在排序数组中查找数字 题目1:数字在排序数组中出现的次数 统计一个数字在排序数组中出现的次数。例如,输入排序数组{1,2,3,3,3,3,4,5}和数字3,由于3出现了4次,因此输出4....思路: 2分查找数组中的第一个k: 1. 如果中间数字大于k,那么k只可能出现在前半段 2. 如果中间数字小于k,那么k只可能出现在后半段 3....一个长度为n-1的递增排序数组中的所有数字都是唯一的,并且每个数字都在范围0~n-1之内。在范围0~n-1内的n个数字中有且仅有一个数字不在该数组中,请找出这个数字。...思路:因为数组有序,因此数组中开始的一些数字与它们的下标相同。如果不在数组中的那个数字记为m,那么所有比m小的数字下标都与它们的值相同。由于m不在数组中,m+1的下标正好是m。...如果中间元素的值与下标不相等,并且前面一个元素的下标与值正好相等,则这个下标就是数组中缺失的数字。 3. 如果中间元素的值与下标不相等,并且前面一个元素的下标与值也不相等,怎查找左边。
题目来源于《剑指Offer》中的面试题3:找出数组中重复的数字。 // 题目:在一个长度为n的数组里的所有数字都在0到n-1的范围内。...数组中某些数字是重复的,但不知道有几个数字重复了, // 也不知道每个数字重复了几次。请找出数组中任意一个重复的数字。...解决方法有多种,包括数组排序,哈希表法,以及作者推荐的重排数组法。...此处介绍自己的一个做法,以空间换时间,通过新建数组来实现快速查找,具体做法是新建长度为length的数组newArray,初始化值为-1;将numbers数组的值依次作为newArray的下标和对应的值为...: (输出) 数组中的一个重复的数字 // 返回值: // true - 输入有效,并且数组中存在重复的数字 // false - 输入无效,或者数组中没有重复的数字
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。...一,创建列表 创建一个列表,只要把逗号分隔的不同的数据项使用方括号括起来: member = [‘a’,’b’,’c’,’1′,’2′,3] 二,访问列表 列表索引从0开始,使用下标索引来访问列表中的值...: member = [‘a’,’b’,’c’,’1′,’2′,3]print “member[0]:”, member[0] 输出结果: member[0]:a 三,更新列表 1.append方法 可以在列表后方添加一个元素...可以在列表后方添加一个列表: member = [‘a’,’b’,’c’,’1′,’2′,3] member1= [‘one’,’two’,’three’] member.extend(member1...)print(member) 输出结果: [‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘1’, ‘2’, 3, ‘one’, ‘two’, ‘three’] 3.insert方法 可以根据索引位置在指定的地方插入元素
数组前面添加 var arr=[1,3]; arr.push(4); console.log(arr); var arr=[1,3]; var a=arr.push('fsdfsd'); console.log...(a); 数组前面添加 var arr=[1,3]; arr.unshift(0); //ie6 7不支持 console.log(arr); var arr=['a','b','c','d'];...arr.pop(); arr.shift(); console.log(arr); splice删除、添加、替换 返回值是被删除的东西 删除 var arr=['a','b','c','d']; arr.splice...(0,1,'aa'); console.log(arr); 添加 var arr=['a','b','c','d']; arr.splice(1,0,'bb'); console.log(arr); 数组去重...//数组去重 var arr=[1,3,5,5,7,7,7,5,3,1]; for(var i=0;i<arr.length;i++){ for(j=i+1;j<arr.length
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。...例1:一个类直接实现数组求和 public class Add{ //主类 public static void main(String args[]) { //主方法...for(int x:b) { // sum+=x; } return sum; //返回数组的和 } } public class Add{ public static...int sum=0; for(int x:b) { sum+=x; } System.out.println(sum); //无返回值直接输出数组的和 } } public class...()直接调用工具类得到数组的和 } } 输出结果:10 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。
JavaScript实现LeetCode第941题:有效的山脉数组 题目描述 给定一个整数数组 A,如果它是有效的山脉数组就返回 true,否则返回 false。...让我们回顾一下,如果 A 满足下述条件,那么它是一个山脉数组: A.length >= 3 在 0 < i < A.length - 1 条件下,存在 i 使得: A[0] < A[1] < ......3,5,5] 输出:false 示例 3: 输入:[0,3,2,1] 输出:true 提示:0 <= A.length <= 10000 0 <= A[i] <= 10000 解题思路 首先解读题目中山脉数组的定义...:长度大于3,且先递增后递减的数组。...具体解决思路 找到数组中最大值所在位置的索引和对应的值 判断最大值索引是否大于0且小于数组长度-1(处理无法递增或者递减的情况) 判断数组是否先递增到最大值索引,然后从最大值索引一直递减 代码实现 /*
在之前ARTS打卡中,我每次都把算法、英文文档、技巧都写在一个文章里,这样对我的帮助是挺大的,但是可能给读者来说,一下子有这么多的输入,还是需要长时间的消化。...Algorithm LeetCode算法 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 (https://leetcode-cn.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]。...,我们要在数组上进行查找,最笨的方法自然就是用常规的方法进行一个个遍历查找,在这里我们叫他线性扫描。...因为给出的题目里描述了,我们传入的数组是已经排过序的,二分法能有效提高查找效率。 同样的也是需要进行类似线性查找的方式,只不过这次我们查找的次数不会很多。
在一个二维数组中,每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数,输入这样的一个二维数组和一个整数,判断数组中是否含有该整数。...}else{ return true; } } return false; } } 此题的想法是
