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老公“难题”——替换再查找,解决字符串提取问题

学习Excel技术,关注微信公众号: excelperfect 经过一段时间学习,吴老师自认为Excel水平超过了一般人。这天,她看到老公在书房电脑前不停地敲着双击鼠标并按删除键。 趁这个间隙,吴老师坐到电脑前,仔细一看,原来是一组设备编码数据,将近万行,长短不一,要将第5个分隔符“-”前字符串提取出来。示例数据如下图1所示(原数据不便公开,使用演示数据)。 图1 老公做法是,双击鼠标,将光标定位到第5个“-”前,然后按Delete键删除后面的字符。 “天呐,这搞到什么时候……这个笨老公!不会想些简单办法,难怪要加班。” “咦,你是怎么搞,怎么就……”。不知什么时候,老公已经站在她身后,脸上写着一个大大问号…… 欢迎在下面留言,完善本文内容,让更多的人学到更完美的知识。

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li、img等元素设置inline-block空白间距问题

不过有一个问题,就是使用 inline-block 元素之间会存在 4-5px 空白间隙。今天就记录一下解决这个 4-5px 方法。 从上面的 demo 可以看出,在 inline-block 元素之间存在一个空白间隙。 -- -->

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  • 结构3方法采用是 html 注释方法,这种方法可能不太常见,不过同样能解决我们问题。 方法二:负 margin li {    margin-right: -4px; } 这种解决方法并不完美,因为不同浏览器解析不同,加上父元素字体大小不固定,这个“-4px”就不能解决问题。 方法三: 设置父元素字体为0 ,子元素重新设置字体。

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    解决最小化安装Centos7无法上网问题,以及安装成功基本配置

    发现问题 刚装完最小系统,如果直接ping外网,可能回出现如下情况 ? 解决问题 首先编辑虚拟机DHCP池: ? 在弹出“虚拟网络编辑器”窗口中选择NAT模式,编辑为其分配地址池: ? 然后编辑网卡配置文件,不同版本可能名字有所不同,我是这个样子: ?

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    详解一道高频算法题:数组中第 K 个最大元素

    题目描述 在 未排序 数组中找到第 k 个最大元素。请注意,你需要找是数组排序第 k 个最大元素,而不是第 k 个不同元素。 思路 1 :把 len 个元素都放入一个最小堆中,然后再 pop() 出 len - k 个元素,此时最小堆只剩下 k 个元素,堆顶元素就是数组中第 k 个最大元素。 即 k 较小时候使用最小堆,k 较大时候使用最大堆。 根据以上思路,分别写出下面的代码: 思路 1 参考代码 //思路 1 :把 `len` 个元素都放入一个最小堆中,然后再 pop() 出 len - k 个元素,此时最小堆只剩下 `k` 个元素,堆顶元素就是数组中第 "); // 特例:k = 1,用容量为 k 最小堆 // 使用一个含有 k 个元素最小堆 PriorityQueue<Integer

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    selenium切换窗口定位元素出现问题解决方案

    在做UI自动化过程中,有时需要由一个窗口跳转到另一个窗口,这时直接去定位页面元素,可能会出现问题,这时,我们需要将driver与新窗口进行绑定。 webdriver.chrome.driver"] = chrome driver = webdriver.Chrome(chrome) driver.get('http://www.baidu.com') #获取当前窗口句柄 driver.window_handles for i in handles: if currentWin == i: continue else: #将driver与新页面绑定起来 driver = driver.switch_to_window(i) #在新页面定位元素 driver.find_element_by_xpath("//div[@id='menu 说明:driver是对应到一个特定窗口。使用switch_to_window()方法,需要更新driver,将driver与新窗口绑定。

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    海量数据处理 - 找出最大n个数(top K问题

