ttt.png 一般： 知名的第三方依赖（如jQuery/AngularJS/Bootstrap），放在1——header里。...（尤其在使用那些知名库的公库url后，在特定地域内加载速度有保证） 自写的纯逻辑代码（没有引用可见标签的），放在2——body标签的顶部 界面逻辑相关代码，放在3——确保被引用标签已经被浏览器创建存在。...加载固定内容的脚本，可以前置到文档头部。 浏览器的dom按读取到标签顺序解析并执行，所以脚本引用前置使其尽早加载，有加速效果（尤其浏览器首次打开网页，且网页内容较大或者网速不佳时）
实现一个二分搜索算法，搜索指定元素在已排序数组中的位置。（递归或者非递归实现） 简介：实现一个二分搜索算法，搜索指定元素在已排序数组中的位置。...（递归或者非递归实现） 算法思路 算法思路 二分查找是一种在有序数组中查找特定元素的搜索算法。该算法对数组进行比较次数的上限是 O(log n)。...，在实现中我们使用递归方式进行查找。...每次将当前查找区间中点与目标值进行比较，如果相等，则表示已经找到目标元素；如果中间值大于目标元素，则说明目标元素只可能在mid左侧，所以再次在[l, mid-1]区间进行查找；否则说明目标元素只可能在mid...("The index of " + x + " in array is: " + result); // 输出结果 } } 同样地，在Java中我们也使用递归方式进行查找。
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...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；...# 3、如果开始位置在数组的右边或者不存在target，则返回[-1, -1] 。
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。...第一步将这些数据分为两个部分：小于元素和大于等于该元素这两个部分。 第二步就是普通二分算法的代码 注意这里有一个细节，跟普通二分查找算法不同，也是后面细节的“万恶之源”。...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
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。。。
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]。
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]。...result[index++] = entry.getKey(); } return result; } } 5，总结一下 对于本题，由于是使用...map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。
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]。...-109 <= target <= 109 二、解题思路 使用二分法查找第一个位置，初始化两个变量low=0,hight=nums.length-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; public class Solution
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。...按照二分法的思路，我们可以这样子设计： ①首先根据二分法找到vector中的某个target元素，这个元素是一串target元素中的某一个，记这个元素的索引是med。...这个元素的下一个元素，也就是一串target元素中的第一个。
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
前言 今天刷的题目是：在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置，这道题目在最开始AC以后，然后做了两步的优化操作，供大家参考。...题目 leetcode-34:在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 分类（tag）:二分查找这一类 英文链接：https://leetcode.com/problems/find-first-and-last-position-of-element-in-sorted-array...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]。...至于找最右侧的下标就是，将left=mid+1,来去逼近最右侧的下标； 如果没有找到则说明不存在返回-1； 示例 这里举一个例子帮助大家理解，对于数组[1,2,4,4,4,4,4,5,6]，找4的最左下标...-1，如果不是-1，那说明需要继续找最右边的下标，如果是-1的话，那么说明数组中没有target的值，所以我们也不必在去找最右边的下标了，因为已经找过了，不存在的，还费这事干嘛，最终这样优化完速度快了1ms
数组的全排列 ---- 编写一个程序，将数组中的元素进行全排列，并输出每一种排列方式。...tmpResult.pop_back(); } } } 第一个if语句即是递归的结束条件，当待排序数组只剩一个元素时，直接插入到临时结果数组中，然后将临时结果添加到结果数组中。...使用循环取出当前数组的每一个元素，添加到临时结果数组中： 每次递归调用只修改原数组中的一个数据，在调用完perm()后需要将数组恢复到迭代前的状态。...结果数组与原数组共用内存空间，通过指针位置调整边界。...完成这三步就可以将A针上的64个圆盘全部移到C针上，而且在移动过程中始终保持大盘在下小盘在上的顺序。关键在于第1步和第3步如何执行。
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
# LeetCode-34-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。...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]。...end,end] 反之，返回头尾指针区间[start,end] 方法2、二分查找(fast)： 通过判断mid位置的数值，决定左右边界的移动 当nums[mid]在mid...，这时候只需要查找另外一个边界等于target的即可，可以进行循环移动查找，最后返回[start,end]即可 如果没有找到，返回[-1,-1] 方法3、递归分治(low)： 通过二分查找切分数组寻找左右子数组的...target位置，迭代到只有一个，判断是否是目标值，返回一个都是当前index的数组，然后进行合并即可 方法4、二次二分找左右边界(fast)： 第一次二分找左边界，第二次二分找右边界，找左边界时向右逼近
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]。...，提示了我们使用二分查找的解法。...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。...此时由于我们已经知道nums[mid]不等于target，所以lower要挪动到mid+1的位置。 那么这种情况下，当lower和higher相撞，该点一定是左边界。
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...if (nums == NULL || numsSize < 1) { return res; } /* 通过 locFlag 标志区分查找的元素的位置在一个还是最后一个
给定一个非负整数数组，你最初位于数组的第一个位置。数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。你的目标是使用最少的跳跃次数到达数组的最后一个位置。假设你总是可以到达数组的最后一个位置。...遍历数组，当cur小于i，步数加1，下次可达变成当前可达，下次可达取自己和i+arr[i]的最大值。最后返回step。时间复杂度是O(N)。 代码用golang编写。
Python 的 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。...性能考虑：对于非常大的数组，尤其是在性能敏感场景下使用时，应当注意到任何操作都可能引入显著延迟。因此，在可能情况下预先优化数据结构和算法逻辑。
二、插入类排序算法 插入类排序算法的核心思想是，在一个有序的集合中，我们将当前值插入到适合位置上，使得插入结束之后整个集合依然是有序的。那我们接下来就学习下这几种同一类别的不同实现。...因为一个元素肯定是有序的，i 等于 2 的时候，将第二个元素插入到前 i-1个有序集合中，当 i 等于3的时候，将第三个元素插入到前 i-1（2）集合中，等等。...从序列中任选一个元素，但通常会直接选择序列的第一个元素作为一个标准，所有比该元素值小的元素全部移动到他的左边，比他大的都移动到他的右边。...将high指针所指向的较小的值交换给low指针所指向的元素值，然后low指针前移。 ?...，首先从一个序列的中间位置开始递归分成两个子序列并传入该序列的头尾索引，当头尾索引相等的时候，说明序列中只有一个元素，于是无需调用归并排序，直接返回。
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