通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列。
在没有其它附加条件的情况下,读者第一时间会想到通过 HashMap 来记录出现过的数字,从而找到重复数:
一般做法可能是吧数组排序,然后只需从头到尾扫描排序后的数组就可以了,复杂度是 。还可以借助哈表,判断是否存在重复数字,时间复杂度是 但是也需要 大小的空间。我们来看一种时间复杂度是 且空间复杂度是 的做法。因为数字范围是0~n-1,当没有重复数字时,数字i将出现在下标为i的位置,当有重复数字时有些位置就可能存在多个数字。从头到尾扫描这个数字中的每个数字,当扫描到下标为i的数字是,比较这个数字(设为m)是否和i相同,若相同则继续扫描下一个数字;否则拿它和下标为m的数字比较,如果相同就找到了一个重复的数字,否则交换这两个数字。
对于简单的少量的数据,一眼就看得出来。然而,对于大量的数据,最好借助于Excel提供给我们的工具,譬如,公式。
NumPy(Numerical Python)是一个开源的 Python 科学计算扩展库,主要用来处理任意维度数组与矩阵,通常对于相同的计算任务,使用 NumPy 要比直接使用 Python 基本数据结构要简单、高效的多。安装使用 pip install numpy 命令即可。
题意 根据 删除排序数组中的重复数字 中的题意,跟进 ”删除重复数字“,如果可以允许出现两次重复将如何处理? 样例 给出数组 A = [1,1,2,2,2,3],你的函数应该返回长度 5,此时 A = [1,1,2,2,3]。 思路 这道题跟 删除排序数组中的重复数字 差不多,无非就是多判断一次,判断是否有两个连续的重复元素即可。 代码实现 public class Solution { /** * @param A: a array of integers * @return
numpy的功能: 提供数组的矢量化操作,所谓矢量化就是不用循环就能将运算符应用到数组中的每个元素中。 提供数学函数应用到每个数组中元素 提供线性代数,随机数生成,傅里叶变换等数学模块 numpy数组操作 numpy.array([],dttype=)生成ndarry数组,dttype指定存储数据类型 numpy.zeros((3,4))生成指定元素0的3行4列矩阵。 numpy.reshape((2,2))转换数组阵维数为2行2列 numpy.ara
这次是LeetCode周赛第328场,这一次同样是官方的福利场。所有通过一题的同学都可以获得官方的学习专属福利。
最近在复习算法和数据结构(基于Python实现),然后看了Python的各种“序列”——比如列表List、元组Tuple和字符串String,后期会写一篇博客介绍 数组 这一数据结构。
这里还是把问题转化为多叉树的遍历问题,但是这里需要提前对数组进行排序,用来去除重复结果,如果不懂排序如何去重的建议先看leetcode 40. 组合总和 II—回溯篇3 三数之和
1. 选择一个大于 0 的整数, 将它减去 1 ; 2. 选择连续 K 个大于 0 的整数, 将它们各减去 1 。
上一 part 刚写完二分和滑窗,他们都属于特殊的双指针方法,所以这一 part 直接汇总一下除了特殊的二分和滑窗外的其他双指针写法
注意本题与leetcode 46. 全排列----回溯篇5的区别,区别在于本题所给的可选数组中出现了重复数字,并且要求我们返回所有不重复的全排列
回溯算法实际上是对所有结果的一种暴力枚举方法,以走迷宫为例,它尝试走每条路径,一旦路径不通则退回到最近的分岔点,继续尝试下一条路径,如此反复,直到找到一条正确的路径,或者走完所有路径。对于诸如八皇后、数独这类往往需要枚举所有可能性方案的问题,使用回溯算法再合适不过了。回溯算法采用递归的方式去遍历所有可能结果,时间复杂度高达 O(n!) ,一般需要伴随“剪枝”操作,以应对庞大的时间复杂度。
题目中的限制可以让我们不用去判断数组是否为空。一种比较简单的方法是先把输入的数组「排序」,再从排序的数组中找出重复的数字。但是排序一个长度为 n 的数组一般需要较大的时间与空间复杂度,以归并排序为例,其时间复杂度为
给定一个长度为n的整数序列,请找出最长的不包含重复数字的连续区间,输出它的长度。输入格式
在本文中,将分享一些常见的编程面试问题,这些问题来自于不同经验水平的程序员,囊括从刚大学毕业的人到具有一到两年经验的程序员。
由题意可知,保证所需的最小船数,意味着每一趟尽可能地搭载两个人,并且他们的重量最接近最大重量,以便后续趟次能够组成两个人。
前面一系列文章分享了数据结构与算法的基础知识,接下来分享一些算法题的解题思路与实现。欢迎各位感兴趣开发者阅读。
循环排序模式描述了一种解决包含给定范围数字的数组问题的有趣方法。具体来说,我们遍历数组的每一位数字,如果当前数字不在正确的索引上,则将其与正确的索引交换,如下图所示。如果直接把每个数字放到正确的索引上,会产生平方级的时间复杂度,而循环排序模式则可以提供线性的时间复杂度。
