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动态数组最新视觉报道_动态数组怎么定义c语言(2024年12月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-12-01

动态数组

Redis五种数据结构详解及实战应用 Redis是一种基于C语言编写的开源非关系型内存数据库，常用于数据库、缓存和消息中间件。为了充分利用Redis的五种数据结构，我们将详细解析它们的底层原理和应用场景。 𐟓Œ String（字符串类型）：这是最基本的数据结构，用于存储简单的键值对。 𐟓Œ List（列表类型）：类似于动态数组，支持插入、删除和查找操作。 𐟓Œ Set（无序集合类型）：不包含重复元素，支持快速查找和判断元素是否存在。 𐟓Œ ZSet（有序集合类型）：与Set类似，但元素按分数排序，支持范围查询。 𐟓Œ Hash（哈希表类型）：用于存储键值对，支持复杂查询和操作。作为一名优秀的程序员，仅仅知道如何使用这些数据结构是不够的。深入了解它们的底层原理和应用场景，才能更好地发挥Redis的潜力。

Java集合框架：常用类详解在Java编程中，集合类是处理数据的重要工具。𐟛 ️ 集合框架主要分为两大类：Collection和Map。让我们来详细看看这些常用的集合类吧！ Collection接口及其子接口 Collection接口是所有集合类的父接口，它的子接口包括Set和List。 Set接口的实现类 Set接口的主要实现类有： HashSet：基于哈希表的实现，速度快但无序。 TreeSet：基于红黑树，有序且元素唯一。 LinkedHashSet：维护元素的插入顺序。 List接口的实现类 List接口的实现类则包括： ArrayList：基于动态数组，增删改查操作方便。 LinkedList：双向链表实现，适合频繁插入和删除操作。 Stack：基于LinkedList，提供后进先出（LIFO）的数据结构。 Vector：动态数组实现，支持线程同步。 Map接口及其实现类 Map接口是键值对集合，不继承自Collection接口。它的常用实现类有： HashMap：基于哈希表，速度快但无序。 TreeMap：基于红黑树，有序且键唯一。 Hashtable：线程同步，适合多线程环境。 ConcurrentHashMap：线程安全，高性能。 Properties：键值对集合，常用于配置文件。 List、Set、Map的区别 List：有序容器，元素可重复，支持索引。 Set：无序容器，元素唯一，不支持重复元素。 Map：键值对集合，键唯一，值可重复。通过这些集合类，你可以根据需求选择合适的类型来存储和管理数据。𐟓š𐟒𛀀

@WPS客户服务大表格公式计算卡顿，小新pro14都被卡出翔。[黑线]之前完全没这毛病，这两天经常直接卡成“计算未完成”。筛选同样也是卡，配置工具也不好使。是否和动态数组自动溢出有关？怎么调整，卡顿出现在公式计算、筛选、单元格内容编辑上

array和arraylist的区别在Java的世界里，ArrayList和Array是两种常见的数据结构，它们各有千秋。今天，咱们就来聊聊它们的区别，看看它们在什么情况下最适合使用。 ArrayList vs Array：灵活性与静态性 𐟌€ 首先，ArrayList是基于动态数组实现的，这意味着它的灵活性非常高。你可以根据实际存储的元素动态地扩展或缩小容量。而Array一旦被创建，它的长度就是固定的，不能改变。比如说，如果你创建一个长度为10的数组，那就得一直用10个空间，想改都不行。类型安全与基本类型 𐟛᯸ 另一个区别是类型安全性。ArrayList支持泛型，这让你在编译时就能确保类型安全。而Array则没有这个功能，它只能存储同一类型的元素。对于基本类型数据，ArrayList需要使用其对应的包装类（比如Integer、Double等），而Array可以直接存储基本类型数据，也可以存储对象。操作方法与API 𐟔犊ArrayList支持一系列常见的操作，比如插入、删除和遍历等，还提供了丰富的API方法，比如add()和remove()等。Array则只有一个固定长度的数组，只能按照下标访问其中的元素，不具备动态添加或删除元素的能力。创建时的区别 𐟌𑊊最后一点，创建ArrayList时不需要指定大小，而创建Array时必须指定大小。这虽然看起来没什么大不了的，但在某些情况下会带来一些不便。小结 𐟓 总的来说，ArrayList和Array各有各的用途。如果你需要一个可以动态扩展和缩小的数据结构，或者需要泛型支持来确保类型安全，那么ArrayList可能是更好的选择。而如果你需要固定长度的数组，并且不关心类型安全，那么Array可能更适合你。希望这篇文章能帮你更好地理解Java中的ArrayList和Array的区别！如果你有任何问题或想法，欢迎在评论区分享哦！

