列表是一种不同数据类型元素的有序集合。与元组和字符串不同的是,列表中的元素是可变的,也就是可以随时添加或删除其中的元素。 列表通过方括号“[]”加以表示。 1.列表变量的定义 1)定义列表变量的一般方法 列表变量的定义方法如下: 列表变量 = [元素1,元素2,元素3, …] 其中,每个元素的类型可以各不相同,但它们被依次存储,也就是说,其下标是固定的,起始下标为0。
思路:把每一个数组中的元素与val比较,比较后若元素等于val,则创建一个新的数组,新的数组中删除了这个元素,其他所有元素都往前移一位,此时生成的数组大小为O(n-1)。所以最坏情况是每个元素都是val,则时间复杂度为:
给你一个数组 nums 和一个值 val,你需要 原地 移除所有数值等于 val 的元素,并返回移除后数组的新长度。
在 Python 中,列表是一种非常常见且强大的数据类型。但有时候,我们需要从一个列表中删除特定元素,尤其是当这个元素出现多次时。本文将介绍如何使用简单而又有效的方法,从 Python 列表中删除所有出现的元素。
题目:给你一个 m x n 的矩阵 matrix 。如果这个矩阵是托普利茨矩阵,返回 true ;否则,返回 false 。 如果矩阵上每一条由左上到右下的对角线上的元素都相同,那么这个矩阵是 托普利茨矩阵 。
如果不考虑O(1)的空间复杂度的话我们可以再创建数组来进行遍历解决该问题,但是在要求之下该做法无法通过。于是我们可以用双指针来解决,最坏的情况时间复杂度为O(N)。
NumPy包括几个常量: np.e、np.pi、 np.inf、 np.nan、np.NINF、np.PZERO & np.NZERO、np.euler_gamma、np.newaxis
运算符用于执行程序代码运算,会针对一个以上操作数项目来进行运算,在Python中运算符大致可以分为7种类型:算术运算符、比较运算符、赋值运算符、逻辑运算符、位运算等,下面的例子将依次介绍这几种运算符的使用技巧.
CopyOnWriteArrayList是ArrayList的线程安全版本,内部也是通过数组实现,每次对数组的修改都完全拷贝一份新的数组来修改,修改完了再替换掉老数组,这样保证了只阻塞写操作,不阻塞读操作,实现读写分离。
比赛的时候看出是个网络流,可是没有敲出来。各种反面样例推倒自己(究其原因是不愿意写暴力推断的)。。
链接:27. 移除元素 - 力扣(LeetCode) (leetcode-cn.com)
数字很常见,比如:1,2,100,999等,两个常见的数据类型转化函数:int和float。数值型数据的常见操作:
题目:给定 s 和 t 两个字符串,当它们分别被输入到空白的文本编辑器后,如果两者相等,返回 true 。# 代表退格字符。 注意:如果对空文本输入退格字符,文本继续为空。
这是一个关于IE6下绝对定位元素莫名消失的问题,该问题在IE6中一直存在,且没有明确的解决办法。本文通过分析该问题的表现和形成原因,提出了一些可能的解决办法,并附上了实例进行说明。
leetcode刷题记录 本文记录一下leetcode刷题记录,记录一下自己的解法和心得。
这是力扣上的一道简单题,需求是 移除数组中的指定元素,并且要求 空间复杂度为O(1) ,即原地移除,我们可以用顺序表中的任意位置删除的思想解决这个题,符合题目要求,当然还有其他解法。
对于n个不同的元素,先规定各元素之间有一个标准次序,于是在这n个元素的任一排列中,当某两个元素的先后次序与标准次序不同时,就说有一个一个逆序,一个排列中所有逆序的总数叫做这个排列的逆序数。逆序数为奇数的排列叫做奇排列,为偶数的的排列叫做偶排列;
力扣地址:https://leetcode-cn.com/problems/remove-duplicates-from-sorted-array/
LeetCode第26题,难度简单。这题题目也是相当的长,所以只取了题目的主干,示例和说明请点击下方链接查看详情。
HashMap继承AbstractMap<K,V>,实现了Map,Cloneable, Serializable。如下:
存在一个按升序排列的链表,给你这个链表的头节点 head ,请你删除链表中所有存在数字重复情况的节点,只保留原始链表中 没有重复出现 的数字。
442. 数组中重复的数据 题目描述: 给你一个长度为 n 的整数数组 nums ,其中 nums 的所有整数都在范围 [1, n] 内,且每个整数出现 一次 或 两次 。请你找出所有出现 两次 的整数,并以数组形式返回。 你必须设计并实现一个时间复杂度为 O(n) 且仅使用常量额外空间的算法解决此问题。 📷 题解: func findDuplicates(nums []int) []int { // 先排序,时间复杂度为O(n) sort.Ints(nums) // 准备一个指针,下面用到
s7= {[1],(1,),1} #set的元素要求必须可以hash 列表不能hash
ConcurrentLinkedQueue 是一个基于链接节点的无界线程安全队列,它采用先进先出的规则对节点进行排序,当我们添加一个元素的时候,它会添加到队列的尾部;当我们获取一个元素时,它会返回队列头部的元素。
137. 只出现一次的数字 II 给你一个整数数组 nums ,除某个元素仅出现 一次 外,其余每个元素都恰出现 三次 。请你找出并返回那个只出现了一次的元素。 你必须设计并实现线性时间复杂度的算法且不使用额外空间来解决此问题。
