大家好，我是小魔龙，Unity3D软件工程师，VR、AR，虚拟仿真方向，不定时更新软件开发技巧，生活感悟，觉得有用记得一键三连哦。
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。
在本文中，我们学习 Merge Sort 背后的逻辑，并用 JavaScript 实现。最后，在空间和时间复杂度方面将归并排序与其他算法进行比较。
shape 属性查看数组的维度，返回值是一个元组，元组中对应位置的值为数组中对应维度的元素个数。
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)。
给定一个不重复的整数数组 nums 。 最大二叉树 可以用下面的算法从 nums 递归地构建:
归并排序（Merge Sort）是一种高效且稳定的排序算法，其优雅的分治策略使它成为排序领域的一颗明珠。它的核心思想是将一个未排序的数组分割成两个子数组，然后递归地对子数组进行排序，最后将这些排好序的子数组合并起来。
上一篇：低位优先的字符串排序 高位优先字符串排序是一种递归算法，它从左到右遍历字符串的字符进行排序。和快速排序一样，高位优先字符串排序算法会将数组切分为能够独立进行排序的子数组进行排序，但它的切分会为每个首字母得到一个子数组，而非像快排那样产生固定的两个或三个数组。 本算法也是基于键索引记数法来实现的。该算法的核心思想是先使用键索引记数法根据首字符划分成不同的子数组，然后递归地处理子数组，用下一个字符作为键索引记数法的键处理子数组。 因为是不同长度的字符串，所以要关注字符串末尾的处理情况。合理的做法是将所有
使用栈实现快速排序是对递归版本的模拟。在递归的快速排序中，函数调用栈隐式地保存了每次递归调用的状态。但是在非递归的实现中，你需要显式地使用一个辅助栈来保存子数组的边界
给你一个整数数组 nums ，请你找出数组中乘积最大的非空连续子数组（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。
归： 不断将原数组拆分为子数组（一分为二），直到每个子数组只剩下一个元素 = 》 归过程结束
今天小浩给大家分享一篇关于归并排序的文章。考察归并排序的题目可以形态各异，但是万变不离其宗，希望看完今日之章，你能掌握归并排序及其思想大成。
题目：给你一个整数数组 nums ，请你找出一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。
关于数据科学的一切都始于数据，数据以各种形式出现。数字、图像、文本、x射线、声音和视频记录只是数据源的一些例子。无论数据采用何种格式，都需要将其转换为一组待分析的数字。因此，有效地存储和修改数字数组在数据科学中至关重要。
更正式地来说，当 arr 的子数组 A[i], A[i+1], ..., A[j] 满足仅满足下列条件时，我们称其为湍流子数组：
理解Python中的数据类型Python代码Python代码Python整型不仅仅是一个整型Python列表不仅仅是一个列表Python中的固定类型数组从Python列表创建数组创建数组从头创建数组NumPy标准数据类型numpy数组的基本操作NumPy数组的属性数组索引：获取单个元素数组切片：获取子数组非副本视图的子数组创建数组的副本数组的变形数组拼接和分裂
在使用NumPy或者Pandas进行多维数组索引时，你可能会遇到一个警告信息：“FutureWarning: Using a non-tuple sequence for multidimensional indexing is deprecated; use arr[tuple(seq)] instead of arr[seq]”。这个警告是因为未来的版本中，将不再支持使用非元组序列进行多维数组索引。为了解决这个问题，我们需要修改索引的方式。
快速排序用分治策略对给定的列表元素进行排序。这意味着算法将问题分解为子问题，直到子问题变得足够简单可以直接解决为止。
zip方法接收传入多个数组，它会创建分组元素的数组，第一个数组包含给定数组的第一个元素，第二个元素包含给定数组的第二个元素，依此类推，最后返回这个数组。
排序算法是一类用于对一组数据元素进行排序的算法。根据不同的排序方式和时间复杂度，有多种排序算法。常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等。
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
# 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。
最大子数组问题是一种经典的算法问题，可以使用非递归的方法来解决。具体来说，我们可以使用一个队列来存储当前已经处理过的最大子数组，并且维护一个变量 max_len 来记录当前最大子数组的长度。同时，我们可以遍历整个数组，记录当前已经处理过的最大子数组的长度，并且在遍历的过程中更新 max_len。
