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PK ~rN meta.xml‰vþlinxqXMindR3.7.8.2018072400491047597#FFFFFFPKøåC4Ž ‰ PK ~rN content.xml÷i–算法O(1)<O(lgN)<O(N)<O(N*lgN)<O(n²)<O(n3)<O(2ⁿ)递归应用场景爬楼梯问题母牛生仔问题实现时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(1)function fibonacci(n){ var a,b,res; a = b = 1; if(n == 0){ return 0; } if(n == 1 || n == 2){ return 1; } for(var i=2;i<n;i++){ res = a + b; a = b; b = res; } return res; }

function fibonacci(n){

var a,b,res;

a = b = 1;

if(n == 0){

return 0;

}

if(n == 1 || n == 2){

return 1;

}

for(var i=2;i<n;i++){

res = a + b;

a = b;

b = res;

}

return res;

}

时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(n)function fibo(x){ var arr = new Array(x); arr[0] = 1; arr[1] = 1; for(var index=2;index<x;index++){ arr[index] = arr[index-1]+arr[index-2]; } var result = 0; arr.forEach((item)=>{ result+=item; }); return result; } fibo(5);

function fibo(x){

var arr = new Array(x);

arr[0] = 1;

arr[1] = 1;

for(var index=2;index<x;index++){

arr[index] = arr[index-1]+arr[index-2];

}

var result = 0;

arr.forEach((item)=>{

result+=item;

});

return result;

}

fibo(5);

时间复杂度为 O(N*lgN)

function Fibonacci (n) {

if ( n <= 1 ) {return 1};

return Fibonacci(n - 1) + Fibonacci(n - 2);

}

Fibonacci(10) // 89

Fibonacci(100) // 堆栈溢出

Fibonacci(500) // 堆栈溢出

function Fibonacci (n) { if ( n <= 1 ) {return 1}; return Fibonacci(n - 1) + Fibonacci(n - 2); } Fibonacci(10) // 89 Fibonacci(100) // 堆栈溢出 Fibonacci(500) // 堆栈溢出
排序算法比较排序交换排序冒泡排序 O(n²)

function bubbleSort(arr) {

var len = arr.length;

for (var i = 0; i < len - 1; i++) {

for (var j = 0; j < len - 1 - i; j++) {

if (arr[j] > arr[j+1]) { // 相邻元素两两对比

var temp = arr[j+1]; // 元素交换

arr[j+1] = arr[j];

arr[j] = temp;

}

}

}

return arr;

}

function bubbleSort(arr) { var len = arr.length; for (var i = 0; i < len - 1; i++) { for (var j = 0; j < len - 1 - i; j++) { if (arr[j] > arr[j+1]) { // 相邻元素两两对比 var temp = arr[j+1]; // 元素交换 arr[j+1] = arr[j]; arr[j] = temp; } } } return arr; }
快速排序

每次取序列中的第一个数作为基准,将序列分为两部分,左边的数要小于基准值,右边的数大于基准值。具体做法是使用两个指针前后扫码序列,后面的指针先扫,若发现后面的值小于基准值则交换,接着前面的指针开始扫描,若前面的值大于基准值则交换。

巧妙之处在于partition方法中的置换

public static int partition(int[] arr,int start,int end){

int base = arr[start];

while(start<end){

while(arr[end]>base && start<end){

end--;

}

arr[start] = arr[end];

while(arr[start]<=base && start<end){

start++;

}

arr[end] = arr[start];

}

arr[start] = base;

return start;

}

public static void quickSort(int[] arr,int low,int high) {

if (low < high) {

int pivot = partition(arr, low, high); //将数组分为两部分

quickSort(arr, low, pivot - 1); //递归排序左子数组

quickSort(arr, pivot + 1, high); //递归排序右子数组

}

}

每次取序列中的第一个数作为基准,将序列分为两部分,左边的数要小于基准值,右边的数大于基准值。具体做法是使用两个指针前后扫码序列,后面的指针先扫,若发现后面的值小于基准值则交换,接着前面的指针开始扫描,若前面的值大于基准值则交换。 巧妙之处在于partition方法中的置换 public static int partition(int[] arr,int start,int end){ int base = arr[start]; while(start<end){ while(arr[end]>base && start<end){ end--; } arr[start] = arr[end]; while(arr[start]<=base && start<end){ start++; } arr[end] = arr[start]; } arr[start] = base; return start; } public static void quickSort(int[] arr,int low,int high) { if (low < high) { int pivot = partition(arr, low, high); //将数组分为两部分 quickSort(arr, low, pivot - 1); //递归排序左子数组 quickSort(arr, pivot + 1, high); //递归排序右子数组 } }
插入排序简单插入排序 O(n²)

