可能是由于以下几个原因导致的:
针对以上问题,可以采取以下解决方案:
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任何编程语言的简写技巧都能够帮助你编写更简练的代码,让你用更少的代码实现你的目标。让我们一个个来看看 JavaScript 的简写技巧吧。
Given an integer array nums, find the contiguous subarray (containing at least one number) which has the largest sum and return its sum.
二分查找 二分查找的也称为折半查找,由于每次都能够将查找区间缩小为原来一半,这种算法的时间复杂度为O(logN)。 计算中值的方法有两种 m = (low+ hight) / 2 m = low + (hight - low) / 2 推荐使用第二种,因为减法不会涉及到数据因为相加导致的溢出问题。 查找的返回值一般返回为low,但是实际情况需要从实际的题目出发。 可以多举例子,便于理解边界问题。 Question 1 x 的平方根(https://leetcode-cn.com/problems/sqrt
给定一个整数数组 nums ,找到一个具有最大乘积的连续子数组(子数组最少包含一个元素),返回其最大乘积。如输入[-2,1,-3]返回1。
我们知道快速排序的时间复杂度期望值是O(nlogn),其中O(logn)是利用了二分法进行远距离比较和交换元素的位置。如果不去做比较交换计算,有没有可能有一种算法,它的时间复杂度期望值能降低到O(n)线性时间呢?
可以只取3,或者取3和-2 由于数组是环形的,所以在3和-2的基础上再取1 和-2 通过比较,取3是最大和
这两天一直在做一个商城后台的对账方面的工作,忽然发现C#真的有很多值的学习的东西:
1) 根据补码的定义求补码。 [x]补码 = 模 + x(mod模) ,x可正可负,利用这种方法需要事先求出 模的值。
给定一个整数数组,找到一个具有最大和的子数组,返回其最大和。 样例: 给出数组[−2,2,−3,4,−1,2,1,−5,3],符合要求的子数组为[4,−1,2,1],其最大和为6 要求时间复杂度为O(n) 想了一会并没有特别好的方法,想了一个用双指针的方法,通过了大部分的数据测试,但是还是有不通过的,我也不知道错在哪里,待会贴在下面,先说正确的方法。 思路 先分析下这个问题啊,主要有三种情况: *1. 全部是负数,这就简单了,找到最大的负数就可以了。 *2. 全部是正数,也很简单,应该是把所有的数加起来就可以了。 *3. 有正也有负,最大子数组肯定是正的。 基于这三种情况分析,我们可以采用这样的思路,先设置一个max,把这个数设置为INT_MIN,设置sum作为变量来记录当前得到的字数组的和,一旦sum>max,就可以更新max,这样就能保证max是最大字数组的和,那么字数组如何更新呢,前面说了,如果有正数的话,最后的结果肯定是正的,那么我们遍历数组,把sum先初始化为第一个数,然后,从第二个数开始,如果发现前面的sum是负的,那么就可以把前面的字数组抛弃掉了,以当前的这个数作为新的字数组的起点,如果发现是正的,当前的这个数加入子数组,以此类推,这样就能找到最大字数组了。(每一次遍历的最后更新max)。 这样说来不是很直观,我们可以注意这样一个事实:我们要找的子数组的前面的几个数(不管是几个),和肯定不能是负的,如果是负的,那么去掉岂不是得到的和更大,这样就能理解为什么一旦发现前面的字数组为负的话,就丢掉,如果全负的话这种方式也是适合的,因为每次都会舍弃,sum的值就是当前元素,每次更新max,这样得到的max就是最大的那个元素。 这样的话代码也是很简洁了:
本文实际涵盖了15个Excel常用函数,但是按照分类只分了十类。 很难说哪十个函数就绝对最常用,但这么多年来人们的经验总结,一些函数总是会重复出现的。 这些函数是最基本的,但应用面却非常广,学会这些基本函数可以让工作事半功倍。 SUM 加法是最基本的数学运算之一。函数SUM就是用来承担这个任务的。SUM的参数可以是单个数字、一组数字,因此SUM的加法运算功能十分强大。 统计一个单元格区域: =sum(A1:A12) 统计多个单元格区域: =sum(A1:A12,B1:B12) AVERAGE 虽然Avera
