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必会算法:在旋转有序的数组中搜索

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目标值元素 想直奔主题的可直接看思路2 ##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...第一个想到的就应该是用二分法试试 下面我们来分析一下 一个增序的数组是这样的 旋转n次之后就是这样的 所以我们的目标就是在这样的数组里边找目标值 可以非常清晰的看到 第二段的所有值都是小于第一段的值...这样思路就非常清晰了 在二分查找的时候可以很容易判断出 当前的中位数是在第一段还是第二段中 最终问题会简化为在一个增序数据中的普通二分查找 我们用数组[1,2,3,4,5,6,7,8,9]举例说明 target...所以可以判断出 此时mid=4是处在第一段中的 而且目标值在mid=4的前边 此时,查找就简化为了在增序数据中的查找了 以此类推还有其他四种情况: mid值在第一段,且在目标值的前边 mid值在第二段...,且在目标值的前边 mid值在第二段,且在目标值的后边 mid值就是目标值 ###代码实现2 套用二分查找的通用公式 思路2的代码实现如下 public static int getIndex(int

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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 [...: 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 ##题解 ###思路1 简单粗暴:遍历 就不多介绍了,大家都懂 时间复杂度:...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...]=1 此时nums[mid]<nums[start] 说明mid在第二段区间(或者整个数据都是单调递增的) end必然也是在第二段区间(或者整个数据都是单调递增的) 所以可以判断出最小值必然存在第二段

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    js中如何判断数组中包含某个特定的值_js数组是否包含某个值

    array.indexOf 判断数组中是否存在某个值,如果存在返回数组元素的下标,否则返回-1 let arr = ['something', 'anything', 'nothing',...如果为负值,则按升序从 array.length + fromIndex 的索引开始搜索。默认为 0。...numbers.includes(8); # 结果: true result = numbers.includes(118); # 结果: false array.find(callback[, thisArg]) 返回数组中满足条件的第一个元素的值...item.id == 3; }); # 结果: Object { id: 3, name: "nothing" } array.findIndex(callback[, thisArg]) 返回数组中满足条件的第一个元素的索引...方法,该方法返回元素在数组中的下标,如果不存在与数组中,那么返回-1; 参数:searchElement 需要查找的元素值。

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    python中的数组(Array)

    python中的数组(Array) 在Python中,数组(Array)是一种有序的数据集合,用于存储固定数量的相同类型的元素。数组是一个连续的内存空间,可以按照索引访问和修改每个元素。...特点: 数组中的元素具有相同的数据类型,可以是数字、字符串或其他类型。 数组的大小是固定的,一旦创建,其长度不能改变。 可以通过索引值来访问和修改数组中的元素。 数组中的元素在内存中是连续存储的。...创建数组: 在Python中,可以使用第三方库 numpy 来创建和操作数组。Numpy是Python的一个强大数学和科学计算库,为高效操作多维数组提供了丰富的函数和方法。...# 创建二维数组 print(matrix) # 输出: # [[1 2 3] # [4 5 6]] 访问和修改数组元素: 可以使用索引值来访问数组中的特定元素。...6 5 4 3 2 1 0] 以上是关于Python中数组的详细讲解。

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    如何删除 JavaScript 数组中的虚值

    JavaScript 在需要用到布尔类型值的上下文中使用强制类型转换(Type Conversion )将值转换为布尔值,比如:在条件语句或者循环语句中。...falsy 有时写作 falsey 在 JavaScript 中有很多方法可以从数组中删除元素,但是从数组中删除所有虚值的最简单方法是什么?...解决方案:.filter( ) 和 Boolean( ) 理解问题:我们有一个作为输入的数组。目标是从数组中删除所有的虚值然后将其返回。...换句话说,.filter() 遍历数组中的每个元素并保留通过其中某个测试的所有元素。数组中未通过该测试的所有元素都被过滤掉了 —— 被删除了。...知道如果我们将输入数组中的每个值都转换为布尔值,就可以删除所有值为 false 的元素,这就满足了此挑战的要求。 算法: 确定 arr 中的哪些值是虚值。 删除所有虚值。

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    在PowerBI的切片器中搜索

    在制作PowerBI报告时,一般来说,我们都会创建一些切片器。为了节省空间,一般情况下尤其是类目比较多的时候,大多采用下拉式的: ?...不过,在选项比较多的时候,当你需要查找某个或者某几个城市的销售额时,你会发现这是一件很难办的事情,比如我们要看一下青岛的销售额时: ?...你可能会来回翻好几遍才会找到,这时候再让你去找济南的销售情况,你恐怕会抓狂。 那,有没有能够在切片器中进行搜索的选项呢? 答案是:有的。 如图: ?...只要在Power BI Desktop的报告中鼠标左键选中切片器,按一下Ctrl+F即可。此时,切片器中会出现搜索框,在搜索框中输入内容点击选择即可: ?...如果想同时看青岛和济南的销售额,可以在选中青岛后,重新搜索济南,然后按住Ctrl点击鼠标左键即可: ? 发布到云端,同样也可以进行搜索: ?

