2023-04-19：给定一个非负数组arr任何两个数差值的绝对值，如果arr中没有，都要加入到arr里然后新的arr继续，任何两个数差值的绝对值，如果arr中没有，都要加入到arr里一直到arr大小固定...具体来说，我们可以用一个列表 list 来记录每一轮的 arr，用一个 set 来记录 arr 中已有的数值。...对于每一轮，我们遍历 list 中的所有元素，把它们之间的差值（绝对值）加入到 set 中，如果这个差值不在 set 中，则将其加入到 list 和 set 中。...例如，如果 arr 中有一个数值 num=20，则它的因子包括 1、2、4、5、10 和 20，我们可以将这些因子都加入到一个新的列表 factors 中。...最后，我们可以将 diffs 中的元素加入到 arr 中，并对 arr 进行去重操作。如果 arr 不再发生变化，说明 arr 的长度已经固定，此时 arr 的长度即为最终结果。
1 动态规划做法(时间复杂度O(N^2)) 假设我们定义一个大小为n的数组a，每个元素的值分别为a0,a1,....,an-1。...我们将dpi表示为以下标为i结尾的最长递增子序列长度，那么dpi的值就等于从数组开始位置到i-1位置处找到的最大的dpj（0<j<i且ai≥aj），然后dpi = dpj + 1。...[3fdgi4oo67.png] 算法结束，最长连续递增子序列就是此时tempArr数组中的长度，为4....整个过程为下图所示 [h67o37ccja.png] 可以看出，整个算法的核心为遍历每一个数k，然后判断k和tempArr数组中最后一个数谁大，如果k大于或者等于tempArr数组中最后一个数，则直接插入...tempArr中，如果k小于tempArr数组中最后一个数，则在tempArr中找到>k的最左边的那个数，然后用k替换掉。
如果当前元素小于等于前缀和，说明当前递增子序列已经结束，弹出栈顶元素。最后，栈中剩余的元素即为最长递增子序列的起始位置，计算长度即可。...2.1.2 寻找数组中第 k 大的元素 题目描述：给定一个无序数组和一个整数k，找到数组中第k大的元素。 解题思路：可以使用前缀和和快速选择算法来解决这个问题。首先，计算出数组的前缀和。...然后，使用快速选择算法在数组中找到第k小的元素。具体实现中，每次选择一个枢轴元素，将数组分成两部分，小于枢轴的元素和大于枢轴的元素。...如果枢轴左边的元素个数小于k，则在左边的子数组中继续查找；如果枢轴左边的元素个数大于等于k，则在右边的子数组中继续查找。最后，当找到第k小的元素时，返回该元素即可。...2.1.4 寻找数组中第 k 小的元素 题目描述：给定一个无序数组和一个整数k，找到数组中第k小的元素。 解题思路：可以使用前缀和和快速选择算法来解决这个问题。
2.1.2 寻找数组中第 k 大的元素 题目描述：给定一个无序数组和一个整数k，找到数组中第k大的元素。 解题思路：可以使用前缀和和快速选择算法来解决这个问题。首先，计算出数组的前缀和。...然后，使用快速选择算法在数组中找到第k小的元素。具体实现中，每次选择一个枢轴元素，将数组分成两部分，小于枢轴的元素和大于枢轴的元素。...如果枢轴左边的元素个数小于k，则在左边的子数组中继续查找；如果枢轴左边的元素个数大于等于k，则在右边的子数组中继续查找。最后，当找到第k小的元素时，返回该元素即可。...如果s1[i-1]等于s2[j-1]，则dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1；否则dp[i][j]取其他两种情况中的较大值。最终结果为dp[m][n]。...2.1.4 寻找数组中第 k 小的元素 题目描述：给定一个无序数组和一个整数k，找到数组中第k小的元素。 解题思路：可以使用前缀和和快速选择算法来解决这个问题。
如果从1到A.length/2递增，那么最后一个元素的父节点就是比它大的了 。...如果使用递增计数器i,则在每次循环结束时，计数器的值将超过数组的长度的一半，这将导致无法放置正确的元素。...在这里插入图片描述 chatglm： 在 BUILD-MAX-HEAP 算法中，我们对数组 A 进行从大到小的排序，具体实现是通过从最后一个非叶子节点开始，依次向前进行最大值交换，直到整个数组变成一个最大堆...因为每次最大值交换都会将当前最大值从数组中移除，所以我们需要从数组的末尾开始向前遍历，找到当前最大的元素，并将其与根节点进行交换。...如果循环控制变量 i 从 1 到 A.length/2 递增，那么我们找到的很可能不是当前数组中最大的元素，而是较早之前的最大元素，这样会导致排序结果错误。
