45节介绍了堆的概念和算法,上节介绍了Java中堆的实现类PriorityQueue,PriorityQueue除了用作优先级队列,还可以用来解决一些别的问题,45节提到了如下两个应用: 求前K个最大的元素,元素个数不确定,数据量可能很大,甚至源源不断到来,但需要知道到目前为止的最大的前K个元素。这个问题的变体有:求前K个最小的元素,求第K个最大的,求第K个最小的。 求中值元素,中值不是平均值,而是排序后中间那个元素的值,同样,数据量可能很大,甚至源源不断到来。 本节,我们就来探讨如何解决这两个问题。 求前
什么是最大公约数呢?定义如下: 如果数 a 能被数 b 整除,a 就叫做 b 的倍数,b 就叫做 a 的约数。几个整数中公有的约数,叫做这几个数的公约数;其中最大的一个,叫做这几个数的最大公约数。
(3)两个子数组的最大值里再取最大值,两个子数组的最小值里再取最小值,就是最终解;
a.topk()求a中的最大值或最小值,返回两个值,一个是a中的值(最大或最小),一个是这个值的索引。
给你n个数,可以花费1使得数字+1,最大加到A,最多花费m。最后,n个数里的最小值为min,为A的有k个,给你cm和cf,求force=min*cm+k*cf 的最大值,和n个数操作后的结果。
我们来生成一组随机整数作为案例 输入 =RANDBETWEEN(1,100) 然后下拉到A1:A10 📷 好了 我们复制→粘贴为值 以防它再次随机改变 📷 这是我们的案例数据 在实际的应用中 我们除了求最大最小的那个值 还经常要求第N个,例如第2个,第3个最大最小值 例如 我们知道了第一名分数是99 我们想知道第二名分数是多少 以知道他们的差距有多大 我们用Large和Small来求最大值和最小值 这是一对相反数 成对记起来更容易 Large(数据范围,想要的第N个最大值) 在我们的例子中 如果要求第
算术运算符主要用于数学运算,其可以连接运算符前后的两个数值或表达式,对数值或表达式进行加(+)、减(-)、乘(*)、除(/)和取模(%)运算。
count(*)不是统计某个字段中数据的个数,而是统计总记录的条数 count(字段名)表示统计的是当前字段中不为null的数据的总数量
梯度垂直于等高线,指向函数变化最快的方向,指向极大值点方向 约束条件为等式求极值 先来看个简单求极值例子 h(x,y) = x+y-1=0,f(x,y) = (x-2)**2+(y-2)**2 先
前两天在一个学长面试的时候遇到这样一个题,这里稍微详细说下本文的标题。给你n个任意整数,求排序后相邻两个数之间的最大差值,这里n可能有10^5,整数为任意32位整型。要求求解算法的时间复杂度为O(n)。
把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,就称之为数组的旋转。有一个递增排序数组,将其开头的若干个元素移动至数组的末尾,寻找其中的最小值。
求最小值的过程相当于维护了一个升序的序列,每次队尾插入的值会使原队尾大于它的值一直弹出,最后输出时就会弹出该区间的最小值。
大家好,欢迎阅读周三算法数据结构专题,今天我们来聊聊一个新的数据结构,叫做线段树。
binary index tree 来自OI-wiki的图,我记得刘汝佳书里也有,不过那本书不在我手边
完整版教程下载地址:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第14章 DSP统计函数-最大值,最小值,平均值和功率
对于给定的训练集(Training Set),我们希望利用学习算法(Learning Algorithm)找到一条直线,以最大地近似所有的数据,然后通过这条直线所表示的函数(h),来推测新的输入(x)的输出值(y),该模型表示如下:
1.遍历数组 案例描述 依次输出数组中的每一个元素 获取数值长度:数值名.length eclipse展示 具体实现代码 package StudyJavaSEday04; /** * 遍历数组
在MongoDB中我们可以通过aggregate()函数来完成一些聚合查询,aggregate()函数主要用于处理诸如统计,平均值,求和等,并返回计算后的数据结果。
现在我有一些数据集,就像上图中的叉。那么我想通过一次函数也叫线性回归函数(一条直线)去拟合这些数据,一次函数在没有确定之前,应该是这个样子的:
用Calcuated Items可以对Items进行汇总计算,如求磁盘总容量、网络流量,只依赖于Zabbix-Server,与Zabbix-Agent和proxy无关。Calcuated Items也可用于Trigger,配置与Items相同。
