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尝试找出在列表中查找连续元素的方法

在列表中查找连续元素的方法有多种，以下是其中几种常见的方法：

遍历法：使用循环遍历列表，逐个比较元素是否连续。如果找到连续元素，可以记录起始位置和结束位置，或者直接返回连续元素的子列表。这种方法的时间复杂度为O(n)，其中n是列表的长度。
滑动窗口法：使用两个指针，一个指向连续元素的起始位置，另一个指向连续元素的结束位置。通过移动指针来调整窗口的大小，判断窗口内的元素是否连续。如果找到连续元素，可以记录起始位置和结束位置，或者直接返回连续元素的子列表。这种方法的时间复杂度也为O(n)。
动态规划法：将列表中的元素看作是问题的状态，使用动态规划的思想来解决。定义一个状态数组，记录以每个元素结尾的最长连续子序列的长度。通过遍历列表，更新状态数组的值，最终找到最长的连续子序列。这种方法的时间复杂度为O(n)。
哈希表法：使用哈希表来记录列表中的元素，然后遍历列表，对于每个元素，判断其前后是否存在连续的元素。如果找到连续元素，可以记录起始位置和结束位置，或者直接返回连续元素的子列表。这种方法的时间复杂度为O(n)。

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【说站】python查找列表元素的两种方法

python查找列表元素的两种方法 1、通过索引定位访问单个元素，listname表示列表的名字，index表示要查找元素的索引值。...语法结构 listname[index] 2、通过切片的方式访问多个元素，listname表示列表的名字，index表示要查找元素的索引值。...语法结构 listname[start:end:step] 实例 list = ['大伟', '小伟', '小小伟',123] print(list[0]) # 输出列表的第一个元素 print(list...[1:3]) # 输出第二个至第三个元素 print(list[2:]) # 输出从第三个开始至列表末尾的所有元素以上就是python查找列表元素的两种方法，希望对大家有所帮助。

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小议Python列表和元组中的元素地址连续性

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python：删除列表中特定元素的几种方法

，这个列表只由连续的字母和空字符组成，然后把列表中的所有空字符删除，最后把列表中的最后一项的长度返回即可；所以现在的问题就转化为：如何删除一个列表中的特定元素，这里的话，就是删除列表中的空字符，即..."" 解决方法方法1：借助一个临时列表，把非空元素提取到临时列表中，然后取出临时列表最后一项，返回其长度即可这是最笨的方法，实际运行时也是最耗时的方法 class Solution(object...s，如a=s，其实a和s都指向同一个列表，本质还是一个），新列表的元素与原列表完全相同然后遍历新列表，当遇到某个元素的值为1时，就在原列表中把这个元素删掉（使用列表的remove方法删除），因为remove...在删除元素时，只会删掉遇到的第一个目标元素，所以我们继续遍历新列表，如果再遇到1，就继续在原列表中删除最终遍历完新列表，也就会在原列表中把所有1都删掉了上述代码中的temp[:]是拷贝原列表得到新列表的一个方法...> import copy >>> new_temp = copy.copy(temp) 关于原地删除列表中特定元素的方法，参考了如下文章： https://www.jb51.net/article

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盘点对Python列表中每个元素前面连续重复次数的数列统计

一、前言前几天在Python钻石流群有个叫【周凡】的粉丝问了Python列表的问题，如下图所示。下图是他的原始内容。...0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1] b = [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 0, 0, 1, 2, 3, 4, 5] 二、实现过程这里给出一个方法...= 0 else 0 list2.append(l) print(list2) 本质上来说的话，这个方法和【瑜亮老师】的一模一样，只不过他这里使用了一行代码，将判断简化了。...pre_num]: pre_num = num result[num] = num - pre_num print(result) print(result) 这个方法就是判断当前的数据和之前的...这篇文章主要盘点一个Python列表统计小题目，文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示，一共5个方法，帮助粉丝顺利解决了问题。如果你还有其他解法，欢迎私信我。

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Python 中删除列表元素的三种方法

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【Groovy】集合遍历 ( 使用集合的 findAll 方法查找集合中符合匹配条件的所有元素 | 代码示例 )

