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。
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。
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。
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。
基本原理 二分查找的思路很简单，我们设元素的开始和结尾的元素编号分别为first和last。 除此之外，还需要设置另外的一个元素mid。 其中mid = (first+last)/2 二分法的实现思路是，每次查找都在以当前序列的中间值为一个对比点，从而每次都会把查找范围缩小到当前序列的一半的元素中。 下面是代码实现： //二分法查找 class Solutions2 { public: searchBin(const vector<int>& nums,int target) {
前言 给定一个已排序的非重复整数数组和一个目标值，如果找到目标，则返回索引。如果不是，返回索引按顺序插入时的位置。 题目 给定一个已排序的非重复整数数组和一个目标值，如果找到目标，则返回索引。如果不是，返回索引按顺序插入时的位置。 （用二分法查找解决） 示例 1: 输入: [1,3,5,6], 5 输出: 2 示例 2: 输入: [1,3,5,6], 2 输出: 1 示例 3: 输入: [1,3,5,6], 7 输出: 4 示例 4: 输入: [1,3,5,6], 0 输出: 0 二分法查找 二分查找也称折
示例代码 /** * 二分法查找 * @findValue：需查找的数字 * */ fun findNumber(findValue:Int):Int{ var index = -1 if(itemArr[0] > findValue || itemArr[itemArr.size - 1] < findValue){ return index } var start =
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
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：
基本原理是:获取数组的中间值,与要查到的值x进行对比,中间值大于x,则继续对比中间值前半部分数组,依次类推
二分法查找又称为折半法查找，基本原理：与数组元素的中点比较，逐步定位到元素X所在的区域，最终查找到该元素。前提是：该元素必需按从小到大或者从大到小的顺序排列。实际当中要查找某个元素，可以先排序，再使用二分法查找。
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。
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
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){
统计一个数字在排序数组中出现的次数。 1.有序的数组查找，使用二分法 2.二分法查找第一次出现的位置，二分法查找最后一次出现的位置，end - start +1 left=getLeft(data,k) right=getRight(data,k) retun right-left+1 getLeft data,k left=0 right=arr.length-1 mid=left+(right-left)/2 while left<=right i
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。
斐波那契数列 定义： 斐波那契数列指的是这样一个数列 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233，377，610，987，1597，2584，4181，6765，10946，17711，28657，46368........，这个数列从第3项开始，每一项都等于前两项之和。 斐波那契数列又称黄金分割数列、因数学家列昂纳多·斐波那契（Leonardoda Fibonacci）以兔子繁殖为例子而引入，故又称为“兔子数列”。在数学上，斐波纳契数列以如下被以递归的
顺序查找VS二分法查找 查找一个列表中的元素，返回下标 # 顺序查找 顺序挨个找，直到与目标值相等，返回下标。 def linear_search(li, val): for index, v in enumerate(li): if v == val: return index else: return None # 二分法查找 直接和中间值比较，如果刚好相等则返回下标；如果比中间值小，那么最右限变为中间限-1
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
斐波那契数列 定义： 斐波那契数列指的是这样一个数列 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233，377，610，987，1597，2584，4181，6765，10946，17711，28657，46368........，这个数列从第3项开始，每一项都等于前两项之和。 斐波那契数列又称黄金分割数列、因数学家列昂纳多·斐波那契（Leonardoda Fibonacci）以兔子繁殖为例子而引入，故又称为“兔子数列”。在数学上，斐波纳契数列以如下被以递归的方法
了解一个知识，必须先要从其含义开始。 折半插入排序，又称二分法插入排序。是由折半（二分法）排序和插入排序两种排序算法组合而成。折半（二分法）排序和插入排序不了解的同学可以先看看主页的两篇文章。 接下来，仍是用一个小例子解释折半插入排序是如何排序的。俄罗斯套娃大小排列
二分法查找 猜数字游戏 0-1000猜数字游戏： 普通查找：100,99,98,…,1，需要100步 二分法查找：100--->50--->25--->13--->7--->4--->2--->1，每次猜测中间的数字（假设猜测数字是1），将余下的数字排除一半。需要7步 n个元素组成的列表，最多需要走log_2{n}步。普通查找n步 attention：二分法查找仅对有序列表有用 思想 折半查找，比较次数少，速度快，只能作用于有序数组和顺序表，当查找范围内只有一个数据的时候，结束查找。
1.for循环方法： 代码灵活，但效率低。就是用一个for循环进行元素的逐个拷贝，进行深拷贝或者浅复制这个大家可以自己把握。
在Python中，使用运算符“**”和内置模块math、cmath的函数sqrt()都可以直接计算平方根，其中运算符“**”和cmath.sqrt()可以计算负数的平方根，math.sqrt()的参数不能为负数。例如
函数应该返回这两个下标值 index1 和 index2，其中 index1 必须小于 index2。
2、若中间索引值大于给定值，则中间索引位置前一位变为最大索引位置，最小索引位为0；
Mysql系列的目标是：通过这个系列从入门到全面掌握一个高级开发所需要的全部技能。
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最近也在进行一些面试嘛,也见识到了很多各种各样的题目,其中就有一些和二分查找相关的.
