1.1 时间和空间复杂度分析 最常见的时间复杂度就是下面 7 种 O(1)：常熟复杂度 O(log n)：对数复杂度 O(n)：线性时间复杂度 O(n^2)：平方 O(n^3)：立方 O(2^n)：指数 O(n!)：阶乘 我们怎么来看这个时间复杂度呢？ 最常用的方式就是直接看这个函数，或者是说这段代码他根据 n 的不同情况他会运行多少次 如下图代码…

1 数据结构 数据结构主要分为三类 一维、二维、特殊 一维： 基础：数组 array(string)，链表 linked list 高级：栈 stack，队列 queue ，双端队列 deque，集合 set，映射 map(hash or map)，etc 栈：前进后出 队列：先进先出 二维： 二维数据结构都是从一维泛化而来的 基础：数 tree …

18. 四数之和 难度中等 给定一个包含 n 个整数的数组 nums 和一个目标值 target，判断 nums 中是否存在四个元素 a，b，c 和 d ，使得 a + b + c + d 的值与 target 相等？找出所有满足条件且不重复的四元组。 注意：答案中不可以包含重复的四元组。   示例 1： 输入：nums = [1,0,-…

给定一个包括 n 个整数的数组 nums 和 一个目标值 target。找出 nums 中的三个整数，使得它们的和与 target 最接近。返回这三个数的和。假定每组输入只存在唯一答案。   示例： 输入：nums = [-1,2,1,-4], target = 1 输出：2 解释：与 target 最接近的和是 2 (-1 + 2 + …