    来源 | CSDN| 作者 | yofer张耀琦 前言 前两天面试3面学长问我这个问题(想说TEG3个面试学长都是好和蔼,希望能完成最后一面,各方面原因造成我无比想去鹅场心已经按捺不住了),这个问题还是建立最小堆比较好一些 先拿10000个数建堆,然后一次添加剩余元素,如果大于堆顶数(10000中最小),将这个数替换堆顶,并调整结构使之仍然是一个最小堆,这样,遍历完,堆中10000个数就是所需最大10000个。 eg:有1亿个浮点数,如果找出期中最大10000个? 容易想到方法是将数据全部排序,然后在排序集合中进行查找,最快排序算法时间复杂度一般为O(nlogn),如快速排序。 如果某一后续元素比容器内最小数字大,则删掉容器内最小元素,并将该元素插入容器,最后遍历完这1亿个数,得到结果容器中保存数即为最终结果了。 如果比最小数小,则继续读取后续数字;如果比堆顶数字大,则替换堆顶元素并重新调整堆为最小堆。整个过程直至1亿个数全部遍历完为止。然后按照中序遍历方式输出当前堆中所有10000个数字。

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    算法面试必问:Top K问题浅析

    那什么是Top K问题? 不是所有的场景都需要我们找到最大最小,或者平均元素,在很多情况下,我们会遇到在n个元素中找到第k大,第k小,第k快诸如此类问题。 重复地在一堆数据中找到最小元素最有效率方式就是使用最小堆。在最小堆里面拿最小元素时间复杂度只有O(1),因为最小元素都在顶部。从堆中删除一个元素要O(N),因为删除堆需要重新确定元素。 我们用示例1来盘一下我们解法分为哪几步: 向最小堆中插入K个元素 插入,堆有三个元素[3, 1, 5],1因为是最小元素所以在根部 遍历数组中剩下元素,一旦发现比根部更大元素,我们就移除堆根, 这个也不算花哨最难题目,更难我们可以以后一起见识下。我们这边主要是阐述一下遇到这种题思路,核心思想,从哪里入手。掌握了套路我们就不慌,凡是Top K问题,用堆找最快。 遇到这样问题我们理念就是用好堆这个数据结构,通常我们会有最大堆,最小堆,可以通过它们来找到第k大,第k小元素

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    10亿个数字里里面找最小10个

    对于这种问题,效率比较高解决方法是使用最小堆。 什么是最大(小)堆 最大堆,最小堆类似,以下以最小堆为例进行讲解。 最小堆是满足以下条件数据结构: 1)它是一棵完全二叉树 2)所有父节点值小于或等于两个子节点值。 最小堆: ? 最大堆: ? 最小堆思路 最小堆(小根堆)是一种数据结构,它首先是一棵完全二叉树,并且,它所有父节点值小于或等于两个子节点值。 最小堆存储结构(物理结构)实际上是一个数组。如下图: ? 回到上面的取TopK问题上,用最小堆解决方法就是:先去源数据中K个元素放到一个长度为K数组中去,再把数组转换成最小堆。 再依次取源数据中K个之后数据和堆根节点(数组第一个元素)比较,根据最小堆性质,根节点一定是堆中最小元素,如果小于它,则直接pass,大于的话,就替换掉跟元素,并对根元素进行Heapify,直到源数据遍历结束

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    (47) 堆和PriorityQueue应用 计算机程序思维逻辑

    这个问题变体有:求前K个最小元素,求第K个最大,求第K个最小。 求中值元素,中值不是平均值,而是排序中间那个元素值,同样,数据量可能很大,甚至源源不断到来。 本节,我们就来探讨如何解决这两个问题。 求前K个最大元素 基本思路 一个简单思路是排序,排序取最大K个就可以了,排序可以使用Arrays.sort()方法,效率为O(N*log2(N))。 解决方法是使用最小堆维护这K个元素最小堆中,根即第一个元素永远都是最小,新来元素与根比就可以了,如果小于根,则堆不需要变化,否则用新元素替换根,然后向下调整堆即可,调整效率为O(log2(K)) 第二步,如果此时最小堆和最大堆元素个数差值>=2 ,则将m加入到元素个数少堆中,然后从元素个数多堆将根节点移除并赋值给m。 输入第三个元素时,67大于34,加入最小堆,但加入最小堆最小堆元素个数为2,需调整中值和堆,现有中值34加入到最大堆中,最小堆根67从最小堆中删除并赋值给m,如下图所示: ?

