对于这个题目，我们曾经讨论过当数组元素全是整数时的情况，要找到满足条件的配对(i,j)，我们让i从0开始，然后计算m = k - A[i]，接着在(i+1, n)这部分元素中，使用折半查找，看看有没有元素正好等于...m，如果在(i+1,n)中存在下标j，满足A[j] == m 那么我们就可以直接返回配对(i,j)，这种做法在数组元素全是正数，全是负数，以及是绝对值排序时都成立，只是在绝对值排序的数组中，进行二分查找时...因此在查找满足条件的元素配对时，我们先看看前两种情况是否能查找到满足条件的元素，如果不行，那么我们再依据第三种情况去查找，无论是否存在满足条件的元素配对，我们算法的时间复杂度都是O(n)。..." and " + this.sortedArray[this.indexJ]); } } } 类FindPairInAbsoluteSortedArray用于在绝对值排序的数组中查找满足条件的元素配对...，它先根据两元素都是正数的情况下查找，然后再根据两元素都是负数的情况下查找，如果这两种情况都找不到，再尝试两元素一正一负的情况下查找，如果三种情况都找不到满足条件的元素，那么这样的元素在数组中不存在。
查询集合中最接近某个数的数 /* ★实验任务 给你一个集合，一开始是个空集，有如下两种操作： 向集合中插入一个元素。...对于第一个操作，输入格式为 1 x，表示往集合里插入一个值为 x 的元素。 对于第二个操作，输入格式为 2 x，表示询问集合中最接近 x 的元素是什么。...1.先查找集合中是否有查询的元素，有则输出该元素 2.没有的话，将该元素先插入集合中，再查找该元素处于集合的某个位置。 若该元素在集合的首位，则输出该数的下一位。...若该元素在集合的末位，则输出该数的上一位。 否则，判断它左右元素的值与它的差的绝对值，输出差的绝对值较小的那个元素。若相等，则同时输出。...中实现查找数组中最接近与某值的元素操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
二分查找算法，也称为折半查找算法，是一种在有序数组中查找特定元素的高效算法。它的基本思想是将查找的区间逐渐缩小，直到找到目标元素或者确定目标元素不存在。...算法步骤如下： 初始化：首先，确定数组的左右边界，通常初始时左边界为数组的起始索引，右边界为数组的末尾索引。 找到中间元素：计算左右边界的中间索引，然后取得该索引处的元素值。...如果数组无序，需要事先进行排序操作。 由于二分查找每次将查找范围缩小为一半，因此它的效率非常高，尤其是在大型数据集中的查找操作。 二分查找算法是一种迭代的算法，也可以使用递归实现。...Java版： package LeetCode_1.Binary_search; //小淼的算法之路 //二分法题目：在有序数组中A内，查找数组中的某一个元素的下标（本题是从由小到大的顺序） public...，所以能找到的输出的数组索引值不可能为-1 } /*本题问题1：为什么i<=j 意味着区间未比较的元素，而不是i<j ?
在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。...如果数组中不存在目标值 target，返回 [-1, -1]。 进阶：你可以设计并实现时间复杂度为 O(log n) 的算法解决此问题吗？...{-1, -1} 情况二：target 在数组范围中，且数组中不存在target，例如数组{3,6,7},target为5，此时应该返回{-1, -1} 情况三：target 在数组范围中，且数组中存在...可以写出如下代码 // 二分查找，寻找target的右边界（不包括target） // 如果rightBorder为没有被赋值（即target在数组范围的左边，例如数组[3,3]，target为2），为了处理情况一...nums 数组中二分查找得到第一个大于等于 target的下标leftBorder； # 2、在 nums 数组中二分查找得到第一个大于等于 target+1的下标， 减1则得到rightBorder；
一样必须扫描集合中的每个文档并选取那些符合查询条件的记录。...而MongoDB是做单一文档查询比较多（因为内嵌设计不需要多集合关联且很少范围查找），数据遍历操作比较少，所以用B树作为索引结构。...多键索引 MongoDB使用多键索引来索引存储在数组中的内容。 如果索引字段包含数组值，MongoDB会为数组的每个元素创建单独的索引条目。...这些多键索引允许查询通过匹配数组中的元素来获取包含数组的文档。...通过索引集合中的文档子集，部分索引具有较低的存储要求，减少索引创建和维护的性能成本。 部分索引是稀疏索引功能的超集，应该优先于稀疏索引。
给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。 如果数组中不存在目标值 target，返回 [-1, -1]。
思路： 我的思路：两次二分，找到目标值先别停，向两边移动探测边界。 有些人会这样写，一次二分找到目标值后直接while向两边找，这样的思路会有什么问题呢？...这样重复数字越多，我们的算法时间复杂度会越来越接近接近o(n)； ps：感觉这题做过，而且以前有过更好的思路，现在想不起来了。。。
个人主页： 才疏学浅的木子 ♂️ 本人也在学习阶段如若发现问题，请告知非常感谢 ♂️ 本文来自专栏： 算法 算法类型：Hot100题 每日三题 寻找两个正序数组的中位数 搜索旋转排序数组...在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 寻找两个正序数组的中位数 解法一 暴力 class Solution { public double findMedianSortedArrays...int[] nums, int target) { int n = nums.length; int left = 0,right = n-1; //数组...= mid+1; }else if(target < nums[mid]){ //说明target在[a1,...mid]区间 或者在[b1,b2..bn]区间...} } return -1; } } 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 class Solution { public int[] searchRange
