这个不是lintcode里的题目，但是感觉很经典，放在这里。 给定一个数组，在这个数组中找到最大值和最小值。 最近在看一点算法书，看到分治法经典的金块问题，实质就是在一个数组中找到最大值和最小值的问题。 我们用分治法来做，先把数据都分成两两一组，如果是奇数个数据就剩余一个一组。 如果是偶数个数据，就是两两一组，第一组比较大小，分别设置为max和min，第二组来了自己本身内部比较大小，用大的和max进行比较，决定是否更新max，小的同样处理，以此类推。 如果是奇数个数据，就把min和max都设为单个的那个数据，其他的类似上面处理。 书上说可以证明，这个是在数组中（乱序）找最大值和最小值的算法之中，比较次数最少的算法。 瞄了一眼书上的写法，还是很简单的，一遍过。
翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库，专用于存储和处理大型矩阵，相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多，是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习，可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层：从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度： 1.导入模块numpy并以np作为别名，查看其版本 难度：1 问题：导入模块num
二分查找算法，也称为折半查找算法，是一种在有序数组中查找特定元素的高效算法。它的基本思想是将查找的区间逐渐缩小，直到找到目标元素或者确定目标元素不存在。
1. 题目 35. 搜索插入位置 2. 描述 给定一个排序数组和一个目标值，在数组中找到目标值，并返回其索引。如果目标值不存在于数组中，返回它将会被按顺序插入的位置。 你可以假设数组中无重复元素。 示例 1: 输入: [1,3,5,6], 5 输出: 2 示例 2: 输入: [1,3,5,6], 2 输出: 1 示例 3: 输入: [1,3,5,6], 7 输出: 4 示例 4: 输入: [1,3,5,6], 0 输出: 0 3. 思路 首先对目标值进行判断，可以分为以下三种情况
在日常生活和工作中，我们都会或多或少的使用Excel中的计算公式函数，比如求和公式、平均数公式等。今天为大家整理了一些在线Excel中可以引入的公式函数。
然后我们再通过我制作的gif，配上数据再了解一下过程。假设我们的待排序数组还是[5, 1, 3, 7, 6, 2, 4]。
通过原理的讲解不难看出，冒泡排序要实现多次的交换，因此我们可以写一个简单的交换函数
最简单的一种排序算法。假设长度为n的数组arr，要按照从小到大排序。则冒泡排序的具体过程可以描述为：首先从数组的第一个元素开始到数组最后一个元素为止，对数组中相邻的两个元素进行比较，如果位于数组左端的元素大于数组右端的元素，则交换这两个元素在数组中的位置。这样操作后数组最右端的元素即为该数组中所有元素的最大值。接着对该数组除最右端的n-1个元素进行同样的操作，再接着对剩下的n-2个元素做同样的操作，直到整个数组有序排列。算法的时间复杂度为O(n^2)。
选择排序是一种简单直观的排序算法。它的工作原理如下：在未排序序列中找到最小(大)元素,交换到起始位置,该元素为已排序序列的起始元素，继续在剩余未排序元素中找到最小(大)元素,交换到未排序序列起始位置，重复第二步,直到所有元素均排序完毕。
先看一下两个例子： 十个成绩，求总分，最高分，最低分 //输入10个成绩，求总分，最高，最低 var arr=new Array(67,45,56,12,90,98,23,43,56,99,97); var g=0; var d=arr[0];//定义最小开始时等于第一个数 var z=0; for(var i=0;i<arr.length;i++){ z=z+arr[i]; if(arr[i]>g){
简介 直接选择排序(Straight Select Sorting) 也是一种简单的排序方法，它的基本思想是：第一次从R[0]R[n-1]中选取最小值，与R[0]交换，第二次从R[1]R[n-1]中选取最小值，与R[1]交换，…，第i次从R[i-1]R[n-1]中选取最小值，与R[i-1]交换，…，第n-1次从R[n-2]R[n-1]中选取最小值，与R[n-2]交换，总共通过n-1次，得到一个按排序码从小到大排列的有序序列。 代码示例 package *; import java.math.Big
直接选择排序是一种简单的排序算法。它的工作原理是每一次从未排序部分选出最小（或最大）的一个元素，存放到排序序列的起始位置，然后再从剩余未排序元素中继续寻找最小（或最大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。这种算法的时间复杂度为O(n^2)，其中n是待排序元素的数量，因此在处理大数据集时效率较低。然而，它的实现简单，对于小规模的数据排序是一个不错的选择。
