数组与矩阵的基本知识：
1.数组：数组是在程序设计中，为了处理方便， 把具有相同类型的若干元素按有序的形式组织起来的一种形式。
首先，数组会利用索引
作为线性表的实现方式之一，数组中的元素在内存中是连续存储的，且每个元素占用相同大小的内存。
在具体的编程语言中，数组的实现方式具有一定差别。比如 C++ 和 Java 中，数组中的元素类型必须保持一致，而 Python 中则可以不同。相比之下，Python中的数组(称之为list)具有更多的高级功能
2.在Java中表示矩阵，使用的是二维数组来表示。
Q.283
给定一个数组 nums，编写一个函数将所有 0 移动到数组的末尾，同时保持非零元素的相对顺序。
示例:输入: [0,1,0,3,12] 输出: [1,3,12,0,0] 说明:必须在原数组上操作，不能拷贝额外的数组。 尽量减少操作次数。
算法：在原有数组上操作，设置index=0，从数组第一个元素开始遍历，遇到非0元素就从index=0开始存放到原数组覆盖，index++。直到遍历完所有的非0数，最后将不足原数组长度的部分，填充0元素即可。
Q566
在MATLAB中，有一个非常有用的函数 reshape，它可以将一个矩阵重塑为另一个大小不同的新矩阵，但保留其原始数据。
给出一个由二维数组表示的矩阵，以及两个正整数r和c，分别表示想要的重构的矩阵的行数和列数。
重构后的矩阵需要将原始矩阵的所有元素以相同的行遍历顺序填充。
如果具有给定参数的reshape操作是可行且合理的，则输出新的重塑矩阵；否则，输出原始矩阵。//要进行可行性检验
示例 1:
输入: nums = [[1,2], [3,4]] r = 1, c = 4 输出: [[1,2,3,4]] 解释: 行遍历nums的结果是 [1,2,3,4]。新的矩阵是1*4矩阵, 用之前的元素值一行一行填充新矩阵。
算法思想：首先要是实现重构，必须满足一个前提就是原有矩阵的mn=rc。注意重构的矩阵是将原有的矩阵按照行进行顺序输入到新矩阵。设置一个参数index=0，然后每次导入就+1，新矩阵的行列号为index/n,index%n
Q485
给定一个二进制数组， 计算其中最大连续 1 的个数。
输入：[1,1,0,1,1,1] 输出：3 解释：开头的两位和最后的三位都是连续 1 ，所以最大连续 1 的个数是 3.
算法：数组中可能存在多个连续的1，故所需设置一个count来进行每一次的计数，并设置一个maxCount来表示最大值。
每一次遇到1后就count++，遇到0就利用数学类Math.max()比较当前count和maxCount值，并更新maxCount。
最后结束循环，再比较一次count和maxCount，因为最后一次的count可能更大。
Q240
编写一个高效的算法来搜索 m x n 矩阵 matrix 中的一个目标值 target 。该矩阵具有以下特性：
每行的元素从左到右升序排列。 每列的元素从上到下升序排列。
如果直接简单遍历，时间复杂度是O(n^2)。考虑到矩阵本身是有序的。从最小行和最大列的交点或者最大行和最小列的交点开始搜索。
可以大大减小运算量。index1和index2分别表示行和列。若此时的值小于target，index1++，若此时的值大于target,index2--，直到相等时候输出。
Q378
给你一个 n x n 矩阵 matrix ，其中每行和每列元素均按升序排序，找到矩阵中第k小的元素。 请注意，它是排序后 的第 k 小元素，而不是第 k 个不同的元素。
算法思想：1.直接暴力遍历然后排序求出第K小的元素。
2.二分查找。因为矩阵是有序的，最大和最小元素分别是右下角和左上角元素。以此为上下界left和right。二分查找后，比mid小的元素总在其左上部分，可以判断这个数目的多少，然后不断缩小范围查找即可。运算量小很多。
3.利用priorityqueue构造最大堆实现
PriorityQueue
优先级队列：数据组织不同于普通的队列。普通队列的数据组织是按照先进先出的原则组织的，而优先级队列的数据进入队列是按照关键字有序的顺序，插入关键字的时候会自动按照关键字顺序插入。PriorityQueue是基于优先堆的一个无界队列，这个优先队列中的元素可以默认自然排序或者通过提供的Comparator(比较器)在队列实例化的时排序。要求使用Java Comparable和Comparator接口给对象排序，并且在排序时会按照优先级处理其中的元素。底层数据结构是二叉堆。
详细介绍见：https://blog.csdn.net/u010623927/article/details/87179364
Q645
Hashmap
哈希表
见IDEA
https://blog.csdn.net/woshimaxiao1/article/details/83661464
Map.Entry<Integer,int[]> entry =map.entrySet();//新建entry存储键值对
Q287
给定一个包含 n + 1 个整数的数组 nums ，其数字都在 1 到 n 之间（包括 1 和 n），可知至少存在一个重复的整数。
假设 nums 只有 一个重复的整数 ，找出 这个重复的数 。
示例 1：
输入：nums = [1,3,4,2,2] 输出：2 示例 2：
输入：nums = [3,1,3,4,2] 输出：3
算法：1.用哈希表统计每一个数出现的频次，然后判断重复与否。
2.使用二分法，left=1,right=length-1,mid=(left+right)/2,用count统计数组中小于等于mid数的个数。count>mid时，说明重复数在[left,mid],更新right=mid。否则说明重复数在(mid,right],更新left=mid+1;直到right=left得到最后的值。
Q667
给定两个整数 n 和 k，你需要实现一个数组，这个数组包含从 1 到 n 的 n 个不同整数，同时满足以下条件：
① 如果这个数组是 [a1, a2, a3, ... , an] ，那么数组 [|a1 - a2|, |a2 - a3|, |a3 - a4|, ... , |an-1 - an|] 中应该有且仅有 k 个不同整数；.
