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Leetcode算法【34排序数组查找元素

之前ARTS打卡,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 排序数组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。 如果数组不存在目标值,返回 [-1, -1]。...public static int[] searchRange1(int[] nums, int target) { int[] range = {-1,-1}; // 从头到尾遍历,先查找左边的元素...,继续查找右边的元素 for (int j = nums.length - 1; j >= 0 ; j--) { if (nums[j] == target) {

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Excel公式技巧94:不同的工作表查找数据

很多时候,我们都需要从工作簿的各工作表中提取数据信息。如果你在给工作表命名时遵循一定的规则,那么可以将VLOOKUP函数与INDIRECT函数结合使用,以从不同的工作表中提取数据。...假如有一张包含各种客户的销售数据表,并且每个月都会收到一张新的工作表。这里,给工作表选择命名规则时要保持一致。...汇总表上,我们希望从每个月份工作表查找给客户XYZ的销售额。假设你单元格区域B3:D3输入有日期,包括2020年1月、2020年2月、2020年3月,单元格A4输入有客户名称。...每个月销售表的结构是列A是客户名称,列B是销售额。...当你有多个统一结构的数据源工作表,并需要从中提取数据时,本文介绍的技巧尤其有用。 注:本文整理自vlookupweek.wordpress.com,供有兴趣的朋友参考。 undefined

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python3实现查找数组中最接近与某值的元素操作

数据输入 输入第一行为一个正整数 N,表示共有 N 个操作。 接下来 N 行,每行一个操作。 对于第一个操作,输入格式为 1 x,表示往集合里插入一个值为 x 的元素。...数据保证插入的元素两两不同。 输入示例 输出示例 5 Empty!...;当集合只有一个元素时,直接输出该元素。 三、下面重点看一般的情况。 1.先查找集合是否有查询的元素,有则输出该元素 2.没有的话,将该元素先插入集合,再查找元素处于集合的某个位置。...若该元素集合的首位,则输出该数的下一位。 若该元素集合的末位,则输出该数的上一位。 否则,判断它左右元素的值与它的差的绝对值,输出差的绝对值较小的那个元素。若相等,则同时输出。...实现查找数组中最接近与某值的元素操作就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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面试算法,绝对值排序数组快速查找满足条件的元素配对

对于这个题目,我们曾经讨论过当数组元素全是整数时的情况,要找到满足条件的配对(i,j),我们让i从0开始,然后计算m = k - A[i],接着(i+1, n)这部分元素,使用折半查找,看看有没有元素正好等于...m,如果在(i+1,n)存在下标j,满足A[j] == m 那么我们就可以直接返回配对(i,j),这种做法在数组元素全是正数,全是负数,以及是绝对值排序时都成立,只是绝对值排序的数组,进行二分查找时...因此查找满足条件的元素配对时,我们先看看前两种情况是否能查找到满足条件的元素,如果不行,那么我们再依据第三种情况去查找,无论是否存在满足条件的元素配对,我们算法的时间复杂度都是O(n)。..." and " + this.sortedArray[this.indexJ]); } } } 类FindPairInAbsoluteSortedArray用于绝对值排序的数组查找满足条件的元素配对...,它先根据两元素都是正数的情况下查找,然后再根据两元素都是负数的情况下查找,如果这两种情况都找不到,再尝试两元素一正一负的情况下查找,如果三种情况都找不到满足条件的元素,那么这样的元素在数组不存在。

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排序数组查找元素的第一个和最后一个位置

排序数组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的开始位置和结束位置。...,二分查找什么时候用while (left <= right),有什么时候用while (left < right),其实只要清楚循环不变量,很容易区分两种写法。...nums 数组中二分查找 target; // 2、如果二分查找失败,则 binarySearch 返回 -1,表明 nums 没有 target。...nums 数组中二分查找 target; # 2、如果二分查找失败,则 binarySearch 返回 -1,表明 nums 没有 target。...nums 数组中二分查找得到第一个大于等于 target的下标leftBorder; # 2、 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;

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如何判断一个元素亿级数据是否存在?

写入和判断元素是否存在都有对应的 API,所以实现起来也比较简单。...实际情况也是如此;既然要判断一个数据是否存在于集合,考虑的算法的效率以及准确性肯定是要把数据全部 load 到内存的。...它主要就是用于解决判断一个元素是否一个集合,但它的优势是只需要占用很小的内存空间以及有着高效的查询效率。 所以在这个场景下在合适不过了。...整个的写入、查询的流程就是这样,汇总起来就是: 对写入的数据做 H 次 hash 运算定位到数组的位置,同时将数据改为 1 。当有数据查询时也是同样的方式定位到数组。... set 之前先通过 get() 判断这个数据是否存在于集合,如果已经存在则直接返回告知客户端写入失败。 接下来就是通过位运算进行 位或赋值。

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如何判断一个元素亿级数据是否存在?

我想大多数想到的都是用 HashMap 来存放数据,因为它的写入查询的效率都比较高。 写入和判断元素是否存在都有对应的 API,所以实现起来也比较简单。...实际情况也是如此;既然要判断一个数据是否存在于集合,考虑的算法的效率以及准确性肯定是要把数据全部 load 到内存的。...它主要就是用于解决判断一个元素是否一个集合,但它的优势是只需要占用很小的内存空间以及有着高效的查询效率。 所以在这个场景下在合适不过了。... set 之前先通过 get() 判断这个数据是否存在于集合,如果已经存在则直接返回告知客户端写入失败。 接下来就是通过位运算进行 位或赋值。...前面几步的逻辑都是类似的,只是调用了刚才的 get() 方法判断元素是否存在而已。 总结 布隆过滤的应用还是蛮多的,比如数据库、爬虫、防缓存击穿等。

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如何判断一个元素亿级数据是否存在?

