开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

使用较早出现的较小整数查找数组中可能存在的最大差异

使用较早出现的较小整数查找数组中可能存在的最大差异，可以通过以下方法实现：

对数组进行排序，找到最小值和最大值，它们之间的差异即为最大差异。
使用双指针法，一个指针指向最小值，另一个指针指向最大值，每次将指向较小值的指针向右移动一位，指向较大值的指针向左移动一位，直到两个指针相遇为止。每次移动时，计算当前指针指向的值与指向较小值的指针指向的值之差，取最大值作为当前最大差异。
使用桶排序的方法，将数组中的值分配到对应的桶中，然后遍历桶中的值，找到最大差异。

以上方法均可以在较小的时间复杂度内完成任务，具体选择哪种方法可以根据实际情况进行选择。

推荐的腾讯云相关产品：

腾讯云云服务器：提供高性能、高可靠、高安全的云服务器，可以满足不同场景下的需求。
腾讯云数据库：提供多种数据库服务，包括关系型数据库、非关系型数据库等，满足不同应用场景的需求。
腾讯云存储：提供高性能、高可靠、高安全的云存储服务，可以满足不同场景下的需求。

产品介绍链接地址：

腾讯云云服务器：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云数据库：https://cloud.tencent.com/product/cdb
腾讯云存储：https://cloud.tencent.com/product/cos

相关搜索:在多维数组中查找可能组合的整数值在数组中查找可能存在也可能不存在的元素使用2个线程查找数组中连续整数的最大和如何使用递归在scala中查找列表/数组中的最大差异？查找数组中的最大差异以及Java中元素的位置 PYTHON -查找数组中每10个整数的最大值 Python - 查找混合数组中每个值的出现(整数,列表)使用MIPS程序集查找四个输入中的最大整数如何使用javascript查找和计算数组中的重复整数如何使用lodash在数组中查找内部数组可能包含其他对象的对象如何在C#中使用Find方法显示数组中的最大整数？使用JavaScript查找数组中的最小值和最大值使用for循环查找数组中的最大值和最小值？在排序数组中获得连续元素之间的最大差异的最佳可能解决方案是什么如何使用循环在Assembly中查找数组的最小和最大值？使用for循环查找在随机的未排序数组中多次出现的元素使用递归函数查找数组中的数字时出现堆栈溢出错误如何在c++中查找字符串数组中字符串的最大出现次数如何使用WorksheetFunction.max/maxifs在多维数组的'column‘中查找最大值使用二维数组中的最大元素数查找非空交叉点

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

拜托，面试官别问我「布隆」了

题目解析这是一道经常在面试中出现的算法题。凭借着题目极其容易描述，电面的时候也出现过。不考虑细节的话，此题就是一个简单的查找问题。对于查找问题而言，使用散列表来处理往往是一种效率比较高的方案。...为了让散列表维持较小的装载因子，避免出现过多的散列冲突，需要使用链表法来处理，这里就要存储链表指针。因此最后的内存空间可能超过 1000G 了。...首先，先来考虑一个类似但更简单的问题：现在有一个非常庞大的数据，比如有 1 千万个整数，并且整数的范围在 1 到 1 亿之间。那么如何快速查找某个整数是否在这 1 千万个整数中呢？...需要判断该数是否存在，也就是说这个数存在两种状态：存在（ True ）或者不存在（False）。因此这里可以使用一个存储了状态的数组来处理。...使用场景布隆过滤器的最大的用处就是，能够迅速判断一个元素是否在一个集合中。

6262 1

拜托，面试官别问我「布隆」了

题目解析这是一道经常在面试中出现的算法题。凭借着题目极其容易描述，电面的时候也出现过。不考虑细节的话，此题就是一个简单的查找问题。对于查找问题而言，使用散列表来处理往往是一种效率比较高的方案。...为了让散列表维持较小的装载因子，避免出现过多的散列冲突，需要使用链表法来处理，这里就要存储链表指针。因此最后的内存空间可能超过 1000G 了。...首先，先来考虑一个类似但更简单的问题：现在有一个非常庞大的数据，比如有 1 千万个整数，并且整数的范围在 1 到 1 亿之间。那么如何快速查找某个整数是否在这 1 千万个整数中呢？...需要判断该数是否存在，也就是说这个数存在两种状态：存在（ True ）或者不存在（False）。因此这里可以使用一个存储了状态的数组来处理。...使用场景布隆过滤器的最大的用处就是，能够迅速判断一个元素是否在一个集合中。

