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直击LeetCode最经典题:Median of Two Sorted Arrays

这道题是一道非常经典并且有相当难度的查找问题,彻底理解和实现之后其他查找问题相信都会迎刃而解。 题目析初次看到这道题时可能会毫无头绪,只知道肯定用查找(因为有个log),但是并不知道应该求解什么对象,很多人会直奔求解数组 C的中位数,但是发现构造数组 C需要手动将两个数组合并,这将直接导致我们的时间复杂度达到 并且令人头大的是当合并数组C的长度为奇数或者偶数时,中位数的求甚至都不一样。因此,我们需要另辟蹊径。我们先来看一下数组C有偶数个元素的情况?我们不妨如上图所示将融合的过程画出来。 可以发现,数组C的左半部(黄色)由数组A的左边一部(左paritition)和数组B的左边一部构成,C的右半部(绿色)由数组A的右边一部(右partition)和数组B的右边一部构成。 查找窗口将从 变为 也就是 。于是我们开始第三轮迭代。

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——查找

一、简介介绍:查找,也称折半搜索,是一种在 有序数组 中 查找某一特定元素 的搜索。下面简单介绍其优缺点,以及编码实现。优点:比较次数少,查找速度快,平均性能好。 缺点:必须有序是数组——因此首先需要排序,而在排序过程中,数组的插入和删除效率是较低的,这就降低了的性能,解决是 平衡叉树。 、中间值索引的计说明:对应中间值索引的计有两种别如下: 一int mid = (low + high) 2; int mid = low + (high - low) 2; 比较:这两种的结果是一样的。 不过对于一,极端情况可能出现值溢出(即 low + high 的值大于了 int 类型的范围)。而不会有这个情况。

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    『ACM--竞赛进阶指南--在单调递增序列a中查找大于等于X的数中最小的一个,即X或X的后继

    写在前面:我们主要还是的模板,而不是去刨析的原理! 定义: 答案是指在答案具有单调性的前提下,利用的思想枚举答案,将求解问题转化为验证结果。 不难看出,朴素的枚举验证时间复杂度是O(n)的,而可以做到O(logn) 特征: 1.答案具有单调性 2.答案的问题往往有固定的问,比如:令最大值最小(最小值最大),求满足条件的最大(小)值等

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    -查找(OC、Swift、Python)

    前言查找在程序开发过程中是十常见的,也是在程序员面试过程中关于的知识点考察过程中最常问的知识点;查找在实际开发过程中也常常用的到;就比如在一个一维有序数组中查找最大的一个数;我们可以每次都和数组中间的元素对比 查找是一个非常快速高效的查找,因为每次查找数据查找空间都会被缩小为原理数组长度的一半,直到查找空间为空,才结束查找。 但是查找针对的是有序数组,而且是那种不经常变动数组;还有就是要是数据的数据量比较小,也不是适合用查找,毕竟遍历一次就够了,相对于去处理数据量比较大的数组时,查找的优势就比较明显了! 代码这里我放上OC、Swift和Python的查找的代码,以便大家学习交流。

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    (转载非原创)编程思想与leetcode_详解

    通常用于有序序列中查找元素: 有序序列中是否存在满足某条件的元素; 有序序列中第一个满足某条件的元素的位置; 有序序列中最后一个满足某条件的元素的位置。 思路很简单,细节是魔鬼。 查找一.有序序列中是否存在满足某条件的元素首先,查找的框架:def binarySearch(nums, target): l = 0 #low h = ...

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    MATLAB

    从今起准备连续多期介绍一些常用的,通过不断实践“到程序”这一过程来学习matlab编程,久而久之就可做到熟能生巧。今天要介绍的是,它是一种古老且经典的、蕴含深刻哲理的。 我们知道现实物理世界是有限的,而抛开物理意义却又是无限可的,而就是基于这种无限可思想,可以说它是连接有限与无限的纽带。今天主要介绍在数学寻根中的应用,毕竟为的是将程序化。 定义:对于在区间上连续且单调的函数f(x),若满足条件f(a)*f(b)

