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螺旋矩阵II合并两个有序数组

v 可视模式 从光标位置开始按照正常模式选择文本 V 可视行模式 选中光标经过的完整行 ctrl+v 可视块模式 垂直方向选中文本 ggvG 选中所有内容 ---- 0.说在前面1.螺旋矩阵II2.合并两个有序数组...3.作者的话 ---- 0.说在前面 昨天周五,没能按时发leetcode,说声抱歉,今天补上,每周的两次刷算法,必不可少,今日刷题两篇,分别是螺旋矩阵II合并两个有序数组!...2.合并两个有序数组 问题 给定两个有序整数数组 nums1 和 nums2,将 nums2 合并到 nums1 中,使得 num1 成为一个有序数组。...思路二:由于题中说了,nums1数组大于num2数组,那么我们将两个数据有效部分m+n合并,就是最终的有效数据总量,然后从后往前遍历,如果最后的nums2还有数据,那么直接循环添加到前面即可!...记住这个函数无返回!!!

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Python 数据处理 合并二维数组和 DataFrame 中特定列的

; 将这个随机数数组 DataFrame 中的数据列合并成一个新的 NumPy 数组。...首先定义了一个字典 data,其中键为 “label”,为一个列表 [1, 2, 3, 4]。然后使用 pd.DataFrame (data) 将这个字典转换成了 DataFrame df。...print(random_array) print(values_array) 上面两行代码分别打印出前面生成的随机数数组和从 DataFrame 提取出来的组成的数组。...结果是一个新的 NumPy 数组 arr,它将原始 DataFrame 中 “label” 列的作为最后一列附加到了随机数数组之后。...运行结果如下: 总结来说,这段代码通过合并随机数数组和 DataFrame 中特定列的,展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本的数据处理和数组操作。

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通道分离合并、彩色图转换为灰度图、二

文章目录 图像基础 重要的函数 图像基本知识 图像基础 通道分离合并 彩色图转换为灰度图 二化 图像的加减乘除 图像基础 矩阵 分辨率 8位整型图像 浮点数图像 灰度图: 彩色图...: 通道分离合并 b, g, r = cv.split(img) img_new = cv.merge([b, g, r]) 彩色图转灰度图 img_gray = cv.cvtColor(img,...]]], dtype=uint8) uint8为8位无符号整数类型,表示范围为[0, 255] show(B) A2 = np.float32(A) A2 /= 255 show(A2) 通道分离合并...消除背景、差影法(比较差异、运动跟踪)cv.subtract() 相乘:掩膜 cv.multiply() 相除:校正设备、比较差异 cv.divide() np.hstack将参数元组的元素数组按水平方向进行叠加...np.vstack将参数元组的元素数组按垂直方向进行叠加 接下来,我们进行代码的实现 obj = cv.imread('.

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数组最大最小一个数组push到另外一个数组

Math.max 可以实现得到数组中最大的一项,支持Math.max(param1,param2,param3…),不支持Math.max([param1,param2]) 也就是数组, 但是可以根据...apply的可以将数组解析为参数列表来解决 var max=Math.max.apply(null,array),这样轻易的可以得到一个数组中最大的一项 这块在调用的时候第一个参数给了一个null,这个是因为没有对象去调用这个方法.../最大 alert(Math.min.apply(null,ta));//最小 链式 Array.prototype.max = function() { return Math.max.apply...Array.prototype.max = function() { return Math.max.apply({},a) } var a =[1,2,3] a.max() 上面的Array.prototype.max Array.prototype.min...可以随便取名字 再比如数组的push方法。

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【Android 插件化】Hook 插件化框架 ( 合并 “插件包“ “宿主“ 中的 Element 数组 )

“插件包“ “宿主“ 中的 Element[] dexElements | 设置合并后的 Element[] 数组 ) ---- 文章目录 Android 插件化系列文章目录 前言 一、合并 “插件包...; ---- 一、合并 “插件包“ “宿主“ 中的 Element[] dexElements ---- 将两个 Element[] dexElements 数组合并 , 合并完成后 , 设置到...合并 “插件包“ “宿主“ 中的 Element[] dexElements // 将两个 Element[] dexElements 数组合并 , // 合并完成后...// host_pathListObject 是原来的属性 // newElementsArray 是新的合并后的 Element[] dexElements 数组 // 注意...合并 “插件包“ “宿主“ 中的 Element[] dexElements // 将两个 Element[] dexElements 数组合并 , // 合并完成后

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Python算法数据结构--求所有子数组的和的最大

题目:输入一个整形数组数组里有正数也有负数。数组中连续的一个或多个整数组成一个子数组,每个子数组都有一个和。 求所有子数组的和的最大。要求时间复杂度为O(n)。...这个题目有多个解法,比如可以用一个二维数组存之前每个数据的和,然后在进行大小比较;但是这样时间负责度就是O(n2)了。 换个思路思考下,因为是要最大数,那么就不需要存储,只需要找最大就可以了。...数组中连续的一个或多个整数组成一个子数组,每个子数组都有一个和。 求所有子数组的和的最大。要求时间复杂度为O(n)。...dataList = [0,0,0,0,0,0,0] #prd_data用来记录前面累加的数,一旦累加值是负数,则清零 pre_data = dataList[0] #用来记录最大...currData > max_data: max_data = currData #如果相加后是负数,则清0,因为一旦出现负数在相加只会让最大变小