4243 0

一文带你了解 BATJ 面试官常爱问的「布隆」

题目解析这是一道经常在面试中出现的算法题。凭借着题目极其容易描述，电面的时候也出现过。不考虑细节的话，此题就是一个简单的查找问题。对于查找问题而言，使用散列表来处理往往是一种效率比较高的方案。...为了让散列表维持较小的装载因子，避免出现过多的散列冲突，需要使用链表法来处理，这里就要存储链表指针。因此最后的内存空间可能超过 1000G 了。...首先，先来考虑一个类似但更简单的问题：现在有一个非常庞大的数据，比如有 1 千万个整数，并且整数的范围在 1 到 1 亿之间。那么如何快速查找某个整数是否在这 1 千万个整数中呢？...需要判断该数是否存在，也就是说这个数存在两种状态：存在（ True ）或者不存在（False）。因此这里可以使用一个存储了状态的数组来处理。...使用场景布隆过滤器的最大的用处就是，能够迅速判断一个元素是否在一个集合中。

4163 0

查找算法

这里 -1 代表数组中不存在要查找这个数。顺序查找的时间复杂度为 O(n)。...if(left >= right) return -1; /** * 使用(left + right) / 2 会有整数溢出的问题 * (问题会出现在当...(left < right) { /** * 使用(left + right) / 2 会有整数溢出的问题 * (问题会出现在当 left + right...其实散列查找的思想就是采用标记数组的思想，只不过当我们碰到一些非整数的数据类型的数据时，我们要将它们转换成整形，那么就拿字符串来说，我们要将字符串转换成为能够作为数组下标的整数，那么可能有些小伙伴要问了...对于这个问题，我们可以通过取余来解决：我们限定一个数组的最大下标值，然后把所有算得到的整数值取余这个最大下标就行了。

7042 0

拜托，面试官别问我「布隆」了（修订补充版）

题目解析这是一道经常在面试中出现的算法题。凭借着题目极其容易描述，电面的时候也出现过。不考虑细节的话，此题就是一个简单的查找问题。对于查找问题而言，使用散列表来处理往往是一种效率比较高的方案。...为了让散列表维持较小的装载因子，避免出现过多的散列冲突，需要使用链表法来处理，这里就要存储链表指针。因此最后的内存空间可能超过 1000G 了。...首先，先来考虑一个类似但更简单的问题：现在有一个非常庞大的数据，比如有 1 千万个整数，并且整数的范围在 1 到 1 亿之间。那么如何快速查找某个整数是否在这 1 千万个整数中呢？...需要判断该数是否存在，也就是说这个数存在两种状态：存在（ True ）或者不存在（False）。因此这里可以使用一个存储了状态的数组来处理。...比如你苦等的offer 可能被系统丢在邮件垃圾箱（白名单）了。使用场景布隆过滤器的最大的用处就是，能够迅速判断一个元素是否在一个集合中。

7553 1

10 道 BAT 大厂海量数据面试题（附题解+方法总结）

思路如下：在遍历字符串时，在前缀树中查找，如果找到，则把结点中保存的字符串次数加 1，否则为这个字符串构建新结点，构建完成后把叶子结点中字符串的出现次数置为 1。...最后依然使用小顶堆来对字符串的出现次数进行排序。方法总结前缀树经常被用来统计字符串的出现次数。它的另外一个大的用途是字符串查找，判断是否有重复的字符串等。...注意，当数据总数为偶数，如果划分后两个文件中的数据有相同个数，那么中位数就是数据较小的文件中的最大值与数据较大的文件中的最小值的平均值。方法总结分治法，真香！...对本题而言，假设数组降序排列，可以采用以下方法：首先建立大顶堆，堆的大小为数组的个数，即为 20，把每个数组最大的值存到堆中。...接着删除堆顶元素，保存到另一个大小为 500 的数组中，然后向大顶堆插入删除的元素所在数组的下一个元素。重复上面的步骤，直到删除完第 500 个元素，也即找出了最大的前 500 个数。

3K3 0

一天一大 leet(分割数组的最大值)难度:困难-Day20200725

题目: 给定一个非负整数数组和一个整数 m，你需要将这个数组分成 m 个非空的连续子数组。设计一个算法使得这 m 个子数组各自和的最大值最小。...再将所有分割组合得到的最大值存放到dp中，如果之前该位置出现过较小的结果则不替换边界 dp[0][0],0个数分成0段默认0 dp[0][0]被默认占用则dp需要声明成[len+1][m+1]的数组...在分割nums时逐个增加元素，存在m大于当前给定数组的情况，怎么遍历分割时，j的边界为m与i中较小的值 /** * @param {number[]} nums * @param {number}...}; 二分法根据结果范围枚举可能的结果再这个校验假设的结果是否成立不管怎么分段结果都应该在nums最大值max和nums元素和sum之间二分法查找max到sum之间的元素检查其是否满足，逐步缩小可能的结果范围...= nums[i]; } while (max < sum) { let mid = parseInt((sum - max) / 2, 10) + max; // 随机选择的值成立则这个值默认为最大的可能结果继续查找

