如， [2,3,4] 的中位数是 3 [2,3] 的中位数是 (2 + 3) / 2 = 2.5 设计一个支持以下两种操作的数据结构： void addNum(int num) - 从数据流中添加一个整数到数据结构中。 double findMedian() -295. 数据流的中位数
使用大根堆和小根, PriorityQueue默认是小根堆，所以存入负数让其变成大根堆. from queue import PriorityQueue class MedianFinder: def __init__(self): """ initialize your data structure here. """ self.hi = PriorityQueue()CF Round # 295 (Div. 1)题解
CF Round # 295 (Div. 1)题解 CF 521 A. DNA Alignment 假设字符串中的\(A,G,C,T\)个数分别为\(a,g,c,t\)。你构造出的个数分别为\(a\prime,b\prime,c\prime,d\prime\)。 则\(ρ(s,t)=a*a\prime+g*g\prime...\)，可以发现最优解一定是让\(\max\{a,g,c,t\}\)乘上一个数。 /* { ######CF Round # 295 (Div. 1)题解
CF Round # 295 (Div. 1)题解 CF 521 A. DNA Alignment 假设字符串中的 A , G , C ,295.Find Median from Data Stream
题目描述 Median is the middle value in an ordered integer list. If the size of the list is even, there is no middle value. So the median is the mean of the two middle value. For example, [2,3,4], the median is 3 [2,3], the median is (2 + 3) / 2 = 2.5 Design aLeetCode 295.数据流的中位数
【Leetcode 大小堆、二分、BFPRT、二叉排序树、AVL】数据流的中位数（295）
题目 中位数是有序列表中间的数。如果列表长度是偶数，中位数则是中间两个数的平均值。 例如， [2,3,4] 的中位数是 3 [2,3] 的中位数是 (2 + 3) / 2 = 2.5 设计一个支持以下两种操作的数据结构： void addNum(int num) - 从数据流中添加一个整数到数据结构中。 double findMedian() -295. Find Median from Data Stream
题目思路 代码实现 1 code1 class MedianFinder { public: /** initialize your data structure here. */ MedianFinder() { maxheapsize = 0; minheapsize = 0; } void addNum(int num) { //1 和大根堆的堆顶元素进行比较