如上图当你查找16的时候，你只需要遍历7次就可以得到结果值 ， 先去第一层索引查到，遍历到13的时候 发现下一个节点是17 那我们就知道此时16就在这两个节点之间，所以我们进行down进入下一层 继续遍历这个时候我们只需要遍历两个节点就可以找到了，所以我们遍历16在建立上层索引的情况下是只需要遍历7次，但是单链表便利需要10次，那我们在继续添加及层索引如下图:
算法：当数据量很大适宜采用该方法。采用二分法查找时，数据需是「有序不重复」的。二分法查找本质上就是分治算法。
F2是查找值，B列是查找范围，D列是结果范围，公式的意思也就是在B列查找F2，找到后返回D列对应的结果。
把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾，我们称之为数组的旋转。输入一个递增排序的数组的一个旋转，输出旋转数组的最小元素。例如，数组 [3,4,5,1,2] 为 [1,2,3,4,5] 的一个旋转，该数组的最小值为1。
二分法是一种快速查找的方法，时间复杂度低，逻辑简单易懂，总的来说就是不断的除以2除以2...
了解一个知识，必须先要从其含义开始。 折半查找，又称二分法查找。意在一个有序的序列当中，从最大值与最小值开始，从两个值的中间值为分渠道，再次判断是否位于区间内，重复获取中间值，直至找到需要查找的值。 折半查找，适用于数据量很大的情况。 具体是什么意思呢，一个例子搞定：数字炸弹游戏
函数的嵌套调用是：函数嵌套函数。函数的递归调用：它是一种特殊的嵌套调用，但是它在调用一个函数的过程中，又直接或间接地调用了它自身。
大家好，我是热心的大肚皮，皮哥。前段时间和多位大佬讨论过，是聊聊实操还是聊聊八股文呢，一千个读者就会有一千个哈姆雷特，皮哥最后认真思考了下初衷，不知道大家有没有这样的痛点，在学习时或者实操时，找不到成体系的讲解文章，只能从头看书寻找，这样学习效率低下，所以皮哥决定，由浅入深，先学原理，在来实操，正所谓，先学武功，后来退敌。不多说，开整。
前言 最近在在看《Java数据结构和算法》这本书，这本书很不错，值得细看。看完了第二章-数组篇。所以写这一篇章节小结，正好附上自己写的编程作业源码，供大家参考。 ---- 书里小结 Java中的数组是对象，由new运算符操作。 无序数组可以提供快速的插入，但查找和删除很慢。 将数组封装到类中可以保护数组不被随意的更改。 类中的接口由类用户可访问的方法(有时还有字段)组成。 有序数组可以使用二分查找。 线性查找需要的时间和数组中的数据项的个数成正比。 二分查找需要的时间与数组中数据项的个数的对数成正比。 大O
文章开头的面试场景不是我编出来的，兄弟们，刚毕业一两年面试的我就出现过这种问题。仅仅问你失效场景，只要准备过面试的人都能答出来。但是再往下问问，就不知道怎么答了。
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。
把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾，我们称之为数组的旋转。输入一个递增排序的数组的一个旋转，输出旋转数组的最小元素。例如，数组 [3,4,5,1,2] 为 [1,2,3,4,5] 的一个旋转，该数组的最小值为 1。
1.概述 2.二分法代码： package com.qf.com.qf.weekend; /* * zt * 2020/7/25 * 10:05 * */ import java.util
f(x) 是 x! 末尾是 0 的数量。回想一下 x! = 1 * 2 * 3 * ... * x，且 0! = 1 。例如， f(3) = 0 ，因为 3! = 6 的末尾没有 0 ；而 f(11) = 2 ，因为 11!= 39916800 末端有 2 个 0 。给定 k，找出返回能满足 f(x) = k 的非负整数 x 的数量。
在一个长度为n的递增数组中,数组中元素范围是0 ~ n-1,如何在这个递增连续数组中查找缺失的数字? 分析下: 1. 排序数组中的搜索算法,首先想到的就是二分法查找 2. 丢失的数字之前的左子数组:n
Redis有序集合中的元素的编码可以是 ziplist 或者 skiplist。ziplist和skiplist编码选择的标准在于Redis里的元素的数量以及元素成员的长度。当满足以下2个条件时，元素编码为ziplist：
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。
红黑树: 又叫二叉平衡树 红黑树又红又黑，真正的意义是什么？为什么要红一下黑一下？
我们来看看用VBA如何完成这项工作，其实我们也是要实现一个类似LOOKUP的函数，LOOKUP的实现原理应该就是使用了二分法来查找，所谓二分法，从名字上大概就能猜到，它每次查找都能把数据量减半，大概原理如下：
这里采用一个故事来介绍什么是迭代法，这个故事是讲述一个国王要重赏一个做出巨大贡献的臣子，让臣子提出他想得到的赏赐，这个聪明的臣子说出了他想得到的赏赐--在棋盘上放满麦子，但要求是每个格子的麦子数量都是前一个格子的两倍。国王本以为这个赏赐可以轻而易举的满足，但真正开始放麦子后，发现即便是拿出全国的粮食也无法满足的臣子的这个赏赐。
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