4751 0

Python 最常见的 120 道面试题解析

数据分析 - Python 面试问题什么是 Python 中的 map 函数？ python numpy 比列表更好吗？如何在 NumPy 数组中获得 N 个最大值的索引？...检查给定数字n是否为2或0的幂计算将A转换为B所需的位数在重复元素数组中查找两个非重复元素找到具有相同设置位数的下一个较大和下一个较小的数字 95.给定n个项目的重量和值，将这些物品放入容量为W的背包中...查找所需的最小编辑数（操作）将'str1'转换为'str2' 给定0和1的二维矩阵，找到最大的广场，其中包含全部1。找到两者中存在的最长子序列的长度。...给定成本矩阵成本[] []和成本[] []中的位置（m，n），将一个集合划分为两个子集，使得子集和的差异最小给定一组非负整数和一个值和，确定是否存在给定集合的子集，其总和等于给定总和。...HackerRank问题算法DP 给定距离 dist，计算用1,2和3步覆盖距离的总方式在字符板中查找所有可能的单词广度优先搜索遍历深度优先搜索遍历在有向图中检测周期检测无向图中的循环 Dijkstra

6.3K2 0

数据结构（1）：顺序表（下）

假设 A 中的 n 个元素保存在一个一维数组中，请设计一个尽可能高效的算法，找出 A 中的主元素。若存在主元素，则输出该元素；否则输出 -1。...判断 c 中元素是否是真正的主元素。再次扫描该数组，统计 c 中元素出现的次数，若大于 n/2，则为主元素；否则。序列中不存在主元素。...第 4 题问题给定一个含 n（n≥1）个整数的数组，请设计一个在时间上尽可能高效的算法，找出数组中未出现的最小正整数。...例如，数组 {-5,3,5,3} 中未出现的最小正整数是 1；数组 {1,2,3} 未出现的最小正整数是 4。解答要求时间上尽可能高效，因此采用空间换时间的办法。...对 A 遍历结束后，开始遍历数组 B，若能查找到第一个满足 B[i]==0 的下标 i，返回 i+1 即为结果，此时说明 A 中未出现的最小正整数在 1~n 之间。

6443 0

【排序算法】计数排序(非比较排序)详解！了解哈希思想！

⭐相对映射因此绝大多数情况下,都会使用相对映射。具体的步骤如下：找出待排序数组中的最大值和最小值，并创建一个计数数组，长度为最大值和最小值之差加1。...然后，遍历原数组，统计每个元素出现的次数，将统计结果保存在计数数组中。接着，使用两个循环，将计数数组中的元素按照次数依次放回原数组中。最后，释放计数数组的内存空间。...创建计数数组：使用 malloc 函数为计数数组 count 分配内存，该数组的大小是排序范围 range。计数数组用于存储每个整数在输入数组中出现的次数。...计数：遍历输入数组 a，对于每个整数 a[i]，将其减去 min 的值作为索引，然后在计数数组中对应索引位置的值加1。这一步会统计每个整数在输入数组中出现的次数。...在计数排序中，具有相同值的元素会按照它们在输入数组中的顺序被放置在输出数组中。 ☁️适用性限制计数排序仅适用于整数排序，特别是当整数范围相对较小且分布均匀时。它不适用于排序包含负数或浮点数的数组。

1451 0

C++ 哈希的应用【位图】

亿个不重复的无符号整数（无序），再给出一个无符号整数，判断此数是否存在于 40 亿个无符号整数中这是一道来自【腾讯】的面试题，题目要求很简单：判断给出的数是否存在如果按照常规思路：存储数据，排序后查找...因为位图是哈希的应用，查找速度非常快，并且因为位图使用的是最小的单元：比特，空间利用率极高，而这就是【腾讯】这道面试题的最优解解题思路：首先 40 亿个无符号的整数，重点在无符号，这就意味着借助下标可以映射所有的数...注：模拟实现时，只是简单实现，旨在理解位图的原理，与库中的 bitset 存在较大差异 3.1、基本思路位图的原理其实十分简单，本质上就是开辟了一个大小为 N，类型为 Type 的数组获取值位于哪一个下标中...（使用开散列实现的哈希表），首先是找到位于哪一个桶中，然后去桶中遍历查找，不过这里的桶是下标，表示属于数组中的哪一个元素，桶中的值表示元素中的比特位千言万语不如一张图说明问题：所以我们模拟实现的...00 00 不同机器中的二进制位排列方式略有差异（后续位运算依赖于二进制的排列方式），为了确保兼容性，我们可以直接使用 char，因为它就 1 字节（8 比特），不存在大小端字节序问题；并且 8 比特位足够少