题目描述 在一个二维数组中(每个一维数组的长度相同),每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按照从上到下递增的顺序排序。...请完成一个函数,输入这样的一个二维数组和一个整数,判断数组中是否含有该整数 解题思路 ? 二维数组是有序的,从右上角来看,向左数字递减,向下数字递增。...因此从右上角开始查找, 当要查找数字比右上角数字大时,下移; 当要查找数字比右上角数字小时,左移; 如果出了边界,则说明二维数组中不存在该整数。
时间限制:C/C++ 1秒,其他语言2秒 空间限制:C/C++ 32M,其他语言64M 热度指数:1946753 本题知识点: 查找 数组 # 来源:牛客网 # 题目描述 在一个二维数组中(每个一维数组的长度相同...),每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按照从上到下递增的顺序排序。...请完成一个函数,输入这样的一个二维数组和一个整数,判断数组中是否含有该整数。
题目描述 给定一个二维数组,其每一行从左到右递增排序,从上到下也是递增排序。给定一个数,判断这个数是否在该二维数组中。...该二维数组中的一个数,小于它的数一定在其左边,大于它的数一定在其下边。因此,从右上角开始查找,就可以根据 target 和当前元素的大小关系来快速地缩小查找区间,每次减少一行或者一列的元素。...当前元素的查找区间为左下角的所有元素。
题目:在一串有序数组中,给出一串随机数组查找其中不同的部分 数组A:{2,3,5,8,9,11} 数组B:{9,8,2,10,1} 结果:10,1 import java.util.ArrayList...java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.List; public class GetAllNotIncluded { // 利用二分查找查找与子串不同的部分...return false; } HashMap map=new HashMap(); for(Integer i : list1) { //如果没有A集合中的这个元素...return false; } } return true; } public static void main(String[] args) { int tests =50000; //有序的数组最大长度...int sortedArrayMaxSize = 300; //未排序的数组最大长度 int unsortedArrayMaxSize = 10; //变量范围 int maxValue
题目 统计一个数字在排序数组中出现的次数。...nums = [5,7,7,8,8,10], target = 8 输出: 2 示例 2: 输入: nums = [5,7,7,8,8,10], target = 6 输出: 0 限制: 0 <= 数组长度...题解 分析 本题是一个典型的查找问题。...根据题意可以提取两点信息: 数组本身是有序的 需要输出target出现的次数 因此,本题转换成查找边界问题: target第一次出现的位置 target最后一次出现的位置 时间复杂度:O(logN) 空间复杂度...if (nums[mid] <= target) { left = mid + 1; // 保证nums[left]最终是target最后一次出现的下一个位置或者数组的尾的下一个位置
JavaScript数组中concat方法是什么 1、concat()可以基于当前数组中的所有项目创建一个新的数组。...2、这种方法首先创建当前的数组副本,然后将接收到的参数添加到该副本的末尾,最后返回新构建的数组。...(1,4); alert(colors2); //green,blue,yellow,purple alert(colors3); //green,blue,yellow 以上就是JavaScript数组中...concat方法的介绍,希望对大家有所帮助。
1,问题简述 统计一个数字在排序数组中出现的次数。...= [5,7,7,8,8,10], target = 8 输出: 2 示例 2: 输入: nums = [5,7,7,8,8,10], target = 6 输出: 0 限制: 0 <= 数组长度...<= 50000 3,题解思路 正常的逻辑思路,比对 4,题解程序 public class SearchTest3 { public static void main(String[] args...count++; } } return count; } } 5,题解程序图片版 6,总结 这道题之前的用法竟然是使用键值对集合...HashMap来做的,现在看有点大材小用吧,时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(1)就可以了,这或许就是一点个人的思考吧,不同的时间做法就不一样了
题目描述 在一个二维数组中(每个一维数组的长度相同), 每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按照从上到下递增的顺序排序。...请完成一个函数,输入这样的一个二维数组和一个整数,判断数组中是否含有该整数。
问题: 在一个二维数组中,每一行元素都按照从左到右递增的顺序排序,每一列元素都按照从上到下递增的顺序排序。实现一个查找功能的函数,函数的输入为二维数组和一个整数,判断数组中是否含有该整数。...要查找数组7在不在数组内,根据前人总结出来的规律,我们可以这样做: 选择从数组的右上角的点开始比较,此时该值为9,9>7,同时9还是第四列最小的数字,那么这意味着,第四列都不可能找到7,于是我们可以直接删除第四列...这个思路关键的地方在于右上角点的选取,因为这个点的值是所在列的最小值和所在行的最大值,这就意味着: 要查找的数值如果比右上角的值大,那么它将大于整个行; 要查找的数值比如果右上角的值小,那么它将小于整个列...如果相等的话,查找就结束了~~~ 所以无论是哪一种情况,都可以让我们删除一个行或一个列,下一次要比较的那个值就是删除后的二维数组的右上角的值,总之永远在用右上角的值在比较。...matrix[row * columns + column]不就是对应二维数组中的第row行,第column列的那个数么。
题目描述 在一个二维数组中,每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数,输入这样的一个二维数组和一个整数,判断数组中是否含有该整数。
要查找一个数组中的第 K 大元素,有多种方法可以实现,其中常用的方法是使用分治算法或快速选择算法,这两种方法的时间复杂度到时候O(n)。...分治算法示例 使用分治算法查找数组中第 K 大的元素是一种高效的方法,其时间复杂度为 O(n)。...如果 K 大元素的位置在枢纽元素的右侧,那么在右侧的子数组中继续查找;如果在左侧,那么在左侧的子数组中查找。3.递归(Recursion):递归地在所选子数组中查找第 K 大元素。...findKthLargest 函数使用了分治算法,通过递归地在子数组中查找第 K 大元素,直到找到或确定其在左侧或右侧的子数组中。...这是因为在每次递归中,都会将数组一分为二,从而快速缩小问题规模。这使得分治算法成为一种高效的查找第 K 大元素的方法。
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