② 如果存在多种答案，你只需实现并返回其中任意一种.
输入: n = 3, k = 1 输出: [1, 2, 3] 解释: [1, 2, 3] 包含 3 个范围在 1-3 的不同整数， 并且 [1, 1] 中有且仅有 1 个不同整数 : 1
算法：原数组有n个整数，以此构造的数组有K个差值。满足这个条件的一种构造是{1,K+1,2,K,3,K-1...}设置interval差值变量，每次改变即可，奇数位等于前一项+interval，偶数位等于前一项-interval。
详细见IDEA的内容Q667
Q697
给定一个非空且只包含非负数的整数数组 nums，数组的度的定义是指数组里任一元素出现频数的最大值。
你的任务是在 nums 中找到与 nums 拥有相同大小的度的最短连续子数组，返回其长度
示例 1：输入：[1, 2, 2, 3, 1] 输出：2解释： 输入数组的度是2，因为元素1和2的出现频数最大，均为2. 连续子数组里面拥有相同度的有如下所示: [1, 2, 2, 3, 1], [1, 2, 2, 3], [2, 2, 3, 1], [1, 2, 2], [2, 2, 3], [2, 2] 最短连续子数组[2, 2]的长度为2，所以返回2.
算法：使用哈希表。
Q766
给你一个mxn的矩阵 matrix 。如果这个矩阵是托普利茨矩阵，返回 true ；否则，返回 false 。
如果矩阵上每一条由左上到右下的对角线上的元素都相同，那么这个矩阵是托普利茨矩阵 。
算法：检查每一个矩阵元素是否和左上的元素相同，一旦有不同即不是这种矩阵，全部遍历后满足就是这托普利茨矩阵。
Q565
索引从0开始长度为N的数组A，包含0到N - 1的所有整数。找到最大的集合S并返回其大小，其中 S[i] = {A[i], A[A[i]], A[A[A[i]]], ... }且遵守以下的规则。
假设选择索引为i的元素A[i]为S的第一个元素，S的下一个元素应该是A[A[i]]，之后是A[A[A[i]]]... 以此类推，不断添加直到S出现重复的元素。
输入: A = [5,4,0,3,1,6,2] 输出: 4 解释: A[0] = 5, A[1] = 4, A[2] = 0, A[3] = 3, A[4] = 1, A[5] = 6, A[6] = 2.
其中一种最长的 S[K]: S[0] = {A[0], A[5], A[6], A[2]} = {5, 6, 2, 0}
算法：容易想到的是直接暴力求解，从一个数出发，遍历然后输出最长的集合。
但这样的算法复杂度很高，考虑到每一次从一个数出发，得到的是一个闭环的循环。所以考虑引入一个标记数组，表示已经访问过的数，这样可以大大减少运算量。
Q769
数组arr是[0, 1, ..., arr.length - 1]的一种排列，我们将这个数组分割成几个“块”，并将这些块分别进行排序。之后再连接起来，使得连接的结果和按升序排序后的原数组相同。
我们最多能将数组分成多少块？
示例 1:
输入: arr = [4,3,2,1,0] 输出: 1 解释: 将数组分成2块或者更多块，都无法得到所需的结果。 例如，分成 [4, 3], [2, 1, 0] 的结果是 [3, 4, 0, 1, 2]，这不是有序的数组。
算法：1.满足要求的数组必须是前k+1个数最大值为k。以此即可解决。使用copyofrange获得子数组，注意函数第三个不包含上界，然后对子数组进行排序，判断最大值是不是k，若是，count++，否则不管。最终即可得到结果。
2.为了少使用其他类的方法，可以设置一个max值表示前i-1数组的最大值，然后每次和新的arr[i]比较更新。如果max==i,就++。