2893 0

十道海量数据处理面试题与十个方法总结【面试+提高】

然后再在这1000个最大的IP中，找出那个频率最大的IP，即为所求。 2、搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。　　...附：这里，再简单介绍下，位图方法：使用位图法判断整形数组是否存在重复判断集合中存在重复是常见编程任务之一，当集合中数据量比较大时我们通常希望少进行几次扫描，这时双重循环法就不可取了。　　...将hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。...3.bit-map 适用范围：可进行数据的快速查找，判重，删除，一般来说数据范围是int的10倍以下　　基本原理及要点：使用bit数组来表示某些元素是否存在，比如8位电话号码扩展：bloom filter...4.堆适用范围：海量数据前n大，并且n比较小，堆可以放入内存　　基本原理及要点：最大堆求前n小，最小堆求前n大。

4.7K10 4

HashMap、LRU、散列表

在第 8 行代码中，再次将键值为 3 的数据放入到 LinkedHashMap 的时候，会先查找这个键值是否已经有了，然后，再将已经存在的 (3,11) 删除，并且将新的 (3,26) 放到链表的尾部。...least recentlly use 最少最近使用算法，就是使用的LinkedHashMap 会将内存控制在一定的大小内, 这个最大值可以自己定，超出最大值时会自动回收。...因为数组下标是从 0 开始的，所以散列函数生成的散列值也要是非负整数。第二点也很好理解。相同的 key，经过散列函数得到的散列值也应该是相同的。第三点理解起来可能会有问题，我着重说一下。...当数据量比较小、装载因子小的时候，适合采用开放寻址法。这也是 Java 中的ThreadLocalMap使用开放寻址法解决散列冲突的原因。...其次，散列函数生成的值要尽可能随机并且均匀分布，这样才能避免或者最小化散列冲突，而且即便出现冲突，散列到每个槽（链表）里的数据也会比较平均，不会出现某个槽内数据特别多的情况。装载因子过大了怎么办？

1.1K5 1

Redis的常用数据结构和底层实现方式

alloc：字符串的最大容量 flags：标识为，第三位表示类型，其余5位未使用 buf：字符数组 encoding可能是int，raw，embstr int：可以用long类型整数表示，redis会将键值转...ziplist：压缩列表，适用于长度较小的值，是由连续空间组成，保存每个值的长度信息，一次可查找每个值。...之间使用双向指针串联起来，既满足快速插入删除性能，页不会出现太大的空间冗余。...和hashtable intset：集合中的数都是整数时，数据量不超过512个，使用intset，有序不重复连续空间。...#有序集合中对指定成员的分数加上增量 increment 底层实现 encoding使用ziplist或者skiplist ziplist 连续存放值以及score（排序的标准，double）当元素个数以及长度都比较小时使用

4922 0

Redis数据结构和内存分配

、查找、更新等操作可能会在两个哈希表上进行，第一个哈希表没有找到，就会去第二个哈希表上进行查找。...skiplist有层级的概念，由很多层结构组成，但存在于不同层级中的同一个节点只保存一份；每一层都是一个有序的链表；最底层(Level 1) 的链表包含所有元素；如果一个元素出现在 Level...i 的链表中，则它在 Level i 之下的链表也都会出现；节点只有1个后向指针存在于第一层链表，所以只有第1层链表是一个双向链表；如图，如果要查找68这个元素，skiplist 的时间复杂度是...随机算法： intset整数集合 intset是一个整数的有序集合，使用二分查找，时间复杂度 O(lgN) 。...当新增元素比原编码最大值要大时，需要对集合进行升级，具体步骤是：　　1、根据新元素类型，扩展整数集合底层数组的大小，并为新元素分配空间。

