二分查找适用于对于有序数组的精确查找，例如从一个有序数组中找到指定元素的索引，可将时间复杂度从普通枚举的 O(n) 降至 O(log n) ，前提是数组必须是有序的，否则是没有办法使用二分查找的。...而套用模板，你只需思考每轮结束后，下一轮应该搜索的区间是什么，以及什么时候该返回结果，最后再想想有没有重复的判断可以抽离出来的（这一步实际上可有可无，毕竟除了让代码变少，对时间复杂度没有什么影响）。...继续套用这个模板，和有序二分查找类似，当找到target的时候直接返回，没有找到，则继续搜索左边或者右边，每次将搜索范围缩小至二分之一，不过这里的难点在于，如何判断是搜索左边还是搜索右边。...如何处理这个问题，有个简单办法，当相等的时候将left右移一位，相当于排除一个元素，再继续搜索。...给你一个山脉数组，你要从中找到目标值target的最小下标，即如果存在多个target取索引较小的那个，如果不存在则返回-1。
实现这个操作需要一个队列，遍历到28的时候，把它的左右子树塞进队列里面，接着把队首的元素输出，把输出元素的左右子树右赛进去，这样循环直到队列没有元素为止。...想知道相邻的两个点有没有连接，直接看有没有线就好了，但是如果我想找到左上角的点和右下角的点有没有连接，这就尴尬了。 所以并查集一个比较好的应用就是连接问题，网络之间的连接状态。...如果是合并，那么就会出现： ? 事实上： ? 这样才是比较好的合并方式，所以合并到哪一个并不应该通过数量来判断，而是通过树的高度来判断，也就是rank。...图的节点是需要一个标记来知道有没有被访问了的。 ? 首先是0号节点，0号节点下面有两个，1和2,。先看看1。 ?...，那么就从这个点进行BFS，往下看，用对应的迭代器查看，如果找到了下一个元素，而且这个元素没有被访问过，那么就可以从这个元素开始BFS。
它的原理是这样：首先在未排序序列中找到最小（大）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（大）元素，然后放到已排序序列的后面，以此类推，直到所有元素均排序完毕。...，如果要查找的元素包含在一个有序列表中，二分查找可以返回其位置。...100，那么你就要猜100次；第二种方法是从50开始，如果我说小了，那你就猜75，就这样依次排除掉一半的剩余数字，这就是二分查找法。...广度优先搜索算法可以解决两类问题：第一类是从节点A出发，有没有前往节点B的路径；第二类问题是从节点A出发，前往B节点的哪条路径最短。...使用广度优先搜索算法的前提是图的边没有权值，即该算法只用于非加权图中，如果图的边有权值的话就应使用狄克斯特拉算法来查找最短路径。
目录 列表 元组 字典 三元表达式 一、列表 前面学习的字符串可以用来存储一串信息，那么想一想，如果现在有很多人，总不能每个人都起一个变量名把？那岂不得疯~ ? 咱们可以使用列表。...('没有找到') 运行结果: ?...= input('请输入要查找的姓名:') #查找是否存在 if findName not in nameList: print('没有找到') elif findName in nameList...提出疑问：有没有什么方法，既能存储多个数据，还能在访问元素得时候很方便就能够定位到元素呢？ 答案：当然是通过接下来要讲得 字典 啦~向下看咯 生活中的字典： ?...（3）添加元素 如果在使用 字典名['键'] = 数据 时，这个“键”在字典中，不存在，那么就会新增这个元素。
，珍惜~~~") else: # 条件不成立则执行 else print("没有车票，不能上车") print("我要再想想其它的办法"） 实际操作: ?...从技术角度来说，当它可以用来询问某个元素是否包含在其中时，那么这个对象就可以认为是一个容器，比如 list，set，tuple 都是容器对象 （1）可迭代对象 可以被 for 循环的语句统称为可迭代对象...except...中也是如此，即如果没有捕获到异常，那么就执行 else 中的事情 try: num = 100 print(num) except NameError as errorMsg...函数嵌套 如果一个函数发生异常,没有进行捕获,那么异常会传递给调用的函数. # 举个例子 def func1(): print("---正在执行 func1 ---开始") print(num)...这就是在函数嵌套中,如果出现异常,异常会逐层向上传递,异常出现后,异常下面的代码不会执行,直到 except 捕获异常为止. （4）抛出自定义异常 你可以用 raise 语句来引发一个异常。