从第一个元素开始,该元素可以认为已经排好序。取出下一个元素,在序列中从后向前扫描,如果该元素大于新元素,则将该元素移动到下一位。

function insertionSort(arr) {

var len = arr.length;

var preIndex, current;

for (var i = 1; i < len; i++) {

preIndex = i - 1;

current = arr[i];

while (preIndex >= 0 && arr[preIndex] > current) {

arr[preIndex + 1] = arr[preIndex];

preIndex--;

}

arr[preIndex + 1] = current;

}

return arr;

}

从第一个元素开始,该元素可以认为已经排好序。取出下一个元素,在序列中从后向前扫描,如果该元素大于新元素,则将该元素移动到下一位。 function insertionSort(arr) { var len = arr.length; var preIndex, current; for (var i = 1; i < len; i++) { preIndex = i - 1; current = arr[i]; while (preIndex >= 0 && arr[preIndex] > current) { arr[preIndex + 1] = arr[preIndex]; preIndex--; } arr[preIndex + 1] = current; } return arr; }
希尔排序
选择排序简单选择排序 O(n²)

没轮获取第一个数作为最大或最小值,再以该数与其他数字对比,对比后记录下最小或最大值的小标,每轮循环结束后将该下标与每轮中的第一个元素进行交换,依次循环直到结束

function selectionSort(arr) {

var len = arr.length;

var minIndex, temp;

for (var i = 0; i < len - 1; i++) {

minIndex = i;

for (var j = i + 1; j < len; j++) {

if (arr[j] < arr[minIndex]) { // 寻找最小的数

minIndex = j; // 将最小数的索引保存

}

}

temp = arr[i];

arr[i] = arr[minIndex];

arr[minIndex] = temp;

}

return arr;

}

没轮获取第一个数作为最大或最小值,再以该数与其他数字对比,对比后记录下最小或最大值的小标,每轮循环结束后将该下标与每轮中的第一个元素进行交换,依次循环直到结束 function selectionSort(arr) { var len = arr.length; var minIndex, temp; for (var i = 0; i < len - 1; i++) { minIndex = i; for (var j = i + 1; j < len; j++) { if (arr[j] < arr[minIndex]) { // 寻找最小的数 minIndex = j; // 将最小数的索引保存 } } temp = arr[i]; arr[i] = arr[minIndex]; arr[minIndex] = temp; } return arr; }
堆排序

堆排序就是利用堆得性质堆数组进行排序,待排序元素存放在一个数组Arr[0 ……n] 中,将Arr用一颗完全二叉树来表示,数组第一个元素就是完全二叉树的根,后面依次按层从左至右为,左孩子,右孩子,任意节点Arr[ i ] 的左孩子是Arr[ 2i+1 ],右孩子是 Arr[ 2i+2 ]

---------------------

作者:askunix_hjh

来源:CSDN

原文:https://blog.csdn.net/m0_37925202/article/details/80818561

版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!

堆排序就是利用堆得性质堆数组进行排序,待排序元素存放在一个数组Arr[0 ……n] 中,将Arr用一颗完全二叉树来表示,数组第一个元素就是完全二叉树的根,后面依次按层从左至右为,左孩子,右孩子,任意节点Arr[ i ] 的左孩子是Arr[ 2i+1 ],右孩子是 Arr[ 2i+2 ] --------------------- 作者:askunix_hjh 来源:CSDN 原文:https://blog.csdn.net/m0_37925202/article/details/80818561 版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!
若节点下标为 n (n>1)左边子节点为 2*n +1右边子节点为 2*n + 2父节点为 [n/2] (向下取整)
归并排序二路归并排序多路归并排序

归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并,得到完全有序的序列;即先使每个子序列有序,再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表,称为2-路归并。

归并排序是一种稳定的排序方法。和选择排序一样,归并排序的性能不受输入数据的影响,但表现比选择排序好的多,因为始终都是O(nlogn)的时间复杂度。代价是需要额外的内存空间。

