2.当PK等于Pj时候，nextval[k]=nextval[next[k]]=nextval[j];

简单快捷，密钥较短，且破译困难。对称加密通常有 DES,IDEA,3DES 加密算法。数字签名用来，保证信息传输的完整性、发送者的身份认证、防止交易中的抵赖发生。因此数字签名能够验证信息的完整性。12 确定收到信息，然后进行向对方进行付款交易，一次非对称密

一个电影有影视语言以及字幕语言，有m部电影以及n个人，每个人只会一种语言，语言的编号是一个int数，如果一个人能听懂影视语言就会非常开心，如果他听不懂影视语言但是听得懂字幕语言他将会比较高兴，如果他两个语言都听不懂就会不高兴，问他们应该去看哪部电影才能使得

// int[] arr = {3, 9, -1, 10, -2};//选择排序，假定第一个数为最小数，一直往后比较直到找出最小数交换。for { //走第二遍从第二位数字开始

如何选择合适的排序算法？线性排序算法的时间复杂度比较低，适用场景比较特殊。所以，为了兼顾任意规模数据的排序，一般都会首选时间复杂度是 O 的排序算法来实现排序函数。但是一般情况下使用的都是快排，虽然归并在平均情况、最坏情况下的时间复杂度都是 O，但它并不是

　　假设当你正在使用适当的输入数据进行一些计算。你在每个实例中都进行了一些计算，以便得到一些结果。比如通过使用恰当的数据结构等。　　现在通过分析这个问题，我们可以将新的输入与其对应的输出存储下来。　　简而言之，我们可以说动态规划主要用来解决一些希望找到问题

递归算法可以把本身问题分解规模小的同类问题，通过求解规模小的同类问题的解，之后不断进行返回值，最终可以求得规模大的问题。

var array = [5, 7, 2, 8, 9, 4, 7, 3, 2]. if rightIndex < heapSize, array[rightIndex] > child {. * 最好、最坏、平均时间复杂度：O

vue和react的diff算法，都是忽略跨级比较，只做同级比较。vue diff时调动patch函数，参数是vnode和oldVnode，分别代表新旧节点。当一个集合，只是把最后一个节点移动到了第一个，react会把前面的节点依次移动，而vue只会把最后

将问题分为k个子问题，对这k个子问题分别求解。如果子问题的规模仍然不够小，则每个子问题再划分为k个子问题，如此递归的进行下去，直到问题规模足够小，很容易求出其解为止。这个问题的时间复杂度我似懂非懂，想知道其中的具体过程的请自行百度。对于两个数字X、Y，传统

一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院的Karger等人在解决分布式Cache中提出的，设计目标是为了解决因特网中的热点问题，初衷和CARP十分类似。一致性哈希修正了CARP使用的简单哈希算法带来的问题，使得DHT可以在P2P环境中真正得到应用。首先求出

DES是一种分组加密算法，输入的明文为64位，密钥为56位，生成的密文为64位。通过一个初始置换，将明文分组分成左半部分和右半部分，各32位长。然后进行16轮完全相同的运算。交换左右32比特；

2）. *自主编写K-means算法 ，以鸢尾花花瓣长度数据做聚类，并用散点图显示。5）.想想k均值算法中可以用来做什么？

承接上文基础排序算法—冒泡,插入,选择,相比之下,归并排序和快速排序更为高效,时间复杂度均为O,相比简单排序的O(n^2)好了很多,下面介绍一下这两种算法的思路,实现和主要指标.主要思路来自<数据结构与算法之美>

用递归方式实现二叉树的先序、中序、后序遍历。//二叉树节点private class Node { public int value; public Node left; public Node right; public Node

"语言只是工具，算法才是程序的灵魂。"这句话相信每一个程序员都听过无数次。然而在实际的工作中，一个产品从开发到上线，似乎哪一步都用不到数据结构与算法。于是很多程序员都有这样一种错觉：就算我不懂算法，只要语言写得溜、开发框架用得熟练、封装

给定一个字符串s，将s分割成一些子串，使每个子串都是回文串。返回s所有可能的分割方案。　　　　a) 在79题单词搜索里体现为： visited[ i ][ j ] = True; visted[ i ][ j ] = False. 　　　　b)在本题里体现

int i = l - 1, j = r + 1, x = q[l + r >> 1];int k = 0, i = l, j = mid + 1;else tmp[k ++ ] = q[j ++ ];while tmp[k ++ ] = q

网络流问题是一个很深奥的问题，对应也有许多很优秀的算法。但是本文只会讲述dinic算法。最近写了好多网络流的题目，想想看还是写一篇来总结一下网络流和dinic算法以免以后自己忘了。。。一个很普遍的例子就是——你家和自来水厂之间有许多中转站，中转站又由一些水

在分类问题中，你要预测的变量 y 是离散的值，我们将学习一种叫做逻辑回归 的算法，这是目前最流行使用最广泛的一种学习算法。在接下来的视频中，我们将开始学习逻辑回归算法的细节。这时，再使用0.5作为阀值来预测肿瘤是良性还是恶性便不合适了。我们引入一个新的模