解题思路: 使用二分查找来寻找第一个错误版本; 首先确定左右边界; 利用左右边界确认中间版本,判断是否为错误版本: 若不是错误版本:第一个错误版本就在【mid+1,right】之间 如果是错误版本:第一个错误版本就在【left,mid】之间
HashMap的get方法是通过key获取对应Value的方法,resize方法则是初始化或扩容数组的方法,来看看是如何实现的;
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(4条消息) 学好c语言的小王同学的博客_CSDN博客-c语言,力扣刷题领域博主 小王的gitee: 比特王信哲 (bitewang) - Gitee.com
请你找出这两个正序数组的中位数,并且要求算法的时间复杂度为 O(log(m + n))。
比如在一个有序的数组并且无重复元素的数组中,例如[1, 2, 3, 4, 5, 6],需要查找3的位置就可以使用二分查找。
一般我们在做软件测试的时候,会遇到黑盒测试,白盒测试,我们今天主要说的是黑盒测试的 主要测试方法有那些。接下来就是干货了。
二分查找法是一种高效的查找算法,它的思想非常好理解,但编写正确的二分查找并不简单。本章从最基础的二分查找实现开始,讲解其编写技巧,接下来介绍它的四个常见变种的编写,最后应用二分查找来解决真正的面试题,学以致用的同时更加深对其的理解,真正掌握它。
开发项目和出没社区有一段时间了,会遇上一些比较有印象业务需求。这些业务需求,可能是自己开发项目遇上的,可能是在社区看到的业务需求,或者其他情况接触到的需求,但是这些业务需求的实现逻辑都值得一写。因为这些业务逻辑可以当做练习题一样,可以给大家练手。也希望大家从这些需求实现的逻辑里面可以能到javascript的相关知识,当然如果大家觉得代码需要怎样优化,或者有什么建议,更好的实现方案,觉得我哪里写错了,或者有觉得可以分享的需求,可以在评论提下!
若以c开头,则可分为 c ca cac 若以a开头,则可分为 a ac 若以最后一个c开头,则可分为c
在使用MongoDB数据库时,为了减少关联操作,我们通常采用嵌套模型,数组对象是比较常见,例如商品的评论、关注好友等,通常返回前面N条或者第一条之类来减少网络流量(所有历史消息意义可能不大).另外就是单个有16M的限制,此时可能采用连接方式,将部分信息存储在另外一个集合中。最近刚好遇到一个find需求,针对结果集的数组只返回第一条元素。我们知道MongoDB针对数组操作符非常丰富。接下来主要介绍,elemMatch,
HashMap的底层有数组 + 链表(红黑树)组成,数组的大小可以在构造方法时设置,默认大小为16,数组中每一个元素就是一个链表,jdk7之前链表中的元素采用头插法插入元素,jdk8之后采用尾插法插入元素,由于插入的元素越来越多,查找效率就变低了,所以满足某种条件时,链表会转换成红黑树。随着元素的增加,HashMap的数组会频繁扩容,如果构造时不赋予加载因子默认值,那么负载因子默认值为0.75,数组扩容的情况如下:
HashMap使用链表法避免哈希冲突(相同hash值),当链表长度大于TREEIFY_THRESHOLD(默认为8)时,将链表转换为红黑树。当小于等于UNTREEIFY_THRESHOLD(默认为6)时,又会退化回链表以达到性能均衡。 下图为HashMap的数据结构(数组+链表+红黑树 )
英国计算机科学家Tony Hoare在1960年为了解决计算机上的排序问题,提出了快速排序的算法,最初是为了在英国的英尔兰电子公司(ELLIOTT Brothers)的快速硬件上实现高效的排序算法。
在Java 8中,Stream API的引入为数据处理带来了革命性的变化。它不仅简化了集合操作,还提高了代码的可读性和性能。然而,在使用Stream API的anyMatch、allMatch和noneMatch这三个方法时,一不小心就有可能会遇到一些意想不到的问题。