1.MySQL中关于函数的说明 2.单行函数分类 3.字符函数 1)length(str):获取参数值的字节个数; 2) concat(str1,str2,…):拼接字符串; 3)upper(str):将字符中的所有字母变为大写; 4)lower(str):将字符中所有字母变为小写; 5)substr(str,start,[len]):从start位置开始截取字符串,len表示要截取的长度; 6)instr(str,要查找的子串):返回子串第一次出现的索引,如果找不到,返回0; 7)trim(str):去掉字符串前后的空格; 8)lpad(str,len,填充字符):用指定的字符,实现对字符串左填充指定长度; 9)rpad(str,len,填充字符):用指定的字符,实现对字符串右填充指定长度; 10) replace(str,子串,另一个字符串):将字符串str中的字串,替换为另一个字符串; 4.数学函数 1)round(x,[保留的位数]):四舍五入; 2)ceil(x):向上取整,返回>=该参数的最小整数。(天花板函数) 3)floor(x):向下取整,返回<=该参数的最大整数。(地板函数) 4)truncate(x,D):截断; 5)mod(被除数,除数):取余; 5.日期时间函数 1)now():返回系统当前的日期和时间; 2)curdate():只返回系统当前的日期,不包含时间; 3)curtime():只返回系统当前的时间,不包含日期; 4)获取日期和时间中年、月、日、时、分、秒; 5)weekofyear():获取当前时刻所属的周数; 6)quarter():获取当前时刻所属的季度; 7)str_to_date():将日期格式的字符串,转换成指定格式的日期; 8)date_format():将日期转换成日期字符串; 9)date_add() + interval:向前、向后偏移日期和时间; 10)last_day():提取某个月最后一天的日期; 11)datediff(end_date,start_date):计算两个时间相差的天数; 12)timestampdiff(unit,start_date,end_date):计算两个时间返回的年/月/天数; 6.其它常用系统函数 7.流程控制函数 1)if函数:实现if-else的效果; 2)ifnull函数:判断值是否为null,是null用指定值填充; 3)case…when函数的三种用法; ① case … when用作等值判断的语法格式; ② case … when用作区间判断的语法格式; ③ case…when与聚合函数的联用 8.聚合函数 1)聚合函数的功能和分类; ① 聚合函数的功能; ② 聚合函数的分类; 2)聚合函数的简单使用; 3)五个聚合函数中传入的参数,所支持的数据类型有哪些? ① 测试数据; ② sum()函数和avg()函数:传入整型/小数类型才有意义; ③ max()函数和min()函数:传入整型/小数类型、日期/时间类型意义较大; ④ count()函数:可以传入任何数据类型,但是碰到null要注意; ⑤ count()函数碰到null值需要特别注意; ⑥ count(1),count(0)表示的是啥意思呢? ⑦ count(*)计数的效率问题; 4)聚合函数和group by的使用“最重要”;
思路提要 求两个有序数组的中位数 奇数个数的中位数只有1个, 偶数个数的中位数可能有两个。 在有些题目中,把[2 3 5 7] 的中位数认为是4。 在数据量L已知情况下,将求中位数转化为求第k小问题,本质上是求第k小问题。 暴力解法: O((m+n)/2) 每次取A和B头部最小的一个数,直到取到第 L/2 + 1 个数(当L为奇数时)。 【3】求两个等长、有序数组的中位数(二分法) 数组长度为len,数据个数2*len,中位数为第len、len+1大的数。 暴力法:排好序后
ST表可以通过 O(nlogn) 的预处理然后在 O(1) 的时间内算出某段区间的最值,空间复杂度也为 O(nlogn)。原理是利用了倍增和动态规划的思想,设 dp[i][j] 表示从第 i 个数开始的 2^j 个数的最值,状态转移为:dp[i][j] = max(dp[i][j-1],dp[i + (2^{j-1})][j-1]),若求最小值则用 min ,即将长度为 2^j 的区间对半分为两个长度为 2^{j-1} 的两个小区间,分别求最值 。由于要用到log运算,介绍一种 log_2 的预处理方法:
数组定义一般有如下两个形式:(当然为了加深理解,我们一般以int类型数组为例)
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){
那么单调队列用什么用呢?单调队列一般用于求区间内的最值问题。看几道题,理解上述内容:
④ 先将之前 替换 或 新增的变量加入到目标函数中 , 在处理最大值最小值的问题 , 如果目标函数求最大值 , 什么都不用做 , 如果目标函数求最小值 , 需要将 求最小值的目标函数转为求最大值的目标函数 , 两边乘以
利用辗转相除法、穷举法、更相减损术、Stein算法求出两个数的最大公约数或者/和最小公倍数。
使用select对列进行查询时,不仅可以直接以列的原始值作为结果,而且还可以将列值进行计算后所得值作为查询结果,即select子句可以查询表达式的值,表达式可由列名、常量及算术运算符组成。 查询结果计算列显示“无列名”,一般要给计算列加列标题。 其中:表达式中可以使用的运算符有:加+、减-、乘*、除/、取余%
1)当使用组函数的select语句中没有group by子句时,中间结果集中的所有行自动形成一组,然后计算组函数;
今天主要来聊两个问题:给一个数组,如何同时求出最大值和最小值,如何同时求出最大值和第二大值?