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    二叉堆【转】

    这个为最小堆: ? 我们把二叉堆根节点称之为堆顶。根据二叉堆特性,堆顶要嘛是整个堆中最大元素,要嘛是最小元素。 该"示例完整代码"以及"最小堆相关代码",请参考下面的二叉堆实现。 二叉堆C实现(完整源码) 二叉堆实现同时包含了"最大堆"和"最小堆",它们是对称关系;理解一个,另一个就非常容易懂了。 i); printf("\n== 大 堆: "); maxheap_print(); printf("\n"); } 二叉堆(最小堆)实现文件(min_heap.c) /* minheap_filterdown(index, m_size-1); // 从index号位置开始自上向下调整为最小堆 return 0; } /* * 最小堆向上调整算法 : 85 == 大 堆: 90 85 70 60 80 30 20 10 50 40 == 删除元素: 90 == 大 堆: 85 80 70 60 40 30 20 10 50 最小堆(min_heap.c

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    Day7-线性表-堆-寻找中位数

    最好算法是:维护一个最大堆,和最小堆 时刻保持最大堆堆顶,一直小于最小堆堆顶 且时刻保持,最大堆,与最小堆元素个数差,<=1 这样就保持了,最大堆里存一半相对小数,最小堆里存了一半相对大数 取中位数时候 第一个元素,直接插最大堆 插入最大堆【6】,最小堆【】 第二个元素,此时最大堆size(是1)> 最小堆size(是0) 即第二种情况:此时10 > 最大堆堆顶元素6,直接将10插入最小堆 插入最大堆 【6】,最小堆【10】 第三个元素,此时最大堆size(是1)= 最小堆size(是1) 即第一种情况:此时1 < 最大堆堆顶元素6,就插入最大堆 插入最大堆【6,1】,最小堆【10】 第四个元素,此时最大堆 size(是2)> 最小堆size(是1) 仍然是第二种情况:此时7 > 最大堆堆顶元素6,直接将7插入最小堆 插入最大堆【6,1】,最小堆【7,10】 第五个元素,此时最大堆size(是2)= 最小堆 :此时4 < 最小堆堆顶元素7,直接插入最大堆 插入最大堆【6,1,4】,最小堆【7,10,99】 同理第七个元素,插入到最小堆

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    寻找中位数

    2.返回数据中位数: double findMedian(),返回其维护数据中位数。 中位数定义: 1.若数据个数为奇数,中位数是该组数排序中间数。 [1,2,3] -> 2 2.若数据个数为偶数,中位数是该组数排序中间两个数字平均值。 复杂度O(1),findMedian复杂度 O(nlogn) 若添加元素或查询中位数是随机操作,共n次操作,按上述思想,整体复 杂度最佳为O(n^2),是否还有更好方法? 算法设计,巧用堆性质 动态维护一个最大堆与一个最小堆,最大堆存储一半数据,最小堆存储 一半数据,维持最大堆堆顶比最小堆堆顶小,即可解决该问题。 获取中位数 ? 情况1:最大堆与最小堆元素个数相同时: ? 情况2:最大堆比最小堆多一个元素 ? 情况3:最大堆比最小堆少一个元素: ?

