题目： 输入一个已经按升序排序过的数组和一个数字， 在数组中查找两个数，使得它们的和正好是输入的那个数字。 要求时间复杂度是O(n)。如果有多对数字的和等于输入的数字，输出任意一对即可。...思路： 1 第一种思路，可以把数字存在数组里，比如数组中最大值是15，那么就开一个长度未15的数组1 存在a[1]里 15存在a[15]里；这样用15-a[1]判断里面是否有值就可以了。...2 因为是求两个数，时间复杂度是O（n）,还是排过顺序的数组，那么可以从头和从尾同时找；从尾开始的tail下标大于sum，则tail左移；如果tail和head相加小于sum，则tail右移；指导头尾两个数相加等于求和...；或者tail大于head为止； 代码如下： ''' 题目：输入一个已经按升序排序过的数组和一个数字， 在数组中查找两个数，使得它们的和正好是输入的那个数字。...个数中找K个最小的数
依题可得的解法 function intersection(arr1,arr2){ var arr=[] arr2.forEach(arr2Item=>{...arr.push(key); } } }) return arr; } 1.token加密主要是用来做客户端和服务端的用户信息校验...2.服务端生成随机数，用户登录会将随机数告知客户端，并自己在缓存空间保留一份，每次客户端发送token， 服务端会对比缓存空间是否有此token，来判断用户是否存在 3.当确定token存在，进行下一步校验...…，最后通过token拿取客户端需要的信息 4.加密方法：JWT，AES，DES…或者直接随机字符串
2021-03-09：在一个数组中，一个数左边比它小的数的总和，叫数的小和，所有数的小和累加起来，叫数组小和。求数组小和。...例子： 1,3,4,2,5，1左边比1小的数：没有，3左边比3小的数：1，4左边比4小的数：1、3，2左边比2小的数：1，5左边比5小的数：1、3、4、 2，所以数组的小和为1+1+3+1+1+3+4+...i++ } for p2 <= R { help[i] = arr[p2] p2++ i++ } //辅助数组拷贝到原数组...arr[windowR] { windowR-- } ans += (R - windowR) * arr[i] } //辅助数组...i++ } for p2 <= R { help[i] = arr[p2] p2++ i++ } //辅助数组拷贝到原数组
今天我遇到这样一个问题，问题描述如下： 给出一个数组，再给定一个数target，如果数组中有两个数的和等于target，那么返回这两个数的索引，如果说有多对数都符合条件则返回第一对，返回的结果用一个长度为...，但是新的问题会出现，如果两个数相同的话，那么删除元素的方法是不能够解决的，基于上述无法解决的问题，我们想到了map，map的key保存的是数组中的数，而value则存着的是这个数的索引，思路是当遍历到元素...n时判断，target-n是否在map中，如果在则返回索引，这是还是会出现上述的两个问题，首先如果有多个数重复的时候，那么map中同一个数它的value值存放的是，这些相同数的最后一个索引，所以我们在判断是否存在这样一对数的时候再加上条件...，其实还可以扩展到三个数，问题描述可以是这样，从一个数组中找出三个数的索引，让他们的和等于0，如果用穷举法的话，那么时间复杂度将达到o(n*n*n)，但是如果运用上面的思路的话，遍历数组，选取一个数作为...3个数中的一个数n，然后从剩余的数中找出两个数的和等于-n的两个数，那么这样的话，时间复杂度会减少到o(n*n)，并且如果再仔细斟酌，那么第一个遍历过的数都不会被算在内，那么程序将会更加快，这里只提供思路
统计一个文件中某个字符串的个数，其实就是在在一块沙地里面找石头，有的人看到石头以后，在上面做个标记（grep），然后记住自己做了多少个标记；有的人看到石头以后，把它挖了（tr），最后统计自己挖了多少石头...[root@bzhou test]# awk -v RS='haha' 'END {print --NR}' file -v 去设定一个变量的值，RS是记录的分隔符，默认的是新行(\n)，就是说awk按照一行一行读数据...，但是现在RS为’haha’后，就按’haha’读数据了，NR为已读的记录数，n个记录是被n-1个分隔符分开的，所以就是–NR了。...这里就匹配这个文件中‘h’的个数。...test]# tr -cd 'h' <file | wc -c 8 [root@bzhou test]# grep -o 'h' file | wc -l 8 -d可以删除某个字符，如果只有-d就会输出删除特定字符后的字符串
因为两个相同数字异或等于 0，一个数和 0 异或还是它本身，利用这一特性，将数组中所有数字异或，最终出现两次的所有数字异或结果为 0，只有出现一次的数字与 0 异或返回了它本身，于是我们找到了这个只出现了一次的数字...但题目中出现一次的数字是两个不相同的数，所以如果我们仍然将所有数字异或，最终将会得到这两个不相同数字的异或结果，我们是否有办法在异或的结果中将两个数字还原为原来的数字或转化为寻找数组中只出现一次的一个数字呢...办法是有的，既然两个数字是不同的，那么最终的异或结果一定不为 0，而这个结果数字中，为 1 的位表示两个出现一次的数中，这两位不同。...假设异或结果的数字中，第 n 位为 1，则说明两个只出现一次的数字中，一个第 n 位为 1，一个第 n 位为 0，我们可以将原数组划分为两个数组，分别是所有第 n 位为 0 的数组成的数组和所有第 n...位为 1 的数组成的数组，这样既可以保证所有相同的数都被放入同一个数组，也可以保证两个只出现了一次的数分别被放入两个不同的数组，于是，最终我们将问题转化为找到分别在两个数组找到每个数组中只出现一次的一个数字
📷 <script type="text/javascript"> var data = [ { efge: "...