a Hello. stranger 如果第一个语句块没有被执行，那么就会转入第二个语句块，可以看到。...如果能使用for循环，就尽量不用while循环。 xrange函数的循环行为类似于range函数，区别在于range函数一次创建整个序列，而xrange一次只创建一个数。...5.5.6 循环中德else子句 当在循环内使用break语句时，通常是因为”找到了“某物或者因为某事”发生“了。跳出时做一些事情是很简单的，但是有些时候想要在没有跳出之前做些事情。那么怎么判断呢？...更简单的方式是在循环中增加一个else子句----它仅在没有调用break时执行。...但是当我把robin也设置为None的时候，字典就’漂‘在内存里面了，没有任何名字绑定到它上面。没有办法获取和使用它，所以python解释器直接删除了那个字典（这种行为被称为垃圾收集）。
} 没错，C 语言使用的是全拼写法，但是在它的预处理/预编译语句中，还有一个 elif 指令，Guido 所说的“偷”，就是从这来的： #if 常量表达式1 // 编译1 #elif 常量表达式2 /...编程语言间有一些共享的元素，这很常见，创造一门语言并不意味着要原创每一个词句，毕竟大部分思想是共通的，作为基础设施的词语更是如此。...上例的作用是查找偶数，如果找到则打印出来，如果 for 循环遍历完都找不到，则进入到 else 分支，打印“mismatch”的结果。...所以，其实 else 是 for 循环有没有正常遍历结束的标记，如果在循环后没有达到某种目标而跳出（break、return 或者 raise），就可以在 else 中做必要的补充（记录日志、抛出异常等等...聊到这里，意犹未尽，但主题似乎有点跑偏，我们来稍微总结几个要点吧： Python 从 C 中借用了 elif，受到赞许 Python 没有借用 C 传统的三段式 for 循环 Python 采用类似 foreach
18.四数之和 链接：https://leetcode-cn.com/problems/4sum/ 给定一个包含 n 个整数的数组 nums 和一个目标值 target，判断 nums 中是否存在四个元素...题目分析 做这类题的话，如果之前没有见过的话，很大可能就只能选择暴力求解了。不是说这样做不行，实在想不到其他方法了，也可以。...就拿三数之和来说，如果按照暴力来进行求解的话，需要设置三层循环，但是双指针解法可以减少一层循环。...,那么有没有一种通用的方法呢？ 当前的方法也可以，不过需要事先确定 N，如果 N 不确定的话，就没办法了。 这个时候递归就派上用场了，而且同样可以使用双指针。...如果觉得自己已经理解了的话，可以去 LeetCode 上实际写下。看看自己到底有没有掌握。
if 语句在代码中创建了所谓的“分支”。这有点像那些选择你自己冒险的书，如果你做出一个选择，就会被要求翻到一页，如果你选择另一条路，就会翻到另一页。...你的脚本从顶部开始运行，一直到底部结束。如果你创建了一个函数，你可以稍后运行该函数，但它仍然没有你真正需要做出决策的分支。现在你有了 if、else 和 elif，你可以开始编写决策性的脚本了。...在许多操作系统上，一个程序可以通过 exit(0) 中止，传入的数字将指示是否有错误。如果你使用 exit(1)，那么就会有一个错误，但 exit(0) 将是一个良好的退出。...此外，您会注意到在上一个对话中，没有一个人要求看代码。如果只是展示了他们的代码，那么就可以推荐更好的方法来解决问题。问题解决了。...如果else部分永远不应该运行，因为这没有意义，那么你必须在else中使用一个 die 函数，打印出错误消息并终止程序，就像我们在之前的练习中所做的那样。这将找到许多错误。
（2）知道分支语句都是if...elif...elif...但是第一个if从哪开始呢？当然是从最小的第一个分段指标10万以内开始判断啦，条件成立，那么这一段的业绩计提10%，OK？...需求分析： （1）冒泡排序的一般算法是：遍历一个序列，每取一个元素，与剩下的其余所有元素进行比较，如果发现有比它更小的就替换，比较结束后将获得本轮循环的一个最小值，然后，继续迭代，对剩余的集合采用相同的办法...创建一个备用的空列表y，马上你就会知道它的用处了。你问我怎么知道要提前在这儿准备个y呢？...（5）然后开始下一轮循环，这是一个对当前x列表进行迭代的for循环，每一次迭代，取其一个元素xj，与xi相比较，如果遇到了较小的xj，我们就将它的值替换到xi中（赋值给xi），直到for循环迭代结束，我们就找到了当前...一轮下来，“浮到最上面”来的那个值就是这一轮中最小的，然后将它移出列表，并添加到一个新的列表中。