一、描述 set翻译为集合 set是可变的、无序的、不可重复的 set的元素要求可哈西(不可变的数据类型可哈西,可变的数据类型不可哈希) set是无序的,因此不可以索引,也不可以修改 线型结构的查询时间复杂度是O(n),随着数据的增大而效率下降;set、dict内部使用hash值作为key,时间复杂度可以做到O(1),和数据规模无关 二、集合的相关方法 1、set.add(elem) 增加一个元素到集合中,如果集合中已经有这个元素,则什么都不做。 1 s = {2, 3, 4, 5} 2 s.add(6)
通过递归实现:判断 list1 和 list2 那个链表的头结点的值更小,然后递归下去决定下一个添加到结果的节点,当两个链表中有为空时,递归结束。
这让我想到了“知识的诅咒”,当一个人知道了某事,就无法想象这件事在未知者眼中的样子。
方案 设有一个栈为s 设有一队列q,q存储了要求的s中元素出栈的顺序 设有一队列q_push,其中存储了元素的入栈顺序 判断栈顶元素是否可以出栈,若为空,或者不为空但是栈顶元素不是q中当前数据,则不可以出栈.否则可以出栈 若栈顶元素可以出栈,则将其进行出栈,并将q队首元素出队 若栈顶元素不可以出栈,则在队列q_push中元素不为空且不等于q的队首元素的情况下,将q_push持续出队,并将弹出的队首元素都入栈到s中。 当循环结束时,q_push只有空与非空两种可能。空说明没找到这样一个符合要求的元素,即出栈队
在Java编程当中,Iterator迭代器是一种用于遍历如List、Set、Map等集合的工具。这类集合部分存在线程安全的问题,例如ArrayList,若在多线程环境下,迭代遍历过程中存在其他线程对这类集合进行修改的话,就可能导致不一致或者修改异常问题,因此,针对这种情况,迭代器提供了两种处理策略:Fail-Fast(快速失败)和Fail-Safe(安全失败)。
输入的cont代表连分数的系数(cont[0]代表上图的a0,以此类推)。返回一个长度为2的数组[n, m],使得连分数的值等于n / m,且n, m最大公约数为1。
给定一个非空整数数组,除了某个元素只出现一次以外,其余每个元素均出现两次。找出那个只出现了一次的元素。
元组 (Tuple) 是一个有序、不可变的数据类型,与列表很相似,但元组中的元素不允许被修改,因此元组也被称作只读列表
序列是Python中最基本的数据结构。序列中的每个元素都有索引,索引正序从0开始,索引反序从-1开始。
这个算法是用来从一个整数数组 nums 中移除所有值等于给定整数 val 的元素,并返回新数组的长度。
给你一个整数数组 nums ,找出并返回所有该数组中不同的递增子序列,递增子序列中 至少有两个元素 。你可以按 任意顺序 返回答案。
首先,通过使用unordered_map来构建矩阵mat中元素与其索引的映射关系。遍历矩阵中的每个元素,将元素作为键,将其索引{i, j, 0}作为值,存储在matrix中。这样做的目的是方便后续根据元素值查找对应的索引。
大家好,我是熊哥。最近一位做后台开发的朋友去面试了美团的AIoT-视觉算法开发工程师的岗位,熊哥分享一下一面的算法题,供大家参考,希望能对大家找工作有所帮助。
顺序查找(Sequential Search)是一种简单直观的搜索算法,用于在无序数组中查找特定元素。它的基本思想是逐个遍历数组中的元素,直到找到目标元素或遍历完整个数组。本文将介绍顺序查找的基本原理,并通过Python代码进行详细讲解。
又聊到HashMap了,其实网上已经有很多关乎HashMap的文章了,本文将对HashMap的实现方式和一些关键点进行一一的说明,仅限个人理解,如有疑惑和问题,请联系作者更正。说明:JDK版本1.8.0_151
输入两个整数序列,第一个序列表示栈的压入顺序,请判断第二个序列是否为该栈的弹出顺序。假设压入栈的所有数字均不相等。例如,序列 {1,2,3,4,5} 是某栈的压栈序列,序列 {4,5,3,2,1} 是该压栈序列对应的一个弹出序列,但 {4,3,5,1,2} 就不可能是该压栈序列的弹出序列。
摩尔投票算法(Boyer-Moore Majority Vote Algorithm)是一种用于查找数组中出现次数超过一半的主要元素的高效算法。它的核心思想是通过消除不同的元素对来找到主要元素,这个算法的时间复杂度为 O(n),其中 n 是数组的长度。下面是该算法的基本原理:
文章目录 0.数组中重复的数字 1.堆排序 2.修改数组的方法 3.不修改数组的方法 0.数组中重复的数字 📷 关键字: 长度为n的数组nums中所有数字都在0~n-1范围内 返回任意一个重复的数字 总体时间复杂度和空间复杂度分析: 📷 1.堆排序 void AdjustDown(vector<int>& nums,int n,int parent) { // int maxChild=2*parent+1; while(maxChild<n) { if
我们先来看看昨天留下的问题,如果数组当中的元素存在重复,让我们返回元素最早出现的位置,应该怎么操作呢?
给定一个数组 nums,编写一个函数将所有 0 移动到数组的末尾,同时保持非零元素的相对顺序。
给你一个整数数组 nums ,判断是否存在三元组 [nums[i], nums[j], nums[k]] 满足 i != j、i != k 且 j != k ,同时还满足 nums[i] + nums[j] + nums[k] == 0 。请
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