力扣120题：三角形路径和 𐟌Ÿ动态规划真是力扣刷题的好帮手！看到路径两个字，我就条件反射地想到了动态规划。 𐟌ˆ第120题：三角形最小路径和给定一个三角形，找出自顶向下的最小路径和！每次只能向左下↙️或右下↘️移动。具体详见图2图3！ 𐟒婚𞥺毼š中等 𐟌𘧟娯†点：动态规划 𐟍€解题思路：这道题和其他关于求路径和/路径数的题目的思路非常类似，只不过把二维网格转换成了三角形，数据的形式也从n㗭的二维数组变成了内层数组长度递增的二维数组。由于到达某一个点只能从其左上↖️或右上↗️的位置向下得到，那么到达该点的最小路径和即为上方两个点的最小路径和中的较小值加上该点的值。考虑二维dp数组储存到达某一个点的最小路径和，可以列出动态转移方程dp[i][j]=min(dp[i-1][j]+dp[i-1][j-1])+triangle[i][j]。至于左右边界以及顶点在dp中的值则另外考虑即可。最后取dp中最后一个数组里的最小值，即为答案。官方详见图4图5图6，具体代码详见图7哦！ 𐟔奤祮𖦜‰什么问题欢迎评论区留言或者私信哦！

哈希表、数组和链表，谁更适合你？ 𐟤”还在为选择哪种数据结构而纠结吗？今天，我们来深入探讨哈希表、数组和链表的特性，帮你做出明智的选择！ 𐟚€ 𐟔哈希表： 𐟔‘高效查询：通过键值对映射，快速定位数据，就像魔法一样！ 𐟚€快速操作：插入、查询、删除，平均时间复杂度都是O(1)，速度惊人！ 𐟔„哈希冲突：虽然有时会遇到小问题，但优秀的哈希函数和冲突解决策略，让你轻松应对。 𐟓š数组： 𐟔’连续存储：数据紧密排列，就像一列火车，每个元素都有固定的位置。 𐟓Œ随机访问：通过下标，你可以迅速定位到任何元素，就像魔法一样！ 𐟙…不可扩展：大小一旦确定，就无法改变，这是它的一个小小限制。 𐟔—链表： 𐟌动态扩展：就像一条灵活的蛇，可以随着你的需求自由伸缩。 𐟔„顺序访问：虽然不如数组和哈希表快，但顺序访问也有它的独特魅力。 𐟔–保持顺序：插入的元素会按照顺序排列，就像一本有序的书。 𐟒ᥦ‚何选择？ 𐟔需要快速查找、插入和删除？哈希表是你的不二之选！ 𐟓ˆ需要频繁访问特定位置的数据？数组是你的得力助手！ 𐟓š需要动态扩展或保持插入顺序？链表是你的好朋友！ 𐟌Ÿ掌握了这三种数据结构，你就能在数据的世界中游刃有余！快来学习吧，让数据结构成为你编程路上的得力助手！𐟚€

带指针的数组（通常是数组中存储指针或者数组名本身可以视为指针）和链表有以下一些区别：一、存储结构 - 带指针的数组： - 本质上还是连续存储在内存中的一片区域，只是数组的元素可以是指针类型。 - 可以通过数组下标快速访问特定元素，但插入和删除元素可能比较麻烦，因为可能需要移动大量后续元素以保持连续性。 - 链表： - 由一系列节点组成，节点在内存中可以是离散分布的。 - 每个节点包含数据和指向下一个节点的指针（对于双向链表还有指向前一个节点的指针）。二、内存分配方式 - 带指针的数组： - 通常在声明时就需要确定大小，或者使用动态内存分配技术（如在 C 中使用 ⠭alloc⠠和 ⠦ree⠯𜉦奈†配一块连续的内存空间。一旦分配，大小通常固定，动态调整大小相对复杂。 - 链表： - 可以根据需要动态地添加或删除节点，内存分配更加灵活。不需要预先确定大小，可以在运行时根据实际情况进行调整。三、访问方式 - 带指针的数组： - 可以通过下标直接访问任意元素，时间复杂度为 O(1)，非常高效。 - 例如，给定一个数组 ⠩nt arr[5]⠯𜌨— arr[3]⠥碌姛𔦎奮š位到对应的元素。 - 链表： - 只能通过遍历链表从链表头开始逐个节点访问，访问特定元素的时间复杂度取决于链表的长度，平均为 O(n)。 - 例如，要访问链表中的第 n 个节点，需要从链表头开始依次遍历 n 个节点才能找到目标节点。四、插入和删除操作 - 带指针的数组： - 在中间插入或删除元素时，可能需要移动大量的后续元素以保持连续性，时间复杂度通常为 O(n)，其中 n 是数组的长度。 - 例如，在一个长度为 n 的数组中间插入一个元素，需要将插入位置后的 n - 插入位置个元素向后移动一位。 - 链表： - 插入和删除操作只需要修改相关节点的指针即可，时间复杂度为 O(1)。 - 例如，在链表中间插入一个节点，只需要修改插入位置前后两个节点的指针指向新节点即可。五、空间占用 - 带指针的数组： - 如果是存储指针的数组，除了存储指针本身占用的空间外，还需要考虑指针所指向的数据的存储空间。但由于是连续存储，可能在空间局部性方面有一定优势。 - 链表： - 每个节点除了存储数据外，还需要存储指针，会有一定的额外空间开销。但由于节点可以离散分布，不会像数组那样可能存在未使用的空间浪费。

