reduce()函数为数组的每个值(从左到右)执行提供的函数。方法的返回值存储在累加器中(结果/总计)。...它是函数的初始值或先前返回的值。 CurrentValue 是 必需的 参数。它是数组中当前元素的值。 该 CURRENTINDEX 是一个 可选的 参数。它是当前元素的索引。...该ARR 是一个可选参数。它是当前元素所属的数组对象。 该 初值 是一个可选参数。它是要作为初始值传递给函数的值。 首次将回调称为 total, 并且 currentValue 可以是两个值之一。...我们对数组的所有整数求和。 现在,它在幕后的作用是,在第一种情况下,初始值为0,而第一个元素为11。因此,11 + 0 = 11。 在第二个循环中,我们的旧值为11,下一个值为21。...在最后一个循环中,我们的旧值为97,下一个值为18,因此97 + 18 = 115。 因此,这就是将数组的所有元素求和的方式。
2025-01-19:数组中的峰值。用go语言,在一个整数数组 nums 中,若某个元素大于其左右相邻的元素,则称该元素为“峰值”元素。...你会得到一个整数数组 nums 和一个二维数组 queries。需要处理两种操作: 1.queries[i] = [1, li, ri]:计算子数组 nums[li..ri] 中的峰值元素数量。...2.queries[i] = [2, indexi, vali]:将 nums[indexi] 的值更改为 vali。 最终,你需要返回一个数组 answer,其中依次包含了每一次第一种操作的结果。...请注意,子数组的第一个和最后一个元素不被视为峰值元素。 3 <= nums.length <= 100000。 1 <= nums[i] <= 100000。...解释: 第一个操作:nums[2] 变为 4 ,它已经是 4 了,所以保持不变。 第二个操作:[4,1,4] 中峰值元素的数目为 0 。
本文介绍如何在 WPF 中获取一个依赖对象的所有依赖项属性。...本来 .NET 中提供了一些专供设计器使用的类型 TypeDescriptor 可以帮助设计器找到一个类型或者组件的所有可以设置的属性,不过我们也可以通过此方法来获取所有可供使用的属性。...下面是带有重载的两个方法,一个传入类型一个传入实例。...1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 /// /// 获取一个对象中所有的依赖项属性。...= null); /// /// 获取一个类型中所有的依赖项属性。
寻找数组中第一个仅重复出现两次的元素的方法实现 在编程领域,经常会遇到需要从一个数组中找出特定模式的元素的情况。...在本篇博客中,我们将探讨如何实现一个方法,该方法能够在给定的整数数组中,找出第一个仅重复出现两次的元素。如果数组中不存在这样的元素,则方法将返回null。...例如:数组元素为 [1,3,4,2,6,3,4,2,3],重复两次的元素为4和2,但是元素4排在2的前面,则结果返回4。...此变量将用于存储仅重复出现两次的元素。 我们给定了一个示例整数数组aa,其中包含了一组数字。 创建了一个LinkedHashMap对象m,它将用于存储数组中每个元素以及其出现次数的映射关系。...如果已存在,我们将该元素的计数加1;否则,我们将该元素添加到m中,并将计数设置为1。 循环完成后,我们得到一个映射表m,其中包含了每个元素及其在数组中出现的次数。
给定一个非负整数数组,你最初位于数组的第一个位置。数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。你的目标是使用最少的跳跃次数到达数组的最后一个位置。假设你总是可以到达数组的最后一个位置。...遍历数组,当cur小于i,步数加1,下次可达变成当前可达,下次可达取自己和i+arr[i]的最大值。最后返回step。时间复杂度是O(N)。 代码用golang编写。
2024-08-31:用go语言,给定一个数组apple,包含n个元素,每个元素表示一个包裹中的苹果数量; 另一个数组capacity包含m个元素,表示m个不同箱子的容量。...有n个包裹,每个包裹内装有指定数量的苹果,以及m个箱子,每个箱子的容量不同。 任务是将这n个包裹中的所有苹果重新分配到箱子中,最小化所需的箱子数量。...3.遍历排序后的容量数组,从大到小依次尝试将苹果放入箱子中。...4.在每个循环中,尝试将当前箱子的容量 c 与苹果总数 s 比较: • 如果 s 小于等于 0,表示所有苹果都已经装箱了,返回当前箱子的索引 + 1,即已经使用的箱子数目。...• 遍历箱子容量的时间复杂度为 O(m),m 为箱子数量。 综合起来,总的时间复杂度大致在 O((n + m) log m) 的数量级。
在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 给你一个按照非递减顺序排列的整数数组 nums,和一个目标值 target。请你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]。 你必须设计并实现时间复杂度为 O(log n) 的算法解决此问题。...我们将这道题拆解成两个部分,第一部分就是求该元素的左端点,另一部分就是求该元素的右端点。其实这两部分是大同小异,只要弄懂其中一个,另一个就迎刃而解! 我们首先来讲第一部分——求该元素的左端点。...第一步将这些数据分为两个部分:小于元素和大于等于该元素这两个部分。 第二步就是普通二分算法的代码 注意这里有一个细节,跟普通二分查找算法不同,也是后面细节的“万恶之源”。...就是当 x >= t 时,right = mid,而不是mid - 1,这是因为我们最开始是将数组分为两个部分,一部分就是大于等于该元素,如果right = mid - 1,又可能会将我们要求的数据筛掉
