如果要使用多个单词命名，最好使用中横线或下划线连接的方式，这两种命名方式虽然不同，如 danger-color 和 danger_color，但是却指向同一个变量。
Python 中的数据操作几乎与 NumPy 数组操作同义：即使是像 Pandas 这样的新工具也是围绕 NumPy 数组构建的。本节将介绍几个示例，使用 NumPy 数组操作来访问数据和子数组，以及拆分，重塑和连接数组。
插入 python中的list，tuple，dictionary 与numpy中的array mat是有区别的。
给你一个整数数组 nums 和两个整数 k 和 p ，找出并返回满足要求的不同的子数组数，要求子数组中最多 k 个可被 p 整除的元素。
我花了几天时间，从力扣中精选了五道相同思想的题目，来帮助大家解套，如果觉得文章对你有用，记得点赞分享，让我看到你的认可，有动力继续做下去。
在数组中的两个数字，如果前面一个数字大于后面的数字，则这两个数字组成一个逆序对。输入一个数组,求出这个数组中的逆序对的总数P。并将P对1000000007取模的结果输出。 即输出P%1000000007 输入描述: 题目保证输入的数组中没有的相同的数字
首先，我们需要明确PARTITION函数的具体定义。PARTITION函数通常用于快速排序算法中，它将一个数组分为两个子数组，使得一个子数组的所有元素都小于另一个子数组的所有元素。
给你一个正整数数组 nums，请你移除 最短 子数组（可以为 空），使得剩余元素的 和 能被 p 整除。 不允许 将整个数组都移除。
给你一个整数数组 nums ，请你找出数组中乘积最大的连续子数组（该子数组中至少包含一个数字），并返回该子数组所对应的乘积。
全国排名： 216 / 2839，7.61%；全球排名： 585 / 8750，6.70%
从一个无序的整数数组中，找到所有等差子数列的数量。这里需要注意，等差子数列要求从原数组中找出Pk个下标的元素，其中P0 < P1 < P2... < Pk，且满足A[P1]-A[P0] = A[P2] - A[P1] ... = A[Pk]-A[Pk-1]。
题目：在数组中的两个数字，如果前面一个数字大于后面的数字，则这两个数字组成一个逆序对。输入一个数组，求出这个数组中的逆序对的总数。
树的深度通常从0开始计，故层数等于n+1，后续统一用深度 可以得到，这个算法的时间复杂度是：
为了解决Marceau教授的质疑，我们需要重新设计过程RANDOMIZE-IN-PLACE，以确保在第一次选择之前循环不变式为真。为了达到这个目的，我们可以对过程进行以下修改：
上一篇数据结构与算法 --- 排序算法（一）中，学习了冒泡排序，插入排序，选择排序这三种时间复杂度为
文章目录 1. 题目 2. 解题 1. 题目 给你一个整数数组 nums ，请你求出乘积为正数的最长子数组的长度。 一个数组的子数组是由原数组中零个或者更多个连续数字组成的数组。 请你返回乘积为正数的最长子数组长度。 示例 1： 输入：nums = [1,-2,-3,4] 输出：4 解释：数组本身乘积就是正数，值为 24 。 示例 2： 输入：nums = [0,1,-2,-3,-4] 输出：3 解释：最长乘积为正数的子数组为 [1,-2,-3] ，乘积为 6 。 注意，我们不能把 0 也包括到子数组
分而治之 从算法设计的分类上来说，插入排序属于增量方法。在排序好子数组A[1 ‥ j-1]后，再将单个元素A[j]插入子数组的适当位置，产生排序好的子数组A[1 ‥ j]。整个算法就是不断以此方法增量插入，直到子数组包含了所有数组元素。 本篇将要介绍的归并排序，是用另一种思想来解决排序问题的，在算法设计分类上属于分治法。 分治法思想是，将原问题分解为几个规模较小但类似于原问题的子问题，递归的求解这些子问题，然后在合并这些子问题的解，最终建立原问题的解。 这里提到一个词递归，其解释是：为了解决一个给定问题，算
分而治之 分而治之 从算法设计的分类上来说，插入排序属于增量方法。在排序好子数组A[1 ‥ j-1]后，再将单个元素A[j]插入子数组的适当位置，产生排序好的子数组A[1 ‥ j]。整个算法就是不断以
如果一个数列至少有三个元素，并且任意两个相邻元素之差相同，则称该数列为等差数列。 例如，以下数列为等差数列: 1, 3, 5, 7, 9 数组 A 包含 N 个数，且索引从0开始。数组 A 的一个子数组划分为数组 (P, Q)，P 与 Q 是整数且满足 0<=P 如果满足以下条件，则称子数组(P, Q)为等差数组： 元素 A[P], A[p + 1], ..., A[Q - 1], A[Q] 是等差的。并且 P + 1 < Q 。 函数要返回数组 A 中所有为等差数组的子数组个数。 示例:
给定两个字符串 s 和 p，找到 s 中所有 p 的 异位词 的子串，返回这些子串的起始索引。不考虑答案输出的顺序。异位词 指字母相同，但排列不同的字符串。
Python 数据科学手册pdf+源代码这本书可以说的上是使用python进行数据分析的必备书籍了，作为学习记录还是不想鸽的。
如果 nums 的某个子数组中不同整数的个数恰好为 k，则称 nums 的这个连续、不一定不同的子数组为好子数组。
选择问题（select problem）是指在n个元素的集合中，选出某个元素值大小在集合中处于第k位的元素， 即所谓的求第k小元素问题(kth-smallest)。