1.题目 给你一个 非严格递增排列 的数组 nums ，请你 原地 删除重复出现的元素，使每个元素 只出现一次 ，返回删除后数组的新长度。元素的 相对顺序 应该保持 一致 。...不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。...不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。...// 删去数组冗余长度（遇到j个重复元素，所以原长度减j） return numsSize; } ❣️3.比较写入❣️ 时间复杂度为O(N)，空间复杂度为O(1); 前后比较，遇到不相同的项，则在数组对应的位置写入即可... 利用k的值代表有多少个不一样的项，前后比较，每遇到不同的项，（k+1）即为后面不同项在nums的对应下标，将后者直接读入nums中， 注意：由于每次写入的都是后面的项，最后返回时加上第一项； int
一种思路是在 next 中找到一个递增子序列，比如 [1, 3, 6] 、[1, 2, 4, 5]。之后对 next 数组进行倒序遍历，移动所有不在递增序列中的元素即可。...newIndexToOldIndexMap 的数组，来存储新子序列节点的索引和旧子序列节点的索引之间的映射关系，用于确定最长递增子序列，这个数组的长度为新子序列的长度，每个元素的初始值设为 0， 它是一个特殊的值...根据 key 建立新子序列的索引图 // 正序遍历旧子序列，找到匹配的节点更新，删除不在新子序列中的节点，判断是否有移动节点 // 移动和挂载新节点 // 仅当节点移动时生成最长递增子序列...假设我们有这个样一个数组 arr：[2, 1, 5, 3, 6, 4, 8, 9, 7]，求解它最长递增子序列的步骤如下： 最终求得最长递增子序列的值就是 [1, 3, 4, 8, 9]。...通过演示我们可以得到这个算法的主要思路：对数组遍历，依次求解长度为 i 时的最长递增子序列，当 i 元素大于 i - 1 的元素时，添加 i 元素并更新最长子序列；否则往前查找直到找到一个比 i 小的元素
查找是根据给定的某个值，在表中确定一个关键字的值等于给定值的记录或数据元素。...核心代码 public int orderSearch(int[] list, int length, int key) { // 从前往后扫描list数组，如果有元素的值与key相等，直接返回其位置...则在大值区间[mid+1, high]继续查找 } else { high = mid - 1; // 关键字小于中间位置的值，则在小值区间[low, mid-1...如上将表均匀分成b块后，抽取各块中的最大关键字和起始位置构成一个索引表IDX[0...b-1]。 由于表R是分块有序的，所以索引表是一个递增有序表。 下图就是一个分块查找表的存储结构示意图 ?...18 max = list[gap * i]; // 每次假设当前组的第一个数为最大值 19 // 遍历这个分块，找到最大值 20 while (j < gap) { 21
概念名词 **最长递增子序列：**在一个给定的数值序列中，找到一个子序列，使得这个子序列元素的数值依次递增，并且这个子序列的长度尽可能地大。最长递增子序列中的元素在原序列中不一定是连续的。...一种思路是在 next 中找到一个递增子序列，比如 [1, 3, 6] 、[1, 2, 4, 5]。之后对 next 数组进行倒序遍历，移动所有不在递增序列中的元素即可。...力扣题求解的是最长递增子序列的长度，我们的 getRequence 函数返回值是一个下标数组。但实现方式上都是采用 贪心 + 二分查找。...，此时 start 和 end 指针应该是指向同一个元素下标，然后用当前元素替换掉二分找到的那一项。...回溯：使用前驱索引纠正最长递增子序列的偏差 回溯这个过程需要定义一个与原数组相同长度的数组 p，数组每一项保存应该排在当前元素前面元素的下标。
找到当前子问题的所有可选择项，在所有选择项中选择最大值或最小值。 此子问题的最优解，作为下一个子问题的可选择项。最终推导出最终结果。每一个子问题只需关心与其有依赖子问题的结果而无需关注其实现过程。...最长递增子序列 3.1 问题描述 给定一个无序的整数数组，找到其中最长上升子序列的长度。...扫描到数据 9时，将其和前面的 10 进行比较，因比其小，故9不能为递增子序列做出贡献，保留原来子序列的个数。 扫描到2时，其对应dp数组中的值为 1。...同理，当扫描到101，因为它比前面的所有数字都大，则需要在已经填充的dp数组中找出最大值且再加 1。 按相同的原理，最后 dp数组中的值应该如下所示。...基本流程如下： 基于动态规划的基本思想，先创建一个二维dp数组。存储出发位置到表格中每一个位置的最短路径之和。
