#include<stdio.h> #define MAX 100001 int a[MAX]; int n; /* 时间复杂度为3*n/2 */ void...
vector strs; int separate_characterLen = separate_character.size();//分割字符串的长度...,这样就可以支持如“,,”多字符串的分隔符 int lastPosition = 0,index = -1; while (-1 !...index + separate_characterLen; } string lastString = src.substr(lastPosition);//截取最后一个分隔符后的内容
NumPy 库来实现一个简单的功能：将数组中的元素限制在指定的最小值和最大值之间。...具体来说，它首先创建了一个包含 0 到 9（包括 0 和 9）的整数数组，然后使用 np.clip 函数将这个数组中的每个元素限制在 1 到 8 之间。...如果数组中的元素小于 1，则该元素被设置为 1；如果大于 8，则被设置为 8；如果在 1 到 8 之间，则保持不变。...这意味着它会生成一个包含 0 到 9（包括 0 和 9）的数组，并将其赋值给变量 a。 print(a) 这行代码打印变量 a 所引用的数组，输出应该是：[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]。...此函数遍历输入数组中的每个元素，将小于 1 的元素替换为 1，将大于 8 的元素替换为 8，而位于 1 和 8 之间的元素保持不变。处理后的新数组被赋值给变量 b。
文章目录 一、直接修改 和 间接修改 指针变量 的值 二、在函数中 间接修改 指针变量 的值 三、在函数中 间接修改 外部变量 的原理 一、直接修改 和 间接修改 指针变量 的值 ---- 直接修改 指针变量...p2 = &p; // 间接修改指针的值 *p2 = 12345678; 直接修改 和 间接修改 指针变量 的值 代码示例 : #include #include...间接修改 指针变量 的值 ---- 在 函数 中 间接修改 指针变量 的值 , 将 指向一级指针 的 二级指针 变量 , 传递到 函数形参 中 , 在 函数中 , 使用 * 符号 , 修改 二级指针...p2 = &p; // 间接修改指针的值 *p2 = 12345678; // 打印一级指针地址 printf("%d\n", p); // 在函数中 ,...三、在函数中 间接修改 外部变量 的原理 ---- 如果要 修改 一级指针 的值 , 必须 传入 指向 一级指针 的 二级指针 变量 才可以 , 传入一级指针变量 , 不能修改一级指针变量值 ; 这是因为
，假定数组所有元素都不相同，请你给出一个复杂度为O(lgn)的算法，查找出第k小的元素。...解答这道题的关键是要找到数组中的最小值，由于最小值不一定在开头，如果它在数组中间的话，那么它一定具备这样的性质，假设第i个元素是最小值，那么有A[i-1]>A[i] A[n-1]，那么我们可以确定最小值在m的右边，于是在m 和 end之间做折半查找。...如果A[m] 值，如果不是，那么最小值在m的左边，于是我们在begin 和 m 之间折半查找，如此我们可以快速定位最小值点。...这种查找方法使得我们能够在lg(n)时间内查找到最小值。 当找到最小值后，我们就很容易查找第k小的元素，如果k比最小值之后的元素个数小的，那么我们可以在从最小值开始的数组部分查找第k小的元素。
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]，接着在(i+1, n)这部分元素中，使用折半查找，看看有没有元素正好等于...m，如果在(i+1,n)中存在下标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，只是在绝对值排序的数组中，进行二分查找时...使用这种查找办法，算法的时间复杂度是O(n*lg(n))。 上面算法形式很紧凑，无论数组全是正数，负数，还是绝对值排序时，都有效。..." and " + this.sortedArray[this.indexJ]); } } } 类FindPairInAbsoluteSortedArray用于在绝对值排序的数组中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中不存在。
在Vue2 和 Vue3 中 props 用法区别：Vue 中页面之间的传值方法有哪些？...今天，我们就来深入探讨一下 Vue2 和 Vue3 中 props 的用法区别，以及在 Vue 中页面之间的其他传值方法。 作者简介 猫头虎是谁？...Vue3： 在 Vue3 中，props 依然是响应式的，并且由于 Vue3 引入了 Proxy API，props 的响应性更加强大，性能也得到了提升。 二、Vue 中页面之间的传值方法有哪些？...无论是在 Vue2 还是 Vue3 中，理解这些不同的传值方式，能够帮助我们在开发过程中更加高效地解决问题，并提升应用的可维护性和可扩展性。...小提示： 记得在使用 props 时声明好类型和默认值，避免传递不必要的空值或不匹配的类型。 在较大的应用中，推荐使用 Vuex 来集中管理状态，避免出现过多的 props 和事件传递。
步骤一：查找区间左端点 细节图： 步骤二：查找区间右端点： 细节图： 代码： public int[] searchRange(int[] nums, int target) { int...ret = new int[2]; ret[0] = ret[1] = -1; if(nums.length == 0) return ret; //二分查找区间左端点...target){ ret[0] = left; }else { return ret; } //二分查找区间右端点
