找出布隆过滤器的误判
场景：~/work/adv/bloom.cpp 读入 added.txt 里的数建一个布隆过滤器，再回答「某个数在不在」。它只用了一个哈希函数，误判不少。 任务：在 ~/题目.txt 给的区间里找一个没被加进去、过滤器却说「可能在」的数，写
修好旋转丢的子树
场景：~/work/adv/avl.cpp 往 AVL 树里插一串数，输出中序遍历和树高。数一多，中序结果就少了一截，内存检查还报泄漏。 任务：修好旋转函数里丢掉子树指针的地方。make 编译后结果正确、内存检查不报错才算过。 可操作范围：
选结构之前的第一件事
第 1 步：记下一段时间里的每个操作 第 2 步：标出所有的「查」 第 3 步：8 次里有 6 次是查 第 4 步：该优化的是查找这一边 查 查 增 查 查 删 查 查 拿到一个需求，动手选数据结构之前，第一件事是【0】。
要按插入顺序列出最近十条
需求里出现「按插入顺序列出最近 10 条」，这句话直接排除了【0】（问的是哪种结构用不了）。
数据量一百万条排除了谁
需求里出现「数据量一百万条」，这句话直接排除了【0】。
随时取出当前最大的那个
需求里出现「随时取出当前最大的那个」，最自然的选择是【0】。
需求分析最容易漏掉哪项
做需求分析时，最容易被漏掉的一项是【0】。
这批词里哪个出现得最多
一批搜索词：苹果、香蕉、苹果、梨、香蕉、苹果。运行下面这段程序： #include <algorithm> #include <iostream> #include <map> #include <
判重用数组还是集合
第 1 步：找 4 在不在里面 第 2 步：vector：第 1 次比较 第 3 步：vector：第 2 次比较 第 4 步：vector：第 3 次比较 第 5 步：vector：第 4 次比较 第 6 步：vector：第 5 次比较
既要判重又要保序（C++）
既要快速判重、又要保住插入顺序，最省事的做法是【0】。