如果你需要保持元素的原始顺序，那么你可能需要使用其他方法，例如使用filter()方法和indexOf()方法来检查元素是否已经在结果数组中。...在性能敏感的场景下，使用Set或Map通常会比使用循环更高效。...返回累加器积累的结果 }, initialValue); 参数说明： function(accumulator, currentValue, currentIndex, array): 执行数组中每个元素调用的函数...array（可选）：调用reduce()的数组。 initialValue（可选）：作为第一次调用callback函数时的第一个参数的值。如果没有提供初始值，则将使用数组中的第一个元素。...在没有初始值的空数组上调用reduce将报错。 reduce() 方法非常适合将数组元素组合成单个输出值，比如求和、求积或者将数组对象合并为单一对象。
2025-01-19：数组中的峰值。用go语言，在一个整数数组 nums 中，若某个元素大于其左右相邻的元素，则称该元素为“峰值”元素。...你会得到一个整数数组 nums 和一个二维数组 queries。需要处理两种操作： 1.queries[i] = [1, li, ri]：计算子数组 nums[li..ri] 中的峰值元素数量。...2.queries[i] = [2, indexi, vali]：将 nums[indexi] 的值更改为 vali。 最终，你需要返回一个数组 answer，其中依次包含了每一次第一种操作的结果。...请注意，子数组的第一个和最后一个元素不被视为峰值元素。 3 <= nums.length <= 100000。 1 中峰值元素的数目为 0 。 第三个操作：第二个 4 是 [4,1,4,2,1] 中的峰值元素。
对于这个题目，我们曾经讨论过当数组元素全是整数时的情况，要找到满足条件的配对(i,j)，我们让i从0开始，然后计算m = k - A[i]，接着在(i+1, n)这部分元素中，使用折半查找，看看有没有元素正好等于...m，如果在(i+1,n)中存在下标j，满足A[j] == m 那么我们就可以直接返回配对(i,j)，这种做法在数组元素全是正数，全是负数，以及是绝对值排序时都成立，只是在绝对值排序的数组中，进行二分查找时...因此在查找满足条件的元素配对时，我们先看看前两种情况是否能查找到满足条件的元素，如果不行，那么我们再依据第三种情况去查找，无论是否存在满足条件的元素配对，我们算法的时间复杂度都是O(n)。..." and " + this.sortedArray[this.indexJ]); } } } 类FindPairInAbsoluteSortedArray用于在绝对值排序的数组中查找满足条件的元素配对...，它先根据两元素都是正数的情况下查找，然后再根据两元素都是负数的情况下查找，如果这两种情况都找不到，再尝试两元素一正一负的情况下查找，如果三种情况都找不到满足条件的元素，那么这样的元素在数组中不存在。
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在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。...如果数组中不存在目标值 target，返回 [-1, -1]。 进阶：你可以设计并实现时间复杂度为 O(log n) 的算法解决此问题吗？...{-1, -1} 情况二：target 在数组范围中，且数组中不存在target，例如数组{3,6,7},target为5，此时应该返回{-1, -1} 情况三：target 在数组范围中，且数组中存在...，例如把寻找左右区间函数合并一起。...nums 数组中二分查找得到第一个大于等于 target的下标leftBorder； # 2、在 nums 数组中二分查找得到第一个大于等于 target+1的下标， 减1则得到rightBorder；
在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 给你一个按照非递减顺序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。请你找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。...如果数组中不存在目标值 target，返回 [-1, -1]。 你必须设计并实现时间复杂度为 O(log n) 的算法解决此问题。...我们将这道题拆解成两个部分，第一部分就是求该元素的左端点，另一部分就是求该元素的右端点。其实这两部分是大同小异，只要弄懂其中一个，另一个就迎刃而解！ 我们首先来讲第一部分——求该元素的左端点。...就是当 x >= t 时，right = mid，而不是mid - 1，这是因为我们最开始是将数组分为两个部分，一部分就是大于等于该元素，如果right = mid - 1，又可能会将我们要求的数据筛掉...2、求中点操作 首先我们要知道为了避免数据的溢出我们采用上面的求中点操作，而不是直接加，可能会数据的溢出。 然后上面的两种算法分别是求左边和右边。