1.1K2 1

Python数据结构与算法笔记（4）

并且从0开始的整数值命名。项和该项在散列表中所属的槽之间的映射被称为hash函数。hash函数将接收集合中的任何项，并在槽名范围内（0和m-1之间）返回一个整数。...负载因子，lambda=项数/表大小，下面这个例子中，为6/11 ? 现在，要搜索一个项时，我们只需使用哈希函数来计算项的槽名称，然后检查哈希表以查看它是否存在。...线性探测思想的一个变种称为二次探测，代替使用常量跳过值。用于处理冲突问题的替代方法是允许每个槽保持对项的集合（或链）的引用。链接允许许多项存在于哈希表中的相同位置。...我们可以使用具有顺序或二分查找的列表，但是使用哪个哈希表更好，因为查找哈希表中的项可以接近O(1)性能 hash法分析分析散列表的使用最重要的信息是负载因子lambda。...如果lambda小，则碰撞机会较低，这意味着项更可能在它们所属的槽中。如果lambda大，意味着表正在填满，则存在越来越多的冲突。这意味着冲突解决更困难，需要更多的比较来找到一个空槽。

1.6K1 0

ES6集合引用类型Map与WeakMap ｜8月更文挑战

内存占用 Object和Map的工程及实现在不同浏览器间存在很大的差异，如果给固定大小的内存，Map要比Object多存储50%的键值对。...2.查找速度大型的Object和Map中查找键值对的性能差异较小，如果只包含少量的键值对，Object要比Map更块一些，在把Object当成数组使用的情况下（比如连续使用整数作为属性）浏览器引擎可以进行优化...，这对Map操作是不可能的。...给这种 map 设置值时会同时将键和值添加到这两个数组的末尾。从而使得键和值的索引在两个数组中相对应。当从该 map 取值的时候，需要遍历所有的键，然后使用索引从存储值的数组中检索出相应的值。...另外一个缺点是可能会导致内存泄漏，因为数组会一直引用着每个键和值。这种引用使得垃圾回收算法不能回收处理他们，即使没有其他任何引用存在了。

3652 0

论文阅读|高效压缩位图RoaringBitmaps设计原理

刚接触编程那会记得用 Bitmap 的 0 和 1 位来标识数据是否存在，主要用于排序； ---- 后来发现只要判断一个对象在大对象集合存在性，都可以考虑使用 Bitmap； ---- 再后来，我知道了布隆这个人使用...另外可能看着上面说的高 16 位存储在数组中，低 16 位存储在 Container 中，猛地一看比较迷瞪，我举个例子你就明白了。...看到这里，你可能仍然会有疑问一个 Container 里面的 Integer 数量小于 4096，就用 Short 类型的有序数组来存储值。若大于 4096，就用 Bitmap 来存储值。...查找在查找一个元素的时候，先二分算法查找高16位的ArrayContainer，如果存在且数据量低于4096，继续二分查找特定定数据，否则使用位运算。...而ArrayContainer和RunContainer都需要用二分查找在有序数组中定位元素，故为O(logN)。

6902 0

跟着大彬读源码 - Redis 9 - 对象编码之三种list

此外，在普通链表中执行随机查找操作时，它的时间复杂度为 O(n)，这对于注重效率的 Redis 而言也是不可接受的。这是普通链表的查找效率太低问题。...1.1 压缩列表的结构一个压缩列表可以包含任意多个节点（entry），每个节点可以保存一个字节数组或者一个整数值。图 1-1 展示了压缩列表的各个组成部分： ?...最后，普通链表对存储单位的操作粒度是 byte，这种方式在存储较小整数或字符串时，每个字节实际上会有很大的空间是浪费的。...另一方面，ziplist 将存储单位的操作粒度从 byte 降低到 bit，有效的解决了存储较小数据时，单个字节中浪费 bit 的问题。...有可能出现，内存里有很多较小块的内存，却找不到一块足够大的空闲空间分配给 ziplist 的情况。这同样会降低存储效率。

4892 0

面试系列：十个海量数据处理方法大总结

将 hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。...三、bit-map 适用范围：可进行数据的快速查找，判重，删除，一般来说数据范围是int的10倍以下基本原理及要点：使用bit数组来表示某些元素是否存在，比如8位电话号码扩展：bloom filter...四、堆适用范围：海量数据前n大，并且n比较小，堆可以放入内存基本原理及要点：最大堆求前n小，最小堆求前n大。...实际上可能想直接将数据均分到不同的机子上进行处理，这样是无法得到正确的解的。因为一个数据可能被均分到不同的机子上，而另一个则可能完全聚集到一个机子上，同时还可能存在具有相同数目的数据。...1000个再归并，仍然会出错，因为可能存在大量个数为1001个的发生聚集。

1.4K4 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