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【100个 Unity实用技能】| C#中List.Find 方法详解查找符合要求的第一个元素并返回

---- Unity 实用小技能学习 C#中List.Find 方法详解查找符合要求的第一个元素并返回前面有篇文章介绍了List通过Exists来判断是否存在这个对象，返回一个布尔值。...这篇文章与其类似，不过返回的不是布尔值，而是具体的对象。...，如果找到，会返回List中的被找到的对象的值，如果找不到，就会返回该种对象的默认值。...对象为引用类型时，对象的值为指向该对象的内存地址，可以直接用那个返回值直接修改list内的元素，此时对象的默认值为null。...如果对象为值类型，对象的值就是对象本身，返回值传回的是该对象的一个拷贝，对传回那个对象的修改不能影响list中的元素。

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算法-最大子数组问题思路

最大子数组问题，股票价格示例： 1.在最高价格开始向左寻找之前的最低价格 2.在最低价格开始向右寻找之后的最高价格 3.暴力求解法，尝试每队可能的买进和卖出组合，保证卖出在买进之后 key buy sell...key key=p if key<p buy=i sell=j 问题变化：数组A中元素连续相加最大的子数组，只有当元素有负数时才有意义分治策略的求解思路： 1.找到数组中的中央位置mid...mid] low<=i<=j<=mid 3.完全位于A[mid+1..high] mid<i<=j<=hign 4.跨越中点 low<=i<=mid<j<=hign 5.找出左半部分最大和(从中间到左找)...，找出右半部分最大和(从中间向右找) leftSum left for i=mid;i>=low;i-- sum=sum+A[i] if sum>leftSum leftSum

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buuctfWarmUp 1

然后，checkFile方法检查 page是否存在于一个名为 whitelist的数组中。这个数组包含两个元素，分别是"source.php"和"hint.php"。...如果 page在 whitelist中，方法将返回true。...如果 page不在 whitelist中，那么checkFile方法将尝试通过以下步骤查找匹配的文件名：首先，它将 page和问号(?)连接起来，然后查找这个字符串在 page中的位置。...连接后面的字符串也没有问题到这里payload构造是没有问题的，那么问题就出在了找flag的位置不对！我们这个payload是在hint.php文件里面找的，但是没有，返回上一级找找看？.../ffffllllaaaagggg 这里就是说一直返回上一级查找，直到查找到flag为止，最终返回到/root根目录，因为ffffllllaaaagggg原本是在hint.php文件里面嘛，所以说要一直往上一级目录找它的原始位置

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Python中list总结

1：列表 list的定义：一个连续的，排列有序的数列，由若干个元素组成，元素可以是任意对象（数字、字符串，对象，列表），元素可以使用索引查找，线性的数据结构。使用[ ]表示。...2：列表，链表的差异：列表list（使用index查找，找的代价小，插入比较慢）, 链表（查找的比较慢，插入比较方便），具体花费的时间需要根据具体的使用情况权衡。...3：queue ,stack的差异 queue(队列：先进先出的队列) stack(栈：先进后出) 4：列表的索引访问索引，也叫下标正索引：从左至右，从0开始，为列表中每一个元素编号负索引：...list[index],index就是索引，使用中括号访问 5：列表的查询方法 index（value,[start,[stop]]）通过值查找的。...返回列表中匹配value的次数时间复杂度遍历查找的都是O(n)，index和count方法都是O(n) len () 统计列表的长度方法 6：列表元素的修改方法 list[index]=value

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Python算法分享系列-查找，排序，递归

算法这个系列我想分享很久了，奈何本身对算法不是特别了解，又找不到合适的载体来分享。最近看了本有趣的算法书，文中通过图文并茂的讲解给我很大启发，尝试着分享下。...二分查找 --仅当列表是有序的时候才能用思想： 1.目标是找数组中的某一个元素，暂叫item 2.找出整个数组中间的那个元素，它下标mid，数组被它一分为二 3.比较下标mid对应的元素和item，如果...mid对应的元素大，查找范围缩小到mid前面的那一半数组，反之，缩小到mid后的那一半数组 4.重复3，直到item==mid 对于包含N个元素的列表，用二分查找最多需要log2 N 步。...在同一个数组中，所有元素的类型都必须相同（都为int、double等）数字和链表区别：数组：连续空间，预留空间，查找方便，插入麻烦，必须移动后面的所有元素，如果没有空间，必须将数组复制到其他地方...快速排序思想：少于2个元素的数组不需要排序找一个元素作为基数小于基数的放一个数组大于基数的放一个数组针对小于基数的数组做快速排序，暂且叫low 针对大于基数的数组做快速排序, 暂且叫high

