我没有得到最小值，它显示为0，但在Math.max()的情况下，它显示了正确的最大值，为什么会这样？ - 腾讯云开发者社区

,来转换为参数的列表, 8 // 可能都得费一会功夫,借助apply的这点特性,所以就有了以下高效率的方法: 9 10 // max函数用法 11 // Math.max后面可以接任意个参数...16 17 var arr=[5,7,9,1] 18 alert(Math.max(arr)) //这样却是不行的。因为其不支持传递数组过去那么怎么做呢，就要考察我们的算法功底了。。...37 // (apply会将一个数组装换为一个参数接一个参数的传递给方法) 38 // 第一个参数为什么是null： 39 // 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..., 40 // 我只需要用这个方法帮我运算,得到返回的结果就行,.所以直接传递了一个null过去（2）Min计算最小值 1 //计算最小值 2 var min=Math.min.apply...10 // 同样push方法没有提供push一个数组,但是它提供了push(param1,param,…paramN) 11 // 所以同样也可以通过apply来装换一下这个数组,即: 12 13

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LeetCode Weekly Contest 37解题思路

思路：把每一行的最大值放入一个数组中，对其排序，得到一个降序排列的max集合。遍历每一行，取每一行的最小值，更新ans，如果最大值在当前行，则取次大的。...在遍历每一行时，我们都会有一行里的最大和最小元素，遍历的同时，不断更新min和max的最值，在下一行，用当前的最小减最大，最大减最小，也能得到正确答案，且复杂度为O(n)O(n)，这种做法不再需要判断当前所在的行数...第二个版本理解了很久，因为我不知道为什么要使用这种结构更新最终就能够得到正确值，比如：在更新当前行i时，难道就不需要考虑第i+1行后的元素么？这种遍历顺序不会影响答案？为什么不会？...，但真正应该如何得到正确的答案呢？...这真不好想象，只能从模拟的做法当中证明它的正确性，因为每次都能被塞满，所以k始终为0，不存在idle状态，所以cnt自然是所有频次的总和，也就是总任务数。

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理解计数排序算法的原理和实现

计数排序（Counting sort）是一种稳定的线性时间排序算法，其平均时间复杂度和空间复杂度为O(n+k)，其中n为数组元素的个数，k为待排序数组里面的最大值。...计数排序不是基于比较的排序，所以它的排序效率是线性的，在特定的场景下（已知数组的最大最小值，切数组元素整体量不是很大的情况下）排序效率极高，而基于比较排序的算法，其时间复杂度基本逃脱不了O(nlogn)...有三个缺点：第一不支持负数排序，第二在特定情况下使用空间较多，比如90-100仅仅有10个元素，但是数组却需要声明空间为100，第三排序不具有稳定性，重复元素的相对位置可能会变。...经过优化后的计数排序算法，需要遍历一次得到元素的最小值和最大值，然后构造空间范围可以优化为，max-min+1，而不是前面简单的max，此外在实现的时候，对于原数组统计词频的时候，使用的每个元素减去min...，特定情况下能节省存储空间，这样做的另一个好处是可以兼容负数的情况，因为每一个元素减去最小值之后，结果必定是大于等于0 第二，在于理解为什么采用词频求和的方式+倒序遍历原始数组的方式，能保证排序算法的稳定性

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美团面试官：你对二叉树后续遍历一无所知

那有的读者可能会问，根据 BST 的定义，有没有可能一棵二叉树中不存在 BST？...记录以root为根的二叉树是否是 BST，若为 1 则说明是 BST，若为 0 则说明不是 BST； res[1]记录以root为根的二叉树所有节点中的最小值； res[2]记录以root为根的二叉树所有节点中的最大值...] = 0; // 其他的值都没必要计算了，因为用不到 } /**************************/ return res; } 这样，这道题就解决了...其实也不是，主要是看题目，就好比 BST 的中序遍历是有序的一样。这道题为什么用后序遍历呢，因为我们需要的这些变量都是可以通过后序遍历得到的。...你计算以root为根的二叉树的最大值/最小值，是不是可以通过左右子树的最大值/最小值和root.val比较出来？你判断以root为根的二叉树是不是 BST，是不是得先判断左右子树是不是 BST？

