查找数组（序列）中最大值或最小值的算法有很多，接下来我们以 {3,7,2,1} 序列为例讲解两种查找最值的算法，一种是普通算法，另一种是借助分治算法解决。
然后我们再通过我制作的gif，配上数据再了解一下过程。假设我们的待排序数组还是[5, 1, 3, 7, 6, 2, 4]。
当问题规模n0是性能交叉点时，性能开始趋于最大。这是因为暴力算法将返回长度为1的解集合，而递归算法可以使用尾递归优化来减少调用次数。递归算法在 n0 左侧调用时将直接返回叶节点的列表，这可以提高时间效率。
今天主要来聊两个问题：给一个数组，如何同时求出最大值和最小值，如何同时求出最大值和第二大值？
将长度为 n 的数组升序排序后，则第 i 个位置的数字是该数组的第 i 小的量，称之为第 i 顺序统计量
在Java编程中，数组是一种重要的数据结构，可以存储多个相同类型的元素。本文将介绍如何使用Java数组进行常见操作，并探索其中的一些常用算法。我们将通过一个具体的代码示例来详细说明每个操作的实现和作用。
图片处理中，调节饱和度、明度、色相是非常常见的功能，这篇文章带你深入理解饱和度的调节，文末附录代码实现。
堆排序的基本思想是将待排序的数组构建成一个最大堆或最小堆，然后通过堆的删除操作将堆顶元素逐个取出，得到一个有序序列。
直接选择排序是一种简单的排序算法。它的工作原理是每一次从未排序部分选出最小（或最大）的一个元素，存放到排序序列的起始位置，然后再从剩余未排序元素中继续寻找最小（或最大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。这种算法的时间复杂度为O(n^2)，其中n是待排序元素的数量，因此在处理大数据集时效率较低。然而，它的实现简单，对于小规模的数据排序是一个不错的选择。
本节将介绍两类问题的不同解决方案。其一是通过随机的搜索算法对某一函数的取值进行比较，求取最大/最小值的过程；其二则和积分类似，是使得某一函数被最优化，这一部分内容的代表算法是EM算法。（书中章节名称为Optimization）
我们首先从函数出发，既然是寻找全局最优解，我们可以想象一个多元函数的图像。遗传算法中每一条染色体，对应着遗传算法的一个解决方案，一般我们用适应性函数（fitness function）来衡量这个解决方案的优劣。所以从一个基因组到其解的适应度形成一个映射。可以把遗传算法的过程看作是一个在多元函数里面求最优解的过程。可以这样想象，这个多维曲面里面有数不清的“山峰”，而这些山峰所对应的就是局部最优解。而其中也会有一个“山峰”的海拔最高的，那么这个就是全局最优解。而遗传算法的任务就是尽量爬到最高峰，而不是陷落在一些小山峰。（另外，值得注意的是遗传算法不一定要找“最高的山峰”，如果问题的适应度评价越小越好的话，那么全局最优解就是函数的最小值，对应的，遗传算法所要找的就是“最深的谷底”）
为了改进蝴蝶算法容易陷入局部最优和收敛精度低的问题，本文从三个方面对蝴蝶算法进行改进。首先通过引入柯西分布函数的方法对全局搜索的蝴蝶位置信息进行变异，提高蝴蝶的全局搜索能力；其次通过引入自适应权重因子来提高蝴蝶的局部搜索能力；最后采用动态切换概率 p p p平衡算法局部搜索和全局搜索的比重，提升了算法的寻优性能。因此本文提出一种混合策略改进的蝴蝶优化算法(CWBOA)。
在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。
数组定义一般有如下两个形式：（当然为了加深理解，我们一般以int类型数组为例）
其实二叉树的题目真的不难，无非就是前中后序遍历框架来回倒嘛，但是对于有的题目，不同的遍历顺序时间复杂度不同。
线性判别分析，全称是Linear Discriminant Analysis, 简称LDA, 是一种属于监督学习的降维算法。与PCA这种无监督的降维算法不同，LDA要求输入数据有对应的标签。
前面学习了归并排序，快速排序时间复杂度为O(n*logn)而有没有比这更快的排序算法呢？当然是有的那就是计数排序，首先计数排序并不是比较排序算法，而是利用数组来实现的一种算法，想象一下这样一个场景，假如给数组{1，4，5，1，3}做一个排序,我们可以看出其中最大的值就是5，但是怎么利用数组实现排序呢？我们知道数组是一组连续的地址空间，且可以通过下标进行随机访问，数组有下标是有序的，我们可以利用下标来实现排序。
hello，大家好，今天，我们来一起学习动态规划中的一种问题，这种问题是关于在一个数组中，子数组最大的乘积问题，接下来，我们正式开始！！！！！
注意：查找的前提必须是有序数组或者容器 思想： 定义llow为顺序表最左端元素位置，high为顺序表右端元素位置。定义mid = (low+high) / 2,即顺序表的中间位置，然后用所查找的值与mid所在位置处的值比较，由于列表有序，若所查找的值比mid小，则只需在表的前半部分查找，否则只需在表的后半部分查找（若第一次比较就发现两值相等则直接返回当前值所在的位置），以此类推，直至查找到所寻找的值或确定所查找的值不在该列表内为止（即查找失败）。 有序数组中没有重复元素的情况下 #include<io
上次说了枚举字符串以及数组的一部分知识点，其实这些东西枯燥的很。小编在以前学习的时候也是如此。虽然枯燥，但这是做所有项目的基础。今天主要讲解点数组的基础知识，这个很重要。小编也尽量加大马力去写做。争取把自己所接触的知识，按照最简单的思路传播给你。一起努力。
两个数对 (a, b) 和 (c, d) 之间的 乘积差 定义为 (a * b) - (c * d) 。
