题目： 输入一个已经按升序排序过的数组和一个数字， 在数组中查找两个数，使得它们的和正好是输入的那个数字。 要求时间复杂度是O(n)。如果有多对数字的和等于输入的数字，输出任意一对即可。...思路： 1 第一种思路，可以把数字存在数组里，比如数组中最大值是15，那么就开一个长度未15的数组1 存在a[1]里 15存在a[15]里；这样用15-a[1]判断里面是否有值就可以了。...2 因为是求两个数，时间复杂度是O（n）,还是排过顺序的数组，那么可以从头和从尾同时找；从尾开始的tail下标大于sum，则tail左移；如果tail和head相加小于sum，则tail右移；指导头尾两个数相加等于求和...；或者tail大于head为止； 代码如下： ''' 题目：输入一个已经按升序排序过的数组和一个数字， 在数组中查找两个数，使得它们的和正好是输入的那个数字。...如果有多对数字的和等于输入的数字，输出任意一对即可。 例如输入数组1、2、4、7、11、15和数字15。由于4+11=15，因此输出4和11。
2021-10-07：将有序数组转换为二叉搜索树。给你一个整数数组 nums ，其中元素已经按 升序 排列，请你将其转换为一棵 高度平衡 二叉搜索树。...高度平衡 二叉树是一棵满足「每个节点的左右两个子树的高度差的绝对值不超过 1 」的二叉树。力扣108。 福大大 答案2021-10-07： 自然智慧即可。找中点，左节点=左边递归，右节点=右边递归。
数组：数组是一种基于索引的数据结构，这意味着每个元素都由索引引用。数组包含相同的数据类型元素。 ? image 链表：链表是一系列节点，其中每个节点都连接到其后的节点。这形成了数据存储的链接。...image Min-Heap： Min-heap是一个二叉树。它是完整的。存储在每个节点中的数据小于存储在其子节点中的数据项。 ? image Trie(前缀树或字典树)： Trie是一棵树。...在trie中，每个节点（根节点除外）存储一个字符或一个数字。通过将trie从根节点向下遍历到特定节点n，可以形成字符或数字的公共前缀，其也由特里结构的其他分支共享。 ?...它按其键的升序排序。操作的复杂性是O（logn）。 ? image LinkedHashMap： LinkedHashMap保持插入顺序。复杂性与HashMap O（1）相同。 ?...image 快速排序：选取一个随机元素并对数组进行分区，所有小于分区元素的数字都会出现在大于它的所有元素之前。如果我们在元素周围重复分区数组，那么数组最终将被排序。
题目 题目：有一个已经排好序的数组。现输入一个数，要求按原来的规律将它插入数组中。 2....分析 程序分析：首先判断此数是否大于最后一个数，然后再考虑插入中间的数的情况，插入后此元素之后的数，依次后移一个位置。 3.