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入门 | 一文简述深度学习优化方法——梯度下降

所以，在最小值的地方，曲面轮廓几乎是平坦的，我们期望得到几乎为零的梯度。事实上，最小值点的梯度就是 0。...通常，当损失值在预定的数字内没有提升的时候我们会停止迭代，例如 10 次或者 20 次迭代。当这种情况发生时，我们就说训练已经收敛了，或者说收敛已经实现了。常见的错误让我稍微偏离主题一会。...这是我们之前讨论过的步骤。要知道，即使我们保持学习率不变，步长也会因为梯度大小，即损失函数轮廓的陡峭性变化而变化。随着我们接近最小值点，梯度会接近于 0，我们会以越来越小的步长接近最小值点。...实际上，它们很可能是这样的：在上图中，存在梯度为 0 的局部极小值点。然而，我们想要达到的全局最小值点，却是无法实现的。...梯度下降挑战之二：鞍点关于梯度下降的局限性，我们得到的基本教训是：一旦到达梯度为 0 的区域，不管极小值点的质量如何，它都几乎无法逃离。

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Unity基础教程系列（七）——可配置形状（Variety of Randomness）

那会更有意义，因为它实际上描述的是矩形UI区域，而不仅仅是位置。但是Unity一直使用Position，因此我也会这样做。 ? ? （空行）因为我们没有在OnGUI中做任何事情，所以什么也没画。...显示此类属性的UI的最简单方法是使用位置和属性作为参数来调用EditorGUI.PropertyField。这样做是为了获得最小值。 ? ? （只有最小值）我们最终得到每个范围的最小值，它可以编辑。...这样可以防止它变成蓝色，并在你使用Tab键在编辑器中逐步浏览UI控件时可以将其跳过。 ? ? （现在只会高亮选中框了）最后，完成后，我们应该将缩进级别和标签宽度恢复为其原始值。...我们可以通过floatValue属性访问min和max的float值。首先，我们必须得到它们，然后在显示了范围滑块之后，我们必须对其进行设置，以防它们被更改。...这可能不是问题，因为颜色不需要精确，但是它使得无法检查要复制的一个滑块的值以用于其他地方。因此，我们也为最小值和最大值添加常规输入字段。

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谁能想到，求最值的算法还能优化？

接下来，我们想办法优化这两个算法，使这两个算法只需要固定的1.5n次比较。 最大值和最小值 为啥一般的解法还能优化呢？肯定是因为没有充分利用信息，存在冗余计算。...大致的思路是这样：先将数组分成两半，分别找出这两半数组的最大值和最小值，然后max就是两个最大值中更大的那个，min就是两个最小值中更小的那个。...这就涉及递归算法的复杂度分析，设算法的复杂度为（n为递归函数处理的元素个数，或者称为问题规模），那么可以得到如下公式：其中是因为 2 个子问题的递归调用，每个子问题的规模是原来的 1/2；...有很多方法，比如说高中学过的「特征方程」，或者算法分析常用的「主定理」等等，对于这个问题很容易解，这里就直接写答案了：可见分治法解决这个问题的比较次数基本上是1.5n，比一开始的算法最坏情况下2n的比较次数要好一些...最后总结肯定有读者会问，以上这些解法到底是怎么想出来的，有规律可循还是单纯的奇技淫巧？首先，分治算法是一种比较常用的套路，一般都是把原问题一分为二，然后合并两个问题的答案。

