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必会算法:在旋转有序的数组中找最小值

大家好,我是戴先生 今天给大家介绍一下如何利用玄学二分法找出最小值 想直奔主题的可直接看思路2 这次的内容跟 必会算法:在旋转有序的数组中搜索 有类似的地方 都是针对旋转数据的操作 可以放在一块来学习理解...##题目 整数数组 nums 按升序排列,数组中的值互不相同 在传递给函数之前,nums 在预先未知的某个下标 k(0 数组变为 [...[4,5,6,7,0,1,2] 关于这段描述还有另外一种容易理解的说法: 将数组第一个元素挪到最后的操作,称之为一次旋转 现将nums进行了若干次旋转 找到数组中的最小值,并返回结果...所以最小值就是在二段的第一个元素 还有一种极端的情况就是 经过多次旋转之后 数组又变成了一个单调递增的数组 此时的最小值就是第一个元素 我们用数组[1,2,3,4,5,6,7,8,9]举例说明 3...也就是最小值存在于mid~end之间 此时问题就简化为了在一个单调递增的区间中查找最小值了 所以总的规律就是: 在二分法的基础上 当中间值mid比起始值start对应的数据大时 判断一下mid和end

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    Python numpy np.clip() 将数组中的元素限制在指定的最小值和最大值之间

    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。...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。...print(b) 最后,这行代码打印变量 b 所引用的经过处理后的数组。输出应该是:[1 1 2 3 4 5 6 7 8 8]。...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。

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    面试算法:在循环排序数组中快速查找第k小的值d

    解答这道题的关键是要找到数组中的最小值,由于最小值不一定在开头,如果它在数组中间的话,那么它一定具备这样的性质,假设第i个元素是最小值,那么有A[i-1]>A[i]数组,然后判断当前元素是否具备前面说到到的性质,当时遍历整个数组的时间复杂度是O(n),这就超出题目对时间复杂度的要求。 如何快速找到最小值呢?...如果A[m] > A[n-1],那么我们可以确定最小值在m的右边,于是在m 和 end之间做折半查找。...如果A[m] 值,如果不是,那么最小值在m的左边,于是我们在begin 和 m 之间折半查找,如此我们可以快速定位最小值点。...这种查找方法使得我们能够在lg(n)时间内查找到最小值。 当找到最小值后,我们就很容易查找第k小的元素,如果k比最小值之后的元素个数小的,那么我们可以在从最小值开始的数组部分查找第k小的元素。

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    面试算法,在绝对值排序数组中快速查找满足条件的元素配对

    例如下面的数组就是绝对值排序: A:-49, 75, 103, -147, 164,-197,-238,314,348,-422 给定一个整数k,请你从数组中找出两个元素下标i,j,使得A[i]+A[j...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...这种做法的时间复杂度是O(n)。其算法效率比前面提到的方法要好,但问题在于,这种做法不能运用于绝对值排序的数组。为了能够应对绝对值排序的数组,我们需要对算法做一些改进。..." 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

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    2022-05-06:给你一个整数数组 arr,请你将该数组分隔为长度最多为 k 的一些(连续)子数组。分隔完成后,每个子数组的中的所有值都会变为该子数组中的最

    2022-05-06:给你一个整数数组 arr,请你将该数组分隔为长度最多为 k 的一些(连续)子数组。分隔完成后,每个子数组的中的所有值都会变为该子数组中的最大值。...返回将数组分隔变换后能够得到的元素最大和。 注意,原数组和分隔后的数组对应顺序应当一致,也就是说,你只能选择分隔数组的位置而不能调整数组中的顺序。...解释: 因为 k=3 可以分隔成 1,15,7 2,5,10,结果为 15,15,15,9,10,10,10,和为 84,是该数组所有分隔变换后元素总和最大的。...若是分隔成 1 2,5,10,结果就是 1, 15, 15, 15, 10, 10, 10 但这种分隔方式的元素总和(76)小于上一种。 力扣1043. 分隔数组以得到最大和。...答案2022-05-06: 从左往右的尝试模型。0到i记录dpi。 假设k=3,分如下三种情况: 1.i单个一组dpi=i+dpi-1。 2.i和i-1一组。 3.i和i-1和i-2一组。