归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并,得到完全有序的序列;即先使每个子序列有序,再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表,称为2-路归并。 归并排序是一种稳定的排序方法。和选择排序一样,归并排序的性能不受输入数据的影响,但表现比选择排序好的多,因为始终都是O(nlogn)的时间复杂度。代价是需要额外的内存空间。
非比较排序基数排序计数排序桶排序
链表链表逆序

public class LinkedListReverse {

static class ListNode{

int data;

ListNode next;

public ListNode(int data){

this.data = data;

}

}

public static ListNode reverse(ListNode head){

if (head == null){

return null;

}

ListNode cur = head;

ListNode oldHead = null;

ListNode newHead = null;

while(cur != null){

oldHead = cur.next;

cur.next = newHead;

newHead = cur;

cur = oldHead;

}

return newHead;

}

public static void main(String[] args) {

// 测试

ListNode node1 = new ListNode(1);

ListNode node2 = new ListNode(2);

ListNode node3 = new ListNode(3);

node1.next = node2;

node2.next = node3;

ListNode head = new ListNode(0);

head = reverse(node1);

System.out.print(head.data+" "+head.next.data+" "+head.next.next.data);

}

}

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作者:evillist

来源:CSDN

原文:https://blog.csdn.net/evillist/article/details/77124522

版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!

public class LinkedListReverse { static class ListNode{ int data; ListNode next; public ListNode(int data){ this.data = data; } } public static ListNode reverse(ListNode head){ if (head == null){ return null; } ListNode cur = head; ListNode oldHead = null; ListNode newHead = null; while(cur != null){ oldHead = cur.next; cur.next = newHead; newHead = cur; cur = oldHead; } return newHead; } public static void main(String[] args) { // 测试 ListNode node1 = new ListNode(1); ListNode node2 = new ListNode(2); ListNode node3 = new ListNode(3); node1.next = node2; node2.next = node3; ListNode head = new ListNode(0); head = reverse(node1); System.out.print(head.data+" "+head.next.data+" "+head.next.next.data); } } --------------------- 作者:evillist 来源:CSDN 原文:https://blog.csdn.net/evillist/article/details/77124522 版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!
量级2^20 约等于 100万,即百万个字节约等于1M2^30 约等于 10亿,即10亿个字节约等于1G数据结构SkiplistTreeAVL

