Nicksxs's Blog

What hurts more, the pain of hard work or the pain of regret?

题目介绍

写一个程序找出两个单向链表的交叉起始点,可能是我英语不好,图里画的其实还有一点是交叉以后所有节点都是相同的
Write a program to find the node at which the intersection of two singly linked lists begins.

For example, the following two linked lists:

begin to intersect at node c1.

Example 1:

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Input: intersectVal = 8, listA = [4,1,8,4,5], listB = [5,6,1,8,4,5], skipA = 2, skipB = 3
Output: Reference of the node with value = 8
Input Explanation: The intersected node's value is 8 (note that this must not be 0 if the two lists intersect). From the head of A, it reads as [4,1,8,4,5]. From the head of B, it reads as [5,6,1,8,4,5]. There are 2 nodes before the intersected node in A; There are 3 nodes before the intersected node in B.

分析题解

一开始没什么头绪,感觉只能最原始的遍历,后来看了一些文章,发现比较简单的方式就是先找两个链表的长度差,因为从相交点开始肯定是长度一致的,这是个很好的解题突破口,找到长度差以后就是先跳过长链表的较长部分,然后开始同步遍历比较 A,B 链表;

代码

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public ListNode getIntersectionNode(ListNode headA, ListNode headB) {
if (headA == null || headB == null) {
return null;
}
// 算 A 的长度
int countA = 0;
ListNode tailA = headA;
while (tailA != null) {
tailA = tailA.next;
countA++;
}
// 算 B 的长度
int countB = 0;
ListNode tailB = headB;
while (tailB != null) {
tailB = tailB.next;
countB++;
}
tailA = headA;
tailB = headB;
// 依据长度差,先让长的链表 tail 指针往后移
if (countA > countB) {
while (countA > countB) {
tailA = tailA.next;
countA--;
}
} else if (countA < countB) {
while (countA < countB) {
tailB = tailB.next;
countB--;
}
}
// 然后以相同速度遍历两个链表比较
while (tailA != null) {
if (tailA == tailB) {
return tailA;
} else {
tailA = tailA.next;
tailB = tailB.next;
}
}
return null;
}

总结

可能缺少这种思维,做的还是比较少,所以没法一下子反应过来,需要锻炼,我的第一反应是两重遍历,不过那样复杂度就高了,这里应该是只有 O(N) 的复杂度。

Java 中的这个话题也是比较常遇到的,关于这块原先也是比较忽略的,但是仔细想想又有点遗忘了就在这里记一下
简单看下代码
java.lang.Object#equals

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public boolean equals(Object obj) {
return (this == obj);
}

对于所有对象的父类,equals 方法其实对比的就是对象的地址,也就是是否是同一个对象,试想如果像 Integer 或者 String 这种,我们没有重写 equals,那其实就等于是在用==,可能就没法达到我们的目的,所以像 String 这种常用的 jdk 类都是默认重写了
java.lang.String#equals

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public boolean equals(Object anObject) {
if (this == anObject) {
return true;
}
if (anObject instanceof String) {
String anotherString = (String)anObject;
int n = value.length;
if (n == anotherString.value.length) {
char v1[] = value;
char v2[] = anotherString.value;
int i = 0;
while (n-- != 0) {
if (v1[i] != v2[i])
return false;
i++;
}
return true;
}
}
return false;
}

然后呢就是为啥一些书或者 effective java 中写了 equals 跟 hashCode 要一起重写,这里涉及到当对象作为 HashMap 的 key 的时候
首先 HashMap 会使用 hashCode 去判断是否在同一个槽里,然后在通过 equals 去判断是否是同一个 key,是的话就替换,不是的话就链表接下去,如果不重写 hashCode 的话,默认的 object 的hashCode 是 native 方法,根据对象的地址生成的,这样其实对象的值相同的话,因为地址不同,HashMap 也会出现异常,所以需要重写,同时也需要重写 equals 方法,才能确认是同一个 key,而不是落在同一个槽的不同 key.

