C语言中可以用bsearch()实现二分查找。同qsort()一样，bsearch()也包含在glibc库中，且同样要自定义比较函数。其原型如下： void *bsearch(const void *key, const void *base, size_t nmemb, size_t size, int (*compar)(const void *, const void *)); key指向所要查找的元素，base指向进行查找的数组，nmemb为查找长度，一般为数组长度，size为每个元素所占的字节
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最近斗哥在逛某论坛的时候，看到有人提出一个问题：“如何快速获取第一手漏洞信息，可否介绍一些第一手漏洞信息的获取渠道？”so...雷厉风行的斗哥这就为大家带来了介绍。
C语言中可以用bsearch()实现二分查找。同qsort()一样，bsearch()也包含在库中，且同样要自定义比较子函数。其原型如下：
跟大神学习进步还是很快的，再说的直接一点就是：花钱买时间呃 二分查找变形问题： （1）查找第一个值等于给定值的元素 （2）查找最后一个值等于给定值的元素 （3）查找第一个大于等于给定值的元素 （4）查找最后一个小于等于给定值的元素 //（1）查找第一个值等于给定值的元素 public int bsearch1(int[] a, int n, int value){ int low = 0; int high = n-1; while (low<=high){ int
我本来想说的是Unix系统C标准库所提供的一些算法和数据结构API，但毕竟带有iOS标题可能更加吸引眼球一些。其实我说的也没有错，因为iOS毕竟是从Unix衍生出来的系统，所以说标题所述也算是正确的。下面将要介绍的几类API，有些可以在POSIX平台中支持，有些则只能在FreeBSD中支持，有些则只有在iOS系统中单独支持。
解释这里为什么要+1：如果当l=r-1时, 不加1时mid=(l+r)/2=l(要下取整，1被略掉）,进行if(check(mid))如果为 true,则更新l=mid,可此时mid算出还是=l,故进入死循环） 此处check是否满足红色性质
二分查找针对的是一个有序的数据集合，每次都跟区间的中间元素做对比，将待查找的区间缩小为之前的一半，直到找到要查找的元素，或者区间变为 0。
在嵌入式开发中，可以使用c标准库自带的库函数，而不用自己去早轮子，qsort 和bsearch就是其中的两个比较好用的
/* 二分查找 * 算法思想：1、将数组排序(从小到大)；2、每次跟中间的数mid比较，如果相等可以直接返回， * 如果比mid大则继续查找大的一边，否则继续查找小的一边。 输入：排序好的数组 - sSource[]，数组大小 - array_size，查找的值 - key 返回：找到返回相应的位置，否则返回-1 */ int BinSearch(int sSource[], int array_size, int key) { int low = 0, high = array_size - 1, mid; while (low <= high) { mid = (low + high) / 2; //获取中间的位置 if (sSource[mid] == key) return mid; if (sSource[mid] > key) high = mid - 1; //如果比key大，则往低的位置查找 else low = mid + 1; //如果比key小，则往高的位置查找 } return -1; }
Divide two integers without using multiplication, division and mod operator.
