摘要：算法練習的本質也在於鍛鍊編程思惟，強化程序員的內力。所以給本身後面會持續更新的算法技巧內容簡稱算法易筋經。
本文分享自華爲雲社區《<java算法易筋經>之常見java-API使用》，原文做者：breakDraw 。java
易筋經源於我國古代中醫導引術,具備強健體魄、預防疾病的效果,長期以來在佛家及民間習武人士之間廣爲流傳。算法練習的本質也在於鍛鍊編程思惟，強化程序員的內力。所以給本身後面會持續更新的算法技巧內容簡稱算法易筋經。程序員
不管你使用什麼語言開始訓練算法， 老是得掌握基本的。 我這邊只以java舉例，其餘語言相似。以leetcode類型的平臺爲主。算法
java數組和list互轉
有時候給定的輸入是個數組，中間過程咱們想轉成list並使用list的一些api。 可是這沒那麼簡單。編程
請打開本身的編譯器，而後看下下面幾個問題可否不用for循環寫成功。（用for循環也是對的，考試時若是忘記了，就選擇能用的方法）api
- 請把字符串數組轉list
- 請把字符串list轉數組
- 請把list<Integer>轉int[]
- 請把int[]轉成List<Integer>
就像下面這樣，本身造個類，測試一下看可否秒寫：數組
public class ListArrayUtil {
// 請把字符串數組轉list
public List<String> arrToListStr(String[] arr) {
return null;
}
// 請把字符串list轉數組
public String[] listToArrStr(List<String> list) {
return null;
}
// 請把list數組轉成int[]
public List<Integer> arrToListInt (List<Integer> num) {
return null;
}
// 請把int[] 數組轉成list
public List<Integer> arrToListInt (int[] num) {
return null;
}
}
有些人可能會誤覺得int[]和Integer[]是能夠自動轉的，而後對於數組而言，編譯器沒法用識別，會報錯。所以若是涉及這種基礎類型的數組列表轉換，請記住要麼立刻使用stream，要麼直接for循環寫一下，不要卡在這個編譯錯誤這研究半天。ide
個人答案：測試
public class ListArrayUtil {
// 請把字符串數組轉list
public List<String> arrToListStr(String[] arr) {
return Arrays.asList(arr);
}
// 請把字符串list轉數組
public String[] listToArrStr(List<String> list) {
return list.toArray(new String[list.size()]);
}
// 請把list數組轉成int[]
public int[] arrToListInt (List<Integer> list) {
// 不能夠toArray，int[]和Integer[]是不一樣的
//return list.toArray(new int[list.size()]);
return list.stream()
.mapToInt(Integer::valueOf)
.toArray();
}
// 請把int[] 數組轉成list
public List<Integer> arrToListInt (int[] num) {
// 不能夠asList，由於int[]和Integer[]不一樣
// return Arrays.<Integer>asList(num);
return Arrays
.stream(num)
.boxed()
.collect(Collectors.toList());
}
}
list和數組的初始化
初始化可沒那麼簡單，尤爲是涉及返回List[]做爲結果時，老是有人會忘記要先初始化數組裏的每一個list才能使用。請完成如下內容：優化
- 初始化list<Integer>爲5個1
- 初始化int[]爲5個1
- 初始化1個包含5個list的lis[]數組，而且裏面的list已經初始化完成
正確答案以下：ui
public class ListUtil {
// 初始化list爲5個1
public static List<Integer> fillList() {
List<Integer> list = Collections.nCopies(5,1);
System.out.println(list);
return list;
}
// 初始化arr爲5個1
public static int[] fillArr() {
int[] arr = new int[5];
Arrays.fill(arr, 1);
return arr;
}
// 返回1個list數組，而且裏面的list已經初始化完成
public static List[] fillListArray() {
List[] lists = new List[5];
IntStream.rangeClosed(0, 4).boxed()
.forEach(i->lists[i] = new ArrayList());
return lists;
}
}
排序
關於如何快速對list和數組排序，在IDEA本身解答如下問題：
- Arrays和List如何對int[]數組作倒序排序
Arrays.sort()
Collections.sort() - 對於一個新對象，怎麼作自定義排序？
以下。定義一個comparable
public class Student implements Comparable<Student> {
private int stuId;
private String stuName;
private int score;
@Override
public int compareTo(Student o) {
return stuId-o.stuId;
}
}
參考題目： https://leetcode-cn.com/problems/ba-shu-zu-pai-cheng-zui-xiao-de-shu-lcof/
map相關
- 若是map裏的value是個list，每次往某個key裏的list放數據時，必需要先初始化list， 怎麼減小初始化代碼？
答案：
使用getOrDefault:
map.getOrDefault(key, new ArrayList<>()).add(xxx)
圖結果那邊還蠻經常使用的
不作重複的put
if (!map.containsKey(key)) {
map.put(key, value);
}
能夠優化成
map.putIfAbsent(key, value)
字面意思： absent指不存在，那麼就是不存在的時候，把value放入，若是存在，則直接返回原value值。
map中的值作更新
例如每次對key中的值加1
有兩種方式：
map.put(key, map.getOrDefault(key, 0)+1);
map.compute(key, (k,v)->(v==null?1:v+1));
在一個比較複雜的狀況下，compute比較有用。
computeIfAbsent（key, (k,v)->f(k,v)） 只在key不存在的時候，才計算這個labmda式子。 若是存在的話，就不計算了，直接返回舊值。
computeIfPresent（key, (k,v)->f(k,v)） 只有存在纔會更新，不存在就不更新。
常見隊列用法
- 普通隊列：
- 優先隊列priorityQueue：
可以保證出隊的永遠是按照你設定的最大或者最小的元素。
頗有用。
用labma寫內部比較式子，避免忘記接口怎麼寫
PriorityQueue<int[]> queue = new PriorityQueue<>((a, b) -> a[1] - b[1]);
a[1] - b[1] 是小頂堆
a[1]-b[1] >0，則交換。
如何記憶？
堆更新的時候，都是從上往下更新的， 讓
那麼a是上面的點，b是下面的點（兒子節點）
當返回大於0時，交換a和b。
這樣就好理解了
大頂堆： a-b<0時，須要交換，即父親比兒子小，因此須要交換
小丁堆： a-b>0, 須要交換， 即父親比兒子大，得換，讓父親是小頂。
- 優先隊列延時刪除
當優先隊列中某個元素會被刪除，可是不在堆頂時，使用延遲刪除， 直到他走到堆頂纔會清理。
所以這時候要使用額外的數量realCount來統計隊列實際數量， 並使用特定的刪除標誌位（勿用會干擾到隊列compare方法的方式去設定刪除標誌位）
簡易二分查找
- 在一個list中找到最靠近x且大於等於x值的元素
不想手寫二分的話用這個方法：
- 在一個list中找到最靠近x且小於等於x的元素
使用treeMap放置數據
floorKey（key) 能夠找到小於等於給定鍵的最大鍵
若是不存在這樣的鍵，則返回null。
ceilingKey(key) 找到大於等於給定鍵的最小鍵
不存在則返回null
記憶：
ceiling向上舍入，那就是找key的上邊。 ceiling有天花板的意思，因而就理解成是向上找。
floor 向下攝入，那就是找key的下邊。 有沉入水下的意思，因而理解成向下。
- 在list中找到最靠近x且大於（不包含等於）x的元素
例題： https://leetcode-cn.com/problems/previous-permutation-with-one-swap/submissions/