这道题是「力扣」第 704 题，思路是：找到一个位于搜索区间中间位置的一个元素 nums[mid]： 如果 nums[mid] 恰好等于 target，我们就可以说找到了目标元素； 如果 nums[mid...「力扣」上复杂问题的共同特点 这些问题有一个共同的特点： 如果当前猜的那个数 nums[mid] 符合某个性质，我们还不能确定它一定就是我们要找的元素，必须向左边（或者向右边）继续看下去，才能确定 nums...如果下一轮搜索区间是 [mid..right] ，这个时候就设置 left = mid，这种情况的反面区间就是 [left..mid - 1] ，那么 else 就设置 right = mid - 1。...我用什么模板 我不固定用哪一种写法，看问题： 如果要找的元素性质简单，可以在循环体内决定，我写成 while (lefy <= right)，并且不设置 ans，因为循环体内就可以返回，没有必要设置 ans...出现死循环的原因和解决办法我已经完全理解。
二分查找算法就像是一个聪明的查词策略，它可以帮你快速定位到那个词。 使用二分查找时： 你会先打开字典的中间，看这一页的词是不是你要找的，如果不是，你再看这个词是在你要找的词的前面还是后面。...遇到数组全部是目标值的时候，第一次就能命中对应目标值，但要寻找到起始和中止就要遍历所有的元素，这样就和暴力算法没有区别了！...我们来分类讨论一下： 如果有结果，那么left 是一直想要跳出这个区域，如果相遇那么此位置就是结果（无需判断），如果判断就会陷入死循环 如果全大于 t , 那么只能right 移动，最终相遇时，如果是（...left <= right ）就会死循环，我们只需判断该值是否等于 t 如果全小于 t , 那么只能left 移动，最终相遇时 ，如果是（left <= right ）就会死循环，我们只需判断该值是否等于...搜索插入位置 家人们！！！上链接！！！35. 搜索插入位置 题目描述 这道题很好理解，找到对应位置插入即可！！！ 算法思路 当然暴力算法很好想，但是我们不用。
简介 首先我们给出背景：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。...这个问题简单来说就是求众数的问题，一个简单的解决办法是使用哈希表记录元素出现的次数，然后遍历哈希表寻找满足条件的元素，时间复杂度为 O(n)、空间复杂度为 O(n)。...；如果一个序列中没有占到多数的元素，那么第一次的结果就可能是无效的随机元素。...具体来说，我们设置一个计数器，在遍历时遇到不同数字时就将计数器 -1，遇到相同数字时就 +1，只要在计数器归 0 时就重新假定当前数字为众数再继续遍历，那么到了最后，计数器记录的那个数字「可能」就是众数...多数元素 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。 你可以假设数组是非空的，并且给定的数组总是存在多数元素。
每次出来一个元素都要看看这个元素的右子树是否存在，如果存在就要遍历，但其实不必要这样判断，因为算法前面的大循环已经判断了。...，这就进入到了一个死循环，所以这里要使用一个标记来看看有没有访问了右子树，如果访问了右子树，就可以放心输出了，因为while循环的时候已经到了最左边的了，这个时候不会再有左子树，只需要考虑右子树即可。...比如在二叉搜索树的时候，如果插入的数字是有顺序的，那么就容易退化成极其不平衡的链表，搜索复杂度就会变成 ? 了。所以对于插入顺序不是平衡的时候，之前所学过的二叉树就不再是一种好的数据结构了。...对于空子节点而言，本来可能有，但是实际没有的那个字节点就叫做空子节点，比如一个节点只有右子节点，左子节点是没有的，但是左子节点是可以存在的，那么空的这个左子节点就是空子节点。...但是如果变成黑色的了，那么这边就会多出黑色的一个，这就违法了相同数目的黑色节点的原则了。
，所以大部分内容都是靠脑补，8喜勿喷，喷也不会发生什么事情 首先通过url可以分析出来，网站是通过传入s参数的值，然后去搜索的，所以可以通过拼接url来实现结果的查询 url="http://yqqdf.cn...那么获取到了网页源代码后，就用bs4这个库来进行网页解析 def find_video(html): url_list=[] schtml=BeautifulSoup(html,"html5lib...") 我这里做了一个比较奇怪的操作，因为考虑到内容有多页，所以我先在页面中查找有没有下一页这个选项，这里有两个部分的操作，一个是有下一页的一个是没有下一页的，无疑就是多了个询问而已 大致的做法如下: ·...else: return nextpage,schtml 如果存在下一页的话，就return一个值，外面if到这个值后，就转给另外一个部分来完成工作 elapse=find_video(...html) if elapse[0]==("next_page"): print("存在下一页") 那么回到没有下一页的操作中，我通过拼接url后访问，得到了一个页面，我得把资源整合出来 首先获取对应的元素