1.首先仔细审题,了解题目的要求,记下题目给出的输入和输出例示,以便检验在完成指定的函数后,程序运行的结果是否正确。 2.调出源程序后,应对照函数首部的形参,审视主函数中调用函数时的实参内容,以便明确在函数中需要处理的数据对象。 3.理解试题的要求,审视主函数中调用函数的方式,若在表达式中调用函数(如把函数值赋给某个对象),则要求有函数值返回,需注意函数的类型,并在函数中用return语句返回函数值;若主函数中仅用语句形式调用函数,则需要通过形参间接地返回所得结果。 4.选择适当的算法进行编程,输入程序语句。不要忘记及时存盘! 5.编译程序,直到没有语法错误。 6.调试程序,利用试题中给出的例示数据进行输入(若要求输入的话),运行程序,用例示的输出数 据检验输出结果,直到结果相同
大数学家高斯有个好习惯:无论如何都要记日记。他的日记有个与众不同的地方,他从不注明年月日,而是用一个整数代替,比如:4210。后来人们知道,那个整数就是日期,它表示那一天是高斯出生后的第几天。这或许也是个好习惯,它时时刻刻提醒着主人:日子又过去一天,还有多少时光可以用于浪费呢? 高斯出生于1777年4月30日,在高斯发现的一个重要定理的日记上标注着5343,因此可算出那天是1791年12月15日。高斯获得博士学位的那天日记上标着8113,请你算出高斯获得博士学位的年月日。 提交答案的格式是:yyyy-mm-dd,例如:1980-03-21 题目描述 题目分析 题目代码
把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。 输入一个非递减排序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素。 例如数组{3,4,5,1,2}为{1,2,3,4,5}的一个旋转,该数组的最小值为1。 NOTE:给出的所有元素都大于0,若数组大小为0,请返回0。
题目描述 :输入一个整型数组,数组中的一个或连续多个整数组成一个子数组。求所有子数组的和的最大值。
红黑树是一种自平衡的二叉查找树,其中每个节点都有一个颜色属性,可以是红色或黑色。红黑树满足以下性质:
(1)字符型输入框:英文全角、英文半角、数字、空或者空格、特殊字符“~!@#¥%……&*?[]{}”特别要注意单引号和&符号。禁止直接输入特殊字符时,使用“粘贴、拷贝”功能尝试输入。
祝新的一年,各位表亲财源广进! 不知道过年期间是否安好哇! 请各位表亲好好断句,不要说错话! 像小编这种英俊潇洒风流倜傥的,身边难免有很多选择。 我可以允许你吐一会,但是不可以打我!!! 上表呢就
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二分查找也称为折半查找,每次都能将查找区间减半,这种折半特性的算法时间复杂度为 O(logN)。
前言 在🗡指offer中有这样一句话,“对于初级程序员,我一般会偏向考查算法和数据结构,看应聘者的基本功;对于高级程序员,我会多关注专业技能和项目经验”,这也是我为何多数博客都是分享算法知识的原因,在我看来,如果盲目的去追求小demo,可能远不如有一个良好的算法,数据结构基础重要。 这是我第三遍刷🗡指offer的感触,持续更新,也会放到免费的专栏中,感兴趣的朋友可以订阅一下,博主能力有限,如果在文中有错误,还请不吝赐教,在评论区指出,我会一一解答 分类 数组 面试题3——数组中重复的数字 面试题4
数组{2, 4, 1, 16, 7, 5, 11, 9}中,数对之差的最大值是11(16 - 5)
前言 这次的题目质量非常高,除了第一道签到题之外都是很不错的想法题,值得学习。 几乎所有的程序员都能做A题; 思维缜密的程序员可以做B题; 数学还没还给老师的能做C题; 接受过算法训练的能过D,E题; 看完题目大意,先思考,再看解析;觉得题目大意不清晰,点击题目链接看原文。 文集: 程序员进阶之算法练习(一) 程序员进阶之算法练习(二) 程序员进阶之算法练习(三) 程序员进阶之算法练习(四) 代码地址 A 题目链接 题目大意:2个人,投掷n次骰子,大的赢,问谁赢,平局输出"Friendsh
综上,计数排序在特定场景下(如数据范围不大、整数类型)是一种快速且高效的排序选择,但其适用场景相对有限,且空间效率较低。
把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。 输入一个非减排序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素。 例如数组{3,4,5,1,2}为{1,2,3,4,5}的一个旋转,该数组的最小值为1。 NOTE:给出的所有元素都大于0,若数组大小为0,请返回0。
二分查找算是最为基本的一个算法,也比较容易掌握。但是有些时候,我们可能因为一些细节的点没有考虑全而程序出错。
一组数字中全部是数字,我们需要返回数组中最大或者最小的数字,这是常见的需求.当然,求数组中所有数字的平均值,也是一个很常见的需求.今天我学习的内容就是,来实现这些.
