一、背景 平时业务开发可能有这样的一个场景：一个集合有M个元素，需要每N个元素一起处理。 虽然这个功能非常简单，直接用for循环或者while可以写，其实可以封装成工具类，方便后续复用。...二、源码 单元测试 三、总结 遇到一些可以复用的场景可以考虑封装成工具类。 测试时可以考虑用EasyRandom来构造测试对象，省时省力。
目录 第一种：删除最后一个元素 pop 删除 slice 删除 splice 删除 for 删除 length 删除 第二种: 删除第一个元素 shift 删除 slice 删除 splice 删除...第三种：删除数组中某个指定下标的元素 splice 删除 for 删除 第四种：删除数组中某个指定元素的元素 splice 删除 filter 删除 forEach、map、for 删除 Set 删除...splice 删除 var arr = [1,2,3,4,5]var new_arr = arr.splice(0, 1)// arr => [2,3,4,5]// new_arr => [1] 第三种：删除数组中某个指定下标的元素...不可以使用 delete 方式删除数组中某个元素，此操作会造成稀疏数组，被删除的元素的为位置依然存在为empty，且数组的长度不变 2....不可以使用 forEach 方法比对数组下标值，因为 forEach 在循环的时候是无序的 第四种：删除数组中某个指定元素的元素 splice 删除 var element = 2, arr =
题目：从长度为m的int数组中随机取出n个元素，每次取的元素都是之前未取过的 Fisher-Yates洗牌算法是由 Ronald A.Fisher和Frank Yates于1938年发明的，后来被Knuth...等概率： 洗牌算法有些人也称等概率洗牌算法，其实发牌的过程和我们抽签一样的，大学概率论讲过抽签是等概率的，同样洗牌算法选中每个元素是等概率的。...用洗牌算法思路从1、2、3、4、5这5个数中，随机取一个数 4被抽中的概率是1/5 5被抽中的概率是1/4 * 4/5 = 1/5 2被抽中的概率是1/3 * 3/4 *...， Knuth 和 Durstenfeld 在Fisher 等人的基础上对算法进行了改进，在原始数组上对数字进行交互，省去了额外O(n)的空间。...该算法的基本思想和 Fisher 类似，每次从未处理的数据中随机取出一个数字，然后把该数字放在数组的尾部，即数组尾部存放的是已经处理过的数字。
数组中的第K个最大元素 在未排序的数组中找到第k个最大的元素。请注意，你需要找的是数组排序后的第k个最大的元素，而不是第k个不同的元素。...; for(let i=n-1; i>=n-k; --i){ target = arr[0]; if(i-1>=n-k){ [arr[0]...，大顶堆要求根节点的关键字既大于或等于左子树的关键字值，又大于或等于右子树的关键字值并且为完全二叉树，首先定义adjustHeap函数左调整堆使用，首先以i作为双亲元素的下标，以k作为左孩子的下标，当右孩子存在时判断右孩子是否大于左孩子...，大于左孩子则将k作为右孩子的指向下标，然后判断双亲值与k指向的孩子的节点值的大小，如果孩子值大于双亲值则交换，并且以k作为双亲节点沿着路径继续向下调整，否则就结束本次循环，然后定义n作为数组长度，之后将堆中每个作为双亲节点的子树进行调整...，使整个树符合大顶堆的特征，之后进行k次循环，由于是大顶堆且已调整完成将顶堆的顶值也就是最大值取出赋值给target，之后判断是否需要进一步调整，如果需要则交换顶端值与最后一个值，然后调整顶堆符合大顶堆的条件
数组中的第K个最大元素 难度中等1787 给定整数数组 nums 和整数 k，请返回数组中第 **k** 个最大的元素。...请注意，你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素，而不是第 k 个不同的元素。 你必须设计并实现时间复杂度为 O(n) 的算法解决此问题。...，默认为大堆 priority_queue p(nums.begin(), nums.end()); //将队列中前k-1个最大的元素pop掉...然后让数组里面剩余元素依次与对头比较，若比对头还大的话，则入堆，反之则跳过，依次循环，直到数组遍历完成。...：*O(K + (N - K)logK) 但是对于空间复杂度的优化则非常的大：O(K)
力扣题目： 给定整数数组 nums 和整数 k，请返回数组中第 k 个最大的元素。 请注意，你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素，而不是第 k 个不同的元素。...冒泡排序 「冒泡排序」：依次比较两个相邻的元素，如果是逆序（从小到大）（a[j]>a[j+1]），则将其交换，最终达到有序化; 冒泡排序，每一轮排序都会将最大值排列出来（第一轮将第一大值置于倒数第一位置...，所以，根据题目求第 k 个最大的元素，我们只需轮询K次即可。 最后返回 [数组长度-K] 下标的值即为所求。...这样就可以把原来递归两个区间变成只递归一个区间，提高了时间效率。这就是「快速选择」算法。 我们知道快速排序的性能和「划分」出的子数组的长度密切相关。...直观地理解如果每次规模为 n 的问题我们都划分成 1 和 n−1，每次递归的时候又向 n−1 的集合中递归，这种情况是最坏的，时间代价是 O(n ^ 2)。