算法是基础，小蓝同学准备些总结一系列算法分享给大家，这是第5篇《二分查找》，非常赞！希望对大家有帮助，大家会喜欢！ 前面系列文章： 归并排序 #算法基础#选择和插入排序 由快速排序到分治思想 算法基础：优先队列 二分查找，就和他的名字一样，把一个数组找到他的中间的值和我想要找的值，进行对比，这个时候可以分为三种情况 1、比中间值大，我就到中间值到最大值的范围内去找。 2、比中间值小，那就去最小值和中间值之间去寻找。 如果正好相等那恭喜你找到了。然后照这个思路不断的递归迭代就可以确定是否有对应的值了。
给定一个整数数组 A，对于每个整数 A[i]，我们可以选择任意 x 满足 -K <= x <= K，并将 x 加到 A[i] 中。
今天给大家带来的是二分查找及其变种的总结，大家一定要看到最后呀，非常非常用心的一篇文章，废话不多说，让导演帮我们把镜头切到袁记菜馆吧！
问题描述 给出一个包含n个整数的数列，问整数a在数列中的第一次出现是第几个。 输入格式 第一行包含一个整数n。 第二行包含n个非负整数，为给定的数列，数列中的每个数都不大于10000。 第三行包含一个整数a，为待查找的数。 输出格式 如果a在数列中出现了，输出它第一次出现的位置(位置从1开始编号)，否则输出-1。 样例输入 6 1 9 4 8 3 9 9 样例输出 2 数据规模与约定 1 <= n <= 1000。
例如： 下面的字符列表按其 ASCII 值的升序排序。也就是说，具有较小 ASCII 值的字符将比具有较高 ASCII 值的字符先放置。
注意：查找的前提必须是有序数组或者容器 思想： 定义llow为顺序表最左端元素位置，high为顺序表右端元素位置。定义mid = (low+high) / 2,即顺序表的中间位置，然后用所查找的值与mid所在位置处的值比较，由于列表有序，若所查找的值比mid小，则只需在表的前半部分查找，否则只需在表的后半部分查找（若第一次比较就发现两值相等则直接返回当前值所在的位置），以此类推，直至查找到所寻找的值或确定所查找的值不在该列表内为止（即查找失败）。 有序数组中没有重复元素的情况下 #include<io
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
其实计数排序是桶排序的一种特殊情况。 桶排序的核心思想是将要排序的数据分到几个有序的桶里，每个桶里的数据再单独进行排序。桶内排完序之后，再把每个桶里的数据按照顺序依次取出，组成的序列就是有序的了。
8大经典排序排序算法中，时间复杂度最低的为桶排序，其时间复杂度为O(n)，但是由于数组是long类型的，其中的数可能很大，例如假设数组中只有3个数，100128124、12912312和8231，假如使用桶排序的话需要准备一个长度为100128124的额外数组用于排序（参考桶排序），这样显然太坑了吧。
今天的题目题面非常简单，只有一句话，给定一个整数数组，要求返回最小的不在数组当中的正整数。
输入 n 个整数，找出其中最小的 k 个数。例如输入4、5、1、6、2、7、3、8 这8个数字，则最小的4个数字是1、2、3、4。
请你判断是否存在 两个不同下标 i 和 j，使得 abs(nums[i] - nums[j]) <= t ，同时又满足 abs(i - j) <= k 。
给出一个数组，在数组中找到两个数，使得它们的和最接近目标值但不超过目标值，返回它们的和。
697. 数组的度 给定一个非空且只包含非负数的整数数组 nums，数组的度的定义是指数组里任一元素出现频数的最大值。 你的任务是在 nums 中找到与 nums 拥有相同大小的度的最短连续子数组，返回其长度。 示例 1： 输入：[1, 2, 2, 3, 1] 输出：2 解释： 输入数组的度是2，因为元素1和2的出现频数最大，均为2. 连续子数组里面拥有相同度的有如下所示: [1, 2, 2, 3, 1], [1, 2, 2, 3], [2, 2, 3, 1], [1, 2, 2], [2
选择排序（Selection sort）是一种简单直观的排序算法。它的工作原理如下。首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。 选择排序的主要优点与数据移动有关。如果某个元素位于正确的最终位置上，则它不会被移动。选择排序每次交换一对元素，它们当中至少有一个将被移到其最终位置上，因此对n个元素的表进行排序总共进行至多n-1次交换。在所有的完全依靠交换去移动元素的排序方法中，选择排序属于非常好的一种。
这个arr数组要是比较小，可以直接用快速排序，再输出第K大的值。时间复杂度O(N*K*logk)
今天给大家带来的是二分查找及其变种的总结，大家一定要看到最后呀，用心满满，废话不多说，让导演帮我们把镜头切到袁记菜馆吧！