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入门 | 一文简述深度学习优化方法——梯度下降

所以，在最小值的地方，曲面轮廓几乎是平坦的，我们期望得到几乎为零的梯度。事实上，最小值点的梯度就是 0。 ? 梯度下降过程 ?...通常，当损失值在预定的数字内没有提升的时候我们会停止迭代，例如 10 次或者 20 次迭代。当这种情况发生时，我们就说训练已经收敛了，或者说收敛已经实现了。常见的错误让我稍微偏离主题一会。...这是我们之前讨论过的步骤。要知道，即使我们保持学习率不变，步长也会因为梯度大小，即损失函数轮廓的陡峭性变化而变化。随着我们接近最小值点，梯度会接近于 0，我们会以越来越小的步长接近最小值点。...在上图中，存在梯度为 0 的局部极小值点。然而，我们想要达到的全局最小值点，却是无法实现的。...梯度下降挑战之二：鞍点关于梯度下降的局限性，我们得到的基本教训是：一旦到达梯度为 0 的区域，不管极小值点的质量如何，它都几乎无法逃离。我们面临的另一种问题是鞍点，它们的形状如下： ?

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入门 | 一文简述深度学习优化方法----梯度下降

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详解谷歌经典面试题-“鸡蛋掉落”

它只是一道算法题而已~ 好了，开始解题~ 先说个算法小技巧，凡是遇到给你n个数或者字符，然后让你求某种场景下的最小值或者最大值的题，大多数都跟动态规划相关，本题也不例外。...做算法题的时候，一定要看下取值范围，上限一般用不着，但是下限很有用，因为它基本上决定了我们的边界条件。...注意虽然题意写明了k和n都是大于0的，但是因为我们等下要用递归，k和n是要慢慢减小范围的，因此还是会出现k与n为0的情况。通过以上2步，其实我们已经能够写出下面的代码了。...为什么？因为解法太暴力了，递归虽好，但不能地狱般不断调用啊！。接下来，我们要尝试第 3 步做优化了。...结果会怎样，劳民伤财，做了好多无用功。正确的寻找方式应该是：在你家方圆两里地找下，找到就好开心，找不到就是找不到了，你家鹅不可能躲到太平洋去，又不是鹅鱼，所以别瞎折腾。

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为什么不带参数的 Math.max() 返回-Infinity

Math.max(); // => -Infinity 不带参数的 Math.max() 返回的结果是 -Infinity，接下来，我们来看看为什么会这样。...一个数组中的最大值 在探讨这个问题之前，我们先来 Math.max()是如何从数组中得到最大值的。...[0, 6]大最值是 6，最后 3 和 6 的最大值是 6....现在就知道为什么Math.max()在不带参数的情况下调用时返回-Infinity:这是在一个空集合上定义max函数的一种方式。这与加法类似，max的-Infinity和加法的0是一样的。...，它的功能就是求所有元素的和， Identity元素是什么，有懂的没，欢迎留言补充一下知识点。

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团灭 LeetCode 股票买卖问题

2、我昨天持有股票，且截至昨天最大交易次数限制为k；但是今天我sell了，所以我今天没有持有股票了，最大交易次数限制依然为k。...dp[-1][...][1] = -infinity 解释：还没开始的时候，是不可能持有股票的。因为我们的算法要求一个最大值，所以初始值设为一个最小值，方便取最大值。...dp[...][0][1] = -infinity 解释：不允许交易的情况下，是不可能持有股票的。因为我们的算法要求一个最大值，所以初始值设为一个最小值，方便取最大值。...，都是已经计算出来的。所以不管你是k = max_k, k--，还是k = 1, k++，都是可以得出正确答案的。那为什么我使用k = max_k, k--的方式呢？因为这样符合语义。...应该是从第 0 天开始，而且还没有进行过买卖，所以最大交易次数限制k应该是max_k；而随着「状态」的推移，你会进行交易，那么交易次数上限k应该不断减少，这样一想，k = max_k, k--的方式是比较合乎实际场景的