AVL树是最早被发明的自平衡二叉查找树, 高度平衡树

AVL树是最早被发明的自平衡二叉查找树, 高度平衡树
RedBlackTreeB+Tree
HashTable
性能对比1. skiplist和各种平衡树(如AVL、红黑树等)的元素是有序排列的,而哈希表不是有序的。因此,在哈希表上只能做单个key的查找,不适宜做范围查找。所谓范围查找,指的是查找那些大小在指定的两个值之间的所有节点。2. 在做范围查找的时候,平衡树比skiplist操作要复杂。在平衡树上,我们找到指定范围的小值之后,还需要以中序遍历的顺序继续寻找其它不超过大值的节点。如果不对平衡树进行一定的改造,这里的中序遍历并不容易实现。而在skiplist上进行范围查找就非常简单,只需要在找到小值之后,对第1层链表进行若干步的遍历就可以实现。3. 平衡树的插入和删除操作可能引发子树的调整,逻辑复杂,而skiplist的插入和删除只需要修改相邻节点的指针,操作简单又快速。4. 从内存占用上来说,skiplist比平衡树更灵活一些。一般来说, 平衡树每个节点包含2个指针(分别指向左右子树),而skiplist每个节点包含的指针数目平均为1/(1-p),具体取决于参数p的大小。如果像Redis里的实现一样,取p=1/4,那么平均每个节点包含1.33个指针,比平衡树更有优势。5. 查找单个key,skiplist和平衡树的时间复杂度都为O(log n),大体相当; 而哈希表在保持较低的哈希值冲突概率的前提下,查找时间复杂度接近O(1),性能更高一些。所以我们平常使用的各种Map或dictionary结构,大都是基于哈希表实现的。6. 从算法实现难度上来比较,skiplist比平衡树要简单得多
3画布 1PK^{Ðüi ÷i PK ~rN styles.xml¥ZðPKç‡Hª ¥ PK ~rN 2 Revisions/7tg9uqak8bc9bqe220jlpb0gpc/revisions.xmlpüPKÜB¶–”  PK ~rN * attachments/2te4k4p8dn1ibtdqnscmnv7ccu.png €ÿ‰PNG IHDR l v ÜŒÒ —'IDATxœì½‡[Ùúï{þ¢{Ÿsî¹çîßÞ³g¤Î9'š%˜@QAÄ€9ÎèìuÌ9! ЍˆHN»ºRwW' ï[]È Ž³uFÝ¿îçûôÓ4ÝÕUk½áó®Zµê„ÿÔc6¢·s‘GxvæmÍ…iÍ‹QˆÖìÌÜ­™ðÌlxvöõîÝ_*ª¨¢Š*ª¨¢Šj©ô?þD¾-ßÁGFïÙ † 1ù®¢UTQEUTQEõå( ‘QEUTQEUTQ}´>Dþ‰]ŠBdTQEUTQEÕ—¯(DFUTQEUTQEõÑŠBdTQEUTQEUT­(DFUTQEUTQEõÑúLùq%o…¨¢Š*ª¨¢Š*ª¨>JQˆŒ*ª¨¢Š*ª¨¢Šê£…Ȩ¢Š*ª¨¢Š*ª¨>ZQˆŒ*ª¨¢Š*ª¨¢Šê£…Ȩ¢Š*ª¨¢Š*ª¨>ZQˆŒ*ª¨¢Š*ª¨¢Šê£õA¹ä{UTQEUTQEÕ¥(DFUTQEUTQEõÛš™{ï¿~"GFFÌfóÐèÈ‚FÆF44þéµxû¦ñ¯Z62:>142661µä;Õ’¨ïåÀä´y`pøå«Á%ß™¨>‰À£áÙbs‚ƒGõ¦i³¶àÕ«¡‘·ú=ª¸<›­ö·Úp±–¼£ÿ€¬v'c ðÒúŒ˜ã‚|K³¿‘£££v»#‰nrA˜çÓkñö?Lž¯Z¤Çët¡’à#ÜQý7”ÉbõP~Å]±äÕ'Ó³þ`"ï’XTŸ\à°à­à¹à¶‹ßGq2ª4 Èë G2¯ßÕ’ïä<3µä;ó æ=1eúˆœ‹<&&&0sá‹Dà‹å$?