学习开始 小媛：小 C，我想学做游戏了，有什么速成的办法吗？ 小C：没有，谢谢。 小媛：我看他们都可以，直接做一个飞机大战，说是一下子就学会了。 小C：你是想先大概过一遍内容吗？...小C：是的，我们创建一个变量直接一个名字，在这个变量名右边用一个等于号连接一个值，那么这个值就会存储到这个变量中。 小媛：真简单。 小C：那你知道怎么存储一个字符串吗？ 小媛：知道呀，就这样。...而且他是顶头的没有进行空格。 小C：是的，因为 if 和 else 是同级，如果你也空格了那不就是在 if 语句判断对后才能执行吗？...小C：是的，当 if 条件判断错误后会依次进行判断，哪一个条件判断正确就执行那个条件内的代码，如果所有条件错误那么就执行 else 部分。 小媛：明白了，还有多少才能学完基础？...13 控制角色移动 小C：那么接下来我们来控制这个飞机左右移动吧。 小媛：期待。 小C：我们创建一个函数，用来检测用户是否按下了上下左右。
这个列表最少也会有一个元素；如果没有给定输入参数，sys.argv[0] 就是个空字符串。如果给定的脚本名是 '-' (表示标准输入)，sys.argv[0] 就是 '-'。...缩进这个事情，其实Python的创始人说，没有那么夸张，只是必要的缩进会对阅读代码有益，现在看到是比较糟糕的设计，最好还是使用括号来匹配。...关键字 'elif' 是 'else if' 的缩写，适合用于避免过多的缩进。一个 if ... elif ... elif ......这意味着如果语句体从序列中删除了当前（或之前）的一项，下一项就会被跳过（因为其标号将变成已被处理的当前项的标号）。类似地，如果语句体在序列当前项的前面插入一个新项，当前项会在循环的下一轮中再次被处理。...这会导致麻烦的程序错误，避免此问题的办法是对整个序列使用切片来创建一个临时副本： for x in a[:]: if x < 0: a.remove(x) 一般重复语句主要有两种类型的循环
1.平衡性是树形问题的关键 如果我们将子问题看做节点，将问题之间的依赖关系(dependencies or reductions)看做边，那么我们就得到了子问题图(subproblem graph )，...Python中bisect模块也正是利用了二分查找策略，其中方法bisect的作用是返回要找到元素的位置，bisect_left是其左边的那个位置，而bisect_right和bisect的作用是一样的...3.顺序统计量 在算法导论中一组序列中的第 k 大的元素定义为顺序统计量 如果我们想要在线性时间内找到一组序列中的前 k 大的元素怎么做呢？...[扩展知识：在Python中如果你需要求前 k 小或者前 k 大的元素，可以使用heapq模块中的nsmallest或者nlargest函数，如果 k 很小的话这种方式会好些，但是如果 k 很大的话，不如直接去调用...事实证明这种随机选择的期望运行时间的确是线性的，但是如果每次都选择的不好，导致划分的时候每次都特别不平衡将会导致运行时间变成平方时间，那有没有什么选主元的办法能够保证算法的运行时间是线性的？的确有！
也还可以，比较32次就可以找到它，但是，如果我们的这个数组的元素个数特别的多，比如10000，怎么办，最糟糕情况下，你要找的元素正好也是最后一个，那就要比较10000次，这个效率是无法接受的。 ...确定了这个范围以后，我们不是一个一个比较，而是在它这个范围内，挑它中间的值进行比较。 那么它的中间值就是这个索引为15的74,那个这个74和我们要查找的128做一个比较，显然74是小于128的。...以此类推 次我们找到了128这个数字。我们一共比较了3次。 注：如果我们的左边界 L > 右边界R 时，表示没有找到，应结束循环。...： 没有的元素： 3.3 小结 前提：有已排序数组 A（假设已经做好） 定义左边界 L、右边界 R，确定搜索范围，循环执行二分查找（3、4两步） 获取中间索引 M = Floor...，M - 1 设置为右边界，重新查找 ③ A[M] < T，中间值左侧的其它元素都小于 T，无需比较，中间索引右边去找， M + 1 设置为左边界，重新查找 当 L > R 时，表示没有找到，应结束循环
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