有很多时候,需要对某一类数据进行汇总,如产品分类为Technology的订单的总销售额为多少,如下:
Original Link 思想: 双指针。 快指针 i 作为某一连续最长不重复区间的右端点,慢指针 j 作为该区间的左端点; 遍历数组 a[i],用 vis[a[i]] 标记当前区间已经存在的数。 当 vis[a[i]] > 1 时: 说明当前区间存在重复数字,则 j 不断右移,期间 vis[a[j]] --,直到 vis[a[i]] == 1 为止; 此时不含重复数字的区间长度即为 i - j + 1,用 res 来维护最长的区间长度。 否则说明当前区间还未存在重复数字,i 持续右移。 代码: #i
【注】当 A 是元胞数组时,不支持 dim 和 direction,即 sort 仅沿其大小不等于 1 的第一个维度进行升序排序。
Ruby是强类型静态语言,即Ruby中一旦某一个对象被定义类型,如果不通过强制转换操作,那么它永远就是该数据类型,并且只有在Ruby解释器运行时才会检测对象数据类型,它的一切皆为对象(包括 nil 值对象),可以通过调用内置class属性来获取该对象的具体数据类型。对于 Ruby 而言,所有类型都继承自 Object 类(根类为 BasicObject)。
数字类型是不可变类型。所谓的不可变类型,指的是类型的值一旦有不同了,那么它就是一个全新的对象。数字1和2分别代表两个不同的对象,对变量重新赋值一个数字类型,会新建一个数字对象。
FREQUENCY函数是一个较难掌握的Excel工作表函数,这篇文章收集整理了一组运用FREQUENCY函数的公式,用来统计不同值、唯一值和连续值的数量,希望能够帮助有兴趣的朋友更进一步熟悉掌握FREQUENCY函数。
如果你使用 Python 语言进行科学计算,那么一定会接触到 Numpy。Numpy 是支持 Python 语言的数值计算扩充库,其拥有强大的高维度数组处理与矩阵运算能力。除此之外,Numpy 还内建了大量的函数,方便你快速构建数学模型。
小枣君:大家都知道《信号与系统》是一门很难的课。今天给大家推荐一篇文章,看了之后,也许就会找到打开这门课的正确方式。
颜色排序。给一个 012 数组,0、1、2 分别代表红色、白色和蓝色,将数组升序排序。要求只能遍历数组一次,并使用常量级的空间。
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第一部分、 DFT 第一章、傅立叶变换的由来 第二章、实数形式离散傅立叶变换(Real DFT)
防抖动和节流本质是不一样的。防抖动是将多次执行变为最后一次执行,节流是将多次执行变成每隔一段时间执行
数字类型是不可变类型。所谓的不可变类型,指的是类型的值一旦有不同了,那么 它就是一个全新的对象。数字1和2分别代表两个不同的对象,对变量重新赋值--个 数字类型,会新建一一个数字对象。
数据库中有有一张表专门存储用户的维度数据,由于随着时间的推移,用户的维度数据也可能发生变化,故每一次查看都会保存一次记录。 现在需要对数据按用户分析,但当中有大量的重复数据,仅用数据库的等值去重明显不可行。
package Array; /** * 数组中重复的数字 *在一个长度为n的数组里的所有数字都在0到n-1的范围内。 * 数组中某些数字是重复的,但不知道有几个数字是重复的。也不知道每个数字重复几次。请找出数组中任意一个重复的数字。 * 例如,如果输入长度为7的数组{2,3,1,0,2,5,3},那么对应的输出是第一个重复的数字2。 * 思路: * 数组中的数字都在0到n-1的数字范围内。如果数组中没有重复出现的数字,那么当数组排序后数字i就出现在数组中下标为i的元素处。那么数组中如果存在重
面试题1:赋值运算符重载:该题主要考察 拷贝构造,构造析构,重载操作符。在面试者使用 c++ 等语言时进行考察。
RESP3是RESP v2的更新版本,RESP v2是Redis中使用的协议,大约从版本2.0开始(1.2已经支持它,但是Redis 2.0是第一个只讨论这个协议的版本)。此协议的名称只是RESP3,而不是respv3或RESP3.0。
Mongo shell中使用大整数字面量,但默认整数字面量类型却是双精度浮点数,导致丢失精度
行程编码(Run-length encoding)是一种压缩算法,能让一个含有许多段连续重复数字的整数类型数组 nums 以一个(通常更小的)二维数组 encoded 表示。
下面是程序锅自己对网上发布的 200 道高频面试题进行分类之后的结果。这 200 道,程序锅大概花了 7 个月刷完了,并且差不多每道题都过了好几遍。
来源:力扣(LeetCode) 链接:https://leetcode-cn.com/problems/permutations
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