glibc里面提供了一些基础的数组搜索函数，例如常见的lfind、lsearch、bsearch
本文介绍二分查找算法的实现和应用，通过在有序数组中查找特定元素，对比查找时间复杂度，并给出C++实现的代码示例。同时对于算法接口中的size_t width参数进行了讨论，提出了解决方案。
主要层次结构采用5层结构：应用层/传输层/网络层/数据链路层/物理层，其中部分层次中常见协议如下：
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。
整数二分用于快速查找某一值所在位置，有序一定可二分，二分的条件不一定有序，但一般是有序
折半查找基本要求：待查找数组必须是有序的（以下代码是基于递增有序） /** * 折半查找 * @param a 给定数组 * @param low * @param high * @param k 需要查找的数字 * @return */ public static int bSearch(int[] a, int low, int high, int k){ int mid; //循环 while(low<=high){ mid = (low+hig
一个优秀的程序员具备挺多特质的，比如好奇心，学习能力等，但在我看来一个优秀的程序员必须具备四项核心能力，哪四项，先卖个关子，程序员最喜欢说的话是「Talk is Cheap, show me your code」,那我们先来看一道很常见的面试题
分析：先找最左边的x，check函数为要找的整数区间，在x的右边，所以是qmid >= x, x在mid的左边，所以x所在区间为l, mid。再找最右边的x，check函数为要找的整数区间，在x的左边，所以是qmid <= x, x在mid的右边，所以x所在区间为mid, r。
二分查找也称折半查找，它是一种效率较高的查找方法。二分查找，思路很简单，细节是魔鬼。
在四种二分变种中，根据王争算法专栏中，写死low = 0，high = len(list) - 1。循环条件low <= high。往左移动high = mid - 1，往右移动low = mid + 1
Problem Description 顺序表内按照由小到大的次序存放着n个互不相同的整数，任意输入一个整数，判断该整数在顺序表中是否存在。如果在顺序表中存在该整数，输出其在表中的序号；否则输出“No Found!"。 Input 第一行输入整数n (1 <= n <= 100000)，表示顺序表的元素个数； 第二行依次输入n个各不相同的有序非负整数，代表表里的元素； 第三行输入整数t (1 <= t <= 100000)，代表要查询的次数； 第四行依次输入t个非负整数，代表每次要查询的数值
0.说在前面1.二分查找实现2.搜索旋转排序数组2.1 问题2.2 思想3.非递归实现4.递归实现5.作者的话
基本算法篇——二分查找 本次我们介绍基础算法中的二分查找，我们会从下面几个角度来介绍二分查找： 二分查找简述 二分查找模板 二分查找边界 例题数的范围 二分查找简述 首先我们来简单介绍一下二分查找： 二分查找就是在一个数组中快速得找到我们所需要的值 二分查找通常是在有单调性的数组中进行；有单调性的数组必定可以二分，但二分可以运行在没有单调数的数组中 然后我们来介绍二查找分的思想： 确定一个分界点 // 同样我们需要先确定一个分界点 // 我们的二分查找的分界点通常设计为(l+r)/2或者(l+r
我现在给出的整个快排算法是Acming中闫老师给出的算法，我们的面试尽量书写这个算法：
76. 最小覆盖子串 给你一个字符串 s 、一个字符串 t 。返回 s 中涵盖 t 所有字符的最小子串。如果 s 中不存在涵盖 t 所有字符的子串，则返回空字符串 “” 。 注意：对于 t 中重复字符，我们寻找的子字符串中该字符数量必须不少于 t 中该字符数量。 如果 s 中存在这样的子串，我们保证它是唯一的答案。
思路：首先随机定义数组的一个数，把他当成边界值进行排序，一般是取数组中间的一个数，在这个数的左边区间寻找一个比他大的数，在这个数的右边区间寻找一个比他小的数，将这两个数进行交换，最后左边区间的数都小于他，右边的数都大于他，然后在左右区间分别递归。
