这篇文章主要深入数据结构与算法在解决实际问题怎么运用和分析的,对于 IP 对属地查找本身有 API 接口,那这篇文章主要对原理内部查询过程实现做详细解析,体会怎么将数据结构和算法解决实际的问题。
搞定大厂算法面试之leetcode精讲5.二分查找 视频教程(高效学习):点击学习 目录: 1.开篇介绍 2.时间空间复杂度 3.动态规划 4.贪心 5.二分查找 6.深度优先&广度优先 7.双指针 8.滑动窗口 9.位运算 10.递归&分治 11剪枝&回溯 12.堆 13.单调栈 14.排序算法 15.链表 16.set&map 17.栈 18.队列 19.数组 20.字符串 21.树 22.字典树 23.并查集 24.其他类型题 二分搜索 时间复杂度O(logn) 步骤: 从数组中间的元素开始,如果中
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):
介绍完基本的线性表排序算法后,今天我们来介绍一种常见的线性表查找算法 —— 二分查找。
# 五、回顾查找问题(参见练习 2.1-3),注意到,如果序列 A 已排好序,就可以将该序列的中点与v进行比较。根据比较的结果,原序列中有一半就可以不用再做进一步的考虑了。二分查找算法重复这个过程,每次都将序列剩余部分的规模减半。为二分查找写出迭代或递归的伪代码。证明:二分查找的最坏情况运行时间为 O(lgn)。
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例如在一个有序数组{1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}中,我们要查找8的位置,就可以先比较其与5的大小关系,发现其大于5,然后就找6与10的中位数8,发现相等,那么8的位置也就找到了,二分查找做法大抵如此。
大家好,我是多选参数的程序锅,一个正在”捣鼓“操作系统、学数据结构和算法以及 Java 的硬核菜鸡。
0. 数据结构图文解析系列 数据结构系列文章 数据结构图文解析之:数组、单链表、双链表介绍及C++模板实现 数据结构图文解析之:栈的简介及C++模板实现 数据结构图文解析之:队列详解与C++模板实现 数据结构图文解析之:树的简介及二叉排序树C++模板实现. 数据结构图文解析之:AVL树详解及C++模板实现 数据结构图文解析之:二叉堆详解及C++模板实现 数据结构图文解析之:哈夫曼树与哈夫曼编码详解及C++模板实现 数据结构图文解析之:直接插入排序及其优化(二分插入排序)解析及C++实现 数据结构图文解析之:
二分查找也称为折半查找,主要用在有序集合中进行查找。我们先通过一个猜数字的小游戏来分析。首先我随机写一个0~99的数字,然后你再猜我写的哪一个数字,在猜数字过程中如果你猜大了,我会提示你猜的数字大于我写的数字;如果你猜小了,我会提示你猜的数字小于我写的数字,直到猜中为止。那么如何快速猜中呢?
二分查找在平时的生活中也挺常用的,比如说以前玩的猜数游戏,每次都取中间数,然后得知是大了,还是小了,这个例子也就是二分查找。
在现实生活中,解决一个问题可以有多种方法,其中有好的方法,也有较为一般的方法。评判标准虽有不同,但总体思想是:用最小的代价获得最多的收益。
本文将展示二分查找算法的工作原理,并提供完整的示例代码,帮助你在Python中执行自己的二分查找。
Java二分查找法 Java冒泡排序 Java选择排序 Java插入排序 Java希尔排序 Java计数排序 Java快排算法 Java归并排序 Java堆排序 动图演示
假设A是一个排好序的数组,但是它的长度,我们无法得知。如果我们访问的元素超出了数组长度,那么就会引发一次异常,请设计一个有效算法,输入数组A以及一个数值k,找到一个下标i,使得A[i] = k, 返回-1,如果数组A中不存在等于k的元素。 这道题跟我们以前处理的查找问题不同之处在于,数组A的长度无法确定。如果数组A长度确定的话,那么问题就退化为一个在排序数组中进行查找的问题,此时我们依靠二分查找法就能快速定位数组A是否包含给定元素。 问题在于,数组A长度无法提前确定,那么我们就不能直接使用二分查找,因为