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【愚公系列】2021年11月 C#版数据结构与算法解析 Redis有序集合zset实现原理(跳表)

Redis有序集合中的元素的编码可以是 ziplist 或者 skiplist。ziplist和skiplist编码选择的标准在于Redis里的元素的数量以及元素成员的长度。...当满足以下2个条件时，元素编码为ziplist：有序集合保存的元素数量小于128个有序集合保存的所有元素成员的长度小于64字节 ziplist: ziplist编码的有序集合对象使用压缩列表作为底层实现...每个集合使用2个紧挨在一起的压缩列表节点来保存，第一个保存元素的成员，第二个保存元素的分值。压缩列表内的集合按分值从小到大排序，分值较小的元素被放置在靠近表头的位置，分值较大的元素在靠近表尾的位置。...这个时候就是需要我们去优化的了,找一个线性的顺序表,我们一般使用二分法查找,时间复杂度为O(LogN)。但是链表不适用二分法去查找(链表没有线性表那种连续下标,无法确定中间位置)。...这个时候就是需要我们去优化的了,找一个线性的顺序表,我们一般使用二分法查找,时间复杂度为O(LogN)。但是链表不适用二分法去查找(链表没有线性表那种连续下标,无法确定中间位置)。

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算法学习---二分查找

如果要查找的元素包含在列表中，二分查找返回其位置，否则返回NULL。...再看一个简单的例子如果我们现在在1到100里的数字找99，如果我们重头开始查找，需要99步如果我们用二分查找，50->75->88->94->97->99，6次就能查找，而且在这个范围里任何数字在7...一般而言，对于包含n个元素的列表，使用二分查找最多需要log2n步，而简单的查找需要n步。...② 大O表示算法的运行速度。它的单位不是秒，而是操作数。比如说简单查找一个含n个元素的列表，需要执行n次操作。而二分查找需要执行log（2）N次。...大O表示法指出在最糟糕的情况下的运行时间简单查找的运行时间总是为O(n)。查找Adit时，一次就找到了，这是最佳的情形，但大O表示法说的是最糟的情形。

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【Python100天学习笔记】Day17 数据结构与算法

数据结构和算法算法：解决问题的方法和步骤评价算法的好坏：渐近时间复杂度和渐近空间复杂度。...渐近时间复杂度的大O标记： - 常量时间复杂度 - 布隆过滤器 / 哈希存储 - 对数时间复杂度 - 折半查找（二分查找） - 线性时间复杂度 - 顺序查找 / 计数排序 - 对数线性时间复杂度...- 立方时间复杂度 - Floyd算法 / 矩阵乘法运算 - 几何级数时间复杂度 - 汉诺塔 - 阶乘时间复杂度 - 旅行经销商问题 - NPC """ 贪婪法：在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择...range(SIZE)] patrol(board, SIZE - 1, SIZE - 1) if __name__ == '__main__': main() 动态规划例子：子列表元素之和的最大值...说明：子列表指的是列表中索引（下标）连续的元素构成的列表；列表中的元素是int类型，可能包含正整数、0、负整数；程序输入列表中的元素，输出子列表元素求和的最大值，例如：输入：1 -2 3 5 -3