2021-08-11：按要求补齐数组。给定一个已排序的正整数数组 nums，和一个正整数 n 。...从 1, n 区间内选取任意个数字补充到 nums 中，使得 1, n 区间内的任何数字都可以用 nums 中某几个数字的和来表示。请输出满足上述要求的最少需要补充的数字个数。...[在这里插入图片描述] 福大大 答案2021-08-11： 用尽可能大的数字扩充range范围。尽可能大的数字是range+1。 时间复杂度：O(数组长度+log(n))。 空间复杂度：O(1)。...且正数 1~aim func minPatches(arr []int, aim int) int { patches := 0 // 缺多少个数字 range2 := 0 // 已经完成了...patches } // 嘚瑟 func minPatches2(arr []int, K int) int { patches := 0 // 缺多少个数字 range2 := 0 // 已经完成了
https://blog.csdn.net/sinat_35512245/article/details/54849139 题目：请编写一个程序，按升序对栈进行排序，要求最多只能使用一个额外的栈存放临时数据...---- 思路：首先申请一个栈sta来存放数据栈，再申请一个辅助栈help来存放临时数据，然后比较sta弹出的栈顶的值res与help栈顶元素的大小。...当sta栈不为空时： 1、如果help.empty()或者res<=help.top()，那么就把res的值压入help栈中； 2、如果help不为空并且res>help.top()，那么就把help中栈顶的值弹出并压入...sta栈，最后把res的值压入help栈中。
搜索旋转排序数组 leetcode题号33 题目 假设按照升序排序的数组在预先未知的某个点上进行了旋转。...本来是想形成一个链式反应，一下子用O(1)的空间复杂度与O(n)的时间复杂度完成，可惜会有特殊情况，如[1,2,3,4], k = 2. nums[0] 与 nums[2]首尾相连，无法按预期运行。...题目 假设按照升序排序的数组在预先未知的某个点上进行了旋转。...允许重复会影响算法的时间复杂度吗？会如何影响，为什么？ 解答 由于需要判断left-right之间是否是完全有序的，重复数字会影响判断。所以本解法先去重。...题目 搜索旋转数组。给定一个排序后的数组，包含n个整数，但这个数组已被旋转过很多次了，次数不详。请编写代码找出数组中的某个元素，假设数组元素原先是按升序排列的。
2021-08-11：按要求补齐数组。给定一个已排序的正整数数组 nums，和一个正整数 n 。...从 [1, n] 区间内选取任意个数字补充到 nums 中，使得 [1, n] 区间内的任何数字都可以用 nums 中某几个数字的和来表示。请输出满足上述要求的最少需要补充的数字个数。...福大大 答案2021-08-11： 用尽可能大的数字扩充range范围。尽可能大的数字是range+1。 时间复杂度：O(数组长度+log(n))。 空间复杂度：O(1)。 代码用golang编写。...且正数 1~aim func minPatches(arr []int, aim int) int { patches := 0 // 缺多少个数字 range2 := 0 // 已经完成了...patches } // 嘚瑟 func minPatches2(arr []int, K int) int { patches := 0 // 缺多少个数字 range2 := 0 // 已经完成了
2022-09-11：arr是一个可能包含重复元素的整数数组，我们将这个数组分割成几个“块”，并将这些块分别进行排序。之后再连接起来，使得连接的结果和按升序排序后的原数组相同。...我们最多能将数组分成多少块？示例 1:输入: arr = 5,4,3,2,1输出: 1解释:将数组分成2块或者更多块，都无法得到所需的结果。...例如，分成 5, 4, 3, 2, 1 的结果是 4, 5, 1, 2, 3，这不是有序的数组。...然而，分成 2, 1, 3, 4, 4 可以得到最多的块数。答案2022-09-11：i右边的最小值小于max0~i，不能分割；大于等于max0~i，可以分割。 时间复杂度:O(N)。
参考答案： Array.prototype.distinct = function() { var ret = []; for (var i =...
min-heap是一个完全二叉树, 所以我们可以直接使用数组来对其进行表示, 因为结构的特殊性, 我们很容易知道, 对于任意非0节点i: - 其父节点为(i-1)/2 - 左儿子为 2(i+1) - 1...另外min-heap的实现会保证根节点就是最小元, 用于定时器, 则是最近需要被执行的节点了, 利用这点, 我们能够很快的找出已经超时的节点进行后续的处理....根据当前元素的大小, 逐步执行shift-up操作, 直到找到一个合适的位置(满足min-heap约束) 举例来说: 对于上图这样一个已有的min-heap, 当我们插入一个新的值为0的节点时...另外per_timer_data本身是以链表结构来组织的, 这样在小根堆排序的过程中数据交换量比较少, 另外就是小根堆重构后, 不需要反向外部持有per_timer_data的地方进行调整, 两级结构的封装会带来一定的便利性...会创建一个timer_queue. 3.