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    Vue3 源码解析(五):Patch 算法

    上述就是 patchChildren 的完整逻辑,这里最复杂的逻辑就是当新旧子节点都为数组类型时调用 patchKeyedChildren 对两个数组进行完整比较。...在新前与旧前的比较完成后,与 Vue2 中的优化策略一致,会开始新后与旧后的比较。...patch-4.jpg 从图中来看,C1 与 C2 在通过新后与旧后的比较完成后,此时旧子节点 C1 中还剩余 A 节点,新节点中已经没有需要比较的节点了,所以直接移除 A 节点即可。...如果这个需要被 patch 的节点,i 索引在 newIndexToOldIndexMap 中的值为 0。还记得笔者之前提示的,0 是一个特殊值,代表该节点在旧子节点中没有对应的节点吧。...在子节点的更新中我们对比了 Vue2 与 Vue3 的更新策略的不同,并详细讲解了 Vue3 遇到存在 key 值的子节点是如何进行比较的。

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    React面试:谈谈虚拟DOM,Diff算法与Key机制5

    然后给每个节点生成一个唯一的标志:图片 在遍历的过程中,每遍历到一个节点,就将新旧两棵树作比较,并且只对同一级别的元素进行比较:图片 也就是只比较图中用虚线连接起来的部分,把前后差异记录下来。...图片 如图 所示,旧集合中包含节点A、B、C 和 D,更新后的新集合中包含节点 B、A、D 和C(只是发生了位置变化,各自节点以及内部数据没有变化),此时新旧集合按顺序进行逐一的diff 差异化对比,发现...react diff算法通过新旧节点比较后,如果发现了key值相同的新旧节点,就会执行移动操作(然后依然按原策略深入节点内部的差异对比更新),而不会执行原策略的删除旧节点,创建新节点的操作。...比如当前遍历的所有节点类型都相同,其内部文本不同,在用index作key的情况下,当我们对原始的数据list进行了某些元素的顺序改变操作,导致了新旧集合中在进行diff比较时,相同index所对应的新旧的节点其文本不一致了...具体更新过程我们拿key=0的元素来说明, 数组重新排序后:组件重新render得到新的虚拟dom;新老两个虚拟dom进行diff,新老版的都有key=0的组件,react认为同一个组件,则只可能更新组件

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    从源码层面理解 React 是如何做 diff 的

    React 的版本为 18.2.0 reconcileChildFibers React 的节点对比逻辑是在 reconcileChildFibers 方法中实现的。...值自然就是 fiber 对象本身。 然后就是遍历剩余的新节点,调用 updateFromMap 方法,从映射表中找到对应的旧节点,和新节点进行对比更新。...遍历完后就是收尾工作了,map 中剩下的就是没能匹配的旧节点,给它们打上 “删除” 标记。...】如果旧节点遍历完了,但新节点没有遍历完,根据剩余新节点生成新 fiber // ... // 【4】剩余旧节点放入 map 中,再遍历快速访问,快速进行新旧节点匹配更新。...== null) { if (shouldTrackSideEffects) { // 是在旧 fiber 上的复用更新,所以需要移除 set 中的对应键

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    谈谈虚拟DOM,Diff算法与Key机制

    然后给每个节点生成一个唯一的标志:图片 在遍历的过程中,每遍历到一个节点,就将新旧两棵树作比较,并且只对同一级别的元素进行比较:图片 也就是只比较图中用虚线连接起来的部分,把前后差异记录下来。...图片 如图 所示,旧集合中包含节点A、B、C 和 D,更新后的新集合中包含节点 B、A、D 和C(只是发生了位置变化,各自节点以及内部数据没有变化),此时新旧集合按顺序进行逐一的diff 差异化对比,发现...react diff算法通过新旧节点比较后,如果发现了key值相同的新旧节点,就会执行移动操作(然后依然按原策略深入节点内部的差异对比更新),而不会执行原策略的删除旧节点,创建新节点的操作。...比如当前遍历的所有节点类型都相同,其内部文本不同,在用index作key的情况下,当我们对原始的数据list进行了某些元素的顺序改变操作,导致了新旧集合中在进行diff比较时,相同index所对应的新旧的节点其文本不一致了...具体更新过程我们拿key=0的元素来说明, 数组重新排序后:组件重新render得到新的虚拟dom;新老两个虚拟dom进行diff,新老版的都有key=0的组件,react认为同一个组件,则只可能更新组件

