Given an array, rotate the array to the right by k steps, where k is non-negative.
这里我们将讨论另一种方法,该方法使用反转数组的一部分的概念。这个想法背后的直觉如下:
在没有其它附加条件的情况下,读者第一时间会想到通过 HashMap 来记录出现过的数字,从而找到重复数:
下面是python3实现的旋转数组的3种算法。 一、题目 给定一个数组,将数组中的元素向右移动k个位置,其中k是非负数。 例如: 输入: [1,2,3,4,5,6,7] 和 k = 3 输出: [5,6,7,1,2,3,4] 解释: 向右旋转 1 步: [7,1,2,3,4,5,6] 向右旋转 2 步: [6,7,1,2,3,4,5] 向右旋转 3 步: [5,6,7,1,2,3,4] 说明: 1.尽可能想出更多的解决方案,至少有三种不同的方法可以解决这个问题。 2.要求使用空间复杂度为 O(1) 的原地算法。 二,解题算法 解法一 以倒数第 k 个值为分界线,把 nums 截成两组再组合。因为 k 可能大于 nums 的长度(当这两者相等的时候,就相当于 nums 没有移动),所以我们取 k % len(nums),k 和 nums 的长度取余,就是最终我们需要移动的位置 代码如下: if nums: k = k % len(nums) nums[:]=nums[-k:]+nums[:-k] 时间:64ms 假设: nums= [1,2,3,4,5,6,7] k =3 运行结果: [5, 6, 7, 1, 2, 3, 4] 解法二 先把 nums 最后一位移动到第一位,然后删除最后一位,循环k次。k = k % len(nums) ,取余 代码如下: if nums: k = k % len(nums) while k > 0: k -= 1 nums.insert(0, nums[-1]) nums.pop() 时间:172ms 假设: nums= [1,2,3,4,5,6,7] k =3 运行结果: [5, 6, 7, 1, 2, 3, 4] 解法三: 先把 nums 复制到 old_nums ,然后 nums 中索引为 x 的元素移动 k 个位置后,当前索引为 x+k,其值为 old_nums[x]。,所以我们把 x+k 处理成 (x+k)%len(nums),取余操作,减少重复的次数。 代码如下: if nums: old_nums = nums[:] l = len(nums) for x in range(l): nums[(x+k) % l] = old_nums[x] 时间:64ms 假设: nums= [1,2,3,4,5,6,7] k =3 运行结果: [5, 6, 7, 1, 2, 3, 4]
在Three.js中,一个可见的物体是由几何体和材料构成的。在这个教程中,我们将学习如何从头开始创建新的网格几何体,研究Three.js为处理几何对象和材质所提供的相关支持。
题目:给定一个 n 个元素有序的(升序)整型数组 nums 和一个目标值 target ,写一个函数搜索 nums 中的 target,如果目标值存在返回下标,否则返回 - 1。
Python 中的数据操作几乎与 NumPy 数组操作同义:即使是像 Pandas 这样的新工具也是围绕 NumPy 数组构建的。本节将介绍几个示例,使用 NumPy 数组操作来访问数据和子数组,以及拆分,重塑和连接数组。
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。
1.我们称一个数 X 为好数, 如果它的每位数字逐个地被旋转 180 度后,我们仍可以得到一个有效的,且和 X 不同的数。要求每位数字都要被旋转。
https://leetcode-cn.com/problems/search-in-rotated-sorted-array/
分割字符串,把字符串和索引合成一个 pair<string, int>,放在容器 vector 里面进行排序,最后合成答案即可
NumPy是Python的一个扩展库,负责数组和矩阵运行。相较于传统Python,NumPy运行效率高,速度快,是利用Python处理数据必不可少的工具。
这是关于学习使用Unity的基础知识的系列教程中的第六篇。这次我们将创建一个动画分形。我们从常规的游戏对象层次结构开始,然后慢慢过渡到Jobs系统,并一直伴随着评估性能。