昨天我们简短地谈了谈二分查找的变形，其实都是很简单的转换，不费力，主要是为了抛砖引玉，让大家明白二分查找的题目的特点，从而引出今天的讨论：会给一个排序好的数组，然后在这之中去寻找符合条件的元素。...这也是我之前强调的，大家刷题的时候多按类型来做，总结出题目的规律，万变不离其宗，虽然我们不可能把所有的题目都做完，但是我们会找规律啊。...就像排序好的数组找某个元素会让我们联系到二分查找，在我们的记忆里就把他们形成一个强关联，我们发现一种类型的套路之后，我们再遇到类似问题就可以给自己一个大致方向，引导自己往正确的路上走。...现在再来看看刚才埋下的坑，如果数组里有重复元素会怎么样？上面的方法就不好使了，如果某一时刻start，middle，end的值都一样的，我们没办法判断某个部分是不是升序了。...，而且一般还会强调是一个排序好的数组做了什么什么转换。
堆的操作：小根堆插入元素 插入一个元素：新元素被加入到heap的末尾，然后更新树以恢复堆的次序。 每次插入都是将新数据放在数组最后。...可以发现从这个新数据的父结点到根结点必然为一个有序的数列，现在的任务是将这个新数据插入到这个有序数据中——这就类似于直接插入排序中将一个数据并入到有序区间中。...需要从下网上，与父节点的关键码进行比较，对调。 [图3] 堆的操作：删除小根堆堆的最小元素 按定义，堆中每次都删除第0个数据。...堆排序 如果从小到大排序，创建大堆建好之后堆中第0个数据是堆中最大的数据。取出这个数据，放在数组最后一个元素上，将当前元素数-1，再执行下堆的删除操作。...这样堆中第0个数据又是堆中最大的数据，重复上述步骤直至堆中只有一个数据时，数组元素就已经有序。
sort 作为一个很常见的数组方法，却是数组方法中最复杂的方法之一。...看完后面的内容，相信你会明白这其中的原理了。 1. sort 的定义 sort() 方法对数组的元素进行排序，并返回数组。...2. sort 的用法 arr.sort([compareFunction]) 可以看到 sort 方法是可以传递一个参数 compareFunction，该参数用来指定按某种顺序进行排列的函数。...如果省略，元素按照转换为的字符串的各个字符的 Unicode 位点进行排序。 如果指明了 compareFunction，那么数组会按照调用该函数的返回值排序。...，采用中位数作为哨兵元素； n > 1000，每隔 200~215 个元素挑出一个元素，放到一个新数组中，然后对它排序，找到中间位置的数，以此作为中位数。
如果 A 是多维数组，则 sort(A) 会沿大小不等于 1 的第一个数组维度计算，并将这些元素视为向量。...比如，如果 A 是一个向量，则 B = A(I) 。 【注】当 A 是元胞数组时，不支持 dim 和 direction，即 sort 仅沿其大小不等于 1 的第一个维度进行升序排序。...2. issorted 函数 2.1 作用 issorted 函数用来判断数组是否已经有序。...若 A 是多维数组，当 A 沿其大小不等于 1 的第一个维度按升序排序时，issorted 返回 1；否则，返回 0。...tblB = sortrows(tblA) 当 tblA 为表（table）时，基于 tblA 中的第一个变量中的值按升序对表进行排序；如果第一个变量中的元素重复，则 sortrows 按第二个变量中的元素排序
排序之后的结果仍然放在原来数组中。...用法： sort(first,last) 在[first, last)中的元素进行排序按升序排列 注意：sort默认排序后是升序。如果要想按降序排列，需自己编写一个比较函数来实现。...对给定区间复制并排序 nth_element 找出给定区间的某个位置对应的元素 is_sorted 判断一个区间是否已经排好序 partition 使得符合某个条件的元素放在前面 stable_partition...for(i=0;i<20;i++) cout<<a[i]<<endl; return 0; } 输出结果将是把数组a按升序排序，说到这里可能就有人会问怎么样用它降序排列呢？...也就是说，能给比较函数一个参数，用来指示是按升序还是按降序排,这回轮到函数对象出场了。 为了描述方便，我先定义一个枚举类型EnumComp用来表示升序和降序。
