/*算法学习之分治策略-最大子数组*/ #include #include #include struct result_t { int...可以用树的后序遍历顺序表示递归顺序 要在自己的大脑中想象出一个很深的栈然后把函数的压栈顺序理清楚 i表示进栈 o表示出栈 按数组大小为10进行进出栈顺序为 f(0,9)i->f(0,4)i->f(0,2...)i->f(0,1)i->f(0,1)o->f(1,2)i->f(1,2)o->f(0,2)o->f(3,4)i->f(3,4)o->f(0,4)o，到这整个数组左半部 进出栈递归已经完成，然后开始右半部...以上模拟出了一个典型的二路递归的流程所以算法复杂度为此完全二叉树的深度lgn乘以叶子节点n=nlgn,暴力法的复杂度为n2,当数组长度超过10000后其速度将不能忍受 对于递归程序要有很好的抽象思维和整体把握的概念...right = find_max_arry(a,mid+1,end); //递归查找子数组右半边最大值 cross = find_mid_arry(a,start,mid,end); //合并查找数组中间最大值
前几天在微信订阅号“待字闺中”中看到的一篇文章《小技巧求一个数组中子数组的最大和》，提供下Java的实现，并且在对题目做下小修改，本来打算直接在微信里直接回复，但是发现无法回复，然后整理出一篇简短博客吧...原题及解答 来自《小技巧求一个数组中子数组的最大和》； 题目： 输入一个整形数组,数组里有正数也有负数。数组中连续的一个或多个整数组成一个子数组,每个子数组都有一个和。...解答： 【只有子数组“前半部分”的和为正数时，子数组的求和才有可能最大】，在这个trick条件下，只需要遍历一次数组就可以。算法是：当从头开始遍历的元素的求和为正数时，继续向后遍历。...当求和为负数时，重新开始计算求和，子数组的开始重置为下一个元素。 2....当全为正数时，最大的和自然就是所有元素的和，当全为负数时，最大和自然就是其中最大的那个负数的值。通过此算法都能得到相应的结果。
问题描述：求一个数组的最大k个数，如，{1,5,8,9,11,2,3}的最大三个数应该是，8,9,11 问题分析： 1.解法一：最直观的做法是将数组从大到小排序，然后选出其中最大的K个数，但是这样的解法...，复杂度是O（logn*n），但是有时候并不需要排序，用简单的选择排序，或者是冒泡排序，那么就K轮的交换或者是选择，就可以得出结论，复杂度是O（n*k），当K很大的时候排序可能是更好的解法，当K小的时候用选择或者是冒泡效率会更加的高...2.解法二：不对前K个数进行排序，回忆快排的算法中，那个partition函数，就是随机选择数组中的一个数，把比这个数大的数，放在数组的前面，把比这个数小的数放在数组的 后面，这时想如果找出的随机数，最终位置就是...K，那么最大的K个数就找出来了，沿着这个思路思考问题，但是这个函数，最后的索引位置并不一定是K，可能比K大也可能比K小，我们把找出的数组分成两部分sa，sb，sa是大的部分，sb是小的部分，如果sa的长度等于...3.解法三：是利用堆排序，建立一个K阶最大堆，然后数据一个个插入队当中，那么插入队的时间复杂度是O（logK），适合数据量比较大的时候，用堆的效果更加好。
题目 查找数组（序列）中最大值或最小值的算法有很多，接下来我们以 [12,16,7,9,8] 序列为例讲解两种查找最值的算法。 2....分治算法 分治算法解决问题的思路是：先将整个问题拆分成多个相互独立且数据量更少的小问题，通过逐一解决这些简单的小问题，最终找到解决整个问题的方案。 3....分治算法获取最大值 4.1 代码分析 如果列表长度是0，直接返回-1，表示没找到最大值； 当分区只有2个值时，获取其中最大的返回 将列表分割成两个区域； 获取列表的中间位置index； 递归回调，获取左边列表的最大值...分治算法获取最小值 5.1 求最小值代码分析 如果列表长度是0，直接返回-1，表示没找到最小值； 当分区只有2个值时，获取其中最小的返回 将列表分割成两个区域； 获取列表的中间位置index； 递归回调...# 通过分治算法，获取列表中的最小值 def get_min(arr, left, right): if len(arr) == 0: return -1 if right - left
/** * 返回数组中的最大元素个数 * 约束： * 数组大小 1数组元素大小 1<=arrList[i]<=10to7
getMinMax(a, 0,a.length-1); System.out.println("最小值:"+minMax.getMin()); System.out.println("最大值...} public static MinMax getMinMax(int [] array,int start,int end){ //分治的终止条件...如果 两个坐标相邻 或者是同一个坐标，返回最小的值和最大的值 if(end-start<=1){ if(array[start]>array[end]){...left.getMax():right.getMax(); //返回查找的最大最小 return new MinMax(min,
