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
在《Excel公式技巧54:在多个工作表中查找最大值最小值》中,我们在MAX/MIN函数中使用多工作表引用来获取最大值/最小值。在《Excel公式技巧55:查找并获取最大值最小值所在的工作表》中,我们更进一步,获取最大值/最小值所在的工作表名称。本文来讲解如何利用公式获取最大值/最小值在哪个单元格。
要在Excel工作表中获取最大值或最小值,我们马上就会想到使用MAX/MIN函数。例如,下图1所示的工作表,使用公式:
我们知道数据库通常包含大量数据,要从海量的数据中找到我们需要的某条记录无异于大海捞针,不过通过SQL语言我们可以找到很多方法从数据库中提取我们要查找的特定数据,就是通过这些方法我们才能找到“列举出七八两个月中购买了西伯利亚羊毛的所有顾客的姓名”这类问题的答案。
了解一个知识,必须先要从其含义开始。 什么是分块索引查找算法呢,分块查找是折半查找和顺序查找的一种改进方法,分块查找由于只要求索引表是有序的,对块内节点没有排序要求,因此特别适合于节点动态变化的情况。 首先,所以查询需要一个索引表和一个待排序数组。索引表有当前起止索引和块区域内最大的值;
在《Excel公式技巧54:在多个工作表中查找最大值最小值》中,我们在MAX/MIN函数中使用多工作表引用来获取最大值/最小值。现在更进一步,我们想要获取最大值/最小值所在的工作表名称。
本专题主要介绍哈希表和指针两种方法来解决该类问题,从两个数之和引申到三个数之和,再从四个数之和的问题上思考如何构建出一种通用的代码(可以解决N个数之和)。本文主要内容是通过001问题来初步了解数组求和的两种常用方法。
PHP数据结构(二十三)——选择排序 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 选择排序的基本思想,是每一趟在n-i+1(i=1,2…n-1)个记录中选取关键字最小的记录作为第i个记录。选择排序分为简单选择排序、树形选择排序、堆排序。 二、简单选择排序 简单选择排序,即完全按照上述的说法进行排序。时间复杂度O(n2)。由于比较简单,不具体描述。 1、算法 1)遍历整个数组,找到最小值放置于第一个位置。 2)遍历从第二个位置至末尾的数组,找到最小值放在第二个位置。
而二叉排序树的查找类似二分查找,而插入类似链表,相较以上三种结构可以较好的平衡查找和插入效率
在 SQL 数据库中,聚合函数是一组强大的工具,用于处理和分析数据。它们可以帮助您对数据进行统计、计算总和、平均值、最大值、最小值等操作。无论您是数据库开发者、数据分析师还是希望更好地了解 SQL 数据库的用户,了解聚合函数都是非常重要的。
visualgo是新加坡国立大学计算机学院一位很棒的博士老师Dr. Steven Halim 在2011年写的一个可视化数据结构和计算机常用算法的开源项目,虽然现在没有维护了,但不可否认他依旧是一个很棒的网站。它最初的目的是为了帮助他的学生更好地理解算法和数据结构,但随着时间的推移,它已经成为了一个广受欢迎的在线教育工具。
本文讨论了旋转数组的最小值问题,提出了一种有效的算法解决方案,并通过示例进行了详细的分析和实现。该算法的时间复杂度为O(log n),可以快速地找到旋转数组的最小值。
我们可以按照行优先和列优先。 这里我们采用行优先,找出每一行最小值求和,那么最优解一定不会大于这个值,
当元素进行 mod 运算后,可能会与其他元素的 mod 值一样,此时数组中已经有其他元素占了这个下标位置,这种存储位置重复了的情况便叫做 冲突,我们来看个例子:
前文介绍了符号表的两种实现,无序链表和有序数组,无序链表在插入的时候具有较高的灵活性,而有序数组在查找时具有较高的效率,本文介绍的二叉查找树(Binary Search Tree,BST)这一数据结构综合了以上两种数据结构的优点。
