个人主页： 才疏学浅的木子 ♂️ 本人也在学习阶段如若发现问题，请告知非常感谢 ♂️ 本文来自专栏： 算法 算法类型：Hot100题 每日三题 寻找两个正序数组的中位数 搜索旋转排序数组...在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 寻找两个正序数组的中位数 解法一 暴力 class Solution { public double findMedianSortedArrays...if((m+n) % 2 == 0)return ((double)left+right)/2; else return right; } } 搜索旋转排序数组...int[] nums, int target) { int n = nums.length; int left = 0,right = n-1; //数组...mid + 1; } } } } return -1; } } 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置
文章目录 分割链表 合并两个有序链表 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 分割链表 给你一个链表的头节点 head 和一个特定值 x ，请你对链表进行分隔，使得所有 小于 x 的节点都出现在...你应当保留 两个分区中每个节点的初始相对位置。...新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的。...p.next = l1; } else { p.next = l2; } return h.next; } } 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置...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？
正常的二分查找，多了重复元素的限制，另外要求重复元素的头尾位置。 于是在不经意间，我发现了这个秘密。 ? 3、正文 一起来看一下是什么秘密？...可以看到，返回的是左侧的这个值，mid 是向下去整，right 也是，所以~ 而模板二呢？...可以看到，返回的是右侧的这个值，mid 是向上去整，left 也是，所以~ 最后返回的值写 left 或者 right 都是没问题的！因为 while 的结束条件是 left 和 right 相等。
它们以其独特的数据存储和检索方式，为我们提供了高效且有序的键值对存储和集合管理方案 map和set不仅拥有自动排序的特性，还提供了丰富的成员函数和迭代器接口，使得我们可以轻松地对其进行操作和管理。...这类容器与序列式容器（如vector、deque、list）的主要区别在于，关联式容器中的元素是按照特定的排序准则（通常是键的大小）进行排序的，从而允许通过键来快速查找、插入和删除元素 关联式容器：...中的元素不能在容器中修改(元素总是const)，但是可以从容器中插入或删除它们 在内部，set中的元素总是按照其内部比较对象(类型比较)所指示的特定严格弱排序准则进行排序 set容器通过key访问单个元素的速度通常比...总结拓展 在实际中的应用 这里推荐两个题目让大家巩固set与map 前K个高频单词 两个数组的交集 总结 随着我们深入探讨STL（Standard Template Library）中的map和set...它们不仅提供了高效的数据存储和检索机制，还通过其独特的性质解决了许多实际问题 在学习的过程中，我们领略了map如何以键值对的形式存储数据，并通过键来快速检索值。
image 1.数据结构 数据结构是指数据的组织和操作方式。它试图找到提高数据访问效率的方法。在处理数据结构时，我们不仅关注一个数据，而且关注不同的数据集以及它们如何以有组织的方式相互关联。...元素按照它们添加到Set中的相同顺序进行排序。复杂性与HashSet O（1）相同。 ? image Stack： Stack类扩展了Vector类，有五个操作来支持LIFO（后进先出）。...image 插入排序：它通过逐个移动元素对数组进行排序。每次迭代都会从输入数据中删除一个元素，并将其插入正在排序的列表中的正确位置。它对于较小的数据集是有效的，但对于较大的列表而言效率非常低。...合并排序：将数组分成两半，对每一半进行排序，然后将它们合并在一起。这些半部分中的每一部分都应用了相同的排序算法。最终，它合并了两个单元素数组。O（nlogn）平均值和最差值。 ?...image 快速排序：选取一个随机元素并对数组进行分区，所有小于分区元素的数字都会出现在大于它的所有元素之前。如果我们在元素周围重复分区数组，那么数组最终将被排序。
