算法产生的背景个人感觉其实与西方经济学核心的理念是一致的。资源的稀缺性和人类无尽的欲望之间的矛盾。如果资源是无限供给的,也就不存在市场,价格,供求矛盾了。
数组 中的元素 是 已经 排序好的 , 由于 元素 是有序的 , 因此在 查询目标值 的时候 , 可以更加高效 的查询 其所在数组的索引 ;
相信很多人对二分法是又爱又恨,爱是在于它思想简单,效率确实高, 恨是恨在为什么总是写不对呢
我们都知道,工业上的很多问题经过抽象和建模之后,本质还是数学问题。而说到数学问题就离不开方程,在数学上我们可以用各种推算、公式,但是有没有想过在计算机领域我们如何解一个比较复杂的方程?
目录 二分法 1、二分法核心图 2、二分法算法应用实例 二分法 1、二分法核心图 📷 2、二分法算法应用实例 二分法是一种搜索效率比较高的算法,每次搜索会把范围缩小一半,最终获取到想要的结果 二分法基础运用,实例1如下: import random # 获取100以内的随机数 start_num =0 end_num = 100 while True: real_num = random.randint(0,100) num = int(input('please input yo
二分法可以说是鼎鼎大名,哪怕是没有学过编程的同学,也许说不上来二分法这个名字,但是对于其中的精髓应该都是有所了解的。不了解的同学也没关系,我一句话就能交代清楚:我们每次将一个集合一分为二,每次舍弃其中一半。
之前的文章当中我们详细阐述了二分法,尤其是讨论了我们在编写代码时候的边界问题。传送门:
假设有一个1~100之间的数字,你来猜这个数是多少,每猜一次可以得到三种回答:正确、大了或小了。如何保证用最少的次数猜对?很多人会想到先猜50,如果猜大了,说明答案比50小,然后猜25...用这种方法,每次都可以将数字的范围缩小一半,对于1~100之间的任何数,最多都只需要7次就能找到答案。
我们日常写 SQL 时,子查询应该算是常客了。MySQL 为子查询执行准备了各种优化策略,接下来我会写子查询各种优化策略是怎么执行的系列文章。
https://leetcode.cn/problems/binary-search/
题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/binary-search/
不知道大家玩过这么一个游戏没---猜数字大小。先在心里想一个100以内的数字,然后参与者来猜数字,每次只提示大了或者小了,直到参与者猜中心中所想的数为止。
在公众号里写了有 80 多篇原创文章了,大家大多都是利用碎片时间来阅读公众号文章,所以我后面的文章也尽量使用更通俗、更简短的文字。
这些都是LeetCode上有的题目 手撕无非就是 树、链表、二分、字符串这些常用的数据结构
很多人对于二分法的理解比较片面,之前碰到一个题目 " 从一个先升序后降序的数列中,比如 1 2 3 7 4 3 2 中运用二分法去查找一个给定的元素",很多人说根本不能二分,因为没有排序。其实 这道题完全可以使用二分查找进行解答, 如果你觉得不可以的话,很可能对二分法理解还比较片面。 这里以另外一个更加有趣(至少我认为)的例子来讲解一下二分法。
这是《算法图解》的第一篇读书笔记,内容关于表示算法复杂度的渐近表示法以及一个简单但高效的算法:二分法。 1 .渐近表示法 1.1定义 算法的运行需要时间,这就需要衡量算法运行时间即时间复杂度的方式。这个衡量方式就被成为渐近表示法(大O表示法)。 渐近表示法用于描述算法在最糟糕情况下的运行时间,同时也表示了算法运行时间随问题规模扩大而增长的幅度。 1.2如何使用渐近表示法确定时间复杂度 一般而言,算法复杂度可用一个函数进行表示。之后,仅保留函数中增长幅度最大的一项,而这一项就可用于衡量该算法的时间复杂度。
有序序列元素查找是python算法中典型且重要的技能,通过对有序序列元素查找的学习,我们可以更快的解决关于有序序列查找的相关问题,也可以更好的体现出我们的解题思维逻辑能力和提高代码水平。
https://leetcode.cn/problems/peak-index-in-a-mountain-array/description/
给定一个按照升序排列的整数数组 nums,和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。
对于 SQL 语句的执行来说,定位 B-TREE 索引中的一条记录,是个举足轻重的能力。
力扣题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/search-insert-position/
也许你在《幸运52》看过这样的游戏,假设一台iPhone x 标价8300元,某人让你尽可能快地猜出它的价格。
以前,我们查找数组元素都是利用for循环进行下标索引去查找我们想要的元素,但是今天呢,我想对比循环和二分法两种不同方式的差距,让我们在以后学习或者工作中更加便捷,快速,高效的去做一些项目
题目首先给我们一个排序的数组,然后将其分为两半,把后面的数组分为两半之后,对这两半进行旋转。然后让我们找到旋转数组的最小值,即未旋转之前的数组的第一个值。
编写一个高效的算法来判断 m x n 矩阵中,是否存在一个目标值。该矩阵具有如下特性:
你好,我是zhenguo 这是我的第507篇原创 前几天有朋友问我,面试遇到一道题目,看似简单,但是最后没有写好。 这道题目描述简单,就是使用二分法对非负数开根号,并返回。 中午我实现了一版,截止目前测试没有发现问题。 基本实现思路是这样: 先初步确定开根号所在的一个大概区间[a,b] 然后使用二分法,逐次迭代 详细实现 下面我详细介绍下上面两个步骤。 第一步,初步确定开根号所在的一个大概区间[a,b] 其中,a,b都是整数,找到i**2大于fc的i,然后break,这样可以确定所得根号值一定位于:[i-1
给定一个排序数组和一个目标值,在数组中找到目标值,并返回其索引。如果目标值不存在于数组中,返回它将会被按顺序插入的位置。
有一个面试题是对一个1000万的数字进行快速查找,并且使用内存不能查过100M 答: 现在有1000个数字 每个数子大小为8Kb(为long基本类型) 那么现在占据用的内存 为800M 我们进行算法设计 ,将这个数据进行有序排列,组成为一个数组, 进而进行 折中查找,每一次在查找的时候取中间位置的数据,如下图(图片来源极客时间):
题目意思就是给一个排好序的数组和要寻找的数,若数组存在,返回它的index,否则返回它该插入的位置。
从二分字面上理解的话,快速排序和归并排序都与二分相关;快速排序按照标值二分,小的在前,大的在后;而归并排序是按照下标二分,再分别对两个部分归并排序,先分后和,在和的过程中排序。
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今天是小浩算法“365刷题计划”第67天。继续为大家分享二分法系列篇的内容,看一道比较简单的题目。
当前数组从上到下是升序,从左到右也是升序,所以我们可以选择一个合适的入口点,通过判断当前的值与target的大小比较,然后选择我们将要遍历的方向。这是一个比较好的思路。
https://leetcode-cn.com/problems/search-insert-position/
原题如下: Given a sorted array of integers, find the starting and ending position of a given target value. Your algorithm's runtime complexity must be in the order of O(log n). If the target is not found in the array, return [-1, -1]. For example, Given [5, 7,
从今起准备连续多期介绍一些常用的算法,通过不断实践“算法到程序”这一过程来学习matlab编程,久而久之就可做到熟能生巧。
在有序(升序或降序)的数组中查找对应数据的索引时,通常采取循环暴力求解:遍历数组中全部数据,直到数据等于目标值时,返回目标值的索引。但是,当数组中的数据足够多时,暴力求解会占用大量的时间。那么,该如何减少查找过程中所花费的时间呢?
首先考虑通过遍历数组进行查找重复次数。该方法没有合理利用有序数组的前提条件,适合无序数组的元素统计。
相比于写数据逻辑,我实际用在查逻辑问题上的时间会更多一些~今天来分享一些反查数据问题的经验/方法论。
在初步学习认识了二分法后,刷题时还是会觉得解决二分法类题有些难度,看题解也会有很多疑问,下面小编将对疑问多的问题做回答。
( 例如,数组 [0,1,2,4,5,6,7] 可能变为 [4,5,6,7,0,1,2] )。
是否同号, 然后即可知根落在左侧还是右侧, 用这个中点来代替掉原来的端点, 然后得到一个新的区间, 如此反复迭代下去之后, 我们会发现区间收敛到接近一个数
二分法检索(binary search)又称折半检索,二分法检索的基本思想是设数组中的元素从小到大有序地存放在数组(array)中,首先将给定值key与数组中间位置上元素的关键码(key)比较, 如果相等:则检索成功;
在前几期算法文章中,大家应该学到了一些新的算法吧。今天小编再来分享一种算法---二分法。想象一下你眼前用十个数字,分别是从1到10,如果要你一秒找出数字6,肯定觉得很简单吧,因为你的眼睛能一眼就看出来。但是如果要计算机去找数字6,它的眼睛是什么呢?计算机虽然没有眼睛,可是它有算法这个得力助手。所以当面对一大堆数据时,计算机就可以用二分法,查找想要的目标元素。
比如也有很多写法是(start < end)和start = mid + 1 以及end = mid -1这样的组合
问题: 现有数组int[] arr = new int[]{1,3,5,63,2,55,78},找出值为2的元素,并返回其下标。
本题是一道常见的面试题,面试官一般会要求你在不使用 sqrt(x)等函数方法的情况下,得到 x 的平方根的整数部分。
这里介绍一种多区间二分法,可以求出连续函数在某区间内几乎全部的根.方法就是把这个区间等分为若干个相等的小区间,然后分别判断这些小区间两端函数值的符号,对所有两端异号的区间使用二分法即可.显然,小区间的个数越多,越有可能找到所有的根.例程如下.
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