1. 题目 查找数组（序列）中最大值或最小值的算法有很多，接下来我们以 [12,16,7,9,8] 序列为例讲解两种查找最值的算法。 2. 分治算法 分治算法解决问题的思路是：先将整个问题拆分成多个相互独立且数据量更少的小问题，通过逐一解决这些简单的小问题，最终找到解决整个问题的方案。 3. 普通循环对比获取最大值和最小值 如果列表没有值，直接返回-1； 将列表中的第一个值赋值给min和max，默认最大和最小； 循环列表，获取当前值和min或max进行对比； 当 min > cur_value，
本篇作为scala快速入门系列的第十一篇博客,小菌为大家带来的是关于数组的相关内容。
也就是说，通过 fit 函数可以先对需要归一化的数据集进行最大、最小值的计算，至于说最终归一化的结果是多少，对不起，fit 函数到此为止了。
每一次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置，直到全部待排序的数据元素排完 。
稳定排序和不稳定排序内部排序和外部排序时间复杂度和空间复杂度算法一：选择排序算法二：二元选择排序法（选择排序改进）
（4）Max, min, argmin, argmax （求最大、最小值，求最大值、最小值的位置）
选择排序是一种简单直观的排序算法。它的工作原理如下：在未排序序列中找到最小(大)元素,交换到起始位置,该元素为已排序序列的起始元素，继续在剩余未排序元素中找到最小(大)元素,交换到未排序序列起始位置，重复第二步,直到所有元素均排序完毕。
没错，正如在图1中所见到的那样，今天给大家介绍爬山算法。顾名思义，爬山就是我们日常所理解的爬山运动，而目的就是要登上山顶，想要到达山顶，每一步应该是向着山顶迈进的，经过一步一个脚印终于到达了山顶，就能真正体会到什么是“山登绝顶我为峰”豪迈姿态。当然了也别忘了“山外青山楼外楼”，也许所登山峰在当地是最高峰，但再高也没有珠穆朗玛峰。
因疫情影响，部门 2021 年会以线上直播的形式进行，通过微信小程序展开。为活跃年会氛围，年会直播间会有抢红包环节。因产品要求，红包金额要随机生成，所以这里涉及到指定红包总额、数量和最大最小值情况下如何生成红包金额。
理解和掌握堆（Heap）数据结构对于解决各种问题非常重要。堆是一种特殊的树形数据结构，常用于高效地维护一组元素中的最大值或最小值。本文将详细介绍Python中堆数据结构的使用，包括最小堆和最大堆，以及它们的应用场景。
Java堆是被所有线程共享的一块内存区域，所有对象和数组都在堆上进行内存分配。为了进行高效的垃圾回收，虚拟机把堆内存划分成新生代、老年代和永久代（1.8中无永久代，使用metaspace实现）三块区域
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （60）-- 算法导论6.4 4题
这个方法需要 (n + 1 + n + 1) = 2n + 2 次运算。 我们把 算法需要执行的运算次数 用 输入大小n 的函数 表示，即 T(n) 。
n ：特征量的数目 x^(i) ：第 i 个训练样本的输入特性值 x^(i)_j ：第 i 个训练样本中第 j 个特征量的值
在上一篇博客 【算法】动态规划 ① ( 动态规划简介 | 自底向上的动态规划示例 | 自顶向下的动态规划示例 ) 中 , 不管是 自底向上的动态规划 还是 自顶向下的动态规划 , 实现 动态规划 算法时 , 需要实现 4 个步骤 , 分别是
程序=数据+算法，也就是说程序就是你编写算法操作数据。Java是一种强类型语言，也就是说每一个变量都必须是某种类型的变量。在Java中数据类型分为基本数据类型和自定义的数据类型（也就是大家常说的类），
在实际使用数组的过程中，数组不仅可以存储多个同类型的数据，而且要求这些数据按照某种特征进行排序。例如，学生的成绩，需要按照从高到低的顺序排列，这就需要使用排序算法。
本次比赛囊括众多面试中高级知识点，具体为 差分数组，单调队列，双指针，单调栈，拓扑排序，DAG 上 dp
次小生成树 次小生成树 我们已经熟知了求最小生成树的方法，用kruskal,prim算法都可以搞 那么我们如何求次小生成树呢？ 这里次小生成树的定义是 边权和严格大于最小生成树的边权和最小的生成树 求解方法 次小生成树嘛，肯定和最小生成树脱不了关系 那么我们首先求出最小生成树 接下来，一个比较显然的思路是 枚举每一条未加入最小生成树的边，加入最小生成树，同时在最小生成树中删除边权最大的边 如果你想到了这里并写出了代码，那么恭喜你 你在里成功还有一步之遥成功掉进坑里了 比如下面的例子
题目意思很简单不再解读，拿到这道题，其实不难看出哈希表可以直接秒了，注意这是一道面试题，在oj上可以哈希表秒了，如果面试官要求不使用数据结构呢，所以今天带大家用位图的方法来做一下这道题。
本文为《程序员》原创文章，未经允许不得转载，更多精彩请订阅2016年《程序员》 本文是无人驾驶技术系列的第六篇，着重介绍增强学习在无人驾驶中的应用。增强学习的目的是通过和环境交互，学习如何在相应观测中采取最优行为。相比传统的机器学习，它有以下优势：首先，由于不需要标注的过程，可以更有效地解决环境中存在的特殊情况。其次，可以把整个系统作为一个整体，从而对其中的一些模块更加鲁棒。最后，增强学习可以比较容易地学习到一系列行为。这些特性十分适用于自动驾驶决策过程，我们在本文深入探讨增强学习如何在无人驾驶决策过程中发
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