一个长度为n的数组A,它是循环排序的,也就是说它的最小元素未必在数组的开头,而是在下标i,于是就有A[i]<A[i+1]….<A[0]<A[1]…<A[i-1],例如下面的数组就是循环排序的: 378, 478, 550, 631, 103, 203, 220, 234, 279, 368, 370, 374 给定一个排序数组,假定数组所有元素都不相同,请你给出一个复杂度为O(lgn)的算法,查找出第k小的元素。对于上面例子,如果k = 10,那么对应元素为478. 解答这道题的关键是要找到数组中的最小值,
本文介绍了如何汇总数据,包括使用聚集函数、组合聚集函数等。同时介绍了如何对不同值进行汇总,以及如何使用SUM、AVG、COUNT、MAX和MIN等函数进行计算。
作图思路: 准备一块300*300小单元格组成的区域,对照地图图形,在每个省图形范围内的单元格填入该省的数据,然后对这些单元格应用条件格式->色阶,就形成了一幅热力地图。这一做法参考了Jorge Ca
如果数据比较少时,或者查询的频率比较低的时候,索引的作用并不明显。因为这时候表中的数据差不多都可以完全缓存在内存中。所以就算是进行全表扫描也不会太慢。
冒泡排序是一种交换排序,它的基本思想是:两两比较相邻记录的关键字,如果反序则交换,直到没有反序的记录的为止,这里的反序指的是不符合当前指定排序规则的数字
在诸如基于条件查找最小值或最大值、计算标准偏差等情形时,Excel没有提供相应的内置函数,必须编写数组公式,其中往往涉及到在数组中使用比较运算符。
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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
窗口函数是对where或者group by 子句处理后的结果进行操作,所以窗口函数原则上只能写在select 子句中。
递归就是方法自己调用自己,每次调用时传入不同的变量,可以让代码变得简洁。递归算法在计算机科学中是指一种通过重复将问题分解为同类的子问题而解决问题的方法,递归式方法可以被用于解决很多的计算机科学问题,因此它是计算机科学中十分重要的一个概念。
在一个 select 语句中,嵌入了另外一个 select 语句, 那么被嵌入的 select 语句称之为子查询语句,外部那个select语句则称为主查询。
把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,就称之为数组的旋转。有一个递增排序数组,将其开头的若干个元素移动至数组的末尾,寻找其中的最小值。
素数:一个大于1的正整数,如果除了1和它本身以外,不能被其他正整数整除,就叫素数。如2,3,5,7,11,13,17…
当有多张表时,如何将一个excel表格的数据匹配到另一个表中?这时候就需要使用vlookup函数。它可以按条件查找出数据。
笔者写的 JavaScript 数据结构与算法之美 系列用的语言是 JavaScript ,旨在入门数据结构与算法和方便以后复习。
前面我们学习了很多关于栈的知识,比如《动图演示:手撸堆栈的两种实现方法!》和《JDK 竟然是这样实现栈的?》,那么接下来我们再来刷一些关于栈的经典面试题以巩固学过的知识。
选择排序思想:指针指向数组头,从指针位置到数组尾遍历最小值位置,将该位置与指针位置交换值,指针向后位移一位,循环遍历最小值 实现代码:
在数据量过大以后,通常都会进行分库操作,把一张表拆分到不同数据库中 例如 tb1 表被拆分到3个库中,分库1、分库2、分库3 现在想执行分页操作 SELECT c1 FROM tb1 ORDER BY
二分搜索树的又名比较多,有的叫二叉排序树,也有的叫二叉查找树,或者有序二叉查找树。是指一棵空树或者具有下列性质的二叉树:
先看一下两个例子: 十个成绩,求总分,最高分,最低分 //输入10个成绩,求总分,最高,最低 var arr=new Array(67,45,56,12,90,98,23,43,56,99,97); var g=0; var d=arr[0];//定义最小开始时等于第一个数 var z=0; for(var i=0;i<arr.length;i++){ z=z+arr[i]; if(arr[i]>g){