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    DNN在搜索场景中的应用

    DNN在搜索场景中的应用潜力,也许会比你想象的更大。 --《阿里技术》 1.背 景 搜索排序的特征在于大量的使用了LR,GBDT,SVM等模型及其变种。...在FNN的基础上,又加上了人工的一些特征,让模型可以主动抓住经验中更有用的特征。 ? ? 3. Deep Learning模型 在搜索中,使用了DNN进行了尝试了转化率预估模型。...转化率预估是搜索应用场景的一个重要问题,转化率预估对应的输入特征包含各个不同域的特征,如用户域,宝贝域,query域等,各种特征的维度都能高达千万,甚至上亿级别,如何在模型中处理超高维度的特征,成为了一个亟待解决的问题...,使得整个网络同时兼顾泛化性和实时性的特点。...在以上的流程中,无法处理有重叠词语的两个查询短语的关系,比如“红色连衣裙”,“红色鞋子”,这两个查询短语都有“红色”这个词语,但是在往常的处理中,这两者并没有任何关系,是独立的两个查询ID,如此一来可能会丢掉一些用户对某些词语偏好的

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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

    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。...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。...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。

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    Python 数组操作_python中数组的表示形式

    二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据 总结 ---- 前言 在python中本身有着列表等数据结构,但是列表只是一种数据的存储容器,不具备任何计算能力。 故引入数组的概念。...arr1=np.arange(0,27).reshape(3,3,3) print(arr1) 与创建二维数组时相同的方法创建一个0到26的3*3*3数组 输出: ​ (2)计算数组中各元素的平方根...) 利用sqrt函数可以计算数组中各个数字的算术平方根 ​ 如果我们在数组中存在负数时输出会有警告并且会显示nan import numpy as np arr1=np.arange(-27,0)...输出: ​ (4)取出arr1中所有小于arr2中的元素,放在数组arr3中; import numpy as np arr1=np.arange(0,27).reshape(3,3,3) arr2...=np.sqrt(arr1) arr2=np.where(arr2<3,9,arr2) arr3=arr1[arr1<arr2] print(arr3) ---- 在使用比较运算符时其返回的一定是一维数组

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    Python - 字典中的值求和

    地图是Python中的一个关键数据组件,它使人们能够存储密钥和数据对。这些可与各种编程框架中的关联数组相媲美。这些旨在快速保存和访问数据。在参考书中,元素应该是不同的。相反,元素可以属于任何数据类别。...定义 在 Python 编程语言中,映射表示用于存储键及其各自值的无序容器。哈希映射中的元素可以存储任何数据类别,并且可以通过指向其相应的标识符来获取。...这将遍历“my_dict”地图中的每个项目。在每个循环中,程序都会验证当前标识符是否与分配的密钥匹配。此过程通过检查输入“键”与值“key_to_sum”的比较来实现。...一旦迭代完成了“my_dict”中键和值之间的整个关联,循环就会得出结论。然后,程序继续到脚本中的后续行。它显示包含在“total_sum”变量中的结果。...然后,使用“sum()”函数来计算“工资”地图中所有元素的总数。'sum()' 方法是 Python 中的一种固有方法,它接受序列作为参数并返回集合中整个集合的相加。

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    Gas 优化:Solidity 中的使用动态值数组

    译文出自:登链翻译计划[1] 译者:aisiji[2] 校对:Tiny 熊[3] 在 Solidity 中,动态值数组是否比引用数组效率更高吗?...理想情况下,这些数据存储在一个小数值的动态值数组中。 在这篇文章的例子中,我们研究了在 Solidity 中使用动态值数组是否比引用数组或类似解决方案在处理这些小数值时更高效。...讨论 当我们有一个由已知的小数值的小数组(长度小)组成的数据时,我们可以在 Solidity 中使用一个数值数组(Value Arrays),在这篇文章[6]中,我们提供并测量了 Solidity 数值数组...可能的动态值数组 在 Solidity 中,只有 storage 类型有动态数组。memory 类型的数组必须有固定长度,并且不允许使用push()来附加元素。...在下面的代码中,我们将数组长度在存储在256位(32字节)机器码值的最高位。

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