运用贪心算法求解问题时,会将问题分为若干个子问题,可以将其想象成俄罗斯套娃,利用贪心的原则从内向外依次求出当前子问题的最优解,也就是该算法不会直接从整体考虑问题,而是想要达到局部最优。只有内部的子问题求得最优解,才能继续解决包含该子问题的下一个子问题,所以前一个子问题的最优解会是下一个子问题最优解的一部分,重复这个操作直到堆叠出该问题的最优解。
则称这个子序列是一个递增子序列。A的所有子序列中,最长的那个就是最长递增子序列(LIS)
给定一个含有正整数和负整数的环形数组nums,如果某个索引中的数k为正数,则向前移动 k个索引,相反如果是负数-k,则向后移动k个索引。因为数组是环形的,所以可以假设最后一个元素的下一个元素是第一个元素,而第一个元素的前一个元素是最后一个元素,确定nums中是否存在循环或周期。循环必须在相同的索引处开始和结束并且循环长度>1。此外,一个循环中的所有运动都必须沿着同一方向进行,换句话说,一个循环中不能同时包括向前的运动和向后的运动。
难点分析:是不是和笔者一样,刚看完一遍题目都不知道它在问什么~经过多次揣摩之后,笔者终于懂了这道题目到底在问什么。其实它就是给定一个数组,然后看看数组中是否包含正整数1,2,3,4。。。找出第一个未出现的正整数。比如实例1,从1开始,元素有1,有2,没有3,所以输出的是3。这道题目本身没有什么难点,但是要是加上最后说明的条件,那可就不一样。它要求算法的时间的复杂度为O(n),且只能使用常数级别的空间,就意味着你不能用for循环的嵌套,也不能使用创建一个与原数组等长的数组的方式来解决这个问题。
arr2拷贝时会把arr1 里的\0 覆盖,所以 strcat 函数不能 字符串A 追加 字符串A
Ken Thompson 的 sh 是第一种 Unix Shell,Windows Explorer 是一个典型的图形界面 Shell。
Tim Peters在2002年设计了该算法并在Python中使用(TimSort 是Python中list.sort的默认实现),后被引入java。TimSort算法是一种归并排序和插入排序的混合排序算法,设计初衷是为了在真实世界中的各种数据中可以有较好的性能。基本工作过程是:
题外话:昨天开始准备C语言计算机二级,发现门外汉看还是有困难的,尤其是数据结构方面,看来要好好研究了。
如果想按照其他标准进行排序,就需要提供比较函数,该函数要比较两个值,然后返回一个用于说明这两个值的相对顺序的数字。比较 函数应该具有两个参数 a 和 b,其返回值如下:
举个栗子:对数组序列{1,3,3,3,6}(下标从0开始)来说,若查询3,则得到L=1、R=4。 如果查询8,则得到L=R=5。 如果序列中没有x,那么L和R也可以理解为假设序列中存在x,则x应当在的位置。
数据类型 变量名[数据长度][={第一个数值,第二个数值,......}]
我们在日常开发中,与接口打交道最多了,前端通过访问后端接口,然后将接口数据二次处理渲染到页面当中。 二次处理的过程是 考验 Coder 对 Array 是否熟练 以及 在 何种 场景下使用哪种方法处理最优 。 小编,在最近开发中就遇到了 Array 问题, 在处理复杂的业务需求时,没想到Array 有类似的方法,然后将方法 组合起来解决当下问题。
在C#中,List<T>是一种非常常用的泛型集合类,用于存储一组相同类型的元素。List<T>具有动态调整大小的能力,可以方便地添加、删除、查找和修改元素,非常灵活和高效。本文将详细介绍List<T>集合的使用方法,包括创建List<T>对象、添加元素、删除元素、查找元素、遍历集合以及常用的List<T>方法等内容。
我们在日常开发中,与接口打交道最多了,前端通过访问后端接口,然后将接口数据二次处理渲染到页面当中。