题目 给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。 你的算法时间复杂度必须是 O(log n) 级别。...如果数组中不存在目标值，返回 [-1, -1]。...二分查找 参考我的博客二分法的变形问题 class Solution { public: vector searchRange(vector& nums, int target...return {s,e}; } int finds(int l, int r, vector& nums,int &target) {//找第一个等于target的数...return -1; } int finde(int l, int r, vector& nums, int &target) {//找最后一个等于target的数
原题描述 + 给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。 你的算法时间复杂度必须是 O(log n) 级别。...如果数组中不存在目标值，返回 [-1, -1]。...，提示了我们使用二分查找的解法。...普通的二分查找在找到target后立即返回，所以我们需要做变式，情况分为以下两种。 寻找左边界 还是得举个例子。...因为lower的左边不是target，而higher也一直在尽可能的往左挪动。 寻找右边界 与上面过程相反，我们尽可能向右挪动lower，让其与higher相撞即可。
前言 今天主要讲解的内容是：如何在已排序的数组中查找元素的第一个和最后一个位置。以 leetcode 34 题作为例题，提供二分查找的解题思路，供大家参考。...利用二分查找找到数组中某元素值等于目标值 target 时，不像二分查找的模板那样立即返回（数组中有多个元素值等于 target），而是通过缩小查找区间的上边界 high (令 high = mid -...同查找元素的第一个位置类似，在查找到数组中某元素值等于目标值 target 时，不立即返回，通过增大查找区间的下边界 low (令 low = mid + 1)，不断向 mid 的右侧收缩，最后达到锁定右边界...此时nums[mid] = 8 == target = 8, 按照解题思路方法一中 2 的描述，找到数组中元素值等于目标值 target 时，不立即返回，而是缩小查找区间的上边界 high (令 high...此时nums[mid] = 8 == target = 8, 按照解题思路方法一中 3 的描述，找到数组中元素值等于目标值 target 时，不立即返回，而是增大查找区间的下边界 low (令 low
前言 今天刷的题目是：在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置，这道题目在最开始AC以后，然后做了两步的优化操作，供大家参考。...题目 leetcode-34:在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 分类（tag）:二分查找这一类 英文链接：https://leetcode.com/problems/find-first-and-last-position-of-element-in-sorted-array...找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。 你的算法时间复杂度必须是 O(log n) 级别。 如果数组中不存在目标值，返回 [-1, -1]。...right的值赋值为mid-1,以此来往最左边出现的target来逼近。...-1，如果不是-1，那说明需要继续找最右边的下标，如果是-1的话，那么说明数组中没有target的值，所以我们也不必在去找最右边的下标了，因为已经找过了，不存在的，还费这事干嘛，最终这样优化完速度快了1ms
一、题目描述 给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。 如果数组中不存在目标值 target，返回 [-1, -1]。...进阶： 你可以设计并实现时间复杂度为 O(log n) 的算法解决此问题吗？...nums[mid]时，说明目标值在左侧，往左侧递归查找，否则往右侧递归查找 查找最后一个位置同理，唯一不同的是第4、5步 4、假如nums[mid]等于target且nums[mid]比相邻的右侧元素小...rs.length;i++){ System.out.println(rs[i]); } } } 四、复杂度分析 时间复杂度： O(logn) ，其中 n 为数组的长度...二分查找的时间复杂度为 O(logn)，一共会执行两次，因此总时间复杂度为O(logn)。 空间复杂度：O(1) 。只需要常数空间存放若干变量。
题目描述： 给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。 你的算法时间复杂度必须是 O(log n) 级别。...如果数组中不存在目标值，返回 [-1, -1]。...，比如[5,7,7,8,8,10]， 要求找到target比如8，在vector中的起始位置和结束位置。...按照二分法的思路，我们可以这样子设计： ①首先根据二分法找到vector中的某个target元素，这个元素是一串target元素中的某一个，记这个元素的索引是med。...这个元素的下一个元素，也就是一串target元素中的第一个。