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    React面试:谈谈虚拟DOM,Diff算法与Key机制_2023-02-27

    然后给每个节点生成一个唯一的标志: 图片 在遍历的过程中,每遍历到一个节点,就将新旧两棵树作比较,并且只对同一级别的元素进行比较: 图片 也就是只比较图中用虚线连接起来的部分,把前后差异记录下来。...图片 如图 所示,旧集合中包含节点A、B、C 和 D,更新后的新集合中包含节点 B、A、D 和C(只是发生了位置变化,各自节点以及内部数据没有变化),此时新旧集合按顺序进行逐一的diff 差异化对比,发现...react diff算法通过新旧节点比较后,如果发现了key值相同的新旧节点,就会执行移动操作(然后依然按原策略深入节点内部的差异对比更新),而不会执行原策略的删除旧节点,创建新节点的操作。...比如当前遍历的所有节点类型都相同,其内部文本不同,在用index作key的情况下,当我们对原始的数据list进行了某些元素的顺序改变操作,导致了新旧集合中在进行diff比较时,相同index所对应的新旧的节点其文本不一致了...具体更新过程我们拿key=0的元素来说明, 数组重新排序后: 组件重新render得到新的虚拟dom; 新老两个虚拟dom进行diff,新老版的都有key=0的组件,react认为同一个组件,则只可能更新组件

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    React面试:谈谈虚拟DOM,Diff算法与Key机制

    react diff算法通过新旧节点比较后,如果发现了key值相同的新旧节点,就会执行移动操作(然后依然按原策略深入节点内部的差异对比更新),而不会执行原策略的删除旧节点,创建新节点的操作。...比如当前遍历的所有节点类型都相同,其内部文本不同,在用index作key的情况下,当我们对原始的数据list进行了某些元素的顺序改变操作,导致了新旧集合中在进行diff比较时,相同index所对应的新旧的节点其文本不一致了...具体更新过程我们拿key=0的元素来说明, 数组重新排序后: 组件重新render得到新的虚拟dom; 新老两个虚拟dom进行diff,新老版的都有key=0的组件,react认为同一个组件,则只可能更新组件...如果存在新旧集合中,相同的key值所对应的节点类型不同(比如从span变成div),这相当于完全替换了旧节点,删除了旧节点,创建了新节点。 如果新集合中,出现了旧集合没有存在过的key值。...这在一些场景中会比较有用(比如重置某个组件的状态) key值在比较之前都会被执行toString()操作,所以尽量不要使用object类型的值作为key,会导致同一层级出现key值相同的节点。

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    Vue3源码10: 名动江湖的diff算法

    其实这里表达的含义是很简单的: 如果新旧虚拟Node的子节点都是数组,则执行patchKeyedChildren进行比较和更新; 如果旧虚拟Node的子节点是数组,但新虚拟Node的子节点是文本,则卸载旧虚拟...,新旧虚拟Node之间的比较会比较频繁。...这也就是为什么建议我们在模版中编写诸如for循环的代码的时候强烈推荐要具备key属性的原因。 函数patchKeyedChildren的代码比较多,下面分步骤进行讲解,每一步对应的代码单独放出来。...可以借助下面的示意图理解: 假设新旧虚拟Node如上图所示,执行完代码片段4的逻辑后,则节点A执行完patch操作。...2、3的元素插入到索引值为5对应的旧元素左边,把新元素序列中索引为5的元素插入到索引值为5对应的旧元素的右边,就以最小代价(移动和挂载的操作次数最少)完成了所有新旧元素序列的更新。