问题来源：https://t.zsxq.com/0cdyq7tzr 2、方案探讨 2.1 Elasticsearch 默认排序机制 在 Elasticsearch 中，如果未指定排序规则，检索结果的默认排序方式是按照文档的相关性得分...把用户给定的序列（非递增也非递减的无规律序列，如3、1、5、7），看成一维数组数据。 他们的数组的下标只能是0、1、2、3.....也就是说，下标是有序的。...当集群重新启动时，这个设置会被重置为默认值。...-- type: 设置为 "number"，表示脚本返回的值将被视为数字。 script: 定义了一个 Painless 脚本，用于计算每个文档的排序值。...这个脚本遍历给定的 ID 列表，查找与当前文档 _id 匹配的 ID。如果找到匹配项，则返回匹配项在 ID 列表中的索引作为排序值。如果没有找到匹配项，返回 -1（在这个例子中，实际上不会发生）。
说人话 JS里面实现哈希表，用的是数组形式。通过key计算出hash作为下标，将value作为下标对应在数组中的值。...问题来了：如果没有下标的那一项，当然是undefined,但是如果key值计算后得到的hash值重复了，那怎么办？会被覆盖掉。...（1）插入元素：插入元素时，如果发生冲突，算法将从该槽位向后遍历哈希表，直到找到表中的下一个空槽，并将该值放入到空槽当中。...（2）查找元素：查找元素时，首先散列值所指向的槽，如果没有找到匹配，则继续从该槽向后遍历哈希表，直到：1）找到相应的元素；2）找到一个空槽（指示查找的元素不存在）；3）整个哈希表都遍历完毕（指示该元素不存在并且哈希表已满...目前我们的hashTable数据长这样 每个hash即数组下标对应一个链表（如果有）/undefined(如果没有) 中奖规则设计 今天是七夕，于是我取出每个hash对应链表的第7个位置人出来匹配
2023-04-19：给定一个非负数组arr 任何两个数差值的绝对值，如果arr中没有，都要加入到arr里 然后新的arr继续，任何两个数差值的绝对值，如果arr中没有，都要加入到arr里 一直到arr...具体来说，我们可以用一个列表 list 来记录每一轮的 arr，用一个 set 来记录 arr 中已有的数值。...对于每一轮，我们遍历 list 中的所有元素，把它们之间的差值（绝对值）加入到 set 中，如果这个差值不在 set 中，则将其加入到 list 和 set 中。...例如，如果 arr 中有一个数值 num=20，则它的因子包括 1、2、4、5、10 和 20，我们可以将这些因子都加入到一个新的列表 factors 中。...最后，我们可以将 diffs 中的元素加入到 arr 中，并对 arr 进行去重操作。如果 arr 不再发生变化，说明 arr 的长度已经固定，此时 arr 的长度即为最终结果。
300.最长递增子序列 题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/longest-increasing-subsequence/ 给你一个整数数组 nums ，找到其中最长严格递增子序列的长度...子序列是由数组派生而来的序列，删除（或不删除）数组中的元素而不改变其余元素的顺序。例如，[3,6,2,7] 是数组 [0,3,1,6,2,2,7] 的子序列。...状态转移方程 位置i的最长升序子序列等于j从0到i-1各个位置的最长升序子序列 + 1 的最大值。...j其实就是0到i-1，遍历i的循环里外层，遍历j则在内层，代码如下： for (int i = 1; i < nums.size(); i++) { for (int j = 0; j < i;...如果代码写出来，但一直AC不了，那么就把dp数组打印出来，看看对不对！
题目 2004 年，陶哲轩（Terence Tao）和本·格林（Ben Green）证明了：对于任意大的 n，均存在 n 项全由素数组成的等差数列。...输入格式： 输入在一行中给出两个正整数：n（≤10）为等差素数数列的项数； MAXP （2≤MAXP<10 5 ）为数列中最大素数的上界。...输出格式： 如果解存在，则在一行中按递增序输出等差最大的一组解；若解不唯一，则输出首数最大的一组解。若解不存在，则输出不超过 MAXP 的最大素数。同行数字间以一个空格分隔，行首尾不得有多余空格。...break if shifoucunzai == True: resList.append((val, dengcha)) # 有解的数组...resList.sort(key= lambda x:(-x[1],-x[0])) # print(resList) if len(resList)>0:#如果解存在，则在一行中按递增序输出等差最大的一组解
