给你一个整数数组 nums ,请你找出一个具有最大和的连续子数组(子数组最少包含一个元素),返回其最大和。子数组 是数组中的一个连续部分。
给你一个整数数组 nums ,请你找出一个具有最大和的连续子数组(子数组最少包含一个元素),返回其最大和。
前一阵发的一篇《关于多线程的应用》,本来要去某站爬取几个T的资源,爬了几百G以后重感冒,就休息了一周。未料再次开动时,网站已然设置了反爬机制
上一次说到了3种基本的排序算法,三种基本的排序算法时间复杂度都是O(n^2),虽然比较简单,但是效率相对较差,因此后续有许多相应的改进算法,这次主要说说堆排序算法。 堆排序算法是对选择排序的一种优化。
贪心算法(greedy algorithm ,又称贪婪算法)是指在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说,不从整体最优上加以考虑,算法得到的是在某种意义上的局部最优解 。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解,关键是贪心策略的选择 。
http://blog.163.com/xychenbaihu@yeah/blog/static/1322296552012821103039741/
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 !
冒泡排序是一种简单的排序算法,它也是一种稳定排序算法。其实现原理是重复扫描待排序序列,并比较每一对相邻的元素,当该对元素顺序不正确时进行交换。一直重复这个过程,直到没有任何两个相邻的元素可以交换,就表明完成了排序。
设有n座山,计算机与人作为比赛的双方,轮流搬山。规定每次搬山数不能超过k座,谁搬最后一座淮输。游戏开始时,计算机请人输入山的总数n和每次允许搬山的最大数k,然后请人开始,等人输入了需要搬走的山的数目后,计算机马上打印出它搬多少座山,并提示尚余多少座山。双方轮流搬山直到最后一座山搬完为止。计算机会显示谁是赢家,并问人是否要继续比赛。如果人不想玩了,计算机便会统计出共玩了几局,双方胜负如何。
在 Flow Navigator 中点击设置, 然后选择Synthesis,或者 selectFlow > Settings > Synthesis Settings。如图1所示:
原操作是指固有的数据类型的操作,可以理解为基本运算,下面的代码块中 3,6,7,9 都是原操作
Given an integer array nums, find the contiguous subarray (containing at least one number) which has the largest sum and return its sum.
之前介绍过Nginx通过cookie做灰度发布,通过判断cookie,将不同的请求根据需求分流到不同的后端,如图
对数组进行 冒泡排序 算是比较简单的,冒泡排序也是容易理解的一种排序算法了,在面试的时候,很可能就会问到。
慢速排序算法在 1986 年由 Andrei Broder 和 Jorge Stolfi 发表,主要采取了分治和递归的思想:
今天是小浩算法 “365刷题计划” 第94天 。69式是一种。。。咳咳,六九问题是一道很有趣的算法题。嗯,不服来辩。
小组中每位都有一张卡片 卡片是6位以内的正整数 将卡片连起来可以组成多种数字 计算组成的最大数字
本文最后更新于2022年02月09日,已超过18天没有更新。如果文章内容或图片资源失效,请留言反馈,我会及时处理,谢谢!
给定一个大小为 n 的数组,找到其中的多数元素。多数元素是指在数组中出现次数大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。
2016年1月14日,计算机世界网发布消息,称雅虎发布了大量数据,用来帮助科研人员开展机器学习的研究工作。 雅虎发布的针对机器学习科学家的数据集成为了新的“有史以来最大的”数据集。这是一个用来收集匿名用户与诸如雅虎新闻和雅虎体育等新闻类网站交互消息的数据集。雅虎表示该数据集包含了1100亿个事件或记录。这些记录是在用户点击新闻故事或者采取一些其他的反馈动作时产生的,一共有13.5TB大小,这比以前发布的最大数据集大十多倍。 机器学习正被推广到各种各样的应用中,从自动驾驶到图像识别,再到在线推荐引擎等。但如果
贪心算法的基本思想是每一步都选择当前状态下的最优解,通过局部最优的选择,来达到全局最优。
想要找最大数至少大于所有其他数的两倍,只需要知道最大数比次大数大两倍就可以了,一次遍历用两个参数分别记录最大数和次大数,在当前索引比最大数大的时候,次大数的数值也应该变为原本的最大数,比最大数小的时候判断是否大于次大数即可
这算是滑动窗口的另外一个典型题目,在数据量比较少的时候,可以直接采用暴力法解决;不过数据量比较大的时候,我们就需要想办法解决窗口里面最大值的思路,这里我们采用双端队列queue来实现,借助 queue来保存前面计算过的最大值信息。
Leetcode第121题到123题连续出现了三道买卖股票相关的题目,一年前的网易笔试和半年前的百度面试都遇到过121题,不过不用慌,看完本文,你一定能够完美解决买卖股票的问题。那么我们由易到难,依次介绍这三道题目。
