在一個公司場景中，會議在固定的時間段內舉行。這些時間段可能重疊或相隔很遠。因此，為了在不發生日程衝突的情況下容納儘可能多的會議，最佳化會議效率非常重要。在給定的問題中，我們將討論這樣一個最佳化會議效率的問題。問題陳述 給定一個二維陣列 time[][]，其中包含當天所有預定會議的開始時間和結束時間。任務是找到會議最多發生的時間段。示例 1 輸入：time[][] = {{1, 5}, {2, 6}, {3, 7}, {4, ... 閱讀更多

為了為特定操作設計高效的資料結構，所建立資料結構的給定操作的時間和空間複雜度非常重要。研究一些基本操作以及如何有效地對其進行最佳化 - insert() - 將元素插入到資料結構中 動態陣列、雜湊表、二叉搜尋樹和平衡搜尋樹（如 AVL 樹或紅黑樹）是提供 O(1) 插入操作複雜度的最有效的資料結構選擇。delete() - 從資料結構中刪除元素 雜湊表以 O(1) 的時間處理刪除過程，而二叉搜尋樹和平衡搜尋... 閱讀更多

N叉樹是一種樹形資料結構，其中每個節點最多可以有 N 個子節點，其中 N 是一個正整數 (N >= 0)。N叉樹用於許多應用程式，例如檔案系統、組織結構圖和程式語言中的語法樹。具有 N = 4 的 N叉樹示例。A / / \ \ B C D E / | \ ... 閱讀更多

在本文中，我們將對包含 N 個整數的陣列進行三路劃分。該方法是使用三個佇列。每個佇列都將用於儲存一部分元素。之後，我們可以從各自的佇列中獲取各部分的元素，而不會改變元素的相對順序問題陳述 給定一個包含 N 個整數和一個範圍 [LOW, HIGH] 的陣列，我們需要將陣列劃分為三個部分，使得 - 小於 LOW 的元素排在最前面 大於 LOW 並小於 HIGH 的元素排在中間... 閱讀更多

在本文中，我們將計算在 K 次操作後陣列最大值的和，在這些操作中，我們將陣列的最大值減半。在第一種方法中，我們將實現該問題的蠻力解決方案。在每次迭代中，我們將使用 for 迴圈查詢陣列中的最大元素。然後，我們將此元素新增到我們的答案中，然後我們將該元素減半。我們將根據要求進行 K 次迭代。然後，我們將返回答案。在第二種方法中，我們將使用... 閱讀更多

在本文中，我們將對給定的陣列進行排序。給定的陣列已經根據元素的絕對值進行了排序，我們只需要根據元素的真實值對陣列進行排序。在第一種方法中，我們將使用排序演算法，如合併排序、氣泡排序、插入排序、快速排序等等。在這個例子中，我們將使用內建的 sort 函式來對我們的陣列進行排序。在第二種方法中，我們將使用雙端佇列。我們將正元素推入雙端佇列的前面，並將... 閱讀更多

在本文中，我們將找到矩陣中兩點之間的最短路徑。矩陣包含兩種型別的單元格，空單元格和具有障礙物的單元格。我們得到一個整數 K，它表示我們最多可以移除 K 個障礙物來到達我們的目的地。在本文中討論的方法中，我們將對矩陣進行廣度優先搜尋 (BFS) 以找到最短路徑。我們將使用一個佇列資料結構，它將儲存一個整數向量。該向量將有 3 個整數，x 座標、y 座標和... 閱讀更多

在本文中，我們將找到索引對的數量，使得索引 i 最多可以包含在 a[i] 個對中。在本文中討論的方法中，我們將使用一個優先佇列資料結構，它將包含陣列的元素。優先佇列資料結構將是一個最大堆，它允許我們在 log(N) 時間內獲得陣列的當前最大元素。它還允許我們修改元素並以相同的時間將它們插入回佇列中。我們將... 閱讀更多

二叉樹定義為一種樹形資料結構，其中每個節點最多有兩個子節點。二叉樹某一層的寬度定義為該層最右節點和最左節點之間的節點數，包括中間的空節點。二叉樹的最大寬度定義為二叉樹每一層寬度的最大值。在第一種方法中，我們將二叉樹表示為堆資料結構的陣列表示。在每一層，該層的寬度將... 閱讀更多

在本文中，我們將找到可以透過最多將 k 個 0 更改為 1 來形成的最長 1 子段。我們將使用佇列資料結構來解決這個問題。在本文中討論的方法中，我們將使用佇列資料結構來查詢僅包含 1 的最長子陣列，該子陣列可以透過最多將 k 個 0 更改為 1 來形成。佇列資料結構將用於儲存先前出現的 0 元素的索引。每當我們遇到一個新的 0 時，我們將檢查佇列的大小。... 閱讀更多