在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。...如果数组中不存在目标值 target，返回 [-1, -1]。 进阶： 你可以设计并实现时间复杂度为 O(log n) 的算法解决此问题吗？...： 输入：nums = [], target = 0 输出：[-1,-1] 提示： 0 <= nums.length <= 105 -109 <= nums[i] <= 109 nums 是一个非递减数组...mid - 1 } else if nums[mid] == target { end = mid } else { start = mid + 1 } } //此处防止数组第一个数是...target int) int { start, end := 0, len(nums)-1 for start < end { //此处注意,为了防止 start=mid<end 导致死循环的问题
trim: 布尔值，是否在保存前对此值调用trim() match: 正则，创建一个验证器，验证值是否匹配给定的正则表达式 enum: 数组，创建一个验证器，验证值是否是给定数组中的元素 数字 min:...查询 对于 Mongoosecha 的查找文档很容易，它支持丰富的查询 MongoDB 语法。包括find、findById、findOne等。...数组字段相关操作符符号描述充当占位符，用来表示匹配查询条件的数组字段中的第一个元素 {operator:{ "arrayField.addToSet向数组字段中添加之前不存在的元素 { addToSet...sort修饰 在指定的位置添加元素以更新数组字段 按照指定的规则排序 限制数组大小 存储数组 options lean: true 返回普通的 js 对象，而不是 Mongoose Documents...sort：如果查询条件找到多个文档，则设置排序顺序以选择要更新哪个文档。 maxTimeMS：为查询设置时间限制。 upsert：布尔值，如果对象不存在，则创建它。默认值为 false。
# LeetCode-34-在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。...你的算法时间复杂度必须是 O(log n) 级别。 如果数组中不存在目标值，返回 [-1, -1]。...输出: [3,4] 示例2： 输入: nums = [5,7,7,8,8,10], target = 6 输出: [-1,-1] # 解题思路 方法1、双指针暴力法(low)： 特例判断： 当数组为空或数组长度为...end,end] 反之，返回头尾指针区间[start,end] 方法2、二分查找(fast)： 通过判断mid位置的数值，决定左右边界的移动 当nums[mid]<target时，说明target在mid...，这时候只需要查找另外一个边界等于target的即可，可以进行循环移动查找，最后返回[start,end]即可 如果没有找到，返回[-1,-1] 方法3、递归分治(low)： 通过二分查找切分数组寻找左右子数组的
一，在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 1，问题描述 给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。...如果数组中不存在目标值 target，返回 [-1, -1]。...：nums = [], target = 0 输出：[-1,-1] 提示： 0 <= nums.length <= 105 -109 <= nums[i] <= 109 nums 是一个非递减数组...所以就需要多考虑一些边界值了，这是需要注意的一点。...历史文章汇总 数据结构：王同学下半年曾写过的JDK集合源码分析文章汇总 算法汇总：leetcode刷题汇总(非最终版)
给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。 如果数组中不存在目标值 target，返回 [-1, -1]。...进阶： 你可以设计并实现时间复杂度为 O(log n) 的算法解决此问题吗？...示例 1： 输入：nums = [5,7,7,8,8,10], target = 8 输出：[3,4] 解析： 方法一：二分查找 二分查找中，寻找leftIdx 即为在数组中寻找第一个大于等于 target...的下标，寻找 rightIdx 即为在数组中寻找第一个大于target 的下标，然后将下标减一。...两者的判断条件不同，为了代码的复用，我们定义 binarySearch(nums, target, lower) 表示在 nums 数组中二分查找 target 的位置，如果 lower 为 true，
键是文档中的某个字段值，而值通常是一个指向包含该键的文档的指针。这些键值对被存储在B树/B+树的叶子节点中，并按照键的值进行排序。 4....指针与文档的定位 索引中的指针用于快速定位到包含所需数据的文档。在MongoDB中，这些指针通常指向包含文档数据的物理位置，如磁盘上的某个块。...多键索引则为数组字段中的每个元素创建单独的索引条目，这些条目与普通索引条目类似地存储在B树/B+树结构中。 6. 压缩与编码 为了节省存储空间并提高查询效率，MongoDB会对索引数据进行压缩和编码。...四、不同类型的索引及其用途 单键索引：最简单的索引类型，用于加速对单个字段的查询。例如，如果你在“用户”集合上经常根据“用户名”进行查询，那么为“用户名”字段创建一个单键索引是有意义的。...多键索引：专为数组字段设计的索引类型。在MongoDB中，数组是常见的数据结构，多键索引允许你在数组元素的级别上进行索引和查询操作。
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