原题连接: https://leetcode-cn.com/problems/max-consecutive-ones/ 进入 给定一个二进制数组， 计算其中最大连续 1 的个数。...示例： 输入：[1,1,0,1,1,1] 输出：3 解释：开头的两位和最后的三位都是连续 1 ，所以最大连续 1 的个数是 3. ---- 就简单的遍历即可(当然也可用滑动窗口,滑动窗口在另一个专题
在数组中的两个数字，如果前面一个数字大于后面的数字，则这两个数字组成一个逆序对。输入一个数组,求出这个数组中的逆序对的总数P。并将P对1000000007取模的结果输出。...即输出P%1000000007 1.数组归并排序 2.归并排序比较左右两个堆数组中的元素大小时，进行计数，倒着比较，因为左堆倒第一如果比右堆倒第一大，那么就比右堆的所有都大 mergeSort...); mergeSort($data,0,count($data)-1,$temp,$num); $num%=1000000007; return $num; } //1.利用分治法思想...,索引加1 $temp[$t++]=$A[$j++]; } } //14.左堆剩余的全部加进临时数组...while($j<=$right){ $temp[$t++]=$A[$j++]; } //16.临时数组的元素重新赋回原数组
参考链接： Java程序计算两组的交集 背景 工作多年，语言经历过C#,JAVA。...最近想想做为一个程序员，算法还是有必要再补习补习。 案例 有两个数组，int[] arrayA=new int[]{1,3,1.....}...，数组元素无序且有可能存在重复元素，请输出两个数组的交集。原题大意是这样，细节可能有出入。 ...，在大数组中以大数组指针位置开始比较 如果找到相等的，记录结果，同时将大小数组的指针向后移动 如果在大数组中找到末尾都没有找到，那么小数组的指针向后移动 当小数组的指针移动到最后一个元素后结束算法...但它只能处理对象类型的Integer，所以我们先要将int[] 转换成Integer[]，然后利用addAll以及retailAll来计算数组的交集。
Nonnull obj1, id _Nonnull obj2) { return [obj2 compare:obj1]; //降序 }]; 排序后然后取第一个 还有一个更简单的方法
一、给定一个数组，求子数组的最大异或和 解法一：O(N^3) public static int getMaxEOR1(int[] arr){ int max = Integer.MIN_VALUE...max = Math.max(max,eor); // 由于下面的start的初始为1 没有包括0 ，...// 所以这里需要将0..i的包括进来 for (int start = 1 ; start <= i ;start++){ //求的是start..... i 的异或和 ，start = 1 .. i int curROR = eor ^ dp[start - 1]; max = Math.max...max,curROR); } dp[i] = eor; } return max; } 解法三：O(N^) 前缀树的解法
直接说这道题时间复杂度O(n)的做法，构建前缀树。....、0-i-1的异或结果全部装在前缀树中，那么以i结尾的最大异或和就是0到某一位置x的异或结果和i异或结果最大，举个例子，假设x是3，0-3的异或结果和i进行异或得到的结果最大，那么就说明4-i的异或结果是最大的...但是如何知道x到底是多少，换句话说，0-x中哪个值和i进行异或得到的结果最大。...其实这个也比较好想，假设i是0100（最高位0是符号位），只需要沿着前缀树找到0011，异或出来的结果就是0111，一定就是最大的，如果不能刚好找到合适的，那就有什么选什么，只要保证从最高位开始往下每次的决策是最优的就行...best : (best ^ 1);//实际要选的路（如果没有期待选的路） res |= (path ^ best) 的每一位
解法思路： 本题其实是滑动窗口的变形。...主体思路为： １．从第一个元素开始依次向后遍历，同时维护两个窗口（由于要同时操作窗口的头部和尾部，故采用双端队列）： 最大值窗口（递减），头部永远存最大值 最小值窗口（递增）...，头部永远存最小值 ２．比较两个窗口的头部元素差值，若差值大于阈值，即可跳出内循环。 ...空间复杂度：O(n),这里利用两个滑动窗口分别保存最大值和最小值。...// printArray(arr); 98 cout << getNum(arr, num) << endl; 99 return 0; 100 } 1 //Java版，左神给的代码
一、题意 给定一个整数数组 nums 和一个整数 target ，找到数组里的两个数的和等于 target，返回这两个数在数组中的下标，假设每个输入都只有一个解决方案，并且不能两次使用相同的元素。...注意：数组无序。...二、测试样例 输入： nums = [2,7,11,15], target = 9 输出： [0,1] 解释：因为 2 + 7 = 9，数字 2和7的在数组中的下标分别为 0和1，所以输出 [0,1]。...二、解题思路 遍历数组 nums，使用哈希表（unordered_map类型）存储数组中遍历过的元素，每遍历一个元素 nums[i]，查找哈希表中是否存在 target - nums[i]，如果不存在，...通俗一点的说就是：每次在哈希表中查找 target - nums[i] 是否存在，一直查询到一个结果。