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拼多多算法题，是清华考研真题！

定义 f[i] 为考虑前 i 个元素，且第 nums[i] 必选的情况下，形成子数组的最大和。不难发现，仅考虑前 i 个元素，且 nums[i] 必然参与的子数组中。...区间和为 nums[l] ，而最大子数组和、前缀最大值 和后缀最大值 由于允许“空数组”，因此均为 \max(nums[l], 0) 否则，将当前问题划分为两个子问题，通常会划分为两个相同大小的子问题...一些细节：由于我们在计算 lm、rm 和 max 的时候允许数组为空，而答案对子数组的要求是至少包含一个元素。因此对于 nums 全为负数的情况，我们会错误得出最大子数组和为 0 的答案。...\log{n} 个函数栈帧，复杂度为 O(\log{n}) 总结虽然，这道题的进阶做法相比常规做法，在时空复杂度上没有优势。...这也是为什么「分治法」在名校考研课中分值更大，在大厂笔面中属于必选解法的原因，希望大家重点掌握。

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一次不算愉悦的爬虫与可视化之旅

，市等字，上面的数据直接绘制是没有效果的（中国台湾是有结果的，因为它没有“省”这个字）。...max值是本段的最大值，min为本段的最小值，我这里设定min为低一级段的最大值加1。label可以指定色块右侧的标签，好像去不掉，如果不指定的话就会显示数值。...遗留问题目标图形里，移动鼠标到相应的省份会显示其省份名字和排名，这个我查了一些资料，但是还不太明白怎么做。..., #不显示y轴 xaxis_interval=9,#设置X轴标签的显示间隔,即1,11,21... xaxis_min=0,#X轴的最小值 xaxis_max=49,#X轴的最大值 我们用上面的代码画出了黄磊的看点曲线图...效果如下面图所示：需要指出的是，我之前考虑过添加is_stack参数为True，但是发现它会进行累加(可以通过设置显示Y轴来验证)，这样出来的数值是不正确的，而如果不设置这个参数，又会在重叠时显示多种颜色

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不使用直方图的6个原因以及应该使用哪个图替代

在这篇文章中，我们将通过一些例子来解释为什么直方图不是可视化数据的最佳选择: 它的显示太依赖装箱的数量。它太依赖于变量的最大值和最小值。它不能检测相关值。它不能区分连续和离散变量。...无法观察和比较数据的分布不加载所有数据，就很难做出判断。在本文的最后，我将推荐另一种解决方案，称为CDP，它可以克服这些缺陷。直方图怎么了？ 1、显示太依赖装箱的数量。...但是，如果我们查看其他直方图，则会得到完全不同的图片。直方图可以得出矛盾的结论。 2、它太依赖于变量的最大值和最小值。即使设置了箱数，间隔也取决于变量的最小和最大位置。...通常，当变量包含一些频繁的值时，我们需要意识到这一点。但是，直方图不允许这样做，因为直方图是基于间隔的，并且间隔“隐藏”了各个值。一个经典的例子是，缺失值被大量推算为0。...例如，让我们看一个由1万个数据点组成的变量，其中26％为0。 ? 左边的图是使用默认参数得到的。通过观察它，你会相信这个变量有一个“平滑”的行为，你甚至不会察觉到有非常多0。

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非线性回归中的Levenberg-Marquardt算法理论和代码实现

每个人都熟悉线性最小二乘法，但是，当我们尝试匹配的表达式不是线性时，会发生什么？这使我开始了一段数学文章之旅，stack overflow发布了[1]一些深奥的数学表达式(至少对我来说是这样的!)...在这种情况下，我们需要根据每个参数部分推导函数。当函数的导数值为零时，函数的最小值才会出现。所以，我们之前的方程会是这样的: ?...注意我是如何展开ri的，只是为了提醒你这个差就是计算值和实际值之间的差。在这一点上，重要的是要有一个关于导数的图解解释，以及为什么当它们等于0时，我们可以说我们找到了一个最小值(或最大值)。...这个斜率表示函数在某一点的导数。求函数的最小值和最大值的一种方法是寻找斜率为零的地方。在这种情况下，一个24.5的x将给我们一个最小值，而一个10的x将给我们一个最大值。 ?...另一种方法是高斯-牛顿法，它类似于梯度下降法，是一种迭代过程，我们采取多个步骤，直到我们接近正确的解。在本例中，我们通过以下方式得到一个新的参数组合: ? hGN代表我们采用高斯-牛顿法的步骤。