我想大多数想到的都是用 HashMap 来存放数据,因为它的写入查询的效率都比较高。 写入和判断元素是否存在都有对应的 API,所以实现起来也比较简单。...实际情况也是如此;既然要判断一个数据是否存在于集合,考虑的算法的效率以及准确性肯定是要把数据全部 load 到内存的。...它主要就是用于解决判断一个元素是否一个集合,但它的优势是只需要占用很小的内存空间以及有着高效的查询效率。 所以在这个场景下在合适不过了。... set 之前先通过 get() 判断这个数据是否存在于集合,如果已经存在则直接返回告知客户端写入失败。 接下来就是通过位运算进行 位或赋值。...前面几步的逻辑都是类似的,只是调用了刚才的 get() 方法判断元素是否存在而已。 总结 布隆过滤的应用还是蛮多的,比如数据库、爬虫、防缓存击穿等。

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如何判断一个元素亿级数据是否存在?

写入和判断元素是否存在都有对应的 API,所以实现起来也比较简单。...实际情况也是如此;既然要判断一个数据是否存在于集合,考虑的算法的效率以及准确性肯定是要把数据全部 load 到内存的。...它主要就是用于解决判断一个元素是否一个集合,但它的优势是只需要占用很小的内存空间以及有着高效的查询效率。 所以在这个场景下在合适不过了。... set 之前先通过 get() 判断这个数据是否存在于集合,如果已经存在则直接返回告知客户端写入失败。 接下来就是通过位运算进行 位或赋值。...前面几步的逻辑都是类似的,只是调用了刚才的 get() 方法判断元素是否存在而已。 总结 布隆过滤的应用还是蛮多的,比如数据库、爬虫、防缓存击穿等。

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如何判断一个元素亿级数据是否存在?

写入和判断元素是否存在都有对应的 API,所以实现起来也比较简单。...实际情况也是如此;既然要判断一个数据是否存在于集合,考虑的算法的效率以及准确性肯定是要把数据全部 load 到内存的。...它主要就是用于解决判断一个元素是否一个集合,但它的优势是只需要占用很小的内存空间以及有着高效的查询效率。 所以在这个场景下在合适不过了。...整个的写入、查询的流程就是这样,汇总起来就是: 对写入的数据做 H 次 hash 运算定位到数组的位置,同时将数据改为 1 。当有数据查询时也是同样的方式定位到数组。... set 之前先通过 get() 判断这个数据是否存在于集合,如果已经存在则直接返回告知客户端写入失败。 接下来就是通过位运算进行 位或赋值。

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面试算法:海量数据快速查找第k小的条目

假设从服务器上产生的数据条目数为n,这个值是事先不知道的,唯一确定的是这个值非常大,假定项目需要快速从这n条数据查找第k小的条目,其中k的值是事先能确定的,请你设计一个设计一个满足需求并且兼顾时间和空间效率的算法...其次是数据条目数n相当大,如果直接根据n来分配内存会产生巨大的损耗,第三是速度要足够快,但要在海量级数据实现快速查找不是一件容易的事情。 解决这道题的关键在于选取合适的数据结构。...由于我们要从事先不知道的n个元素查找到第k小的元素,其中k的值是确定的,那么我们可以构造一个含有k个元素的大堆,当有新的元素过来时,我们从大堆的根节点获得最大值,如果新来元素的值比根节点值小,那么我们将根节点从堆中去掉...,将新节点插入到堆,如果新来的元素值大于根节点,那么就直接忽略掉新元素,于是我们就可以始终保持所遇到的所有元素中排序在前k位的值,最后所有元素的访问完后,我们从堆的根节点处就可以得到海量数据元素第k...array来模拟题目中的海量数据条目,因此n=30,我们想从30个未知数值中找到第17小的数,于是代码又构造了一个只包含17个元素的大堆。

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从一个集合查找最大最小的N个元素——Python heapq 堆数据结构

1)、heapq.nlargest(n, iterable[, key]) 从迭代器对象iterable返回前n个最大的元素列表,其中关键字参数key用于匹配是字典对象的iterable,用于更复杂的数据结构...2)、heapq.nsmallest(n, iterable[, key]) 从迭代器对象iterable返回前n个最小的元素列表,其中关键字参数key用于匹配是字典对象的iterable,用于更复杂的数据结构...,key匹配了portfolio关键字为‘price’的一行。...现在有几个需要注意的地方: 1)heapq.heapify(iterable):可以将一个列表转换成heapq 2)Top N问题中,如果N=1,则直接用max(iterable)/min(iterable...3)如果N很大,接近集合元素,则为了提高效率,采用sort+切片的方式会更好,如: 求最大的N个元素:sorted(iterable, key=key, reverse=True)[:N] 求最小的N个元素

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Excel实战技巧74: 工作表创建搜索框来查找数据

图1 VBE,插入一个标准模块,输入代码: Sub SearchData() Dim optButton As OptionButton Dim strButtonName As String...End Sub 代码,对要搜索的文本使用了通配符,因此可以搜索部分匹配的文本。此外,对数据区域使用了“硬编码”,你可以将其修改为实际的数据区域。代码运行的结果如下图2所示。 ?...形状单击右键,如下图4所示。 ? 图4 选取“指定宏”命令,“指定宏”对话框中选择宏名,如下图5所示。 ?...图5 可以在此基础上进一步添加功能,例如,搜索完成后,我想恢复原先的数据,可以工作表再添加一个代表按钮的矩形形状,如下图6所示。 ?...我们编写的代码,有很多注释掉的代码语句,可供参考。

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