面试题40:数组中只出现一次的两个数 提交网址: http://www.nowcoder.com/practice/e02fdb54d7524710a7d664d082bb7811?tpId=13&
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在校招面试中,排序算法是经常被问到的。排序算法又比较多,很容易遗忘和混淆。建议收藏起来,面试前可以快速过一遍。正所谓:临阵磨枪,不快也光。
所谓排序,就是使一串记录,按照其中的某个或某些关键字的大小,递增或递减的排列起来的操作。排序算法,就是如何使得记录按照要求排列的方法。排序算法在很多领域得到相当地重视,尤其是在大量数据的处理方面。一个优秀的算法可以节省大量的资源。在各个领域中考虑到数据的各种限制和规范,要得到一个符合实际的优秀算法,得经过大量的推理和分析。
上一篇文末已经提到了记忆化搜索是动态规划(Dynamic Programming)的一种形式,是一种自顶向下(Top-Down)的思考方式,通常采用递归的编码形式;既然动态规划有自顶向下(Top-Down)的递归形式,自然想到对应的另外一种思考方式自底向上( Bottom-Up ),也就是本篇要写的内容。
对于许多开发人员而言,编写采访编码的过程会引起焦虑。涉及的内容太多,常常感觉很多与开发人员在日常工作中所做的事情无关,这只会增加压力。
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。
输入一个非负整数数组,把数组里所有数字拼接起来排成一个数,打印能拼接出的所有数字中最小的一个。
将长度为 n 的数组升序排序后,则第 i 个位置的数字是该数组的第 i 小的量,称之为第 i 顺序统计量
NumPy是Python中科学计算的基础软件包。 它是一个提供多了维数组对象,多种派生对象(如:掩码数组、矩阵)以及用于快速操作数组的函数及API, 它包括数学、逻辑、数组形状变换、排序、选择、I/O 、离散傅立叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。
快速排序 快速排序是处理大数据集最快的排序算法之一。它是一种分而治之的算法,通过递归的方式将数据依次分解为包含较小元素和较大元素的不同子序列。该算法通过不断重复这个步骤知道所有数据都是有序的。 算法实现 这个算法首先要在列表中选择一个元素作为基准值(pivot)。数据排序围绕基准值进行,将列表中小于基准值的元素移到数组的底部(左边),将大于基准值的元素移到数组的顶部(右边)。 ①选择一个基准元素,将列表分成两个子序列; ②对列表重新排序,将所有小于基准值的元素放在基准值前面,所有大于基准值的元素
题目:在数组中的两个数字,如果前面一个数字大于后面的数字,则这两个数字组成一个逆序对。输入一个数组,求出这个数组中的逆序对的总数。
数组{2, 4, 1, 16, 7, 5, 11, 9}中,数对之差的最大值是11(16 - 5)
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)。
个人简介:Java领域新星创作者;阿里云技术博主、星级博主、专家博主;正在Java学习的路上摸爬滚打,记录学习的过程~ 个人主页:.29.的博客 学习社区:进去逛一逛~
一种是比较排序,时间复杂度O(nlogn) ~ O(n^2),主要有:冒泡排序,选择排序,插入排序,归并排序,堆排序,快速排序等。
排序算法又分为简单排序和高级排序。其中简单排序包括冒泡排序、选择排序和插入排序。高级排序包括希尔排序、归并排序和快速排序。【⚠️这里仅介绍了六种排序算法】
来源:SteveWang www.cnblogs.com/eniac12/p/5329396.html#s32 我们通常所说的排序算法往往指的是内部排序算法,即数据记录在内存中进行排序。 排序算法大体可分为两种: 一种是比较排序,时间复杂度O(nlogn) ~ O(n^2),主要有:冒泡排序,选择排序,插入排序,归并排序,堆排序,快速排序等。 另一种是非比较排序,时间复杂度可以达到O(n),主要有:计数排序,基数排序,桶排序等。 这里我们来探讨一下常用的比较排序算法,非比较排序算法将在下一篇文章中介绍。下
数组中的两个数字,如果前面一个数字大于后面的数字,则这两个数字组成一个逆序对。输入一个数组,求出这个数组中的逆序对的总数P。并将P对1000000007取模的结果输出。 即输出P%1000000007。
前言 我们在页面上渲染数据时,通常会根据特定规则来对数据进行一个排序,然后再将其渲染到页面展示给用户。 那么对数据进行排序有很多种方式,哪一种效率高?哪一种稳定性好?那一种占用内存小?本文将详解经典的八大排序算法以及三种搜索算法,并用TypeScript将其实现,欢迎各位对上述问题迷惑的开发者阅读本文。
游戏示例:一个1到100的数字游戏。我们每回应一个数字,那个人就会说这个数字是高了、低了还是对了。
数据结构和算法系列的课程分为上下两篇文章,上篇文章主要是讲解数据结构,可以戳导师计划--数据结构和算法系列(上)进行了解。本篇文章主要讲解的是基本算法,辅助的语言依旧是JavaScript。POST的本篇文章主要是扩展下我们在开发中的方式,发散下思维~
编程是很多偏计算机、人工智能领域必须掌握的一项技能,此编程能力在学习和工作中起着重要的作用。因此小白决定开辟一个新的板块“每日一题”,通过每天一道编程题目来强化和锻炼自己的编程能力(最起码不会忘记编程)
冒泡排序是一种基础的排序算法,通过重复地交换相邻元素来工作,如果它们的顺序错误就互换位置,直到没有元素需要交换。
示例 1: 输入:nums = [1, 12, -5, -6, 50, 3], k = 4 输出:12.75 解释:最大平均数(12 - 5 - 6 + 50) / 4 = 51 / 4 = 12.75