仿佛人生总有一种魔咒,自己做的这场笔试题永远是最难的。不过今天的笔试题,真的难。来看题目。
上次说了枚举字符串以及数组的一部分知识点,其实这些东西枯燥的很。小编在以前学习的时候也是如此。虽然枯燥,但这是做所有项目的基础。今天主要讲解点数组的基础知识,这个很重要。小编也尽量加大马力去写做。争取把自己所接触的知识,按照最简单的思路传播给你。一起努力。
在机器学习中会经常用到求导数相关的许多求导公式,比如在梯度下降中就经常用到,其中最常用的就是一下几个:
前几天群里有个小伙伴问了一个问题,关于Python读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值,大家讨论的甚为激烈,在此总结了两个方法,希望后面有遇到该问题的小伙伴可以少走弯路。
实际上,标准的Python中,用列表保存数组的值。由于列表中的元素是任意的对象,所以列表中list保存的是对象的指针。虽然在Python编程中隐去了指针的概念, 但是数组有指针,Python的列表list其实就是数组。这样如果我们要保存一个简单的数组 [0,1,2],就需要有3个指针和3个整数对象,这样对于Python来说是非常不经济 的,浪费了内存和计算时间。
这道题目是求出一个字符串中能够挑选出对应字符从而组成指定字符串(“king” 或 “kinging”)的数量
就是决策变量 , 直接关系到利润的多少 ; ( 示例参考 【运筹学】线性规划数学模型 ( 三要素 | 一般形式 | 向量形式 | 矩阵形式 ) II . 线性规划示例 )
有趣的算法(十一)——分治法:快速求最值 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、需求 一个数组,里面有若干的数字,现需要得到这一组数字的最大值和最小值。 二、简单分析 最基本的做法,是两两比对,可以区分出临时的最大值和最小值,再拿临时的最大值和最小值往后比较,有新的最值则更新。总的需要的比较次数是2n-2。 三、优化 使用分治法快速求最值。即把数组分到最小的1-2个数,两两比较后,仅将最大值和最小值回传,再两两比较最值,回传新的最值,最终得出最大值和最小值。 分析需要比较的次数。当数组只有1个数时,
贪心算法(又称贪婪算法)是指在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说,不从整体最优上加以考虑,他所做出的是在某种意义上的局部最优解。
本文介绍了如何汇总数据,包括使用聚集函数、组合聚集函数等。同时介绍了如何对不同值进行汇总,以及如何使用SUM、AVG、COUNT、MAX和MIN等函数进行计算。
题目:将一个非递减序列的某一处切一刀,再把前半段序列放到后半段序列的后面,这样组成的新序列叫做“旋转数组”。要求获取一个旋转数组的最小值。 这本质上是一个求最值的问题,最简单的方法就是顺序遍历数组,从中找出最小值,该方法的时间复杂度为O(n)。但这种方法会被面试官鄙视的,所以我们寻找更为高效的办法。 这道题给的数组是一个“旋转数组”,旋转数组是将一个非递减数组切成两个数组后重新组装而成的,旋转数组的前半段所有元素值均大于等于后半段元素的值,两段的分界点就是最小值。 要寻找分界点,可以采用对半搜索,若第一个元
通常情况下,堆指的是二叉堆,它是一颗完全二叉树。完全二叉树指的是要么是满二叉树(都填满了),要么最底层从左向右排列。这里给出一个例子:
它不仅是Python中使用最多的第三方库,而且还是SciPy、Pandas等数据科学的基础库。它所提供的数据结构比Python自身的“更高级、更高效”,可以这么说,NumPy所提供的数据结构是Python数据分析的基础。
给定一个整数数组 A,找到 min(B) 的总和,其中 B 的范围为 A 的每个(连续)子数组。
基于city划分buckets, 划分出来两个bucket,一个是北京bucket,一个是上海bucket
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