前几天同事问了我个 mysql 索引的问题,虽然大概知道,但是还是想来实践下,就是 is null,is not null 这类查询是否能用索引,可能之前有些网上的文章说都是不能用索引,但是其实不是,我们来看个小试验

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CREATE TABLE `null_index_t` (
`id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`null_key` varchar(255) DEFAULT NULL,
`null_key1` varchar(255) DEFAULT NULL,
`null_key2` varchar(255) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_1` (`null_key`) USING BTREE,
KEY `idx_2` (`null_key1`) USING BTREE,
KEY `idx_3` (`null_key2`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

用个存储过程来插入数据

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delimiter $ #以delimiter来标记用$表示存储过程结束
create procedure nullIndex1()
begin
declare i int;
declare j int;
set i=1;
set j=1;
while(i<=100) do
while(j<=100) do
IF (i % 3 = 0) THEN
INSERT INTO null_index_t ( `null_key`, `null_key1`, `null_key2` ) VALUES (null , LEFT(MD5(RAND()), 8), LEFT(MD5(RAND()), 8));
ELSEIF (i % 3 = 1) THEN
INSERT INTO null_index_t ( `null_key`, `null_key1`, `null_key2` ) VALUES (LEFT(MD5(RAND()), 8), NULL, LEFT(MD5(RAND()), 8));
ELSE
INSERT INTO null_index_t ( `null_key`, `null_key1`, `null_key2` ) VALUES (LEFT(MD5(RAND()), 8), LEFT(MD5(RAND()), 8), NULL);
END IF;
set j=j+1;
end while;
set i=i+1;
set j=1;
end while;
end
$
call nullIndex1();

然后看下我们的 is null 查询

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EXPLAIN select * from null_index_t WHERE null_key is null;


再来看看另一个

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EXPLAIN select * from null_index_t WHERE null_key is not null;


从这里能看出来啥呢,可以思考下

从上面可以发现,is null应该是用上了索引了,所以至少不是一刀切不能用,但是看着is not null好像不太行额
我们在做一点小改动,把这个表里的数据改成 9100 条是 null,剩下 900 条是有值的,然后再执行下

然后再来看看执行结果

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EXPLAIN select * from null_index_t WHERE null_key is null;

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EXPLAIN select * from null_index_t WHERE null_key is not null;


是不是不一样了,这里再补充下我试验使用的 mysql 是 5.7 的,不保证在其他版本的一致性,
其实可以看出随着数据量的变化,mysql 会不会使用索引是会变化的,不是说 is not null 一定会使用,也不是一定不会使用,而是优化器会根据查询成本做个预判,这个预判尽可能会减小查询成本,主要包括回表啥的,但是也不一定完全准确。

几年前看了柴静的《穹顶之下》觉得这个记者调查得很深入,挺有水平,然后再看到了她跟丁仲礼的采访,其实没看完整,也没试着去理解,就觉得环境问题挺严重的,为啥柴静这个对面的这位好像对这个很不屑的样子,最近因为丁仲礼上了美国制裁名单,B 站又有人把这个视频发了出来,就完整看了下,就觉得自己挺惭愧的,就抱着对柴静的好感而没来由的否定了丁老的看法和说法,所以人也需要不断地学习,改正之前错误的观点,当然不是说我现在说的就是百分百正确,只是个人的一些浅显的见解