给你一个整数数组 nums ，请你找出一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。子数组 是数组中的一个连续部分。
输入一个长度为n的整型数组array，数组中的一个或连续多个整数组成一个子数组，子数组最小长度为1。求所有子数组的和的最大值。
如果是erase(3)，会删除所有值为3的元素，因此我们再解题时，要给他一个迭代器，要他删除找到的第一个重复元素:
双指针是我们做题中经常用到的思想，所以这个思想在刷题初期是一定要会的。其实我们早就学习过这个方法，那就是我们在学习数据结构的二分查找，下面我们通过二分查找来描述一下这个思想。
快速排序是一种常用且高效的排序算法，它采用分治的思想。算法将一个数组分成两个子数组，然后递归地对子数组进行排序，最终将整个数组排序完成。
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。
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」。
当问题规模n0是性能交叉点时，性能开始趋于最大。这是因为暴力算法将返回长度为1的解集合，而递归算法可以使用尾递归优化来减少调用次数。递归算法在 n0 左侧调用时将直接返回叶节点的列表，这可以提高时间效率。
这是因为在二进制中，当所有元素均为负数时，A的每个元素都对应一个负数，而-1的二进制表示是11111111，与A的每个元素的值的每一位的负号是相对应的，所以，如果FIND-MAXIMUM-SUBARRAY调用这个函数，它会返回-1。
今天给大家分享一道 facebook 的面试题，也就是 Leetcode 209. 长度最小的子数组，提供滑动窗口解题思路，供大家参考。
给你一个整数数组 nums ，请你找出一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。
可以只取3，或者取3和-2 由于数组是环形的，所以在3和-2的基础上再取1 和-2 通过比较，取3是最大和
直接插入排序是一种简单直观的排序算法，它的思想是将一个序列分为有序和无序两部分，每次从无序部分中取出一个元素，插入到有序部分的正确位置上，直到整个序列有序为止。
英文 | https://betterprogramming.pub/5-use-cases-for-slice-in-javascript-13462f2e177f
前不久我遇到这样一道算法面试题：在一个包含重复元素的数组中，找到一个最短子数组，要求该子数组包含了整个数组的所有元素，例如给定数组：7, 3, 7, 3, 1, 3, 4, 1，包含所有元素的最短子数组为 7, 3, 1, 3, 4。
最大子数组问题和前文讲过的 经典动态规划：最长递增子序列 的套路非常相似，代表着一类比较特殊的动态规划问题的思路：
给你一个长度为 n 的二维整数数组 groups ，同时给你一个整数数组 nums 。
slice() 方法将数组部分的副本返回到新的数组对象中。这个对象是从头到尾选择的。请注意，它不会修改原始数组。
给定一个长度为 n 的环形整数数组 nums ，返回 nums 的非空 子数组 的最大可能和 。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （58）-- 算法导论6.4 2题
数组{2, 4, 1, 16, 7, 5, 11, 9}中，数对之差的最大值是11（16 - 5）
53. 最大子数组和 给你一个整数数组 nums ，请你找出一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。 子数组是数组中的一个连续部分。
Ruby 数组是任何对象的有序整数索引集合。数组中的每个元素都与一个索引相关，并可通过索引进行获取。
给你一个正整数组成的数组 nums ，返回 nums 中一个 升序 子数组的最大可能元素和。子数组是数组中的一个连续数字序列。已知子数组 [numsl, numsl+1, ..., numsr-1, numsr] ，若对所有 i（l <= i < r），numsi < numsi+1 都成立，则称这一子数组为 升序 子数组。注意，大小为 1 的子数组也视作 升序 子数组。
经常有读者问我，读了之前的爆文 二分查找框架详解 之后，二分查找的算法他写的很溜了，但仅仅局限于在数组中搜索元素，不知道底怎么在算法题里面运用二分查找技巧来优化效率。
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