已知一个长度为 n 的数组,预先按照升序排列,经由 1 到 n 次 旋转 后,得到输入数组。例如,原数组 nums = [0,1,2,4,5,6,7] 在变化后可能得到: 若旋转 4 次,则可以得到 [4,5,6,7,0,1,2] 若旋转 7 次,则可以得到 [0,1,2,4,5,6,7] 注意,数组 [a[0], a[1], a[2], ..., a[n-1]] 旋转一次 的结果为数组 [a[n-1], a[0], a[1], a[2], ..., a[n-2]] 。
HAVING子句是SQL中非常重要的功能,本文将再次介绍该子句的使用。作者指出:SQL语句处理的对象是集合而不是记录,我们要有面向集合的思考方式。
PHP数据结构(二十六)——基数排序实现36进制数排序 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 插入排序、选择排序、快速排序等,都是通过关键字之间的比较和移动进行的。基数排序完全不同,其是借助多个关键字排序的思想对单逻辑关键字进行排序的方法。 所谓多关键字,可以理解为带权值的关键字。例如: 现有序列{a0,a1,a2,a3,b0,b1,b2,b3},假设a<b,数字按数字正常的大小。现要求对这个序列进行排序,但是要求数字的优先级更高,即a0<b0<a1<b1。则这种排序可以认为是多关键字的排序
大家好,上节介绍过按钮、数值调节钮和滚动条控件,本节主要演示在工作表中结合函数公式来扩展数值调节钮功能的示例。(滚动条和数值调节钮的使用方法雷同,只使用数值调节钮来演示。)
堆这种数据结构的应用很广泛,比较常用的就是优先队列。普通的队列就是先进先出,后进后出。优先队列就不太一样,出队顺序和入队顺序没有关系,只和这个队列的优先级相关,比如去医院看病,你来的早不一定是先看你,因为病情严重的病人可能需要优先接受治疗,这就和时间顺序没有必然联系。优先队列最频繁的应用就是操作系统,操作系统的执行是划分成一个一个的时间片的,每一次在时间片里面的执行的任务是选择优先级最高的队列,如果一开始这个优先级是固定的可能就很好选,但是在操作系统里面这个优先级是动态变化的,随着执行变化的,所以每一次如果要变化,就可以使用优先队列来维护,每一次进或者出都动态着在优先队列里面变化。在游戏中也有使用到,比如攻击对象,也是一个优先队列。所以优先队列比较适合处理一些动态变化的问题,当然对于静态的问题也可以求解,比如求解1000个数字的前100位出来,最简单的方法就是排序了,,但是这样多此一举,直接构造一个优先队列,然后出的时候出一百次最大的元素即可。这个时候算法的复杂度就是
在生活中我们经常会使用到搜索的功能。在我们数据量不大的情况下,可以使用每次遍历全部数据,查询我们的目标数据。当数据量增加时,我们遍历的方式就有些力不从心了;也可以将数据的数据排序,使用比较高效的二分查找方式,但是在插入或删除数据时,数组表现就会很慢。所以我们可以结合二分查找查询的高效 + 链表添加删除的高效性来实现高效搜索(符号表)的情况
分块查找,又称为索引顺序查找,吸收了顺序查找和折半查找各自的优先,既有动态结构,又适于快速查找。
数据查找算法的实质是数据的比对。 1.确定基本步骤 2.步骤足够简单,并反复执行。 3.查找次数介于1和n之间,平均为n/2,算法复杂度为O(n) # 无序表的顺序查找 def sequentialsearch(alist, item): pos = 0 found = False while pos < len(alist) and not found: # 退出while循环的两种方式 if alist[pos] == item: fo
start=4,nums[start]=8 start=8,nums[end]=3 mid=6,nums[mid]=1
对于不同的查找需求场景,会采用不同的查找类型,最终采用的查找方式(查找算法)也有所不同,具体如下
二分查找,又叫折半查找。给定一个数据,查看该数据是否在给定的数组中,如果存在,就返回这个数据在数组中的下标位置,如果不存在,则返回-1
——老子
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