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    趣解面试高频算法难题:数组中第K个最大元素

    对了,我可以先把无序数组排序,然后数出排序第k个元素! 方法1:排序法 这是容易想到方法,先把无序数组从大到小进行排序,排序第k个元素,自然就是数组中第k大元素。 ? 简而言之,二叉堆是一种特殊完全二叉树,它包含最大堆和最小堆两种形式。 其中最小堆特点,是每一个父结点都小于等于自己子结点,堆顶是整个堆中最小结点。要解决这个算法题,我们可以利用最小堆特性。 方法3:最小堆法 维护一个容量为k最小堆,堆中k个结点代表着数组当前最大k个元素,而堆顶显然是这k个元素最小值。 遍历结束,堆顶就是数组最大k个元素最小值,也就是第k大元素。 假设k=5,具体执行步骤如下: 1. 把数组前k个元素构建成堆。 ? ? 2. 以此类推,我们一个一个遍历元素,当遍历到最后一个元素8时候,最小堆情况如下: ? ? 3. 此时堆顶,就是堆中最小值,也就是数组中第k大元素。 ? ? 这个方法时间复杂度是多少呢?

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    Day6-线性表-堆-数组中第K大

    所以记住就好:关于第k大,第k小,前k个,等等,这种问题,甭想,面试官一定想问你是,堆。 附:最小堆构造方法 priority queue<int,vector<int>,greater<int>>less_heap 即less_heap就是我们要最小堆了 push 将数据压入堆 pop 回到题目当中,我们需要维护一个k大小最小堆,先将前k个元素压入堆,继续遍历数组,当,当前数组元素大于堆顶元素时,就把当前数组元素压入堆(当然要先弹出当前堆顶元素)。 2最小堆,[5,6] 堆顶元素5,即为第2大数??? for (int i = 0; i < nums.size(); i++) { if (less_heap.size() < k){//如果最小堆元素个数,小于k个,直接push

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    ​LeetCode刷题实战480:滑动窗口中位数

    今天和大家聊问题叫做 滑动窗口中位数,我们先来看题面: https://leetcode-cn.com/problems/sliding-window-median/ 中位数是有序序列中间那个数 你任务是找出每次窗口移动得到新窗口中元素中位数,并输出由它们组成数组。 所以我们设立两个优先队列,这里叫做堆吧: 1、最大堆,值大先出来 2、最小堆:值小先出来 那么回到我们问题,我们想想如何确定中位数: 1、假设我们有上述最大堆,最小堆 2、如果我们把进入所有值较小一半放到最大堆 ,较大一半放到最小堆中,那么较小那一半poll出来,和较大那一半poll出来,不正好是k个窗口中位数候选值么? 3、按照上面那个思想,我们就行动,再输入值得时候,根据其大小,放入最大堆或者最小堆中,然后调整一些大小,保证最大堆那边大小等于或者多一个于最小堆 4、当输出时候,也就是从最大堆取一个,或者双方各取一个就可以计算了

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    数据结构之栈与队列(优先队列堆)

    链队列适合于数据元素个数变动比较大情况,一般不存在溢出问题,如果程序中要使用多个队列,最好使用链队列,这样将不会出现存储分配问题,也不必进行数据元素移动。 最小堆 ---- 父结点关键码总是小于其孩子结点完全二叉树称为最小堆。 SiftDown(),将以它们为根子树调整成为最小堆,从局部到整体,将最小堆逐步扩大,直到在根结点处也调整完成,整个树即被调整成为最小堆。 最后结果是关键码最小结点上浮到了堆顶,且完全二叉树每个局部都是一个最小堆,符合最小堆定义,最小堆形成。 // 从当前元素即尾元素开始向上调整 currentSize++; return true;} 堆删除 通常,从最小堆中删除具有最小关键码记录操作是将最小堆堆顶元素,即其对应完全二叉树顺序表示