数组排序 - 基本类型 排序是一个非常常见的操作，同toString一样，对每种基本类型的数组，Arrays都有sort方法(boolean除外)，如： public static void sort(...sort还可以接受两个参数，对指定范围内的元素进行排序，如： public static void sort(int[] a, int fromIndex, int toIndex) 包括fromIndex...，将不变和变化相分离，排序的基本步骤和算法是不变的，但按什么排序是变化的，sort方法将不变的算法设计为主体逻辑，而将变化的排序方式设计为参数，允许调用者动态指定，这也是一种常见的设计模式，它有一个名字...排序算法有一个稳定性的概念，所谓稳定性就是对值相同的元素，如果排序前和排序后，算法可以保证它们的相对顺序不变，那算法就是稳定的，否则就是不稳定的。 快速排序更快，但不稳定，而归并排序是稳定的。...对于基本类型，值相同就是完全相同，所以稳定不稳定没有关系。但对于对象类型，相同只是比较结果一样，它们还是不同的对象，其他实例变量也不见得一样，稳定不稳定可能就很有关系了，所以采用归并排序。
快速排序（Quick Sort）是一种高效的排序算法，它利用分治法将一个数组分成两个子数组，然后递归地对这两个子数组进行排序。...交换找到的两个位置的数据，继续循环查找然后交换。当两个指针指向位置相同时将相遇位置与keyi位置交换（此时的相遇位置一定是比keyi小的数据）。 通过分治的思想来进行分组排序。...在单趟排序后keyi作为中间值换到了两个指针上一轮相遇位置，从keyi位置二分数组，将两个数组的最左边元素设置为keyi，继续进行循环，继续分治，如此最后即达到了整体顺序的目的。...然后，对这两部分递归地进行快速排序： 对左部分排序：对基准值左边的子数组递归调用快速排序。 对右部分排序：对基准值右边的子数组递归调用快速排序。...这一过程中，使用挖坑的方式进行元素交换，即通过不断移动元素，将基准值挖成一个坑，然后通过交换操作，将小于基准值的元素填入这个坑中。 递归处理：对左右两部分分别递归进行上述操作，直到整个序列有序。
它重复地遍历待排序的元素，比较相邻两个元素的大小，并根据需要进行交换，直到整个序列有序为止。 从序列的第一个元素开始，依次比较相邻的两个元素。...如果前一个元素大于后一个元素，则交换这两个元素的位置。 继续向后遍历，对剩下的元素进行相同的比较和交换操作，直到遍历到倒数第二个元素。 完成一轮遍历后，最大的元素会被交换到序列的末尾。...案例： 假设有一个待排序的整数数组 [5, 2, 8, 1, 3]，我们可以使用冒泡排序对其进行排序。 首先，从数组的第一个元素开始比较相邻的两个元素：5 和 2。...将数组分区为两个子数组：小于基准元素的元素放在左边，大于基准元素的元素放在右边。 对左右子数组分别递归地应用快速排序算法。 终止条件是子数组的长度为 0 或 1，此时它们已经有序。...在此案例中，通过递归调用 merge_sort 函数对原始数组进行拆分和排序，并通过辅助函数 merge 将两个有序的子数组合并为一个有序数组。
在这个过程中，如果两个相等元素位于不同子树中，它们可能会因为堆的调整（如堆化过程）和元素交换而发生相对位置的改变。...（2）它选择一个基准元素，通过一趟排序将数组分成两个子数组，使得左边子数组的所有元素都小于或等于基准元素，右边子数组的所有元素都大于基准元素 （3）然后递归地对两个子数组进行排序，直到整个数组有序...稳定性分析 （1）稳定性：归并排序是稳定的排序算法 （2）在归并排序的过程中，当两个相等元素被分配到不同的子数组时，合并这两个子数组时，会按照它们在原数组中的顺序进行合并，因此相等元素的相对位置不会发生变化...稳定性分析 （1）稳定性：计数排序是稳定的排序算法 （2）在计数排序的过程中，相同元素的计数是分别进行的，且在最后根据计数结果构建有序数组时，相同元素会按照它们在原数组中的顺序依次放入，因此保证了排序的稳定性...，非递归快速排序选择一个基准元素，通过一趟排序将数组分成两个子数组，然后依次对这两个子数组进行排序，直到整个数组有序。
它使用桶来对同一位数的不同大小进行分装，首先进行个位数的排序存放，再进行十位数的排序存放，然后是百位数…我们可以通过取出最大值来确定最高位数，从而确定需要进行几轮的排序存放操作。...t数组的话在t数组的下标是bucket[x]-1； 另一个要注意的是这里是从最后一个数开始存，是因为同一个桶里如果有两个数字 ，那么下面的一个数字在原序列中一定排在上面那个数字的后面，不能够重合。...MSD 基数排序 基于 k - 关键字元素的比较方法，可以想到：先比较所有元素的第1关键字，就可以确定出各元素大致的大小关系；然后对 具有相同第1关键字的元素，再比较它们的第2关键字……以此类推。...而将递归的操作反过来：从第k关键字到第1关键字顺序进行比较，就可以得到 LSD（Least Significant Digit first)基数排序，不使用递归就可以完成的排序算法。...基数排序是否比基于比较的排序算法（如快速排序）更好呢？通常情况要比快速排序的期望运行时间代价更好一些。