Math.max.apply(null, a)); // 42 console.log(Math.min.apply(null, a)); // 5 大家都知道，apply方法，第一个参数是对象this，第二个参数是一个数组集合...那是因为没有对象去调用这个方法，只需要用这个方法运算，得到返回的结果就行了
题目解析： 讲解算法原理： 这道题目可以使用滑动窗口算法来解决。滑动窗口的核心思想是通过维护一个窗口，使得窗口内的 0的个数不超过k，然后不断移动窗口的左右边界来找到最长的连续1子数组。...通过滑动窗口算法，我们可以高效地解决这个问题。滑动窗口算法的关键在于维护一个满足条件的 窗口，并通过移动窗口的边界来找到最优解。...在这道题目中，我们通过维护一个窗口使得窗口内的 0的个数不超过k，从而找到了最长的连续1子数组。...} } ret=max(ret,right-left+1); } return ret; } }; 有兴趣的铁子可以参照我的思路来做一遍哦...最大连续1的个数 III - 力扣（LeetCode）
描叙：一大堆数据里面，数字与数字之间用空格隔开，找出出现次数最多的一个数字的算法 #include void FindMostTimesDigit(int *Src , int SrcLen...= has - 1 ; j >= 0 ; --j) { // 如果找到，则计数加1，然后将数据和末尾交换 // 这也是为何要从末尾开始循环的理由...element; } else if(TempCount == MaxCount) { result[++MaxNum] = element; } } printf("出现最多的次数...cout<<(*iter).first<<"\t\t" 19 <<(*iter).second<<endl; 20 21 return 0; 22 } 更简洁的方法如下
//设计分治算法求一个数组中的最大元素，并分析时间性能。...//简单的分治问题 //将数组均衡的分为“前” ，“后”两部分 //分别求出这两部分最大值，然后再比较这两个最大值 #include using namespace std; extern...for(int j=n/2+1;j<n;++j)// 后半部分 { if(a[j]>num_max2) num_max2=a[j]; } if(num_max1>=num_max2) cout数组中的最大元素...： "<<num_max1<<endl; else cout数组中的最大元素： "<<num_max2<<endl; return 0; } //时间复杂度： O（n）
题目:计算数组中相邻数据的最大差值 要求时间复杂度为 O(N) 算法思想: 利用桶的思想 image.png 算法代码部分 package com.day1.practice; public...class MyMaxGap { //找出数组中相邻两个数的最大差值,要求时间复杂度为(N) public static int maxGap(int[] nums) { if...int min=Integer.MAX_VALUE; int len=nums.length; for(int i=0;i最大值最小值...int[] maxs = new int[len + 1];//存放每个桶里的最大值 int[] mins = new int[len + 1];//存放每个桶里的最小值...int bid;//判断i上的值在桶中的位置 for(int i=0;i数组.将数组中每个数组与对应桶中位置上的数据比对,更新桶中最大值或最小值
Kadane's 算法是一种高效解决最大子数组和问题的动态规划算法。它通过迭代数组并维护两个变量来动态更新局部和全局的最大子数组和，最终返回全局最大值。...以下是算法的详细解释及步骤： 算法原理 在给定的整数数组中找到一个连续的子数组，使得子数组的和最大。该问题的关键在于数组中可能包含负数。...算法图解 假设我们有如下数组： nums = [-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, -2, 5] 我们将按照 Kadane's 算法来计算这个数组的最大子数组和。...算法题—翻转增益的最大子数组和 问题描述 小C面对一个由整数构成的数组，他考虑通过一次操作提升数组的潜力。这个操作允许他选择数组中的任一子数组并将其翻转，目的是在翻转后的数组中找到具有最大和的子数组。...# 计算翻转后的数组的最大子数组和 max_sum = max(max_sum, kadane(data_array[:i] + reversed_subarray
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