写在前面: 我是「nicedays」,一枚喜爱做特效,听音乐,分享技术的大数据开发猿。这名字是来自world order乐队的一首HAVE A NICE DAY。如今,走到现在很多坎坷和不顺,如今终于明白nice day是需要自己赋予的。 白驹过隙,时光荏苒,珍惜当下~~ 写博客一方面是对自己学习的一点点总结及记录,另一方面则是希望能够帮助更多对大数据感兴趣的朋友。如果你也对 大数据与机器学习感兴趣,可以关注我的动态 https://blog.csdn.net/qq_35050438,让我们一起挖掘数据与人工智能的价值~
一个string类型的field和value的映射表,特别适合用于存储对象。每个 hash 可以存储 2的32次方 - 1 键值对(40多亿) hash表相当于 redis存储 key => value 中的key, 表内容相当于 value
1 . 参考二分查找法,我们用两个指针分别指向数组的第一个元素和最后一个元素。
Array.from() 可接收三个参数,第一个参数为类数组对象,第二个参数为映射函数,如果使用了映射函数,可以传第三个参数表示映射函数的this值。
在这里我们可以遍历一次同时找到最小元素和最大元素,对应放到相应的位置, 基本代码如下:
前言:在linux中,Bash脚本是很基础的知识,大家可能一听脚本感觉很高大上,像小编当初刚开始学一样,感觉会写脚本的都是大神。虽然复杂的脚本是很烧脑,但是,当我们熟练的掌握了其中的用法与技巧,再多加
基本概念 线性表(List):由零个或多个数据元素组成的有限序列。 特征: 1.线性表是一个序列。 2.0个元素构成的线性表是空表。 3.线性表中的第一个元素无前驱,最后一个元素无后继,其他元素有且只有一个前驱和后继。 4.线性表是有长度的,其长度就是元素个数,且线性表的元素个数是有限的,也就是说,线性表的长度是有限的。 线性表抽象数据类型 基于线性表的特征,线性表可以做如下操作: InitList(*L);//初始化操作,建立一个空的线性表 ListEmpty(L);//若线性表为空,返回true,否
迭代器是操作集合的工具,当我们已经创建了一个迭代器之后,我们就不能再对原集合进行修改,否则可能报错出现问题
前言:在linux中,Bash脚本是很基础的知识,大家可能一听脚本感觉很高大上,像小编当初刚开始学一样,感觉会写脚本的都是大神。虽然复杂的脚本是很烧脑,但是,当我们熟练的掌握了其中的用法与技巧,再多加练习,总有一天也会成为得心应手的脚本大神。脚本在生产中的作用,想必小编我不说,大家也都知道,脚本写的6,可以省下很多复杂的操作,减轻自己的工作压力。好了,废话不多说,接下来,就是Bash脚本的用法展示。
01 前言 八大排序,三大查找是《数据结构》当中非常基础的知识点,在这里为了复习顺带总结了一下常见的八种排序算法。 常见的八大排序算法,他们之间关系如下: 排序算法.png 他们的性能比较:
题目意思就是给一个排好序的数组和要寻找的数,若数组存在,返回它的index,否则返回它该插入的位置。
前面几个文章里我们介绍到了字典dict和跳表skiplist,它们都是redis为了追求性能而开发的基本数据结构,里面或多或少都借助了一些辅助的元素;例如字典dict在rehash时会同时存在两个哈希表,又或者跳表skiplist里节点多了层的结构,这些设计都是为了追求性能而牺牲了内存空间。
在没有其它附加条件的情况下,读者第一时间会想到通过 HashMap 来记录出现过的数字,从而找到重复数:
目的:Array.of() 出现的目的是为了解决上述构造器因参数个数不同,导致的行为有差异的问题。
所谓顺序表就是顺序存储的线性表。顺序存储是用一组地址连续的存储单元依次存放线性表中各个元素的存储结构。
在 Elasticsearch 中处理复杂数据类型如数组时,提供了极高的灵活性,但同时也带来了一定的复杂性,尤其在使用脚本进行高级查询和数据操作时。
(2) 长度大于1——>满足前提(nums[j]<nums[i])——>max(dp[j]+1,dp[i]) (0<=j<=i-1)
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