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    Java数据结构与算法解析(十四)——二叉堆

    二叉堆概述 二叉堆是完全二元树或者是近似完全二元树,按照数据排列方式可以分为两种:最大堆和最小堆。 最大堆:父结点键值总是大于或等于任何一个子节点键值;最小堆:父结点键值总是小于或等于任何一个子节点键值。 二叉堆一般都通过”数组”来实现,下面是数组实现最大堆和最小堆示意图: 二叉堆实现 本实现以”最大堆”为例子来进行介绍。 1. * 最小堆向下调整算法 * * 注:数组实现堆中,第N个节点左孩子索引值是(2N+1),右孩子索引是(2N+2)。 * 最小堆向上调整算法(从start开始向上直到0,调整堆) * * 注:数组实现堆中,第N个节点左孩子索引值是(2N+1),右孩子索引是(2N+2)。

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    数据结构——二叉堆

    ,插入成功返回 true; isEmpty() 判断这个堆是不是空,为空返回 true; size() 返回堆大小,返回类型是数字; extract() 删除堆元素最小堆最小节点,最大堆中最大节点 创建最小堆类 先实现一下最小堆,而最大堆实现基本与最小堆是一样。 插入末端我们可以拿到这个元素索引,通过索引可以获取到它父元素索引(使用上面的 getParentIndex 方法),然后拿父元素与该元素做对比,当父元素比这个新元素值大时,就交换这两个元素(因为在最小堆中 ,父节点总比子节点值要小);如果该元素不小于它元素就不做任何操作,因为这符合最小堆特点。 idx > 0 一方面是因为如果 heap 数组为空时我们不需要交换,只需要放入该元素即可;另一方面是因为该元素可能会上移到顶端,成为堆元素,这时就不再需要交换操作了。

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    Java集合与数据结构——优先级队列(堆)

    ,叫做大堆,或者大根堆,或者最大堆 4.反之,则是小堆,或者小根堆,或者最小堆 5.堆基本作用是,快速找集合中值 2.大/小 根堆 2.1小根堆 ? 以上面这个数组为例,找出这组数据中前三个最大元素. 3.1 将当前数据前三个 建立为小堆 3.2 遍历剩下元素,依次和堆顶元素进行比较. 堆顶元素一定是最小,每次都与堆顶元素进行比较,每次都将最小那个剔除,最后遍历完,剩下就是 最大几个数据了嘛~ 根据上面的这个 思路,我们同理可以解决很多类似的问题 7.1TOPK 找到一组数据中 找到一组数据中 第K大数据 建立 大小为 K 小堆,依次遍历,最后堆顶元素 即为结果. 找到一组数据中 最小K个数据 建立 大小为 K 大堆,依次遍历,最后堆中数据 即为结果. 以升序 为 例 1.交换 数组 首尾 元素,这样最大堆顶元素 被放在数组最后一个,此时 最后一个元素 已经定好序了. 2.此时从第一个到 倒数第二个再次调整,调整完将堆顶元素 与倒数第二个元素交换

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    (45) 神奇堆 计算机程序思维逻辑

    求前K个最大元素元素个数不确定,数据量可能很大,甚至源源不断到来,但需要知道到目前为止最大前K个元素。这个问题变体有:求前K个最小元素,求第K个最大,求第K个最小。 堆概念总结 总结来说,逻辑概念上,堆是完全二叉树,父子节点间有特定顺序,分为最大堆和最小堆,最大堆根是最大最小堆根是最小,堆使用数组进行物理存储。 堆算法 下面,我们来看下,如何在堆上进行数据基本操作。最大堆和最小堆算法是类似的,我们以最小堆来说明。先来看如何添加元素。 添加元素 如果堆为空,则直接添加一个根就行了。 添加元素3,第一步,结构变为: ? 3小于父节点8,不满足最小堆性质,所以与父节点交换,会变为: ? 交换,3还是小于父节点6,所以继续交换,会变为: ? 交换,11小于右孩子10,所以执行siftdown过程,执行结束后为: ? 构建初始堆 给定一个无序数组,如何使之成为一个最小堆呢?将普通无序数组变为堆过程我们称之为heapify。

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