它允许我们在不显式复制数据的情况下，对具有不同形状的数组进行逐元素的操作。广播可以使我们更方便地进行数组运算，提高代码的简洁性和效率。...如果两个数组在某个维度上的形状相等，或其中一个数组在该维度上的形状为1，则认为它们在该维度上是兼容的。 如果两个数组在所有维度上都是兼容的，它们可以一起进行广播。...在广播中，沿着形状中为1的维度进行复制，以使两个数组具有相同的形状。 广播的过程是自动进行的，无需显式编写循环或复制数据。...按列或行排序 可以指定 axis 参数来按列或行对二维数组进行排序。...输出: [1 3 0 2 4] 9. np.searchsorted() 函数 该函数用于在已排序的数组中查找指定元素应该插入的位置，以9.保持排序顺序。
冒泡排序算法概述 冒泡排序是一种简单的排序算法，它通过比较相邻的元素，并交换它们的位置，从而将较大的元素“冒泡”到列表的末尾。...在一次遍历中，冒泡排序会将列表中最大的元素移动到最后一个位置，然后再对剩余的元素进行下一轮遍历。 冒泡排序的主要优点是实现简单易懂，代码量较小。...arr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90] bubble_sort(arr) print("冒泡排序结果：", arr) 代码解释：上述代码演示了使用冒泡排序对一个列表进行排序的实例...selection_sort(arr) print("选择排序结果：", arr) 代码解释：上述代码演示了使用选择排序对一个列表进行排序的实例。...冒泡排序与选择排序的对比 冒泡排序和选择排序是两种简单的排序算法，它们的原理和实现方式略有不同： 冒泡排序是通过相邻元素的比较和交换来将最大的元素逐步“冒泡”到末尾，需要多次遍历列表。
具有相同 nan 位置的复数值根据非 nan 部分（如果存在）进行排序。非 nan 值按照以前的方式进行排序。 新版本 1.12.0 中新增。 quicksort 已更改为introsort。...axisint，可选 要进行间接排序的轴。默认情况下，对最后一个轴进行排序。 返回： indices(N,) 整数的 ndarray 沿指定轴对键进行排序的索引数组。...创建数组的副本，其元素重新排列，使得第 k 个位置的元素的值在排序数组中的位置。在分区数组中，所有在第 k 个元素之前的元素都小于或等于该元素，而在第 k 个元素之后的所有元素都大于或等于该元素。...两个分区中元素的顺序是未定义的。 自版本 1.8.0 起新增。 参数： a类似数组 要排序的数组。 kthint 或 int 序列 要按元素索引进行分区的元素。...第 k 个元素将处于其最终排序位置，所有较小的元素将在其前面移动，所有较大的元素将在其后面。分区中所有元素的顺序是未定义的。如果提供了 k-th 的序列，则会一次将它们全部分区到其排序位置。
如果有更多的部分，你会按照明显的方式继续，比较部分直到找到两个不相等的部分或者你正在比较最不重要的部分，此时你会返回比较的结果。 为了展示它是如何工作的，这里是一个构建名称列表并对其进行排序的程序。...-Integer.MIN_VALUE == Integer.MIN_VALUE 前面程序中的Comparator用于对List进行排序很好，但它有一个缺陷：它不能用于对已排序的集合（如TreeSet）进行排序...Set接口有一个子接口，SortedSet，用于对集合中的元素进行排序。 List接口提供了一个有序的集合，用于需要精确控制每个元素插入位置的情况。...不可修改的包装器有两个主要用途，如下所示： 使集合在构建后变为不可变。在这种情况下，最好不要保留对支持集合的引用。这绝对保证了不可变性。 允许某些客户端对您的数据结构进行只读访问。...不可变多副本列表 有时你会需要一个由多个相同元素副本组成的不可变List。Collections.nCopies方法返回这样一个列表。这种实现有两个主要用途。
然后，对基准值左边的子数组（left到keyi-1）和右边的子数组（keyi+1到right）分别递归调用Quicksort1函数进行排序。...此时，begin（或end，因为它们相遇了）所在的位置就是基准值tmp应该放置的位置。 放置基准值：将保存在tmp中的基准值放到begin（或end，它们现在相同）所指的位置。...这个位置就是基准值在排序后数组中的正确位置。 递归排序： 现在，基准值已经处于其最终位置，我们可以将数组分为左右两个子数组进行递归排序。...此时，prev指向的是最后一个小于基准值的元素的位置（注意，如果所有元素都大于等于基准值，则prev将停留在left位置）。...循环处理栈：只要栈不为空，就不断从栈中取出区间（left, right），对这个区间进行快速排序处理（即选择基准值，进行分区），然后可能得到两个新的子区间（如果子区间长度大于1）。