最长递增子序列的动态规划解法 𐟚€ 这道题的挑战在于找到最长的递增子序列并计算其长度。我的解决方案是使用动态规划。具体来说，我定义了两个状态：`dp[i][0]` 表示选择当前元素时的最长递增子序列长度，而 `dp[i][1]` 则表示不选择当前元素时的最长递增子序列长度。在遍历数组时，我会根据当前元素与前一个元素的大小关系来更新 `dp` 数组。如果当前元素大于前一个元素，那么递增子序列的长度就可以增加1，即 `dp[i] = dp[i-1] + 1`。如果当前元素不大于前一个元素，那么递增子序列的长度就只能重置为1。这个方法的关键在于利用动态规划的状态转移方程来逐步构建最长递增子序列的长度。虽然这种方法在时间复杂度上可能稍高，但它能够有效地解决问题。另外，还有一道类似的题目要求找到最长公共子数组的长度。这里使用了二维动态规划，其中 `dp[i][j]` 表示以 `nums1[i]` 和 `nums2[j]` 结尾的最长公共子数组长度。通过遍历两个数组并比较对应位置的元素，可以更新 `dp` 数组。如果两个元素相等，那么公共子数组的长度就可以增加1；如果不相等，那么公共子数组的长度就只能重置为0。虽然这个方法在时间复杂度上较高，但它能够准确地找到最长公共子数组的长度。

力扣怎么刷 - 𐟌ˆ 准备冲刺？来看看这份 LeetCode 刷题指南，助你一周内搞定高频题！ 𐟓… 第一天：基础题型贪心算法：通过贪心策略解决一系列问题，如买卖股票的最佳时机。动态规划：利用动态规划的思想，解决最长递增子序列等问题。哈希表：利用哈希表优化查找和排序，如一数独问题。双指针：通过双指针技巧，解决数组和字符串的复杂问题。 𐟓… 第二天：进阶题型回溯算法：利用回溯算法解决组合数学问题，如排列组合。图论算法：利用图论知识，解决网络信号最好的坐标问题。分治策略：通过分治策略，解决归并排序和二分查找等问题。滑动窗口：利用滑动窗口技巧，解决最长重复子串问题。 𐟓… 第三天：挑战难题递归数学：利用递归思想解决数学难题，如斐波那契数。动态规划优化：通过动态规划优化，解决最大子数组和问题。哈希表优化：利用哈希表优化，解决最大平方和问题。双指针优化：通过双指针优化，解决相似RGB颜色问题。 𐟓… 第四天：深度学习树状数组：利用树状数组解决前缀和问题，如最大间距。线段树：通过线段树解决区间查询问题，如最小值查询。分治排序：利用分治排序思想，解决有序集合问题。桶排序：通过桶排序优化，解决快速选择问题。 𐟓… 第五天：综合实践贪心算法与动态规划结合：解决背包问题，如01背包。哈希表与双指针结合：利用哈希表优化双指针技巧，解决最接近的二数问题。图论与递归结合：通过图论知识递归解决网络信号最好的坐标问题。分治策略与滑动窗口结合：利用分治策略优化滑动窗口技巧，解决最长重复子串问题。 𐟓… 第六天：思维拓展递归数学与动态规划结合：利用递归思想和动态规划优化，解决最大兼容性评分和问题。哈希表与双指针结合：通过哈希表优化双指针技巧，解决文件组合问题。图论与递归结合：利用图论知识递归解决破冰游戏问题。分治策略与滑动窗口结合：通过分治策略优化滑动窗口技巧，解决最大子段和问题。 𐟓… 第七天：总结提升总结一周的刷题经验，熟悉各种算法和数据结构的应用场景。调整策略，针对薄弱环节进行重点练习。保持刷题节奏，继续提升自己的编程能力。

𐟧�Ž⧴⤺Œ维数组名的奥秘 𐟤” 你是否曾对二维数组名感到困惑？今天，我们将一起揭开它的神秘面纱！ 𐟌𑠥﹤𚎨🞧𛭥ˆ†配的二维数组，如 x[4][3]，其数组名 x 的类型实际上是 int(*)[3]，它指向一个包含3个int元素的一维数组。当我们使用 x++ 时，我们实际上是让 x 指向下一行的一维数组，即 x[1][0]。 𐟒ᠪx 则是 x[0]，即指向第一行数组的指针，其类型为 int *。而 **x 则是指向第一行第一个元素的值，即 x[0][0]。 𐟔 如果我们想要以单个元素为单位进行移动，而不是以整个数组为单位，我们可以使用复杂的表达式，如 *(x+0)+1 或 *(x[0]+1)。这些表达式将帮助我们精确地访问数组中的每个元素。 𐟌ˆ 对于动态分配的二维数组，情况又有所不同。这时，x 的类型是 int **，它指向一个包含4个int指针的数组。每个 x[i] 都是一个指向动态分配的一维数组的指针。 𐟚€ 通过了解这些关于二维数组名的奥秘，我们可以更灵活地操作数组，提高编程效率！希望这些信息能对你有所帮助！

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