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    STL

    文章目录1.头文件2.使用方1.binary_search:查找某个元素是否出现。(范围包括前, 不包括尾)2.lower_bound:查找第一个大于或等于某个元素的位置。 关于STL底层与自定义规则详解!! 4.如何用STL查找范围内的上界和下界我是废物, 搞了好久, 感觉里面有哪里不太对, 希望有大神能够仔细阅读, 帮助我解决难题1.头文件#include 2.使用方1.binary_search: binary_search(arr.begin(), arr.end(), val)​ binary_search(arr.begin(), arr.begin() + cnt, val)函数功能: 在数组中以检索的方式查找 bool cmp(int a, int b) return a > b;binary_search(arr.begin(), arr.end(), val, cmp);重新定义规则#includeusing

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    入门-查找

    前提:==>> 必须采用顺序存储结构 ==>> 必须按关键字大小有序排列思路是:1.每次去数组中的中间值与被查找的值进行比较2.如果中间值小于被查找的值,则选择中间值右边的数组,重复1,直到发现与被查找的值相等的数组元素或返回某个值 下面是我个人的代码实现: 1 ** 2 * 3 * 4 package com.b510.algorithms; 5 6 ** 7 * 查找是在已经排序好的数组中查找出某个值 8 * @author : 被查询的值在数组中,且下标为: + index;18 System.out.println(result);19 }20 21 **22 * 查询23 * 24 * @param a25

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    ACM----模板

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    ML()——贝叶斯

    在一些支持并行或大数据量或不断增量更新数据的场景比如垃圾邮件的类,文本有害识别,异常信号的捕捉等,贝叶斯都应用的非常普遍,它有较多的优良特性,且本身支持多类的任务,所以也是领域较为基础和重要的一个 ,也是后续概率图信念网络等的基础。 生成模型即从已知的数据集训练集(包含自变量和标签因变量)学习到关于自变量与因变量的联合概率布 (联合概率布的概率密度函数为 ),然后根据学习到的联合概率布去求条件概率 的值作为因变量的预测评判,具体求是条件概率公式 或 ,不会再由两者联合布求得,此方可以直接预测,过程简化且准确率更高,典型代表是回归模型和决策树所以既然本文所述的贝叶斯是生成模型,那肯定就是会求自变量因变量的联合概率布了。 ),为 朴素贝叶斯的类标准是希望找到后验概率最大时的那个y类别,即是寻求后验概率最大化,它也可以理解为是此时的期望风险的最小化贝叶斯估计image.png 贝叶斯估计和朴素贝叶斯有所不同,贝叶斯估计可以为朴素贝叶斯提供频率估计概率的一种思想一种改进而已

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    查找

    最近在牛客网刷题,有一道题目是实现查找,由此便在咖啡店写了段代码,实现这个简单的。但同时自己还有一个问题(见最后),希望有朋友能帮忙解答。后期如果自己知道答案,我会自己更新在此。一. 介绍   优点:比较次数少,查找速度快,平均性能好;   缺点:要求待查表为有序表,且插入删除困难。   适用:不经常变动而查找频繁的有序列表。   时间复杂度:o(log(n)). 代码实现(C++) 1 BinarySearch.cpp : Defines the entry point for the console application. 2 3 #include stdafx.h

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    查找

    查找是基于已经排好序的数列。 这是它的实现:#include #include #include 查找int find(int *result,int key,int len){ int first,end,mid; first

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    查找

    形如这样的一种查找方,我们将其称之为“查找”。实现一个查找leetcode上有一题关于查找的题目,我们就以这个为例来实现一个查找。 这里的提示对审题很有帮助,第一句话,它告诉你叫你放心这些数据都是不重复的,你放心写最简单那种写,第句话,告诉你撑死也就10000个数字,数据量还好的,第三句话,告诉你不用担心整型的范围会溢出、而且这里是有符号的整型 思路我们先析下查找干了件什么事?无非就是在一个范围内取中间那位和目标元素进行比大小,如果没有恰好等于目标元素,我就继续选择两段其中的一段继续劈它,直到劈到还剩下最后一个元素。 先说答案,O(logn), 大致的推到流程是,n(12)^k = 1, 倒推下k = log2n, 反应到计机上的时间复杂度就是logn查找适用的场景是什么? 面试刷人(因为容易写错),数据量中等,且数据不溢出范围,最重要的是一组排好序的数进行查找。就拿我们上面最开头的例子讲,普通的查找要97次,而用了查找的思想6次了,这不是很香嘛。