快速排序：通过选择一个基准元素，将数组划分为两个子数组，使得左子数组的元素都小于（或等于）基准元素，右子数组的元素都大于（或等于）基准元素，然后对子数组进行递归排序。...排序稳定指的是在排序过程中，对于具有相同排序关键字的元素，在排序后它们的相对位置保持不变。...稳定排序保持了相同元素之间的顺序关系，适用于需要保持原始顺序的场景。 稳定和不稳定排序算法有什么特点？ 稳定排序算法的特点： 相同元素的相对位置不会改变，排序后仍然保持原始顺序。...适用于需要保持元素间相对顺序关系的场景，如按照年龄排序后按姓名排序。 不稳定排序算法的特点： 相同元素的相对位置可能会改变，排序后不保证原始顺序。...原理：前11个值全部hash碰撞，存到数组的同一个位置（虽然hash冲突，但是这时元素个数小于阈值12，并没有同时满足扩容的两个条件。
于是我们可以比较输入数组的每个元素的最高位，最高位相同的时候比较次高位，以此类推，完成排序，然后把它们拼接起来。...这种排序方式对于输入数组 没有相同数字开头 的时候是有效的，例如 [45,56,81,76,123]。 下面考虑输入数组 有相同数字开头 的情况，例如 [4,42]和 [4,45]。...因此我们需要比较两个数不同的拼接顺序的结果，进而决定它们在结果中的排列顺序。 由于需要拼接以后才能决定两个数在结果中的先后顺序，N 个数就有 N!...种拼接的可能，我们是不是需要先得到 N个数的全排列以后，再选出最大的呢？答案是没有必要。上述排序规则满足传递性，两个元素比较就可以确定它们在排序以后的相对位置关系。...我们也可以对排序比较函数进行优化，如预处理出数组每一个数的大于它的最小的十的整次幂，这样可用将时间复杂度降低到 O(nlogn)，但这样会使得空间复杂度上升到 O(n)。
此外，由于机器学习是数学领域，我们应该记住数据结构如何用来解决数学问题，以及它们本身就是数学对象的方式。 有两种方法可以对数据结构进行分类：通过实现和操作。...因此，最常见的类型将是一维和二维类型，分别对应于向量和矩阵，但是你偶尔会遇到三维或四维数组，它们要么用于较高的等级，要么用于对前者的示例进行分组。...可扩展数组非常适合组合其他更复杂的数据结构并使其可扩展。例如，为了存储稀疏矩阵，可以在末尾添加任意数量的新元素，然后按位置对它们进行排序以使位置更快。 稀疏矩阵可用于文本分类问题....元素首先插入到最高的可用位置。然后把它和它的父母进行比较，并提升到正确的等级。要从堆中取下一个元素，两个子元素中越大的子元素被提升到缺失的位置，那么这两个子元素中的更大的子元素就会被提升。...通常，顶部的最高排序值是从堆中提取的，以便对列表进行排序。与树不同，大多数堆只是存储在数组中，元素之间的关系仅是隐式的。 堆叠 堆栈被定义为“先进后出”，一个元素被推到堆栈顶部，覆盖前一个元素。
基准元素：它是将数组划分为两个子数组的过程中， 用于界定大小的值， 以它为判断标准， 将小于它的数组元素“划分”到一个“小数值数组”里， 而将大于它的数组元素“划分”到一个“大数值数组”里面。...这时候，左右游标开始分别向右/左移动，它们遵循的规则分别是： 左游标向右扫描， 跨过所有小于基准元素的数组元素, 直到遇到一个大于或等于基准元素的数组元素， 在那个位置停下。...停下来之后， 左右游标所指的数组元素交换了它们的值（两个士兵交换了他们脚下的板砖） 下图同上： ?...（如果你这样想的话就和我想到一块去了...嘿嘿），因为就上图而言,两种情况下一趟排序中两个游标相遇的位置是不同的（一般而言，除非相遇位置的下方的元素刚好和基准元素相同）： 如果右游标先扫描，左右游标相遇的位置应该是... sort(a, j+1, high); // 对上一轮排序(切分)时，基准元素右边的子数组进行递归 } 优化点二 —— 基准元素选取的随机化 上面说过，基准元素的选取是任意的，但是不同的选取方式对排序性能的影响很大
它可以快速查找指定元素的位置。...使用Arrays.equals()方法来检查两个数组是否具有相同的元素。...答：可以使用Arrays.equals()方法来比较两个数组是否具有相同的元素。...方法丰富： Arrays类提供了多种方法，如排序、查找、填充和比较，这些方法非常便于数组的操作。 不可变性： Arrays类的大小是不可变的，一旦创建，大小无法更改。...例如，如果你有一个整数数组，需要按升序或降序对其进行排序，可以使用 Arrays.sort(array) 方法。
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