经过四十多天缓慢的刷题,现在进度大概是刷了八十多道 LeetCode 题,最近也在吸取过来人的经验,仍然需要对刷题计划进行调整。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。AbsDiff,计算两个数组之间的绝对差。 dst(I)c = abs(src1(I)c-src2(I)c)。所有数组必须具有相同的数据类型和相同的大小(或ROI大小)。 累加,将整个图像或其所选区域添加到累加器和。 累积产品,将2张图像或其选定区域的产品添加到累加器中。 AccumulateSquare,将输入src或其选定的区域,增加到功率2,添加到累加器sqsum。 累积权重,计算输入src和累加器的加权和,以使acc成为帧序列的运行平均值:acc(x,y)=(1-alpha)* acc(x,y)+ alpha * image(x,y )如果mask(x,y)!= 0,其中alpha调节更新速度(累加器对于先前帧的多少速度).. 自适应阈值,将灰度图像转换为二进制图像。每个像素单独计算的阈值。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,它是blockSize x blockSize像素邻域的平均值,由param1减去。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,它是blockSize x blockSize像素邻域的加权和(高斯),由param1减去。 添加,将一个数组添加到另一个数组:dst(I)= src1(I)+ src2(I)if mask(I)!= 0所有数组必须具有相同的类型,除了掩码和大小(或ROI)尺寸)。 AddWeighted,计算的两个数组的加权和如下:dst(I)= src1(I)* alpha + src2(I)* beta + gamma所有的数组必须具有相同的类型和相同的大小(或ROI大小)。 ApplyColorMap,将颜色映射应用于图像。 ApproxPolyDP,近似具有指定精度的多边形曲线。 ArcLength,计算轮廓周长或曲线长度。 ArrowedLine,绘制从第一个点指向第二个点的箭头段。 BilateralFilter,将双边滤镜应用于图像。 BitwiseAnd,并计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接:dst(I)= src1(I)&src2(I)if mask(I)!= 0在浮点数组的情况下,使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型,除了掩码和大小相同。 BitwiseNot,反转每个数组元素的每一位:。 BitwiseOr,计算两个数组的每元素逐位分离:dst(I)= src1(I)| src2(I)在浮点数组的情况下,它们的位表示用于操作。所有阵列必须具有相同的类型,除了掩码和大小相同。 BitwiseXor,计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接:dst(I)= src1(I)^ src2(I)if mask(I)!= 0在浮点数组的情况下,使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型,除了掩码和大小相同。 模糊,使用归一化的盒式过滤器模糊图像。 BoundingRectangle,返回2d点集的右上角矩形。 BoxFilter,使用框过滤器模糊图像 BoxPoints(RotatedRect),计算输入2d框的顶点。 BoxPoints(RotatedRect,IOutputArray),计算输入2d框的顶点。 CalcBackProject,计算直方图的反投影。 CalcCovar矩阵,计算一组向量的协方差矩阵。 CalcGlobalOrientation,计算所选区域中的一般运动方向,并返回0到360之间的角度。首先,函数构建方向直方图,并将基本方向作为直方图最大值的坐标。之后,该函数计算相对于基本方向的移位,作为所有方向向量的加权和:运动越近,权重越大。得到的角度是基本方向和偏移的圆和。 CalcHist,计算一组数组的直方图 CalcMotionGradient,计算mhi的导数Dx和Dy,然后计算梯度取向为:方向(x,y)= arctan(Dy(x,y)/ Dx(x,y)),其中Dx(x,y)考虑Dy(x,y)“符号(如cvCartToPolar函数)。填写面罩后,指出方向有效(见delta1和delta2说明).. CalcOpticalFlowFarneback(IInputArray,IInputArray,IInputOutputArray,Double,Int32,Int32,Int32,Int32,Double,OpticalflowFarnebackFlag),使用Gunnar Farneback算法计算密集的光流。 CalcOpticalFlowFarneback(Image <Gray,Byte>,Image <Gray,Byte>,Image <Gray,Single>,Image <Gray,Single>,Double
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!