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?...寻找target在数组里的左右边界,有如下三种情况: 情况一:target 在数组范围的右边或者左边,例如数组{3, 4, 5},target为2或者数组{3, 4, 5},target为6,此时应该返回...{-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...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;
2022-04-23:给定你一个整数数组 nums 我们要将 nums 数组中的每个元素移动到 A 集合 或者 B 集合中 使得 A 集合和 B 集合不为空,并且 average(A) == average...创建一个长度为 n/2 的切片 larr 和一个长度为 n-len(larr) 的切片 rarr,将前半部分元素存储在 larr 中,将后半部分元素存储在 rarr 中。 6....对于每个元素,都有两种选择:不加入集合(包括左侧集合和右侧集合),或者加入集合并递归到下一个元素。...编写函数 contains(num int) bool,其中 num 是需要查找的元素。使用二分查找算法在 rvalues 数组中查找相应的元素。...在 process 函数中,对于每个元素都有两种选择,因此共有 2^n 种可能的组合。
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。。。
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]。
2022-12-22:给定一个数字n,代表数组的长度,给定一个数字m,代表数组每个位置都可以在1~m之间选择数字,所有长度为n的数组中,最长递增子序列长度为3的数组,叫做达标数组。返回达标数组的数量。...1 的时候没有取模的逻辑,因为非重点。来自微众银行。...// f、s、t : ends数组中放置的数字!...// n : 一共的长度!// m : 每一位,都可以在1~m中随意选择数字// 返回值:i..... 有几个合法的数组!...// 尤其是理解ends数组的意义!fn number2(n: i32, m: i32) -> i32 { //repeat(vec!
2024-05-22:用go语言,你有一个包含 n 个整数的数组 nums。 每个数组的代价是指该数组中的第一个元素的值。 你的目标是将这个数组划分为三个连续且互不重叠的子数组。...2.计算最小代价: • 在 minimumCost 函数中,fi 和 se 被初始化为 math.MaxInt64,表示两个最大的整数值,确保任何元素都会比它们小。...• 对于给定的数组 nums,迭代从第二个元素开始的所有元素: • 如果元素 x 小于当前最小值 fi,则将第二小值 se 更新为当前最小值 fi,并更新最小值为 x。...• 否则,如果元素 x介于当前最小值 fi 和第二小值 se 之间,则更新第二小值 se 为 x。 • 返回结果为数组第一个元素 nums[0] 与找到的两个最小值 fi 和 se 的和。...4.时间复杂度: • 迭代一次数组,需要 O(n) 的时间复杂度,其中 n 是数组的长度。 5.空间复杂度: • 除了输入的数组外,算法只使用了常量级别的额外空间,因此空间复杂度为 O(1)。
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?...示例 3: 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的问题
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]。...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。...但如果复用上面的逻辑,每次挪动时令lower=mid+1,那么最终lower一定会与higher相撞于最后一个target的后一个位置。此时lower-1才是所求。
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。...题目详述 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]。...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...举栗 以 nums = [5,7,7,8,8,10], target = 8 为栗子,通过下图来找出目标值 8 在数组中出现的第一个和最后一个位置。
# 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...0时,直接返回[-1,1] 当数组长度为1时,判断第一个数字是否等于target,等于则返回[0,0],否则返回[-1,-1] 初始化头尾指针 移动头指针,直到找到第一个等于target的位置,如果找完了都没有找到...,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、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。...,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。...这个元素的前一个元素,也就是一串target元素中的最后一个。
二分查找:基于二分查找的算法可以在 O(log n) 的时间复杂度内解决该问题。具体实现方式是,先使用二分查找找到该元素的位置,然后向左和向右扩展,直到找到第一个和最后一个位置。...target and nums[rightIdx] == target: return [leftIdx, rightIdx] return [-1, -1] 线性扫描:线性扫描的思路是从左到右遍历数组...,记录第一次出现目标值的位置,然后继续遍历数组,直到找到最后一次出现目标值的位置,代码如下: def searchRange(nums, target): first, last = -1, -
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