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JavaScript刷LeetCode拿offer-分治

,不包含重叠的子问题分支和 dp 有很深联系,且二分法也有关联,本质上,二分就是一直只有分没有治的分治,因为二分的结果只需要找到那个较小的相同问题的解,不需要再合并起来;技巧思考子问题的求解边界,使用函数来定义问题思考如何将子问题的解进行合并...sum 缓存前面和大于 0 的子数组之和,一旦小于 0 ,就不再累加,重新置 0, 保持每一次迭代前 sum都是 >=0这样对于每一个局部子数组,它的累加值都是大于等于 0 的,这样每次累加一个新...多数元素分析 -- 分治先分:将 nums 拆分到单个数组之后,然后开始治理再治:合并的时候,先找出两个合并的众数值和数量,然后再考虑合并之后哪一个才是真正的众数;再治2:选择众数是通过比较两个合并数组得到的...,合并之后众数值是两个数组都要获取的,所以每一次治的时候都要再次获取对应 target 的数量治理解析: 为什么直接比对两个数组的众数就能得到合并数组的众数,那么这两个就当前数组最有可能的众数了,只要比对这两个就能得到当前合并数组的真正众数了二分递归的时间复杂度是...,然后再网上去合并治理先分: 由于给定的都是数组长度,所以自己按需填入对应的 1,2...n 就好,一直分到只有一个值了,那么就是 1 了再治: 合并的时候必须保证合并双方都已经是漂亮数组,这样合并之后才必然是漂亮数组

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JavaScript刷LeetCode拿offer-分治_2023-03-01

; 技巧 思考子问题的求解边界,使用函数来定义问题 思考如何将子问题的解进行合并 -- 假设子问题已经计算好了,如何合并起来 思考编码思路 -- 一般使用递归 分治和二分,dp的异同 二分只对问题进行分...用 sum 缓存前面和大于 0 的子数组之和,一旦小于 0 ,就不再累加,重新置 0, 保持每一次迭代前 sum都是 >=0 这样对于每一个局部子数组,它的累加值都是大于等于 0 的,这样每次累加一个新...多数元素 分析 -- 分治 先分:将 nums 拆分到单个数组之后,然后开始治理 再治:合并的时候,先找出两个合并的众数值和数量,然后再考虑合并之后哪一个才是真正的众数; 再治2:选择众数是通过比较两个合并数组得到的...,合并之后众数值是两个数组都要获取的,所以每一次治的时候都要再次获取对应 target 的数量 治理解析: 为什么直接比对两个数组的众数就能得到合并数组的众数,那么这两个就当前数组最有可能的众数了,...,然后再网上去合并治理 先分: 由于给定的都是数组长度,所以自己按需填入对应的 1,2...n 就好,一直分到只有一个值了,那么就是 1 了 再治: 合并的时候必须保证合并双方都已经是漂亮数组,这样合并之后才必然是漂亮数组

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LeetCode-分治

,不包含重叠的子问题分支和 dp 有很深联系,且二分法也有关联,本质上,二分就是一直只有分没有治的分治,因为二分的结果只需要找到那个较小的相同问题的解,不需要再合并起来;技巧思考子问题的求解边界,使用函数来定义问题思考如何将子问题的解进行合并...sum 缓存前面和大于 0 的子数组之和,一旦小于 0 ,就不再累加,重新置 0, 保持每一次迭代前 sum都是 >=0这样对于每一个局部子数组,它的累加值都是大于等于 0 的,这样每次累加一个新...多数元素分析 -- 分治先分:将 nums 拆分到单个数组之后,然后开始治理再治:合并的时候,先找出两个合并的众数值和数量,然后再考虑合并之后哪一个才是真正的众数;再治2:选择众数是通过比较两个合并数组得到的...,合并之后众数值是两个数组都要获取的,所以每一次治的时候都要再次获取对应 target 的数量治理解析: 为什么直接比对两个数组的众数就能得到合并数组的众数,那么这两个就当前数组最有可能的众数了,只要比对这两个就能得到当前合并数组的真正众数了二分递归的时间复杂度是...,然后再网上去合并治理先分: 由于给定的都是数组长度,所以自己按需填入对应的 1,2...n 就好,一直分到只有一个值了,那么就是 1 了再治: 合并的时候必须保证合并双方都已经是漂亮数组,这样合并之后才必然是漂亮数组

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2021-08-07:数组中元素的最大异或。给你一个由非负整数组成的数组 nums 。另有一个查询数组 queries ,其

2021-08-07:数组中元素的最大异或。给你一个由非负整数组成的数组 nums 。另有一个查询数组 queries ,其中 queries[i] = [xi, mi] 。...第 i 个查询的答案是 xi 和任何 nums 数组中不超过 mi 的元素按位异或(XOR)得到的最大。...返回一个整数数组 answer 作为查询的答案,其中 answer.length == queries.length 且 answer[i] 是第 i 个查询的答案。...数组的元素的二进制,前缀树存最小。 代码用golang编写。...cur = cur.nexts[path] cur.min = getMin(cur.min, num) } } // 这个结构中,已经收集了一票数字 // 请返回哪个数字X

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