ÞÚæ‚ÐÑR·ìŸ”Ûëƒx}q âQTÿ åXB´ŠøOãÎðbt|bɃLTŸ\L©061õVá·ä†÷éC|dÉwòø×ä´yöÃOgÏ„ffgg" ð¯wA¤Záÿ4Z¼ÍÅòP"ÿW-ðx]LQýw@$éñÂ0´äÕ'‘×`rÉÐÈtnTÿa‚â?šˆ„×ðrAKnx_‘>ÄG ¿:ÁAy^çô%ÇÙOKÆÌHdhöà rnnށH‹Ng/>õìòþiy< ̽H}j{é!àÏ( ‘K+ì=ú+÷jVâuQ¾ä Õ'Q"ÿ³]q{ñûKnx_‘>ÄG–vÿp^`lã?,žƒ©ÿ&D.~¼='8rllEя‚ȏãË߁Èù]BäGè/¦Ÿÿ E!ò«I-ý>ü®¢ù¹äöÑZê݈Bä_ã#pãŸ(>|õùIã$˜úøä4dpfî³@$âõ€0N¸iÁ杏ƒHz³ôw#R¯›€ÙæoC$x0hq73ï,qç}LÇ|D2‡ö–Y/¼É4æ|›Ìæ.ý1þ¥"©òœ¯"Éùóç|•õk_¿kÿL;üÚþ¹$îMOùŠjÈþÃû!>0-B0±b©wì-},DºÝóbþĽóZrZú³šg>÷¯úƒ¸ðÝ@DóÛ|·•7ãçÓŸÈ×®J-8é×돟ÛG>~³‘”Gú#¡ïõ0Ó¯‘0òÎþ~}ñùÞãzO;ü‰ßZ‘ï^„ýg!`Ñ᥈$Ý(ˆHxó£!Ò‹¾†H?ÝôÞã„ýMŽŒ$Õù$º°)ø“yó³÷ß§ÐÇA$I‘m(p¤óŒî™“i$ÒªI/õþÕŠ8ÒHý[¼ø* 2bÒôñxHð/œîY°v¤ü]? >LPx“ˆ¸ÏA„.ƈ\ì)ÄW•´jœ?v7 B|ýé¦'›Ï^3`„Eôusä<óE€ÏKÐúÿG¾ÁšîEß E4¿MÜëŽ4 Ä´Û—‘t ¢Ë0××;‘ñ|Ás¿.üÜ>òñ›]€'ÿëá§Å‰¿†-ÿ¯~'æ¿/)|Áùîqý~;üýˆ„3'ò}Ëú,†H;ådÚ󸼀?ˆœ\¤E.>[½HÔ¼À€Ap¨DIEÞAþ-DÎ…þ;ˆüûX˜øˆŒ˜4 S$^DЃ! Aë9|(B¡‘ "ýòù!’¤>NŸyž ƒ5ÇîÚ ^“Çk‘‘Œ{ÜÒã W‚ãBȰ‹{°™ù¾¦p¼ðà~/öÀ¸ÏDâ‹!’)?ÀM¼ø|ƒ|îcüTbºñ¡ —½ºÐé_”>"}­ˆÄAäWÌ‘ó̈$!ÈÐoAä[£•‹F—œ¥õz›Dúñ€¸|nÊ÷Âß'òý…¸ý!ËrA rxæÀb¸c³EBõ+D‚=ÿê¹t¼úori±¼ÿchÕ?&ôÍ?-°”g~4 ^Ãæ7NG„›ïøÓå¡~e7õ^óxÿJ…¿opluþ%Û˜”úöq½¦ÆwÚáÍãú÷z«pú¸k>"ÞÏ ‘ÿ~$ò¿DA¾†HÊîó€àE"ý‘¡Gü5DÒÍòß"±×'#¯ýïNoøÒlàC$†ÓI~0D’ï‡È¯‚#Î_¿‘_GF!òO@¤÷ˆŒ|†ËE¹h$r")¯ó‹„H°U» 2ˆÄ-`·oCd$B58‘_‰?~ByÿÇ>– ž>"™‚üj r!¥~íÉÐò[§³æD~D2ØÂÐë¢ÓÙ¿ê ‚df‰½{:›ÑÂIÅíþ¥Ä‡CäüqEJ%ÄÈÁ‹ù³·óóPip‹aº€9¿ùyâ3@$ù‡æS/7þê ‹ç.:µý¥ÙÀïC$Óï̹l9ß³ôŽ‘€‰3‘¢b>ð1±oát6ó¯…ÓÙä"ˆdœ…ÈÅS*?÷‘~\‡¾iO¯{"ñÈþS_G~8D2§_ß:MP¾…i‘_+D2ç£çtö¿9£í~GÞ× ÓÈg"Iošóú\”/‘[ø" 2±ƒPÐú4€#¯ëÛyï^ð_O¤…^ûã—eÏŸÛGÞÿ±ÂGüNgÏÃÖ›tH- äW‘o¤Ô×ÇõïNg©é&·›NKo:âå}ÀHä]õëñ/2£·î”ó&G2^ú†ÛÏóÖëƒ_¼µ/ þÀÕÙ¤Î •˜ñ˜H¬¡™ð½¾@Þ‹ÎO-õüÆHä§]KÅ=áýÃù›¼HËü9ïZ‘t§¿ g_š |ÈHdDôxãÙâáßbzãÚšù¼qº‡9®¥ºí­µÇÞ4'rá3¿cýK_è=~>v$rADÄ)àØýoäõâw~GoMÑû"8r.