给定一个由整数数组 A 表示的环形数组 C，求 C 的非空子数组的最大可能和。 在此处，环形数组意味着数组的末端将会与开头相连呈环状。...（形式上，当0 = 0 时 C[i+A.length] = C[i]） 此外，子数组最多只能包含固定缓冲区 A 中的每个元素一次。...2,3,-2] 输出：3 解释：从子数组 [3] 得到最大和 3 示例 2： 输入：[5,-3,5] 输出：10 解释：从子数组 [5,5] 得到最大和 5 + 5 = 10 示例 3： 输入：[3...,-1,2,-1] 输出：4 解释：从子数组 [2,-1,3] 得到最大和 2 + (-1) + 3 = 4 示例 4： 输入：[3,-2,2,-3] 输出：3 解释：从子数组 [3] 和 [3,-2,2...] 都可以得到最大和 3 示例 5： 输入：[-2,-3,-1] 输出：-1 解释：从子数组 [-1] 得到最大和 -1 题解 求前缀和，对于每一个j,找到[j – k,j)中最小的sj,所以可以想到使用滑动窗口求解
Jetbrains全系列IDE稳定放心使用 使用findIndex 定义和用法： findIndex() 方法返回传入一个测试条件（函数）符合条件的数组第一个元素位置。...有两点要注意： 当数组中的元素在测试条件时返回 true 时, findIndex() 返回符合条件的元素的索引位置，之后的值不会再调用执行函数。...例子2就是一个很好的说明，即使后面的666和66大于50，但是它只找到99，就不会执行后面的循环了。...如果没有符合条件的元素返回 -1 例1： let allList=[1,2,3,4,5]; let d = allList.findIndex(item=>item==5) //4....arr2.findIndex(item => { return item > 50; }); console.log(flag2) // 3 find方法：找出元素中符合条件的元素
在Java中，交换数组中的两个元素是基本的数组操作。下面我们将详细介绍如何实现这一操作，以及在实际应用中这种技术的重要性。一、使用场景在编程中，我们经常需要交换数组中的两个元素。...例如，当我们需要对数组进行排序或者在某种算法中需要交换元素的位置。这种操作在数据结构、算法、机器学习等领域都有广泛的应用。...二、Java函数示例在Java中，我们可以通过以下函数示例来实现交换数组中的两个元素：public class ArraySwap { public static void main(String...// 类名：ArrayFunction// 函数名：swap(T[] array, int index1, int index2)// 函数功能：交换数组中两个元素的位置 public class ArrayFunction...{ /** * 交换数组中两个元素的位置 * @param array 待交换元素的数组 * @param index1 第一个元素的下标 * @param index2
题目: 给定整数数组 nums 和整数 k，请返回数组中第 k 个最大的元素。 请注意，你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素，而不是第 k 个不同的元素。...3,2,3,1,2,4,5,5,6] 和 k = 4 输出: 4 提示： 1 <= k <= nums.length <= 104 -104 <= nums[i] <= 104 Related Topics 数组...分治 快速选择 排序 堆（优先队列） 1361 0 思路: 维护一个小根堆,把元素添进去,只要堆大小超过了k值,我们就进行出堆,这样留在最后的就是k个最大数据,其中堆顶就是目前k个最大数据的最小值即我们求的数组中第...k 个最大的元素。
在未排序的数组中找到第 k 个最大的元素。请注意，你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素，而不是第 k 个不同的元素。...示例 1: 输入: [3,2,1,5,6,4] 和 k = 2 输出: 5 示例 2: 输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6] 和 k = 4 输出: 4 说明: 你可以假设 k 总是有效的，且...1 ≤ k ≤ 数组的长度。
题目描述 输入一维数组array和n，找出和值为n的任意两个元素。例如： array = [2, 3, 1, 10, 4, 30] n = 31 则结果应该输出1, 30 顺序不重要。...package com.light.sword; /** * @author: Jack * 2021/4/21 下午7:51 * * 输入一维数组array和n，找出和值为n的任意两个元素...例如： * array = [2, 3, 1, 10, 4, 30] * n = 31 * 则结果应该输出1, 30 顺序不重要 * 如果有多个满足条件的，返回任意一对即可 */ public......... (3)如此继续，知道比较到最后的两个数，将小数放在前面，大数放在后面，重复步骤，直至全部排序完成 (4)在上面一趟比较完成后，最后一个数一定是数组中最大的一个数，所以在比较第二趟的时候，最后一个数是不参加比较的...(5)在第二趟比较完成后，倒数第二个数也一定是数组中倒数第二大数，所以在第三趟的比较中，最后两个数是不参与比较的。 (6)依次类推，每一趟比较次数减少依次
分类数组-三路快排题目215. 数组中的第K个最大元素给定整数数组 nums 和整数 k，请返回数组中第 k 个最大的元素。...请注意，你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素，而不是第 k 个不同的元素。你必须设计并实现时间复杂度为 O(n) 的算法解决此问题。...示例 1:输入: [3,2,1,5,6,4], k = 2输出: 5示例 2:输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6], k = 4输出: 4解释首先定义一个变量len表示数组的长度，在外层遍历...定义变量max，初始值是数组的第一项，表示默认当前第一个值最大定义变量index，初始值0，表示当前数组中最大值的索引在内循环从第2个值开始遍历，比较max的值和当前遍历的值如果max小于当前遍历的值，...就把当前的值赋值给max，同时将当前值的索引赋值给index遍历完第一次后，max表示当前最大的元素，然后把当前最大的值从数组中删除继续从外层循环遍历，重复上述操作遍历k次后，将当前第k大值赋值给max