老生常谈,偶尔遇到阐述这两类问题相关的极好素材,它们结合示意图,言简意赅,清晰明了。故分享出来。
提到插入排序啊,其实我在很小的时候就学会了,而且一直在用,真不是我吹牛皮。我猜大部分读者肯定也是很小的时候就学会了。
本小节会带领大家快速过一遍数据结构和算法,重点讲解一些常考、前端会用到的算法和数据结构。
今天还是小浩算法“365刷题计划”第66天。昨天也是第66天,为什么?因为昨天我的内容忘记标识原创,马上就被人抄袭到了自己的博客,我很不爽!当然,经过投诉,对方已经删文。所以为了防止再次抄袭,我决定重新发布一下昨天的文章。考虑到本文有朋友已经学习过了,所以我在原有的基础上进行了加强,并且答疑了昨天私下有人问我的几个问题,不妨看一看!暂定后续要讲解的几个topic为:二分法(以常考题目为主)、回溯法(大部分是中等以上难度题型)、分治法(以思想掌握为主)、动态规划(以2维DP为主)、其他。希望大家可以长期支持!一起学习,共同进步。
数据结构和算法对于程序员来说相当重要,我最近打算学习这一门课程,并以博客的形式记录自己的学习过程和心得,目前暂时从两本书入手,一本是《大话数据结构》,一本书《算法图解》,我先从《算法图解》,这本手开始学习吧~。如果你最近也在学习,可以关注一起学习,一起交流哦~
二分查找法又称折半查找法,用于预排序列表的查找问题。 要在排序列表alist中查找元素t,首先,将列表alist中间位置的项与查找关键字t比较,如果两者相等,则查找成功;否则利用中间项将列表分成前、后两个子表,如果中间位置项目大于t,则进一步查找前一子表,否则进一步查找后一子表。重复以上过程,直到找到满足条件的记录,即查找成功;或者直到子表不存在为止,即查找不成功。
目录 一、查找的定义 二、线性表的查找 2.1 、顺序查找 2.2、二分查找 2.3、分块查找 三、树表查找 3.1 、二叉排序树 3.2 、平衡二叉树 一、查找的定义 查找 又称检索,是数据处理中经常使用的一种重要运算。采用何种查找方法,首先取决于使用哪种数据结构来表示“表”,及表中的数据元素按何种方式组织。 查找有内查找和外查找之分。若整个查找过程都在内存进行,则称为内查找;反之,若查找过程需要访问外存,则称为外查找。
算法是什么? 算法就是完成一组特定任务的方法。 比如将大象放进冰箱需要三步: 打开冰箱 将大象放进冰箱 关闭冰箱 这就是一种算法。 如果用计算机语言来叙述,就是任何实现某种功能的代码片段都可以称之为算法。 一个程序员应该掌握大概50种基本算法,但目前我们属于初级阶段,先掌握一些简单有趣的算法,为日后进一步的算法学习打下基础。 二分查找 比如我要在字典(这里是真实的字典,不是Python的dict类型)中查找以O为拼音首字母的汉字,我会从字典的中间附近开始翻阅,因为我知道字母O在26个字母的中间附近,
对于前端初学者而言,这样的一个功能你做出来了那就很好,慢慢的,我们的工作年限越来越长,如果我们还继续那样做,这样,迟早会淘汰。这个时候,就需要对你的项目进行优化。之前讲到过对于react项目的优化。这更多是针对于单页应用的优化,避免首页时间加载过长,打包文件加载过大,是针对于打包后文件来说的。这篇文章主要是针对于算法相关的代码进行优化,从而是程序的运行速度更快,已达到程序的优化。
我们之前已经了解了5种基础算法,是否自己找了一些题练练手呢~话不多说,让我们进入第6中基础算法的学习吧。本篇我们将学习又一种排序算法——折半插入排序算法,跟上篇我们所学习的快速排序有点像,都是建立在我们之前学习的算法的基础上改进而来的。从这个算法的名字中大概就能知道它是建立在哪个算法的基础之上的,没错,就是折半(二分)查找和直接插入排序。
之所以断更了一天,就是因为上次说的这个二分查找,,,看的我心态多没了,之后就这阶段就一直刷二分查找了!!!