2023-07-27：最长可整合子数组的长度， 数组中的数字排序之后，相邻两数的差值是1， 这种数组就叫可整合数组。 给定一个数组，求最长可整合子数组的长度。...7.开始从start+1位置向后遍历数组，每次迭代的终止条件是end < len(arr)。 8.如果arr[end]在set中已经存在，表示遇到了重复元素，跳出循环。...9.返回最长可整合子数组长度ans。 算法maxLen的时间复杂度和空间复杂度分别为： 时间复杂度： • 最坏情况下，需要遍历输入数组中的每个元素，所以时间复杂度为O(n)，其中n是输入数组的长度。...空间复杂度： • 使用了一个set容器来存储元素，所以空间复杂度为O(n)，其中n是输入数组的长度。...• 因此，整个算法的时间复杂度为O(n^2 log n)，其中n是输入数组的长度。 空间复杂度： • 使用了一个辅助数组help存储子数组的拷贝，所以空间复杂度为O(n)，其中n是输入数组的长度。
如何高效的判断一个数组里是否含特定元素？...这是我们在实际开发中经常遇到的一个问题，也是在Stack Overflow上的热门问题，解决这个问题有很多不同的方法，但是不同的方法的时间复杂度却差别很大，所以本文会列举常用的几种方法，并且对比每个方法的耗时...判断一个数组里是否含有特定元素的四种方法 使用list //Using List public static boolean useList(String[] arr, String targetVal...小结 我们发现当数组是无序的时候，我们如果要判断一个数组中是否含有一个元素，应该使用直接的循环查找，这样效率是最高的，如果数组是有序的情况下，我们应该使用二分查找，此外，如果是在hashset或hashmap...中查找一个元素直接调用collection的库就可以了。
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。...接下来，在去寻找左边界，和右边界了。 采用二分法来去寻找左右边界，为了让代码清晰，我分别写两个二分来寻找左边界和右边界。...刚刚接触二分搜索的同学不建议上来就像如果用一个二分来查找左右边界，很容易把自己绕进去，建议扎扎实实的写两个二分分别找左边界和右边界 寻找右边界 先来寻找右边界，至于二分查找，如果看过704.二分查找就会知道...nums 数组中二分查找得到第一个大于等于 target的下标（左边界）与第一个大于target的下标（右边界）； # 2、如果左边界<= 右边界，则返回 [左边界, 右边界]。...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；
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...对于初学者来说，数组的输入输出是一个麻烦的问题，下面列举几个数组的输出方法 1.单个数组元素的输入输出 import java.util.Scanner; public class Greedy {...); arr[i]=a; } for(int i=0;i<N;i++) { System.out.println(arr[i]); } } } 输出结果为： 2.整个数组的输出...这就需要调用Arrays里的toString方法，这个toString方法是有参数的方法，需要传进去你想要的打印的数组为参数 import java.util.Arrays; import java.util.Scanner...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
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。。。...}else { right=mid-1; } } // 由于 findFirstPosition 方法可以返回是否找到
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]。
# 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]。...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...，说明只有一个target，返回当前位置[start,start]或[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...,-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target位置，迭代到只有一个，判断是否是目标值，返回一个都是当前index的数组，然后进行合并即可 方法4、二次二分找左右边界
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]。...，也就是mid的值4，这个下标是可能的最左的4的下标所以要记录保存一下； 观察这个数组，可以知道，最左的4的下标是2，所以为了找到这个最左的下标，需要令right的值去等于mid-1;这样就把right...-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]。...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...-109 <= target <= 109 二、解题思路 使用二分法查找第一个位置，初始化两个变量low=0,hight=nums.length-1 1、当low>high时，表示没有找到，返回-1...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...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。...： vector searchRange(vector& nums, int target) 说明： 1、这道题给定一个vector和一个target，vector中装着升序的一个数组...，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。...如果在vector中找不到target，那么返回[-1,-1]。 2、这道题又是一道二分法的题目，不过是二分法的一个变种。...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。
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]。...，所以可以通过二分查找的方法来解答此题； 如何查找元素的第一个位置？...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...查找 8 出现的最后一个位置： start: 前两步跟查找 8 出现的第一个位置一样 ?
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。...这样调用两次二分查找逻辑，就可以完成题目。实现时，为了能重用二分查找逻辑，可以增加一个参数来控制寻找左边界还是右边界。
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<end 导致死循环的问题
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