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    -LeetCode 69

    -LeetCode 69模板, 搜索即搜索一个数,如果存在,返回其索引,否则返回-1。? 计并返回 x 的平方根,其中 x 是非负整数。由于返回类型是整数,结果只保留整数的部,小数部将被舍去。 ., 由于返回类型是整数,小数部将被舍去。思路一个数 x 的开方 sqrt 一定在 0 ~ x 之间,并且满足 sqrt == x sqrt。可以利用查找在 0 ~ x 之间查找 sqrt。 代码实现:public class LeetCode69 { int mySqrt(int x) { int l = 1; int h = x; while (l

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    python题练习---

    导言:记录下学习的题,写练多,脑子才能转的快! 今日题:查找说下我对于查找的理解:【和猜数字游戏差不多】 要在一个有序数列中找到一个与对应给定数字。 1、找到有序数列中最中间的数字2、若中间值大于给定值,则在左边数列重新查找3、若中间值小于给定值,则在右边数列重新查找4、若都不存在,则返回‘没有对应的匹配值’【索引思想】1、设置最大和最小索引

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    学习笔记-

    一、查找要先找到的初值,low和high,比如对于一个数组==>low = 0, high = nums.size() - 1;选定循环条件,可以是low > 1 ,这个求中间值有多种写,这里只是个范例 之后就可以写出查找的代码了:inline int binarySearchMatrix(vector& num, int target){ int low, high, mid; low = 0; 查找扩展作为一个有点逼格的,没有扩展怎么行,以下我总结了四个扩展,别为:查找第一个与target相等的元素下标查找最后一个与target相等的元素下标查找第一个大于等于target的元素下标查找最后一个小于等于 target的元素下标查找第一个与target相等的元素下标思路:通过上面的查找,假设已经找到了target,下面就是判断是不是第一个,因为序列是有序的,所以如果你用已经找到的target的下标mid ,nums nums虽然无确定是小段还是大段,但可以肯定的是, < nums一样析。

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    浅谈——的兄弟,三

    之前的文章当中我们详细阐述了,尤其是讨论了我们在编写代码时候的边界问题。传送门: 浅谈——人人皆知却很多人写不对的 今天这一篇文章,我们继续来讲,我们不讲了。 来讲讲的进阶版——三。是的,你们没有看错,这不是我任性起的名字,而是实实在在的有这个。不过如果去搜索引擎里搜,大概率会搜到摄影的三构图,而很难搜索三查找的。 主要原因是它和比较起来要小众得多,几乎所有的书籍当中都没有三的介绍。它更多的是存在于ACM-ICPC这类竞赛当中,不过小众没关系,只要有用就好。 看到这里,我相信你们应该都能理解原理,但是肯定会有一个问题要问:既然成两份就能解决问题,我们为什么要成三份呢?在回答这个问题之前,我们先来看另一个问题。在数学上,究竟解决了一个什么问题? 并不难理解,但是当我们真正碰到次函数的极值问题的时候,如果没有事先接触过三,很难一下想到

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    『ACM--』信息竞赛进阶指南--

    写在前面:我们主要还是的模板,而不是去刨析的原理! 定义: 答案是指在答案具有单调性的前提下,利用的思想枚举答案,将求解问题转化为验证结果。 不难看出,朴素的枚举验证时间复杂度是O(n)的,而可以做到O(logn) 特征: 1.答案具有单调性 2.答案的问题往往有固定的问,比如:令最大值最小(最小值最大),求满足条件的最大(小)值等

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    精典查找

    查找又称折半查找,优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好;其缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难。因此,折半查找方适用于不经常变动而查找频繁的有序列表。  查找是已经排好顺序的集合,要从集合的中间开始查找,如果这个项小于我们要查找的数,则这个项前边的所有数都小于我们要查找的对象 就无需再浪费时间去查在前边的数查找;如果搜寻的数天于我们要查找的对象那么这个数的后边的数都大于我们要查找的对象 下边我会用c#和c++两种语言给出代码c#查找代码 static void Main(string _array={ 1,3,5,6,10,14,16,20,21,23,28}; int _findValue Console.ReadLine(); } static int BinSearch(int) { left = mid + 1; } else return mid; } return -1; }c++查找代码

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    python有序查找

    是一种快速查找的方,时间复杂度低,逻辑简单易懂,总的来说就是不断的除以2除以2...但是需要注意:待查找的序列区间单调有序例如需要查找有序数组arr里面的某个关键字key的位置,那么首先确认arr 的中位数或者中点center,下面为三种情况:假如arr>key,说明key在arr中心左边范围;假如arr key:17 max = center - 118 # key在数组右边19 elif arr

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