二分查找法是一种高效的查找算法,它的思想非常好理解,但编写正确的二分查找并不简单。本章从最基础的二分查找实现开始,讲解其编写技巧,接下来介绍它的四个常见变种的编写,最后应用二分查找来解决真正的面试题,学以致用的同时更加深对其的理解,真正掌握它。
算法是基础,小蓝同学准备些总结一系列算法分享给大家,这是第5篇《二分查找》,非常赞!希望对大家有帮助,大家会喜欢! 前面系列文章: 归并排序 #算法基础#选择和插入排序 由快速排序到分治思想 算法基础:优先队列 二分查找,就和他的名字一样,把一个数组找到他的中间的值和我想要找的值,进行对比,这个时候可以分为三种情况 1、比中间值大,我就到中间值到最大值的范围内去找。 2、比中间值小,那就去最小值和中间值之间去寻找。 如果正好相等那恭喜你找到了。然后照这个思路不断的递归迭代就可以确定是否有对应的值了。
本博客整理了当前经典的搜索算法的实现,并进行了简单的分析;博客中所有的代码实现位于:https://github.com/yaowenxu/codes/tree/master/搜索算法 ; 如果代码对您有帮助,希望能点击star~基于推荐和鼓励!感谢~
( 例如,数组 [0,1,2,4,5,6,7]可能变为 [4,5,6,7,0,1,2] )。
算法是基础,小蓝同学准备些总结一系列算法分享给大家,这是第6篇《二叉树查找》,非常赞!希望对大家有帮助,大家会喜欢! 前面系列文章: 归并排序 #算法基础#选择和插入排序 由快速排序到分治思想
先思考一个简单的问题,1-100的数字,让你猜出我想好的其中一个数,你每猜一次我会说大了或者小了或者对了。你的猜测过程会是怎样的呢?
二分查找是一个很有趣的算法,可以很大程度的提升性能,比如待查询的数组或其他集合很大的时候,二分查找的威力就可以体现出来。但是平时的工作中我们基本上不会去写二分查找,所以我觉得有必要写一篇博文来记录二分查找的学习。
https://leetcode.cn/problems/binary-search/
当您要检查某个元素是否在列表中时,有很多方法可以解决相同的问题。可以通过线性查找和二分查找来完成,但是要猜测哪个更快。
java学习之二分查找法代码 * A:案例演示 * 数组高级二分查找代码 * B:注意事项 * 如果数组无序,就不能使用二分查找。 * 因为如果你排序了,但是你排序的时候已经改变了我最原始的元素索引 package com.ifenx8.study.array; public class Demo_Binary { /** * A:案例演示 * 数组高级二分查找代码 * B:注意事项 * 如果数组无序,就不能使用二分查找。 * 因为如果你排序了,但是你排序的时候已经改变了
昨天没能完成 34,今天来补上。恰好第 35 题也是二分查找算法的应用,放到一起来记录。
对于二分查找存在一定的优 & 缺点,所以衍生出2种二分查找的变式方法:插值查找 & 斐波那契查找。具体如下:
在计算机世界里“数据结构+算法=程序”,因此算法在程序开发中起着至关重要的作用。虽然我们在开发中自己设计算法的情况不多,在工作中却离不开算法。无论是开发包提供的算法还是我们自己设计的算法,算法在程序中都无处不在。
查找算法是用来检索序列数据(群体)中是否存在给定的数据(关键字),常用查找算法有:
在前一篇文章中,我们讲了二分查找的基本概念,也提供了一个比较好的二分模版,那么接下来我们就逐步去看看一些二分经典题型吧。
没错,我们确实可以通过二分的方式来查找,先确定查找的 commit 范围,试下中间的 commit 有没有问题,然后缩小范围,再试下中间的,逐步缩小范围直到只有一个 commit。
如果采用其他方式对列表进行排序可以使用List接口的sort方法传入一个Comarable的一个对象
本文介绍了如何统计一个数字在排序数组中出现的次数,包括使用二分查找的方法。同时,还介绍了如何利用二分查找的特性来解决最小数字问题。
讲解已经非常详细,尽量是让小白都能学会,因此如果你觉得自己算法并不是很好,或者没有基础,那我希望你一定要认真看我写的每一句话,同时要学会自己思考,不然对你也收获不大。
二分查找关键在于首先要保证要查找的元素是(有序的, 数组)!! 二分查找比平常的按照顺序的方式查找效率更高(不用对去全部的元素进行遍历), 二分查找是选取一个中间值一分为二, 对中间值跟要查找的元素比对来决定向左或者向右查找, 如果当前值小于查找元素, 则向右查找, 当前值大于或者等于查找元素, 则向左查找。 直到条件不满足 => 返回
查找算法的作用是在给定的数据集合中搜索目标元素或确定目标元素是否存在。它可以帮助我们快速地找到所需的数据,提供有效的数据访问和处理方式。
作为程序员,算法是我们编程生涯中不可或缺的一部分。它们是解决问题和优化代码的关键。无论是在开发Web应用、移动应用,还是进行数据分析和人工智能研究,算法都是必备的工具。掌握算法可以帮助我们设计更优雅、更高效的解决方案,同时提升我们的编程技能。
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