NumPy 库来实现一个简单的功能：将数组中的元素限制在指定的最小值和最大值之间。...具体来说，它首先创建了一个包含 0 到 9（包括 0 和 9）的整数数组，然后使用 np.clip 函数将这个数组中的每个元素限制在 1 到 8 之间。...如果数组中的元素小于 1，则该元素被设置为 1；如果大于 8，则被设置为 8；如果在 1 到 8 之间，则保持不变。...此函数遍历输入数组中的每个元素，将小于 1 的元素替换为 1，将大于 8 的元素替换为 8，而位于 1 和 8 之间的元素保持不变。处理后的新数组被赋值给变量 b。...对于输入数组中的每个元素，如果它小于最小值，则会被设置为最小值；如果它大于最大值，则会被设置为最大值；否则，它保持不变。
2024-07-27：用go语言，给定一个正整数数组，最开始可以对数组中的元素进行增加操作，每个元素最多加1。 然后从修改后的数组中选出一个或多个元素，使得这些元素排序后是连续的。...要求找出最多可以选出的元素数量。 输入：nums = [2,1,5,1,1]。 输出：3。 解释：我们将下标 0 和 3 处的元素增加 1 ，得到结果数组 nums = [3,1,5,2,1] 。...大体步骤如下： 1.定义一个函数 maxSelectedElements(nums)，参数为一个整数数组 nums，返回最多可选出的连续元素数量。...2.初始化一个空的映射 f 用于存储每个数字及其相邻数字出现的次数。 3.对输入的数组 nums 进行排序，确保数组中的元素是升序排列。...4.遍历排序后的数组 nums，对于数组中的每个元素 x： • 更新映射 f[x+1] 为 f[x] + 1，表示 x+1 与 x 相邻的数字出现的次数。
工具函数-根据元素的起始位置和最终位置，计算相对于某元素的位置 export interface IPosition { left: number; top: number; } /** *...根据元素的其实位置和最终位置，计算相对于某元素的位置 * @param initialPosition 拖动元素相对于屏幕左上角的起始位置（偏移量） * @param finalPosition 拖放完成后当前节点相对于屏幕左上角的位置...finalX) - dropTargetPosition.left; return { left: newXposition, top: newYposition, }; }; 在drop...回调函数中 drop(target: any, monitor: DropTargetMonitor) { console.log(target, monitor); const position...） monitor.getSourceClientOffset(), // 拖放完成后当前节点相对于屏幕左上角的位置 document.querySelector('#container
给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。 如果数组中不存在目标值 target，返回 [-1, -1]。
思路： 我的思路：两次二分，找到目标值先别停，向两边移动探测边界。 有些人会这样写，一次二分找到目标值后直接while向两边找，这样的思路会有什么问题呢？...这样重复数字越多，我们的算法时间复杂度会越来越接近接近o(n)； ps：感觉这题做过，而且以前有过更好的思路，现在想不起来了。。。
我们先看题目：给定一个数组，它里面除了一个元素外，其他元素都重复了三次，要求在空间复杂度为O(1)，时间复杂度为O(n)的约束下，查找到只重复了一次的元素。...1次的元素在相应比特位上的1只出现1次因此不会被清零，由此遍历一次后，只有出现1次的元素的比特位上的1保留下来，这样我们就把出现1次的元素给抽取出来。...对应的比特位设置为1，当对应比特位第三次出现1时，将towOnes对应比特位设置为0，下面的代码可以实现比特位的监控机制： //E是当前从数组中读入的元素 int T = towOnes; int O...我们遍历数组所有元素，执行上面算法后就可以得到只重复1次的元素值，由于算法只需遍历一次数组，同时没有分配任何新内存，因此时间复杂度是O(n),空间复杂度是O(1)。...，里面除了11外所有元素都重复出现3次，代码运行后输出的结果正是只从复出现1次的数值11.