在数组中的两个数字，如果前面一个数字大于后面的数字，则这两个数字组成一个逆序对。输入一个数组,求出这个数组中的逆序对的总数P。并将P对1000000007取模的结果输出。 即输出P mod 1000000007
# 一、使用图 2-4作为模型，说明归并排序在数组 A=(3，41，52，26，38，57，9，49)上的操作。
原文链接：https://my.oschina.net/liuyuantao/blog/749329 总结了一下常见集中排序的算法 归并排序 归并排序也称合并排序，是分治法的典型应用。分治思想是将每个
总结了一下常见集中排序的算法 归并排序 归并排序也称合并排序，是分治法的典型应用。分治思想是将每个问题分解成个个小问题，将每个小问题解决，然后合并。 具体的归并排序就是，将一组无序数按n/2递归分解成
思路 实际上是要求 res = sum(A[i] * f(i))，其中f(i)是子数组的数量，A[i]是最小值。
总结了一下常见集中排序的算法 归并排序 归并排序也称合并排序，是分治法的典型应用。分治思想是将每个问题分解成个个小问题，将每个小问题解决，然后合并。 具体的归并排序就是，将一组无序数按n/2递归分解
归并排序也称合并排序，是分治法的典型应用。分治思想是将每个问题分解成个个小问题，将每个小问题解决，然后合并。
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这是一个简单的双指针问题，即左指针指向可以作为起点的子数组下标，右指针则不停向右移动，将更多的元素囊括进来，从而确保该左右指针内的元素是目标数组的一个兄弟子数组（即每个字母的个数均相等）
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/117527.html原文链接：https://javaforall.cn
2021-10-18：乘积最大子数组。给你一个整数数组 nums ，请你找出数组中乘积最大的连续子数组（该子数组中至少包含一个数字），并返回该子数组所对应的乘积。力扣152。
快速排序是一种分治算法，它将一个数组分成两个子数组，然后对这两个子数组分别进行排序。在最好情况下，每次划分都能将数组等分，即每次划分后得到的两个子数组的长度相等。
数组 A 包含 N 个数，且索引从0开始。数组 A 的一个子数组划分为数组 (P, Q)，P 与 Q 是整数且满足 0<=P<Q<N 。
@toc 递归全排列问题（Java实现） 问题描述 生成 {1,2,…,n} 的所有 n! 个排列 算法 1. 固定位置放元素 --- 算法思想 - 生成元素{2,3,…,n}的所有排列，并且将元素1放到每个排列的开头 - 生成元素{1,3,…,n}的所有排列，并将数字2放到每个排列的开头 - 重复这个过程，直到元素{2,3,…,n-1}的所有排列都产生，并将元素n放到每个排列的开头 Java源代码 /* * 若尘 */ package perm; import java.util.Arr
Sliding Window 目录： 1,删除重复元素 2,删除后，重复值不超过两个 3,删除元素 4,最大均值子数组 5,最长连续递增子序列 6,最短子数组之和 7,实现strStr()函数 8,子数组乘积小于K 9,不含重复字符的最长子串 10,查找重组子串 11,最小窗口子串 12,最多有K个不同字符的最长子串 13,滑动窗口最大值 # 1,删除重复元素： def removeDuplicates(alist): if not alist: return 0 tail
个人简介：Java领域新星创作者；阿里云技术博主、星级博主、专家博主；正在Java学习的路上摸爬滚打，记录学习的过程~ 个人主页：.29.的博客 学习社区：进去逛一逛~
给你两个非负整数 low 和 high 。请你返回 low 和 high 之间（包括二者）奇数的数目。
双周赛题目比较简单。第一题没仔细看数据范围，暴力超时一次，最后一题卡了一会。继续加油！
滑动窗口类问题是面试当中的 高频题 ，问题本身其实并不复杂，但是实现起来细节思考非常的多，想着想着可能因为变量变化，指针移动等等问题，导致程序反复删来改去，有思路，但是程序写不出是这类问题最大的障碍。
大家好，我是柒八九。这篇文章是我们算法探险系列的第三篇文章。是针对数据结构方面的第二篇。上一篇JS算法探险之整数中我们介绍了关于JS整数的一些基础知识和相关算法题。我们做一个简单的「前情回顾」。
Array.from() 可接收三个参数，第一个参数为类数组对象，第二个参数为映射函数，如果使用了映射函数，可以传第三个参数表示映射函数的this值。
我们发现进位只发生在元素值大于 4 的情况，我们可以提前观察当前节点的后继节点的元素值是否大于 4，如果是则增加进位 1。特别地，当首个元素大于 4 时需要补足节点。
本篇介绍的“合并”算法，是为后面学习“归并排序”的一个准备。合并算法是归并排序中的一个子算法，请注意两者之间的关系和差异。 之所以把它独立成一篇，一方面是一旦了解了它再理解归并排序就会简单很多，另一方
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
快速排序是一种基于分治技术的重要排序算法。不像归并排序是按照元素在数组中的位置对它们进行划分，快速排序按照元素的值对它们进行划分。具体来说，它对给定数组中的元素进行重新排列，以得到一个快速排序的分区。
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