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    Vue3源码11: 编译优化之Block Tree 与 PatchFlags

    所以Vue3对虚拟Node打上标记,如果节点的标记大于0则说明是在patch的时候是需要比较新旧虚拟Node的差异进行更新的。...我们从代码片段5中可以发现,如果属性dynamicChildren有值,则不会执行patchChildren函数进行比较新旧虚拟Node的差异并进行更新。...为什么可以直接比较虚拟Node的dynamicChildren属性对应的数组元素,就可以完成更新呢?...因为要想能通过遍历数组的方式去调用patch函数对元素进行更新的前提条件是新旧虚拟Node的dynamicChildren的元素是一一对应的,因为只有新旧虚拟Node是同一个元素进行调用patch依次更新才有意义...,新旧虚拟Node一一对应进行更新,因此只能正常比较children下的元素。

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    【Vue原理】Diff - 源码版 之 Diff 流程

    1、比较新旧子节点 2、比较完毕,处理剩下的节点 我们来逐个说明这两个流程 1 比较新旧子节点 注:这里有两个数组,一个是 新子Vnode数组,一个旧子Vnode数组 在比较过程中,不会对两个数组进行改变...找到 新旧子节点中 的 相同的子节点,尽量以 移动 替代 新建 去更新DOM 只有在实在不同的情况下,才会新建 比较更新计划步骤 首先考虑,不移动DOM 其次考虑,移动DOM 最后考虑,新建 / 删除...图示是这样的 [公众号] 然后更新两个索引 oldEndIdx--,newStartIdx++ 5 单个遍历查找 当前面四种比较逻辑都不行的时候,这是最后一种处理方法 拿 新子节点的子项,直接去 旧子节点数组中遍历...Index } 属性名是 vnode.key,属性值是 该 vnode 在children 的位置 是这样(具体源码看上篇文章 Diff - 源码版 之 相关辅助函数) oldKeyToIdx = {...在updateChildren 中,比较完新旧两个数组之后,可能某个数组会剩下部分节点没有被处理过,所以这里需要统一处理 1 新子节点遍历完了 newStartIdx > newEndIdx 新子节点遍历完毕

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    【区间和专题の前缀和】线段树(动态开点)运用题

    给你一些日程安排 ,请你在每个日程安排添加后,返回一个整数 ,表示所有先前日程安排会产生的最大 次预订。...int book(int start, int end) 返回一个整数 ,表示日历中存在的 次预订的最大值。...线段树维护的节点信息包括: ls/rs: 分别代表当前节点的左右子节点在线段树数组 tr 中的下标; add: 懒标记; max: 为当前区间的最大值。...对于常规的线段树实现来说,都是一开始就调用 build 操作创建空树,而线段树一般以「满二叉树」的形式用数组存储,因此需要 的空间,并且这些空间在起始 build 空树的时候已经锁死。...然后考虑如何处理「块内」和「块间」操作: 块内操作: 块内更新:直接操作 map 进行累加,同时使用更新后的 map 来维护相应的 max[idx]; 块内查询:直接查询 map 即可; 块间操作: 块间更新

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    【Vue原理解析】之虚拟DOM

    Vue.js通过递归地遍历VNode树来构建真实DOM,并通过比较新旧两个VNode树之间的差异来更新页面。patch函数定义在src/core/vdom/patch.js文件中。...通过遍历 cbs.update 数组,调用相应的更新函数来比较和更新属性。如果 VNode 不是文本节点,则比较和更新子节点。通过调用 updateChildren 函数来比较和更新新旧子节点。...最后,如果 VNode 是文本节点,则直接更新文本内容。通过以上代码,我们可以看到在 Vue.js 源码中,通过 patch 函数和 patchVnode 函数来比较和更新新旧 VNode 的差异。...在比较过程中,会根据 VNode 的类型进行不同的处理,包括属性的比较和更新、子节点的比较和更新、文本内容的更新等。...., vnode: ... } ]通过以上示例,我们可以看到在比较新旧VNode时,会逐个比较它们的标签名、属性和子节点,并将差异添加到补丁数组中。

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