LeetCode中哪些题目与大数据相关？

LeetCode是面向程序员的一个在线编程学习平台，它包含了各种算法和数据结构的题目。在这些题目中，有一些与大数据相关，本文将会介绍这些题目，并且通过演示代码来帮助读者更好地理解它们。

1. 两数之和

题目描述：给定一个整数数组和一个目标值，找出数组中和为目标值的两个数。

这个问题可以使用哈希表来解决，我们可以将每个数字存储在哈希表中，然后在遍历数组时，检查哈希表中是否存在一个补数与当前数字相加等于目标值。时间复杂度为O(n)。

下面是python代码实现：

class Solution:
    def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]:
        hash_table = {}
        for i, num in enumerate(nums):
            if target - num in hash_table:
                return [hash_table[target - num], i]
            hash_table[num] = i

2. 最长回文子串

题目描述：给定一个字符串s，找到s中最长的回文子串。你可以假设s的最大长度为1000。

回文串是一个正读和反读都相同的字符串，例如 "aba"。这个问题可以使用动态规划来解决，我们可以定义一个二维数组dp，其中dp[i][j]表示从i到j的子串是否为回文串。如果dp[i+1][j-1]为回文串且s[i]==s[j]，则dp[i][j]也为回文串。时间复杂度为O(n^2)。

下面是Python代码实现：

class Solution:
    def longestPalindrome(self, s: str) -> str:
        n = len(s)
        dp = [[False] * n for _ in range(n)]
        ans = ""
        for l in range(n):
            for i in range(n):
                j = i + l
                if j >= n:
                    break
                if l == 0:
                    dp[i][j] = True
                elif l == 1:
                    dp[i][j] = (s[i] == s[j])
                else:
                    dp[i][j] = (dp[i+1][j-1] and s[i] == s[j])
                if dp[i][j] and l + 1 > len(ans):
                    ans = s[i:j+1]
        return ans

3. 翻转对

题目描述：给定一个数组nums，如果i < j且nums[i] > 2*nums[j]，则称(i, j)为一个翻转对。你需要返回给定数组中的翻转对的数量。

这个问题可以使用归并排序来解决，我们可以在归并排序的过程中计算翻转对的数量。时间复杂度为O(nlogn)。

下面是Python代码实现：

class Solution:
    def reversePairs(self, nums: List[int]) -> int:
        def merge_sort(nums, left, right):
            if left >= right:
                return 0
            mid = (left + right) // 2
            count = merge_sort(nums, left, mid) + merge_sort(nums, mid+1, right)
            j = mid + 1
            for i in range(left, mid+1):
                while j <= right and nums[i] > 2 * nums[j]:
                    j += 1
                count += j - (mid + 1)
            nums[left:right+1] = sorted(nums[left:right+1])
            return count
        return merge_sort(nums, 0, len(nums)-1)

以上三个题目都与大数据相关，分别涉及到了哈希表、动态规划和归并排序等技术。通过这些题目的练习，可以帮助程序员更好地理解和应用这些技术，进而解决更加复杂的大数据问题。