前言： 这是一道给很经典的二分查找题目，并且该二分查找的算法不同于简单二分，是二分查找的进阶版本。 一、题目描述 34....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。...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”。...因为左端点是将数据分为小于和大于等于，所以right = mid，如果这里采用第二种求中点方法，就会造成死循环，right的值一直都没有变化！ 上面就是讲解左端点的解法，右端点也是大同小异。
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...，二分查找中什么时候用while (left 变量，很容易区分两种写法。...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；
在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 34. 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。...这道题用的还是二分思想，就是根据数据的性质，在某种判断条件下将区间一分为二，然后舍去其中一个区间，然后再另一个区间内查找； 如果我们想一次性找到左右边界，那么是非常难的，所以我们干脆拆开求左右区间，...，右边界自然就懂了，只不过它们之间还是有细节之分的，主要体现在 求中点操作！ ...总结上述的细节，就是两点： 终止循环条件：left < right 求中点操作：left + (right - left + 1) / 2 剩下的就是根据题目需要的返回值，然后设置返回值细节进行返回即可
2024-11-30：质数的最大距离。用go语言，给定一个整数数组 nums，请找出两个（可以是相同的）质数在该数组中的下标之间的最大距离。 提示： nums的长度在[1,3*10^5]之间。...nums的每个元素的值在[1,100]。 输入保证 nums 中至少有一个质数。 输入：nums = [4,2,9,5,3]。 输出：3。...其中，根据给定的质数列表 primes 和数组 nums： • 创建一个 map primeSet 用于存储质数的出现情况。...• 遍历 nums 数组，找到第一个质数的下标，并记录在变量 first 中。 • 再次遍历 nums 数组，找到最后一个质数的下标，并记录在变量 last 中。...• 返回最后一个质数的下标与第一个质数的下标之间的距离。 2.在主函数 main 中，定义一个示例数组 nums := []int{4, 2, 9, 5, 3}。
题目 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]。...二分查找 参考我的博客二分法的变形问题 class Solution { public: vector searchRange(vector& nums, int target...return {s,e}; } int finds(int l, int r, vector& nums,int &target) {//找第一个等于target的数...return -1; } int finde(int l, int r, vector& nums, int &target) {//找最后一个等于target的数
在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 - 力扣（LeetCode） 先用二分找到元素的位置，然后往前找第一次出现的位置，往后找最后一次出现的位置 class Solution { public:
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]。
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]。...-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...，返回下标mid 5、当目标值大于等于nums[mid]时，说明目标值在右侧，往右侧递归查找，否则往左侧递归查找 三、代码 package search_range; public class Solution...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。
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
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。...如果数组中不存在目标值，返回 [-1, -1]。...： 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。...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。
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, -...first = i last = i return [first, last] 使用 Python 内置函数：Python 中有内置函数 bisect_left 和...bisect_right 可以帮助我们实现二分查找。
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