题目:把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个递增排序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素。例如数组{3,4,5,1,2}为{1,2,3,4,5}的一个旋转,该数组的最小值为1. 实现数组的旋转见左旋转字符串。 和二分查找法一样,用两个指针分别指向数组的第一个元素和最后一个元素。 我们注意到旋转之后的数组实际上可以划分为两个排序的子数组,而且前面的子数组的元素都大于或者等于后面子数组的元素。我们还可以注意到最小的元素刚好是这两个子数组的分界线。我们试着用二元
这道题最直观的解法并不难,从头到尾遍历数组一次,我们就能找出最小的元素。这种思路的时间复杂度显然是O(n)。但是这个思路没有利用输入的旋转数组的特性,肯定达不到面试官的要求。
一般做法可能是吧数组排序,然后只需从头到尾扫描排序后的数组就可以了,复杂度是 。还可以借助哈表,判断是否存在重复数字,时间复杂度是 但是也需要 大小的空间。我们来看一种时间复杂度是 且空间复杂度是 的做法。因为数字范围是0~n-1,当没有重复数字时,数字i将出现在下标为i的位置,当有重复数字时有些位置就可能存在多个数字。从头到尾扫描这个数字中的每个数字,当扫描到下标为i的数字是,比较这个数字(设为m)是否和i相同,若相同则继续扫描下一个数字;否则拿它和下标为m的数字比较,如果相同就找到了一个重复的数字,否则交换这两个数字。
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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。
解题思路: 我们需要获得两个字符串表示的正整数num1和num2的乘积,而且记过依旧以字符串形式输出。
基本思想:所谓交换,就是根据序列中两个记录键值的比较结果来对换这两个记录在序列中的位置。 特点:将键值较大的记录向序列的尾部移动,键值较小的记录向序列的前部移动。
在数组中的两个数字,如果前面一个数字大于后面的数字,则这两个数字组成一个逆序对。输入一个数组,求出这个数组中的逆序对的总数。
一个整型数组里除了两个数字只出现一次,其他的数字都出现了两次。请写程序找出这两个只出现一次的数字。
我花了几天时间,从力扣中精选了五道相同思想的题目,来帮助大家解套,如果觉得文章对你有用,记得点赞分享,让我看到你的认可,有动力继续做下去。
快速排序算法是一种非常高效的排序算法,它采用“分而治之”的思想,将大的拆分为小的,小的拆分为更小的。
从一个无序的整数数组中,找到所有等差子数列的数量。这里需要注意,等差子数列要求从原数组中找出Pk个下标的元素,其中P0 < P1 < P2... < Pk,且满足A[P1]-A[P0] = A[P2] - A[P1] ... = A[Pk]-A[Pk-1]。
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归并排序的一切都是基于归并这一操作,具体来说就是把两个有序的小数组归并成一个有序的大数组。首先从这两个数组中各按顺序取出一个元素,将小的元素先放入大数组,大的后放入大数组(这里需要辅助数组),然后再重复这个动作,直到我们得到这个有序的大数组,排序完成。当然,当我们需要排序的时候,通常摆在我们面前的是一个数组,而且无序。如果要满足之前的条件——两个有序的小数组,我们首先就要把这个大数组分为两个数组,但是,这两个数组并不是有序的,这时我们有两个选择:
Eg.贪心法,钞票支付问题 有1元、5元、10元、20元、100元、200元的钞票无穷多张。现使用这些钞 票支付X元,最少需要多少张? 例如,X = 628 最佳支付方法: 3张200块的,1张20
快速排序(Quicksort)是一种常用的排序算法,基于分治策略进行设计。默认情况下,快速排序会以递增序进行排序。若想修改快速排序以实现非递增排序,我们需要调整比较和交换的逻辑。
1 . 参考二分查找法,我们用两个指针分别指向数组的第一个元素和最后一个元素。
嗨,亲爱的编程同道们!在这个码农的世界里,算法就像我们的剑与盾,为我们打开问题的大门。不论你是新手刚踏入编程领域,还是老手早已颇有心得,总有那几种算法是我们绝对不能错过的,它们是你编程路上的指南针,也是你驰骋代码世界的翅膀。今天,让我们一起来探讨一下这些至关重要的“必抓!”算法,让我们的编程之旅更充实、更从容。
一个整型数组nums里除两个数字之外,其他数字都出现了两次。请写程序找出这两个只出现一次的数字。要求时间复杂度是 O(n),空间复杂度是 O(1)。
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。
在本文中,我们将通过动图可视化加文字的形式,循序渐进全面介绍不同类型的算法及其用途(包括原理、优缺点及使用场景)并提供 Python 和 JavaScript 两种语言的示例代码。除此之外,每个算法都会附有一些技术说明,比如使用大 O 符号来分析不同算法的时间复杂度和空间复杂度等,也提到了一些多数人都很容易理解的一些高级概述。
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我们发现进位只发生在元素值大于 4 的情况,我们可以提前观察当前节点的后继节点的元素值是否大于 4,如果是则增加进位 1。特别地,当首个元素大于 4 时需要补足节点。
在 Java 中,java.util.Arrays类提供的多种数组操作功能,可以有效地执行各种数组相关的操作,使得数组处理变得简单和高效。
题目:我们把只包含因子2、3 和5 的数称作丑数(Ugly Number)。求从小到大的顺序的第1500个丑数。
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