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【自考】数据结构第六章查找，期末不挂科指南，第10篇

$，C~i~表示在找第i个元素时，与给定值已进行比较的键值个数。...H及其对应的散列表L，则对每个数据元素X，函数值H（H.Key）就是X在散列表L中的存储位置，这个存储位置也称为散列地址。...常用的散列法构造散列函数的方法，了解一下数字分析法除留余数法平方取中法基数转换法散列表的实现（自考必考，不是考代码，是考方法）线性探测法直接用例题与动画来解释吧题目要求设散列表长度为...11，散列函数H（key） = key mod 11（mod为求余运算），给定的健值序列为（3，12，13，27，34,22，38，25），试画出采用线性探测法解决冲突时所构造的散列表，并求出在等概率的情况下查找成功时的平均查找长度...公共溢出区法（选看）更多图示： https://dwz.cn/r4lCXEuL 小结本章在自考或者期末考试中，核心内容是二分查找方法；二叉排序树的构建，散列表的查找方法，重点会考察线性探测法和二次探测法

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哈希表（散列表）原理详解

记录的存储位置=f(关键字) 这里的对应关系f称为散列函数，又称为哈希（Hash函数），采用散列技术将记录存储在一块连续的存储空间中，这块连续存储空间称为散列表或哈希表（Hash table）。...我们之前的查找，都是这样一种思路：集合中拿出来一个元素，看看是否与我们要找的相等，如果不等，缩小范围，继续查找。...元素转换方法元素特征转变为数组下标的方法就是散列法。...散列冲突的解决方案：建立一个缓冲区，把凡是拼音重复的人放到缓冲区中。当我通过名字查找人时，发现找的不对，就在缓冲区里找。进行再探测。就是在其他地方查找。探测的方法也可以有很多种。...就是当冲突时，采用另外一种映射方式来查找。这个程序中是通过取模来模拟查找到重复元素的过程。对待重复元素的方法就是再哈希：对当前key的位置+7。最后，可以通过全局变量来判断需要查找多少次。

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顺序表的奥秘：高效数据存储与检索

顺序表是用一段物理地址连续的存储单元依次存储数据元素的线性结构，一般情况下采用数组存储。在数组上完成数据的增删查改。...底层是一段连续的空间，并且可以动态扩容，是一个动态类型的顺序表 3、ArrayList使用 3.1 ArrayList的构造方法构造 ArrayList() 无参构造 ArrayList(Collection...("1")){ list.add("1"); } // 查找指定元素第一次出现的位置：indexOf从前往后找，lastIndexOf从后往前找 list.add("4"); System.out.println...优点： 1、实现简单：顺序表的实现非常简单，因为元素存储在连续的内存空间中，可以通过索引直接访问。...3、不适合大规模数据：顺序表对于大规模数据的处理效率较低，因为需要将所有元素存储在连续的内存空间中。 OK！今天的分享就到这里了，后面还会分享更多算法，敬请关注喔！！！✌️

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哈希表的理论知识

哈希表的基本概念哈希表又称散列表，若要存储的元素个数为n，设置一个长度为m（m >= n）的连续内存单元，以每个元素的关键字为自变量，通过一个称为哈希的函数把关键字映射为内存单元地址（或下标），并将该元素存储在这个内存单元中...与哈希表查找性能相关的三个元素填装因子，即已经放入哈希表的元素n和哈希表总大小m之比（n/m），通常填装因子控制在0.6~0.9 采用的哈希函数，若选用的哈希函数合适，即会使元素均匀分布，减少碰撞解决哈希冲突的方法...哈希函数的构造方法哈希函数的目标是让所有元素的哈希地址尽可能均匀分布，且计算过程尽可能简单提高时间效率，下面讨论整形的哈希值直接定址法以关键字本身或加某个常量c作为哈希地址的方法，h(k) = k...+ c，该方法适用分布基本连续时，不然内存会极大浪费除留余数法用关键字取模不大于哈希表的长度，h(k) % p （p为不大于哈希表长度的整形），使用范围最广，比如之前介绍的HashTree底层的哈希表就是采用这种方法...哈希碰撞的解决方法 4.1 开放定址法出现哈希碰撞时在表中找一个空闲的位置存放元素线性探测法从发生碰撞的地方依次往下探测空闲地址，若到了哈希表尾，则从头开始探测平方探测法即在碰撞位置向前向后加上自然数的平方来找位置

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重学数据结构（八、查找）

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