引言 近两周面试了映客、美团、宜信、微播易的机器学习岗位,基本上是正式岗,也有实习生招聘。感觉被虐得挺爽,一方面是自己知道系统学习机器学习的时间才三个月,另一方面自己在疯狂地学习了机器学习的基础理论后实际使用经验不足是肯定的。一切都是那么必然发生的结果,平平常常,那又有什么必要写点东西呢?有!首先自我梳理总结,查漏补缺,争取下一次面试更加顺利;其次,也是想和志同道合的朋友们互相学习经验,互相提高。下面就几次面试内容作总结。 机器学习岗位面试题 常用机器学习算法: LR(逻辑回归) -原理:代价函数的推导 -
采用枚举法求解两个数的最大公约数是我们最常使用到的方法,两个整数的最大公约数为a,则a应该是大于等于1,小于等于这两个数的最小数的。因此我们可以在该范围内对可能的数进行枚举即可。
一个数对 (a,b) 的 数对和 等于 a + b 。最大数对和 是一个数对数组中最大的 数对和 。
这位录友在二刷二叉树章节后,对我讲的很多细节,理解就深刻了很多,例如,他在总结里说的这些点:
ASP.NET 的请求结构试图在执行请求的线程数和可用资源之间达到一种平衡。已知一个使用足够 CPU 功率的应用程序,该结构将根据可用于请求的 CPU 功率,来决定允许同时执行的请求数。这项技术称作线程门控。但是在某些条件下,线程门控算法不是很有效。通过使用与 ASP.NET Applications 性能对象关联的 Pipeline Instance Count 性能计数器,可以在 PerfMon 中监视线程门控。
他的排序思想是这样的,依次比较相邻的数据,将小数据放在前,大数据放在后;即第一趟先比较第1个和第2个数,大数在后,小数在前,再比较第2个数与第3个数,大数在后,小数在前,以此类推第一趟将最大的数"滚动"到最后一个位置;第二趟则将次大的数滚动到倒数第二个位置......第n-1(n为无序数据的个数)趟即能完成排序。
输入 n 个整数,找出其中最小的 k 个数。例如输入4、5、1、6、2、7、3、8 这8个数字,则最小的4个数字是1、2、3、4。
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数组 A 中给定可以使用的 1~9 的数,返回由数组 A 中的元素组成的小于 n 的最大数。
整数划分问题: 笼统上说就是将一根整数划分成若干个整数之和的方案数。整数划分很多不同的问法,也有隐晦的问法。比如n个苹果放到m个盘子里,比如n个砖块堆成m个层阶梯。关于整数划分,大概有以下这么多扩展的问题: 1,整数n划分成若干整数之和的方案数; 2,整数n划分成k个整数之和的方案数; 3,整数n划分成最大数不超过k的若干整数之和的方案数; 4,整数n划分成最小数不低于k的若干整数之和的方案数; 5,整数n划分成若干不同的整数之和的方案数; 6,整数n划分成k个不同整数之和的方案
编写题解 1060: 二级C语言-同因查找 题目描述: 求出10至1000之内能同时被2、3、7整除的数,并输出。 关键代码:(能同时被2、3、7整除的数)
对于一个正整数,每一次将该数替换为它每个位置上的数字的平方和。 然后重复这个过程直到这个数变为 1,也可能是 无限循环 但始终变不到 1。 如果这个过程 结果为 1,那么这个数就是快乐数。 如果 n 是 快乐数 就返回 true ;不是,则返回 false 。
事情是这样的,新装了一套 Linux 环境下的 19.9 RAC 环境,应用方要求关闭归档。本身此机器上有三个实例,均是近期新建的实例并安装 RU 19.9,先将节点二的实例关闭然后在节点一上关闭归档,前两个实例都完成了且正常启动,当第三个实例关闭归档时,在节点一上是正常启动了,但是在节点二启动数据库则报错了,如下图:
在当今的云计算和微服务架构盛行的时代,分布式系统已成为软件开发的重要组成部分。随着系统规模的扩大和业务的复杂化,对数据一致性和唯一性的要求也越来越高,尤其是在全局唯一标识符(ID)的生成上。因此,分布式ID生成系统应运而生,成为保证数据唯一性和提高系统可扩展性的关键技术之一。雪花算法(Snowflake)是Twitter开源的一种算法,用于生成64位的全局唯一ID,非常适用于分布式系统中生成唯一标识符。下面我们将深入探讨雪花算法的原理、结构和实现方式。
当父结点的键值总是大于或等于任何一个子节点的键值时为最大堆。(父节点大于任何一个子节点)
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Leetcode第121题到123题连续出现了三道买卖股票相关的题目,一年前的网易笔试和半年前的百度面试都遇到过121题,不过不用慌,看完本文,你一定能够完美解决买卖股票的问题。那么我们由易到难,依次
首先可以想到按照区间的起始点进行升序排序。假设合并后的区间保存在数组 ans 中。从左到右遍历各个区间 interval,会有以下 3 种情况:
首先找到数组中的最大值和最小值,记录它们的位置,然后交换位置,最后将交换后的数组输出。
文章背景:冒泡排序(Bubble Sort)是排序算法里面比较简单的一个排序,在工作中用到的并不多,主要是想了解其中的算法思想,从而让我们的思维更加开阔。
实现获取下一个排列的函数,算法需要将给定数字序列重新排列成字典序中下一个更大的排列。
题目连接:http://codeforces.com/contest/1038/problem/C
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