浮点数二分算法代码比整数二分算法简洁易懂，也不需要处理复杂的边界问题 bool check(double x) {/* ... */} // 检查x是否满足某种性质 double bsearch_3(double l, double r) { const double eps = 1e-6; // eps 表示精度，取决于题目对精度的要求 while (r - l > eps) { double mid = (l + r) / 2; if (ch
逆序对的定义如下：对于数列的第 i 个和第 j 个元素，如果满足 i<j 且 a[i]>a[j]，则其为一个逆序对；否则不是。
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有很多工程师喜欢自己封装一些标准库已有的函数，其实自己封装的函数，并不一定比标准库好，有时候反而代码更冗余，且有bug。下面就来分享一下C语言常见的一些标准库。
本文链接: https://blog.openacid.com/algo/succinctset
文件里包含了标准库的一些常用定义，无论我们包含哪个标准头文件，都会被自动包含进来。
文件<stddef.h>里包含了标准库的一些常用定义，无论我们包含哪个标准头文件，<stddef.h>都会被自动包含进来。
我学习算法，做算法题以后，经常看到有题解写到「算法模板」，今天就和大家聊一聊什么是算法模板。
周末你带着女朋友去电影院看电影，女朋友问你，咱们现在坐在第几排啊？电影院里面太黑了，看不清，没法数，现在你怎么办？别忘了你是程序员，这个可难不倒你，递归就开始排上用场了。 于是你就问前面一排的人他是第几排，你想只要在他的数字上加一，就知道自己在哪一排了。但是，前面的人也看不清啊，所以他也问他前面的人。就这样一排一排往前问，直到问到第一排的人，说我在第一排，然后再这样一排一排再把数字传回来。直到你前面的人告诉你他在哪一排，于是你就知道答案了。 我们用递推公式将它表示出来就是这样的：
前几天，小编跟着两个朋友，在深圳的商圈逛了逛，沿途看见了好几家麦当劳，他们两就随意的说了说，麦当劳数量有点多呢，到底是为什么呢？一个城市的麦当劳数量和什么有关呢？GDP？等级？人口数？。。。。
前两天逛github看到一道很简单的面试题——如何不用库函数快速求出\sqrt2的值，精确到小数点后10位！ 第一反应这不很简单嘛，大学数据结构课讲二分查找的时候老师还用这个做过示例。但转念一想，能作为大厂的面试题，背后绝对没有那么简单，于是我google了下，结果找到了更巧妙的数学方法，甚至发现了一件奇闻趣事…… 一道简简单单的面试题，不仅能考察到候选人的编程能力，还能间接考察到候选人的数学素养，难怪很多大厂都会问这个。。。 回到正题，求\sqrt2究竟有多少种解法，我们由简入难一步步来看下我们是如何让计算机更快计算sqrt的。
有两种算法复杂度为O(n*logn)和O(n^2)。在上述算法中，若使用朴素的顺序查找在D1..Dlen查找，由于共有O(n)个元素需要计算，每次计算时的复杂度是O(n)，则整个算法的时间复杂度为O(n^2)，与原来算法相比没有任何进步。但是由于D的特点(2)，在D中查找时，可以使用二分查找高效地完成，则整个算法时间复杂度下降为O(nlogn)，有了非常显著的提高。需要注意的是，D在算法结束后记录的并不是一个符合题意的最长上升子序列！算法还可以扩展到整个最长子序列系列问题。 有两种算法复杂度为O(n*logn)和O(n^2) O(n^2)算法分析如下 （a[1]…a[n] 存的都是输入的数） 1、对于a[n]来说，由于它是最后一个数，所以当从a[n]开始查找时，只存在长度为1的不下降子序列； 2、若从a[n-1]开始查找，则存在下面的两种可能性： （1）若a[n-1] < a[n] 则存在长度为2的不下降子序列 a[n-1],a[n]. （2）若a[n-1] > a[n] 则存在长度为1的不下降子序列 a[n-1]或者a[n]。 3、一般若从a[t]开始，此时最长不下降子序列应该是按下列方法求出的： 在a[t+1],a[t+2],…a[n]中，找出一个比a[t]大的且最长的不下降子序列，作为它的后继。 4、为算法上的需要，定义一个数组： d:array [1..n,1..3] of integer; d[t,1]表示a[t] d[t,2]表示从i位置到达n的最长不下降子序列的长度 d[t,3]表示从i位置开始最长不下降子序列的下一个位置 最长不下降子序列的O(n*logn)算法 先回顾经典的O(n^2)的动态规划算法，设A[t]表示序列中的第t个数，F[t]表示从1到t这一段中以t结尾的最长上升子序列的长度，初始时设F[t] = 0(t = 1, 2, …, len(A))。