先聊聊这个事情,整体看下来我的一些理解,IPCC给中国的方案其实是个很大的陷阱,它里面有几个隐藏的点是容易被我们外行忽略的,第一点是基数,首先发达国家目前(指2010年采访或者IPCC方案时间)的人均碳排放量已经是远高于发展中国家的了,这也就导致了所谓的发达国家承诺减排80%是个非常有诚意的承诺其实就是忽悠;第二点是碳排放是个累计过程,从1900年开始到2050年,或者说到2010年,发达国家已经排的量是远超过发展中国家的,这是非常不公平的;第三点其实是通过前两点推导出来的,也就是即使发达国家这么有诚意地说减排80%,扒开这层虚伪的外衣,其实是给他们11亿人分走了48%的碳排放量,留给发展中国家55亿人口的只剩下了52%;第四点,人是否因为国家的发达与否而应受到不平等待遇,如果按国家维度,丁老说的,摩纳哥要跟中国分同样的排放量么,中国人还算不算人;第五点,这点算是我自己想的,也可能是柴静屁股决定脑袋想不到的点,她作为一个物质生活条件已经足够好了,那么对于那些生活在物质条件平均线以下的,他们是否能像城里人那样有空调地暖,洗澡有热水器浴霸,上下班能开车,这些其实都直接或者间接地导致了碳排放;他们有没有改善物质生活条件地权利呢,并且再说回来,其实丁老也给了我们觉得合理地方案,我们保证不管发达国家不管减排多少,我们都不会超过他们的80%,我觉得这是真正的诚意,而不是接着减排80%的噱头来忽悠人,也是像丁老这样的专家才能看破这个陷阱,碳排放权其实就是发展权,就是人权,中国人就不是人了么,或者说站在贫困线以下的人民是否有改善物质条件的权利,而不是说像柴静这样,只是管她自己,可能觉得小孩因为空气污染导致身体不好,所以做了穹顶之下这个纪录片,想去改善这个事情,空气污染不是说对的,只是每个国家都有这个过程,如果不发展,哪里有资源去让人活得好,活得好了是前提,然后再去各方面都改善。

对于这个问题其实更想说的是人的认知偏差,之前总觉得美帝是更自由民主,公平啥的,或者说觉得美帝啥都好,有种无脑愤青的感觉,外国的月亮比较圆,但是经历了像川普当选美国总统以来的各种魔幻操作,还有对于疫情的种种不可思议的美国民众的反应,其实更让人明白第一是外国的月亮没比较圆,第二是事情总是没那么简单粗暴非黑即白,美国不像原先设想地那么领先优秀,但是的确有很多方面是全球领先的,天朝也有体制所带来的优势,不可妄自菲薄,也不能忙不自大,还是要多学习知识,提升认知水平。

题目介绍

Given preorder and inorder traversal of a tree, construct the binary tree.
给定一棵树的前序和中序遍历,构造出一棵二叉树

注意

You may assume that duplicates do not exist in the tree.
你可以假设树中没有重复的元素。(PS: 不然就没法做了呀)

例子:

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preorder = [3,9,20,15,7]
inorder = [9,3,15,20,7]

返回的二叉树

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9 20
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简要分析

看到这个题可以想到一个比较常规的解法就是递归拆树,前序就是根左右,中序就是左根右,然后就是通过前序已经确定的根在中序中找到,然后去划分左右子树,这个例子里是 3,找到中序中的位置,那么就可以确定,9 是左子树,15,20,7是右子树,然后对应的可以根据左右子树的元素数量在前序中划分左右子树,再继续递归就行

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class Solution {
public TreeNode buildTree(int[] preorder, int[] inorder) {
// 获取下数组长度
int n = preorder.length;
// 排除一下异常和边界
if (n != inorder.length) {
return null;
}
if (n == 0) {
return null;
}
if (n == 1) {
return new TreeNode(preorder[0]);
}
// 获得根节点
TreeNode node = new TreeNode(preorder[0]);
int pos = 0;
// 找到中序中的位置
for (int i = 0; i < inorder.length; i++) {
if (node.val == inorder[i]) {
pos = i;
break;
}
}
// 划分左右再进行递归,注意下`Arrays.copyOfRange`的用法
node.left = buildTree(Arrays.copyOfRange(preorder, 1, pos + 1), Arrays.copyOfRange(inorder, 0, pos));
node.right = buildTree(Arrays.copyOfRange(preorder, pos + 1, n), Arrays.copyOfRange(inorder, pos + 1, n));
return node;
}
}
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