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ML工作流程（第5部分） - 特征预处理

好吧，我希望现在清楚了为什么我们关心这些。今后，我将尝试在我们的工具包中强调一些基本功能，以进行特征预处理。标准化可以应用于特征维度或数据实例。...Min Max Scaling 就我个人而言，我并没有将Min-Max Scaling应用于实例，单位差异问题仍然有用。取代分布式考虑，它取决于0,1范围内的值。...[1.png]：查找特征尺寸的最大值和最小值并应用公式。注意事项1：缩放和标准化的一个常见问题是：你需要保留标准化的最小值、最大值、新的数据以及测试时间的标准化的平均值和方差值。...这个假设对于小问题可能是正确的，但特别是对于在线环境来说，这样的处理是非常重要的。...另外，我个人使用sigmoid函数来解决简单的问题，以便在没有复杂调查的情况下通过SVM获得快速结果。

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ST算法

预处理（以处理区间最小值为例） dpi表示从第i位开始连续2^j^个数（也就是到i+2^j^-1）中的最小值。...例如dp2表示从第2个数开始，连续2个数的最小值，即3,6之间的最小值，即dp2=3，从dp数组的含义我们就知道，dpi=arr[i]（下标均是从1开始），初值有了，剩下的就是状态转移方程。...dpi就是这两段最大值的最大值。...于是得到了状态转移方程式dpi = max(dpi,dpi+2^j-1^) for(int i = 1;i <= n;i++) dp[i][0] = arr[i]; for(int j = 1;...，令k=log~2~(R-L+1)，则区间[L,R]的最小值res=min(dpL,dpR-(1<<k)+1)，为什么这样就可以保证区间最值？

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JavaScript 中的无穷数(Infinity)

Infinity(无穷大)在 JS 中是一个特殊的数字，它的特性是：它比任何有限的数字都大，如果不知道 Infinity，我们在一些运算操作遇到时，就会觉得很有意思。...： 10 / Infinity; // => 0 一个有限的数除以0得到 Infinity 结果： 2 / 0; // => Infinity 对无穷数进行概念上不正确的运算会得到NaN。...'字符串解析为实际的Infinity数： parseFloat('Infinity'); // => Infinity 另一个是使用parseInt()来解析整数，它无法将'Infinity'识别为整数...1 Math.min(...empty); // => Infinity 在不带参数的情况下调用Math.max()时，返回-Infinity，而Math.min()则相应地返回Infinity。...如果尝试确定一个空数组的最大值或最小值，那结果后面人感到意外。总结 JS中的Infinity表示无穷数的概念。任何有限数均小于Infinity，而任何有限数均大于-Infinity。

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力扣152——乘积最大子序列

原本想着是逐个求出当前下标下的最大值，但因为是乘积，考虑到负负得正的情况，只记录最大值可能还不够，需要最大值和最小值一起记录。...但根据之前优化的经验，并不需要申请额外的数组存储最大值和最小值，只需要用常数量的空间存储之前的结果，因为题目要求的是连续，只需要记录上一个序号的结果就够了。...如果包含 0，那么依旧只需要从前往后和从后往前各乘一遍，只是在遇到 0 的时候，将之前相乘所得到的结果置为 1 即可，这样就可以达到单独计算中间数字连续相乘的效果。...res = Math.max(res, max); // 如果遇到 0，则将中间记录的结果置为 1 if (max == 0) {...这个方法真的是又快又省空间，只是需要我们耐心寻找其中的规律。总结以上就是这道题目我的解答过程了，不知道大家是否理解了。一般来说利用动态规划就够了，如果想继续优化，就需要寻找其中的规律了。

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第195天：js---函数对象详解（call、apply）

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