二维数组中的查找」 力扣题目链接[1] 在一个 n * m 的二维数组中，每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。...请完成一个高效的函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。...先不使用已知有序的条件，如果从二维数组中判断是否有目标值，双层循环可以解决。...当找到目标值，就直接中断循环，并返回为true的标志位，否则需要遍历整个数组才会返回false 。 剪枝法 根据题目描述，我们可以通过对比左下角的值来进行剪枝。我们暂定左下角的值为flag。...左下角的值通过matrix[i][j]动态获取到，根据二维数组的特点，左下角的值是外层数组的最后一项，里层数组的第一项，由此可得： /** * @param {number[][]} matrix
连续子数组最大和 给定一个整数数组 nums ，找到一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。...结果还是dpmax中的值。 最长递增子序列 最长递增子序列，也称为LIS,是出现非常高频的动态规划算法之一。这里对应力扣300 给你一个整数数组 nums ，找到其中最长严格递增子序列的长度。...如果我们采取动态规划的方法，创建的dp[]数组，dp[i]表示以nums[i]结尾的最长递增子序列，而dp[i]的求解方式就是枚举i号前面的元素和对应结尾的最长子序列，找到一个元素值小于nums[i]并且递增序列最长...而这个思路的核心就是维护一个lenth[]数组，length[i]表示长度为i的子序列末尾最小值，因为我们每次顺序增加一个长度说明这个值比前面的都大(做了充分比较)，所以这个数组也是个递增的，递增，那么在锁定位置更新最大长度序列尾值的时候可以使用二分法优化...这题的思路肯定也是动态规划dp了，dp[j]的意思就是t串中[0,j-1]长字符在s中能够匹配的数量(当然这个值从前往后是动态变化的)，数组大小为dp[t.length+1]。
("你输入的数不存在数组中"); } else { System.out.println("你输入的数字在数组中的位置是：" + (result + 1) + "...)排列，查找过程中采用跳跃式方式查找，即先以有序数列的中点位置为比较对象，如果要找的元素值小 于该中点元素，则将待查序列缩小为左半部分，否则为右半部分。...二分算法步骤描述 ① 首先确定整个查找区间的中间位置 mid = （ left + right ）/ 2 ② 用待查关键字值与中间位置的关键字值进行比较； 若相等，则查找成功 若大于，则在右半个区域继续进行折半查找..., list.length, key);//返回数据所在位置 if (result == -1) { System.out.println("你输入的数不存在数组中..."); } else { System.out.println("你输入的数字存在数组中的位置是：" + result + "个"); }
单调栈的套路 比如说这样一道题目： 给一个数组，返回一个大小相同的数组。...返回的数组的第 i 个位置的值应当是，对于原数组中的第 i 个元素，至少往右走多少步，才能遇到一个比自己大的元素，如果之后没有比自己大的元素，或者已经是最后一个元素，则在返回数组的对应位置放上 -1。...我们弹出栈内所有对应数比这个数小的栈内元素，并更新它们在返回数组中对应位置的值。因为这个栈本身的单调性，当栈顶元素所对应的数比这个元素大的时候，我们可以保证，栈内所有元素都比这个元素大。...，这里直接采用扩容的方式，当然也可以直接通过取模在处理 nums2 = nums * 2 # 单调递增栈：用于找到下一个更大的元素 stack = [(0...""" rst = 1 while self.prices and self.prices[-1][1] <= price: # 找到了一个递增对
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