1，问题简述 在未排序的数组中找到第 k 个最大的元素。 请注意，你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素，而不是第 k 个不同的元素。...示例 1: 输入: [3,2,1,5,6,4] 和 k = 2 输出: 5 示例 2: 输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6] 和 k = 4 输出: 4 说明: 你可以假设 k 总是有效的，...且 1 ≤ k ≤ 数组的长度。...3，题解思路 集合的使用 4，题解程序 import java.util.*; import java.util.stream.Collectors; public class FindKthLargestTest...6，总结 本题使用集合的方式进行解决，主要是熟悉一下java的方式，这里分享一下源码解析的文章吧java之ArrayList源码分析
minTree = new PriorityQueue(); for (int i = 0; i < nums.length; i++) { //每个数都加入到小根堆中。...if (minTree.size() > k) { minTree.poll(); } } //堆顶的数就是第k大的...return minTree.peek(); } } 题解分析 这道题可以用优先队列建立小根堆，将所有数加入到小根堆中，并限制小根堆的个数为 k，因此最大的数在最下边，第 k 大的数就是堆顶的数...，返回堆顶的数即可。...数组中的第K个最大元素
比较这两个元素A[i]，A[j]： A[i]<=A[j]，则将A[i]放入临时数组tmp，且i后移一位 否则将A[j]放入到数组tmp，j后移一位 继续上述比较过程，直到其中一个子数组中的所有数据都放入临时数组...合并过程中，若A[p…q]和A[q+1…r]之间有值相同的元素，则可像伪代码中那样，先把A[p…q]中的元素放入tmp数组。这就保证值相同的元素，在合并前后的先后顺序不变。...假设对n个元素归排需时间T(n)，分解成两个子数组排序的时间都是T(n/2)。 merge()合并两个有序子数组的时间复杂度是O(n)。...申请两个临时数组X、Y，遍历A[p…r]： 将＜pivot的元素拷贝到X ＞pivot的元素都拷贝到Y 最后将X、Y中数据顺序拷贝到A[p…r] 但若按照此思路，partition()需很多额外内存空间...那我每次取数组中的最小值，将其移动到数组最前，然后在剩下的数组中继续找最小值，以此类推，执行K次，找到的数据不就是第K大元素了吗？
题目要求： 解法一： 直接用 sort 从大到小排序，取第 k 个 var findKthLargest = function (nums, k) { nums.sort((a, b) =>...{ return b - a }); return nums[k - 1]; }; 解法二（优化性能）： 使用冒泡排序，取倒数第 k 个 var findKthLargest = function
转载请注明博客地址： https://blog.csdn.net/zy010101/article/details/81302145 题目来自leetcode初级算法的数组...方案一 因为这个数组是有序的，所以删除的时候可以这样做。...使用最小数字减去1来标记作为被删除掉的元素。然后再把数组中的有效元素移动位置就可以了。...i + 1; nums[0] - 1 == nums[j] && j < numsSize; j++);//下一个有效元素 if (nums[0] - 1 !...我提交了之后看了一下解法，使用的办法比较简单。 方案二 只去看它后面的元素是否有和它相同，若有相同则把该元素移动到当前位置的下一个位置即可。然后继续向后找看是否有相同的元素。
# LeetCode-215-数组中的第K个最大元素 在未排序的数组中找到第 k 个最大的元素。请注意，你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素，而不是第 k 个不同的元素。...，一次遍历就能完成数组从大到小的构建 寻找排序之后的第k个最大的元素，也就是寻找大顶堆的正序第k个元素 之后一直弹出到k-1为止，下一个位置就是第k个最大的元素 方法2、暴力破解： 排序之后，倒置一下，...简便起见，注意到第 k 个最大元素也就是第 N - k 个最小元素，因此可以用第 k 小算法来解决本问题。 首先，我们选择一个枢轴，并在线性时间内定义其在排序数组中的位置。...这可以通过 划分算法 的帮助来完成。 为了实现划分，沿着数组移动，将每个元素与枢轴进行比较，并将小于枢轴的所有元素移动到枢轴的左侧。 这样，在输出的数组中，枢轴达到其合适位置。...而在这里，由于知道要找的第 N - k 小的元素在哪部分中，我们不需要对两部分都做处理。 最终的算法十分直接了当 : 随机选择一个枢轴。 使用划分算法将枢轴放在数组中的合适位置 pos。
k) { Arrays.sort(nums); return nums[nums.length - k]; } } 第二种做法，BFPRT算法，时间复杂度O(n)...return tmp; } public static int bfprt(int[] arr,int begin,int end,int i) {//begin到end范围内求第i小的数
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