昨天没能完成 34,今天来补上。恰好第 35 题也是二分查找算法的应用,放到一起来记录。
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数组是由 n(n≥1)个相同类型的数据元素构成的有限序列,每个数据元素称为一个数组元素,每个元素在 n 个线性关系中的序号称为该元素的下标,下标的取值范围称为数组的维界。
字符串轮转。给定两个字符串 s1 和 s2,请编写代码检查 s2 是否为 s1 旋转而成(比如,waterbottle 是 erbottlewat 旋转后的字符串)。
计算机视觉是最令人兴奋的领域之一,其应用范围非常广泛。从医学成像到创建最有趣的面部滤镜等各个领域都充分见证了计算机视觉技术的强大。在本文中,我们将尝试创建一个人造眼线笔来模仿Snapchat或Instagram滤波器,为视频中的美女添加上美丽的眼线。最终的结果可以通过下面的动图观察到。
搜索旋转数组。给定一个排序后的数组,包含n个整数,但这个数组已被旋转过很多次了,次数不详。 请编写代码找出数组中的某个元素,假设数组元素原先是按升序排列的。若有多个相同元素,返回索引值最小的一个。
作为一个半路出家的算法小白,最近尝试着刷一下力扣,来扩展些思维,毕竟总是写一些复杂度非常高的代码也不是那么回事。
上面的图像使它不言而喻什么是几何变换。它是一种应用广泛的图像处理技术。例如,在计算机图形学中有一个简单的用例,用于在较小或较大的屏幕上显示图形内容时简单地重新缩放图形内容。
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。
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:
( 例如,数组 [0,1,2,4,5,6,7] 可能变为 [4,5,6,7,0,1,2] )。
查找和排序都是在程序设计中经常用到的算法。常用的查找算法包括「顺序」查找、「二分」查找、「哈希表」查找和「二叉排序树」查找。本节将主要聚焦在二分查找方法,其应用场景为:
题目给定无重复元素,但如果题目考虑数组中的目标值存在且可以重复且要你返回第一个目标值,那你该怎么做?
面试锦囊系列一直有收到大家的反馈,包括后台内推成功的消息、朋友的同事从创业小公司成功跳到huawei等等,非常高兴小破号的这些整理分享能够真正地帮助到大家
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点,并以文字的形式跟大家一起交流,互相学习,一个人虽可以走的更快,但一群人可以走的更远。
这是关于对象管理的系列教程中的第六篇。除了生成形状和关卡索引之外,它还包括保存更多游戏状态。
在二叉树结点结构中加一个指针域,使其指向层次遍历的下一个结点,特别地,每一层的最后一个结点为空。(Code)
算法的重要性,我就不多说了吧,想去大厂,就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以,为了提高大家的算法能力,这个公众号后续每天带大家做一道算法题,题目就从LeetCode上面选 !
本节介绍最基本的变换,例如平移、旋转、缩放、剪切、变换级联、刚体变换、法线(normal)变换(不太normal)和逆计算。对于有经验的读者,它可以作为简单变换的参考手册,对于新手,它可以作为对该主题的介绍。这些材料是本章其余部分和本书其他章节的必要背景。我们从最简单的变换开始——平移。
“两个指针”是一种模式,其中两个指针串联遍历数据结构,直到一个或两个指针都达到特定条件。两个指针在排序数组或链接列表中搜索对时通常很有用;例如,当您必须将数组的每个元素与其他元素进行比较时。
Leetcode 中有一系列旋转排序数组相关的问题,例如33. 搜索旋转排序数组、81. 搜索旋转排序数组 II、153. 寻找旋转排序数组中的最小值、154. 寻找旋转排序数组中的最小值 II 和面试题10.03 搜索旋转数组等,本文介绍通过二分查找团灭这一系列问题,供大家参考,希望能对大家有所帮助。
Python数据分析——Numpy、Pandas库 总第48篇 ▼ 利用Python进行数据分析中有两个重要的库是Numpy和Pandas,本章将围绕这两个库进行展开介绍。 Numpy库 Numpy
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