˜îo䛟öErpmbOýdä‘ôÆLÊ/"‹…gf6¿ô`‡]„gq¼zŸ×| íýfP}Ÿ£}!>òþý{||ûFz°ÍEÅs¤é¼ï^€òfG¿ ‘orä ‘ï¶Ò»vñ ã>_D.n»#:ú66v!ü”Óã¶‘„ÝMZqz°÷I…Ь6—šØãæÂ¾ÐܔŎ>Z¤%w6îõ{§ÍSþ`€qÔ…H]8æ@œ(Ï»ÍëÑG£—¹‡ƒy_ÌýÒ â}épbN„f˜{( Ѐ<þœµ:Q›±ÚyÆéöÒ£°@í^Ôp“!?ê÷ºƒ~f­ÍÈ*ñóë Âo9](ó»°0Ɠ߷¸(|>FƒÐ;J7 ¼`ÖS6[ఓ࢔ƘõPA&¸»½ô©(§G]$<ƒà“ òë5bÐY^ºÖj±G\ÝíÀp‚òÁ.Ác(áp ̲´Lo2ŸaZvv¶Æ,èÊÜ€!ZšÆ0ÇésF„—^˜ù.³ÿfàÀ-6´0Ø‰Õ vë·ã¸;dzüÝe§>· ¼‘‹—ÞmŸŸ † ëí.ÜëAóBËÌ„fü~?PðH¡EÍÎÎS9—?‚/Â1BÓQþ í>$œ 3}ïÓ°B¸]¸§Zƒ!¶Áçƒ3sð>|^˜­vØ7سA:D`Úþ¶¿ïÀ3|:Ôé„xàE]8ã’ðŽß7C̉1i~Þº"2ðÛðCðü"ü4X=¹pÌ ~öÁ¹Ë<¼i²Xá@ Âx|ŽñÆS£]ü.³qØ[xÁ´'üÎâö§/N">ñ¨Ï{!rÑcºðì%Ý`Šôdd)¯œš"àŸ¥½)‘‚Â'á˜|¾¿À¼AÐ2ph“Ófh.ÆOá»~º¸ æØ0è ™Ð<ƒ£AóB›ÀF-x#8°(ˆÐÝÐG´×Gb~~¾ËôÝÂ^-ŒžÂŸð]è):'Er9cЕp,·Á˜û69#á‚qg,r÷H&‡1w)ƒ€¿f±}Î0Ñ„n ‚ ï¯FßI/ôîÐóîÏ\´ô×B$Ý¡ððú oˆ¤;ÔÇ`/ñ !Xyᘁ£`œwñ:ÕLû3w„‡ÀËXòâE΋ö¹ÈmT¡ËÇmx¾E»Oä^»ðØØÓã¯0» V¡›ŽÞó¡õÓCçùžˆoNdÈ^C×S0N/˜ €Õ¡ e84Ÿ›È¿àO8à;L|`Z’a³ÕJ€pƒåÐféõ LL>Bh‚ÜŠ¸½NÒÏb2Âï¯iý±ÉdOƪ}oð,è#‚^¿<ÈôûBþ]ôu/í\KÀÊ|ª‘ÞBCCÚuanÆ7,9Dâ¨CÜ@-^ÀG°77E„‘ssvÊ?ls`¿G t03ˆœ¶Yq¯;07 A’ôý3áyˆŒhaîævBŽ ‚ŒÇz˜h9GíeîUÛñýL¿ÂüiIŸ§}€áé7O}E ¡¼¢ãÞÐV„o÷† ï¬ßO9ìÓjõú}6<`#g\¾Y;ŽúÐb¸÷8© ;‚ÙW·`‹ã“ÓàuÐz°eH Lù›bˆ ,9˜2s>†-˜„!6š™Ô‚±2òxgl8$Š6èù`D2Ö1÷ÈpKe 2fg°=°N€Ho€vø1™e¢ãTL?Â;ôÎ#84Ĉ,v¶¶cô}_(ÔPf—ױ왠B6CDFò.d €ò X‹É…øé€òeA$Ó;À@{×LÐ$žYÜ=Kyf¼Ð6$ ¢$Ä}sοÁ0'8Bú 5 ÕmNôuÄ}|6„€–&©h1¨H(·üê=hè#‚¦::1‰œáBæ¶ð&<3™ >Ép$¼Ãü}}¯XšrPØÆíöƒs>ŸÏn·Ó¸=dÈ9:dÛŒ‰õ8óp.‡kn6̤4ÚòˆÉd­ÁŸLï3ñÁ `hðèАϞ|l'ýV»‹†iB £Œm,6æˆfÂÌâö_Zˆ„ªÉârAG¡ k`,?€W1„tÓÌGGEpÚ5šÅ_WD Ÿ‘Ìá‰ÜzœqÏŸÛ}­_'ÂW àMø$8ƒo´É¢}fPƒ9ø$SX2æÁ„¦yցïΏzèLïÂ]ô ¤7„`> Ÿ÷1Å8,§à¿×øBy|È#ðƒ}›œƒàÝ“¦IÆ6 Ñ@NqáN›ÓÉ‚.¥‚!ðÌ¢