文心一言： 对于一个按升序排列的包含 n 个元素的有序数组 A 来说，HEAPSORT 的时间复杂度是 O(n log n)。这是因为 HEAPSORT 算法的主要部分是构建最大堆和进行堆排序。...在这里插入图片描述 讯飞星火： 代码解决方案： 在 Python 中，可以使用 heapq 模块来实现堆排序。对于一个按升序排列的有序数组 A,HEAPSORT的时间复杂度为 O(nlogn)。...这个过程会重复多次，直到堆中只剩下一个元素为止。最终，我们得到了一个完全排序的数组 A。 需要注意的是，如果要对多个数组进行排序，可以将它们合并成一个大数组，并对整个大数组进行排序。...在这里插入图片描述 天工： 对于一个按升序排列的包含 n 个元素的有序数组 A，HEAPSORT 的时间复杂度是 O(n log n)。...在这里插入图片描述 chatgpt： 对于一个按升序排列的包含 n 个元素的有序数组 A 来说，使用 HEAPSORT 进行排序的时间复杂度为 O(n log n)。
，所以可以重复上面的过程；总共重复k轮，即最后一轮已经是长度是2的序列比较了，就可得到最终的排序结果。...这样只要每次两个相邻长度为n的序列的单调性相反， 就可以通过连接得到一个长度为2n的双调序列，然后对这个2n的序列进行一次双调排序变成有序，然后在把两个相邻的2n序列合并（在排序的时候第一个升序，第二个降序...以16个元素的array为例， 相邻两个元素合并形成8个单调性相反的单调序列， 两两序列合并，形成4个双调序列，分别按相反单调性排序 4个长度为4的相反单调性单调序列，相邻两个合并，生成两个长度为8的双调序列...5、非2的幂次长度序列排序 这样的双调排序算法只能应付长度为2的幂的数组。那如何转化为能针对任意长度的数组呢？一个直观的方法就是使用padding。...即使用一个定义的最大或者最小者来填充数组，让数组的大小填充到2的幂长度，再进行排序。最后过滤掉那些最大（最小）值即可。
下面我们先从字典的升序排列开始说起，我先假定一个字典。...我们该怎么样把这四个字符串按升序排列呢？...首先我们定义一个数组，存储字典中的所有key值: NSArray *keyArray = [params allKeys]; 接下来我们定义一个排序数组，存储排序好之后的key值 NSArray...而这时，我们排序好的key值，已经按顺序存储在sortArray数组中，这时我们再创建一个数组，来按升序存储key对应的Value，通过遍历sortArray的方法。...，分别对应升序排序的key和value，所以再创建一个keyValue的数组来存储每一个key和value的格式。
这三个排序方法应对日常工作基本够用 先说一下三者的区别 sort， sorted 是用在 list 数据类型中的排序方法 argsort 是用在 numpy 数据类型中的排序方法（ numpy 里也有一个...，而是将排序的结果作为参数传递给一个新的数组，而 sort 则在原数组上直接进行了排序 区别就是 sorted 需要一个变量接收排序结果，sort不用 建议使用 sorted，因为 sort 虽然代码更简洁...，但是会修改原数组，这样不灵活，如果你有多个地方同时使用了这个数组，那么经过 sort 操作之后的数组就已经不是原来那个数组了，debug的时候很麻烦 ---- 说完了区别，来具体讲讲使用方法 目录索引...1.升序排序 2.降序排序 3.如果不想要排序后的值，想要排序后的索引，可以这样做 4.字符串类型排序 5.二维数组排序 6.二维数组获取排序后的索引 7.字典数组排序 8.字典数组获取排序后的索引....二维数组获取排序后的索引【numpy】 1.升序排序 # sorted 升序排序 num_list = [1, 8, 2, 3, 10, 4, 5] ordered_list = sorted(num_list
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