随着疫情的放开，在家里闲来无事的我出门放风。电梯里无意间瞥见一张“招婿”启示，寻找一位又高又帅的 IT 同行人员当女婿，女不女婿什么的无所谓，“一位又高又帅的 IT 同行人员”这说的不就是我吗？定睛一看，还是 Java 语言写的，简单分析了一下：为了排除掉非 IT人员的骚扰，对口寻人，通过数组来获取联系方式，这年头不懂点技术还不能结婚是吧？这更不是术业有专攻吗？来劲了，我都不想出去玩了，这条件，被人捷足先登了怎么办！为了兄弟们的老婆，作为新时代雷锋，我来为你们打下第一关。
大家好，我是苏州程序大白。下面讲讲C#中基础搜索算法。 数据搜索是基础的计算机编程工作, 而且人们对它的研究已经很多年了. 本章只会看到搜索问题的一个内容, 即根据给定的数值在一个列表（数组）中进行搜索. 有两种对列表内数据进行搜索的方法：顺序搜索和二叉搜索. 当数据项在列表内随机排列的时候可以使用顺序搜索, 而当数据项在列表内有序排列的时候则会用到二叉搜索。
布尔类型 使用 boolean 关键字声明，只能取 true 或 false 的值。
刚学单调队列时，在网上各大博客找文章学，说实话，写得很杂，表示自己懵逼了些许，最后硬是啃出来了，所以我决定要写一篇能让大部分人都看懂的博客来。
和谐数组是指一个数组里元素的最大值和最小值之间的差别 正好是 1 。 现在，给你一个整数数组 nums ，请你在所有可能的子序列中找到最长的和谐子序列的长度。 可以通过删除一些元素或不删除元素、且不改变其余元素的顺序而得到。 示例 1： 输入：nums = [1,3,2,2,5,2,3,7] 输出：5 解释：最长的和谐子序列是 [3,2,2,2,3] 示例 2： 输入：nums = [1,2,3,4] 输出：2 示例 3： 输入：nums = [1,1,1,1] 输出：0
英文 | https://blog.devgenius.io/10-useful-javascript-one-liners-that-you-should-use-in-2023-f0966d968e19
上一篇 文章 我们介绍了按值二分，但这个知识点的题型的变化很多，而且大部分情况下都是以难题的形式出现。因此想要很好的掌握还需多多练习，这次我们再来看一道按值二分的题目，希望能加深你对这个概念的理解。
在Java编程中，数组是一种重要的数据结构，可以存储多个相同类型的元素。本文将介绍如何使用Java数组进行常见操作，并探索其中的一些常用算法。我们将通过一个具体的代码示例来详细说明每个操作的实现和作用。
JAVA（二） 上次课留下了一个作业，用五个println打印五句话描述自己的家乡，下面是我写的 public class Test { public static void main(String[] args) { System.out.println("我的家乡是湖北荆门"); System.out.println("那里每天都有新鲜的雾霾"); System.out.println("有着不同臭味的河流");
冒泡排序是一种交换排序，它的基本思想是：两两比较相邻记录的关键字，如果反序则交换，直到没有反序的记录的为止，这里的反序指的是不符合当前指定排序规则的数字
本文转自『机器之心编译』（almosthuman2014） 在 reshape 函数中使用参数-1
本文内容包括：(双向)冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序(填坑和交换)、归并排序、桶排序、基数排序、计数排序(优化)、堆排序、希尔排序。大家可以在这里测试代码。更多 leetcode 的 JavaScript 解法也可以在我的算法仓库中找到，欢迎查看~
异常:异常是指在程序允许过程中出现的错误，一般情况异常分为两种，一种是编译的时候就能查找出来的异常，另外一种是必须执行的时候才会出现的异常，所以说异常一般分为编译时异常和运行时异常。
定义：堆就是用数组实现的完全二叉树，并且根据堆属性来排序，决定节点在树中的顺序
内置数据类型：Java语言提供了八种基本类型。六种数字类型（四个整数型，两个浮点型），一种字符类型，还有一种布尔型。
给你一个长度为n 的整数数组，每次操作将会使 n - 1个元素增加1。返回让数组所有元素相等的最小操作次数。
堆就是用数组实现的二叉树，所以它没有使用父指针或者子指针。堆根据“堆属性”来排序，“堆属性”决定了树中节点的位置。
下面是 MAX-HEAPIFY(A, 3) 在数组 A = (27, 17, 3, 16, 13, 10, 1, 5, 7, 12, 4, 8, 9, 0) 上的操作过程：
Numpy 允许我们根据给定的新形状重塑矩阵，新形状应该和原形状兼容。有意思的是，我们可以将新形状中的一个参数赋值为-1。这仅仅表明它是一个未知的维度，我们希望 Numpy 来算出这个未知的维度应该是多少：Numpy 将通过查看数组的长度和剩余维度来确保它满足上述标准。让我们来看以下例子：
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