在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。...如果数组中不存在目标值 target，返回 [-1, -1]。 进阶： 你可以设计并实现时间复杂度为 O(log n) 的算法解决此问题吗？...： 输入：nums = [], target = 0 输出：[-1,-1] 提示： 0 <= nums.length <= 105 -109 <= nums[i] <= 109 nums 是一个非递减数组...mid - 1 } else if nums[mid] == target { end = mid } else { start = mid + 1 } } //此处防止数组第一个数是...target int) int { start, end := 0, len(nums)-1 for start < end { //此处注意,为了防止 start=mid的问题
一，在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 1，问题描述 给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。...如果数组中不存在目标值 target，返回 [-1, -1]。...++) { map.put(i, nums[i]); } ListMap.Entry> collect...来做的，所以就需要多考虑一些边界值了，这是需要注意的一点。...历史文章汇总 数据结构：王同学下半年曾写过的JDK集合源码分析文章汇总 算法汇总：leetcode刷题汇总(非最终版)
给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。 如果数组中不存在目标值 target，返回 [-1, -1]。...示例 1： 输入：nums = [5,7,7,8,8,10], target = 8 输出：[3,4] 解析： 方法一：二分查找 二分查找中，寻找leftIdx 即为在数组中寻找第一个大于等于 target...的下标，寻找 rightIdx 即为在数组中寻找第一个大于target 的下标，然后将下标减一。...两者的判断条件不同，为了代码的复用，我们定义 binarySearch(nums, target, lower) 表示在 nums 数组中二分查找 target 的位置，如果 lower 为 true，...则查找第一个大于等于 target 的下标，否则查找第一个大于target 的下标。
原题描述 + 给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。 你的算法时间复杂度必须是 O(log n) 级别。...如果数组中不存在目标值，返回 [-1, -1]。...普通的二分查找在找到target后立即返回，所以我们需要做变式，情况分为以下两种。 寻找左边界 还是得举个例子。...因为lower的左边不是target，而higher也一直在尽可能的往左挪动。 寻找右边界 与上面过程相反，我们尽可能向右挪动lower，让其与higher相撞即可。...但如果复用上面的逻辑，每次挪动时令lower=mid+1，那么最终lower一定会与higher相撞于最后一个target的后一个位置。此时lower-1才是所求。
前言 今天主要讲解的内容是：如何在已排序的数组中查找元素的第一个和最后一个位置。以 leetcode 34 题作为例题，提供二分查找的解题思路，供大家参考。...题目详述 给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。 如果数组中不存在目标值 target，返回 [-1, -1]。...利用二分查找找到数组中某元素值等于目标值 target 时，不像二分查找的模板那样立即返回（数组中有多个元素值等于 target），而是通过缩小查找区间的上边界 high (令 high = mid -...同查找元素的第一个位置类似，在查找到数组中某元素值等于目标值 target 时，不立即返回，通过增大查找区间的下边界 low (令 low = mid + 1)，不断向 mid 的右侧收缩，最后达到锁定右边界...此时nums[mid] = 8 == target = 8, 按照解题思路方法一中 2 的描述，找到数组中元素值等于目标值 target 时，不立即返回，而是缩小查找区间的上边界 high (令 high
一、题目描述 给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。 如果数组中不存在目标值 target，返回 [-1, -1]。...1、当low>high时，表示没有找到，返回-1 2、mid=(low+high)/2 3、假如low等于high，返回下标mid 4、假如nums[mid]等于target且nums[mid]比相邻的左侧元素大...，返回下标mid 5、当目标值小于等于nums[mid]时，说明目标值在左侧，往左侧递归查找，否则往右侧递归查找 查找最后一个位置同理，唯一不同的是第4、5步 4、假如nums[mid]等于target...且nums[mid]比相邻的右侧元素小，返回下标mid 5、当目标值大于等于nums[mid]时，说明目标值在右侧，往右侧递归查找，否则往左侧递归查找 三、代码 package search_range...rs.length;i++){ System.out.println(rs[i]); } } } 四、复杂度分析 时间复杂度： O(logn) ，其中 n 为数组的长度
题目描述： 给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。 你的算法时间复杂度必须是 O(log n) 级别。...如果数组中不存在目标值，返回 [-1, -1]。...，比如[5,7,7,8,8,10]， 要求找到target比如8，在vector中的起始位置和结束位置。...②接着从vector的头部开始，到med-1这个位置，根据二分法找到某个元素——元素不是target，但是元素的下一个元素是target。...总体思路如上，当然其中要有一些边界情况的处理，比如②中找不到这个元素怎么办，vector是[8,8,8,8,8]，target是8，我们根本找不到一个不是8的元素。
二分查找：基于二分查找的算法可以在 O(log n) 的时间复杂度内解决该问题。具体实现方式是，先使用二分查找找到该元素的位置，然后向左和向右扩展，直到找到第一个和最后一个位置。...target and nums[rightIdx] == target: return [leftIdx, rightIdx] return [-1, -1] 线性扫描：线性扫描的思路是从左到右遍历数组...，记录第一次出现目标值的位置，然后继续遍历数组，直到找到最后一次出现目标值的位置，代码如下： def searchRange(nums, target): first, last = -1, -...if first == -1: first = i last = i return [first, last] 使用 Python 内置函数...：Python 中有内置函数 bisect_left 和 bisect_right 可以帮助我们实现二分查找。
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