则有动态规划方程：F[t] = max{1, F[j] + 1} (j = 1, 2, …, t – 1, 且A[j] < A[t])。 现在，我们仔细考虑计算F[t]时的情况。假设有两个元素A[x]和A[y]，满足 (1)x < y < t (2)A[x] < A[y] < A[t] (3)F[x] = F[y] 此时，选择F[x]和选择F[y]都可以得到同样的F[t]值，那么，在最长上升子序列的这个位置中，应该选择A[x]还是应该选择A[y]呢？ 很明显，选择A[x]比选择A[y]要好。因为由于条件(2)，在A[x+1] … A[t-1]这一段中，如果存在A[z]，A[x] < A[z] < a[y]，则与选择A[y]相比，将会得到更长的上升子序列。 再根据条件(3)，我们会得到一个启示：根据F[]的值进行分类。对于F[]的每一个取值k，我们只需要保留满足F[t] = k的所有A[t]中的最小值。设D[k]记录这个值，即D[k] = min{A[t]} (F[t] = k)。 注意到D[]的两个特点： (1) D[k]的值是在整个计算过程中是单调不上升的。 (2) D[]的值是有序的，即D[1] < D[2] < D[3] < … < D[n]。 利用D[]，我们可以得到另外一种计算最长上升子序列长度的方法。设当前已经求出的最长上升子序列长度为len。先判断A[t]与D[len]。若A[t] > D[len]，则将A[t]接在D[len]后将得到一个更长的上升子序列，len = len + 1， D[len] = A[t]；否则，在D[1]..D[len]中，找到最大的j，满足D[j] < A[t]。令k = j + 1，则有D[j] < A[t] <= D[k]，将A[t]接在D[j]后将得到一个更长的上升子序列，同时更新D[k] = A[t]。最后，len即为所要求的最长上升子序列的长度。 在上述算法中，若使用朴素的顺序查找在D[1]..D[len]查找，由于共有O(n)个元素需要计算，每次计算时的复杂度是O(n)，则整个算法的时间复杂度为O(n^2)，与原来的算法相比没有任何进步。但是由于D[]的特点(2)，我们在D[]中查找时，可以使用二分查找高效地完成，则整个算法的时间复杂度下降为O(nlogn)，有了非常显著的提高。需要注意的是，D[]在算法结束后记录的并不是一个符合题意的最长上升子序列！ 这个算法还可以扩展到整个最长子序列系列问题，整个算法的难点在于二分查找的设计，需要非常小心注意。
注意此模板只适用于查找a中是否存在v，存在的话则返回其中一个符合条件的位置，并不一定只有那一个位置，这个视情况而定。
C Standard General Utilities Library (header)
两个元素: tqh_first: 指向队列的第一个成员; tqh_last: 存的是队列里的最后一个元素的 next指针的变量地址, 这个二级指针太有用了,我们后边会再讲到;
PPASR是飞桨社区开发者夜雨飘零开发的一款基于飞桨实现的语音识别工具，简单实用，可识别中文语音，可部署在服务器、Nvidia Jetson设备，未来还计划支持Android等移动设备。
小明系列问题——小明序列 Time Limit: 3000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65535/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 1812 Accepted Submission(s): 551 Problem Description 大家都知道小明最喜欢研究跟序列有关的问题了，可是也就因为这样，小明几乎已经玩遍各种序列问题了。可怜的小明苦苦地在各大网站上寻找着新的序列问题， 可是找来
第四阶段我们进行深度学习(AI)，本部分（第一部分）主要是对底层的数据结构与算法部分进行详尽的讲解，通过本部分的学习主要达到以下两方面的效果：
对编译器设计和开发而言，表明你能有效入门的证明就是你能做出一个针对 C 语言的编译器。完成了 C 语言编译器，你在编译原理领域里算是写出了第一个 hello world 程序。于是为了确认我们开发的 GoLex 功能完善，我们看看它是否能对 C 语言的语法有准确的解。
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