溢出风险 我们首先回顾一下上一次二分算法的代码 #include<iostream> using namespace std; int n,x,a[1000000]; int binary_search(int a[],int n,int x) { int l = 0; int r = n - 1; int ans = -1; while(l <= r) { int m = (l + r) / 2; if(a[m] == x)
本文是《剑指Offer》系列(JavaScript版)的第一篇,题目是“连续子数组的最大和或最小和”。
我们要把现实世界中的各种信息转换成计算机能理解的东西,这些转换后的信息就形成了数据。例 如,某人的出生日期是“1987年5月23日”,他的身高是170厘米,等等。数据不仅包括数字、字母、文字和其他特殊字符组成的文本形式的数据,而且还 包括图形、图像、动画、影像、声音等多媒体数据。但使用最多、最基本的仍然是文本数据。
ChatGPT 是一款超级先进的聊天机器人,由 OpenAI 公司使用人工智能开发,于 2022 年 11 月 30 日推出。
在Rust的核心库中,源代码路径rust/library/core/src/num/saturating.rs所对应的文件是用来实现饱和运算的功能。
计算机里面关于数值的处理自有一套体系理论,与现实生活中我们所习惯使用的不太一样。如果对其不了解,在使用计算机的过程中便可能发生一些意想不到的错误。
给出数组[−2,2,−3,4,−1,2,1,−5,3],符合要求的子数组为[4,−1,2,1],其最大和为6
一般做法可能是吧数组排序,然后只需从头到尾扫描排序后的数组就可以了,复杂度是 。还可以借助哈表,判断是否存在重复数字,时间复杂度是 但是也需要 大小的空间。我们来看一种时间复杂度是 且空间复杂度是 的做法。因为数字范围是0~n-1,当没有重复数字时,数字i将出现在下标为i的位置,当有重复数字时有些位置就可能存在多个数字。从头到尾扫描这个数字中的每个数字,当扫描到下标为i的数字是,比较这个数字(设为m)是否和i相同,若相同则继续扫描下一个数字;否则拿它和下标为m的数字比较,如果相同就找到了一个重复的数字,否则交换这两个数字。
说明本文主要是关于Numpy的一些总结,包括他们的一些运算公式,我整理一下方便日后查阅公式!
上一篇文末已经提到了记忆化搜索是动态规划(Dynamic Programming)的一种形式,是一种自顶向下(Top-Down)的思考方式,通常采用递归的编码形式;既然动态规划有自顶向下(Top-Down)的递归形式,自然想到对应的另外一种思考方式自底向上( Bottom-Up ),也就是本篇要写的内容。
今天是小浩算法 “365刷题计划” 动态规划 - 整合篇。大家应该期待已久了吧!奥利给!
NUMBER数据类型在Oracle中使用的较为广泛,可以存储零值,正负数,以及定长数,对于这个数据类型有个几个概念要搞清,否则容易搞混,下面给出具体描述。
计算机系统是由软硬件共同组成,协同运行程序。计算机的基本硬件由 运算器、控制器、存储器、输入设备、输出设备 5 大部件组成。其中,运算器和控制器等部件集成到一起的部分称为中央处理器(CPU)。CPU 是硬件系统的核心,用于加工处理各种数据,能完成各种算术、逻辑运算以及控制功能。
今天是周一,找惯例我们来聊聊昨天的LeetCode周赛。昨天是LeetCode周赛第307场,由亚马逊赞助。
我们把要解决的一个大问题转换成若干个规模较小的同类型问题,当我们求解出这些小问题的答案,大问题便不攻自破。这就是动态规划。
{1,2,3,4,5,6}:提前初始化数组的元素,可以有任意多个,但元素的类型要和前面定义的数据类型相匹配。
前面讲过变量,程序中的变量是一个存储单元,用于存储程序中的数据。而今天讲的数据类型是用来约定变量存储空间的大小。约定变量存储空间大小的目的是根据数据大小选择合适的存储空间,将合适的数据存储到相应大小的存储空间可以避免计算机资源浪费,提高软件运算性能。
写在前面:从本章开始,算法导论章节进入第四部分:高级设计和分析技术。在读的过程中,可以明显感觉到本章内容跟之前章节的内容要复杂得多。这么来说,之前章节的内容更多的是在教我们使用一些在算法设计过程中常用的工具(即数据结构),而本章以后的内容是在述说更上层的方法论(如何根据不同的问题精确地设计不同的算法)。这就好比建房子时,有了一切所需的工具之后,如何根据不同的地段或房主的要求,设计出切实可行的房子结构,这取决于建筑设计师的思想。因此,本章以后的内容在某种程度上更为复杂,尤其是动态规划这章。曾经听搞
一、CPU 在平时写的程序可以视为数据和指令的组合体,所有的程序都是copy了一份到内存中才能运行,内存地址是指在内存中保存命令和数据的场所,通过地址来标记和指定。地址是由一系列整数值构成。 程序员编写的程序会先转换成C系列语言,再编译转换成机器语言的exe文件,运行时再在内存中生成副本,由CPU解释并执行程序。 计算机现在的主流都是冯·诺伊曼结构,当然还有λ架构,神经网络架构等 CPU的组成: 寄存器:暂存指令,数据等处理对象 控制器:把内存上的指令读进寄存器,根据指令结果控制计算机 运算器:运算从内存读进去的数据 时钟:CPU开始计时的信号 内存是指计算机的主存储器,通过控制芯片等与CPU相连,负责存储指令和数据,每字节(一字节=8位)都有一个地址编号。 机器语言指令分为: 数据转送 运算 跳转 call/return 二、二进制小结 所有数据在计算机内部都是转成了二进制数据,计算机才不会管它是数值,文字还是图片。 二进制转十进制 int('11',2) Out[16]: 3 十进制转二进制 bin(10) Out[17]: '0b1010' 移位运算,先拿十进制,我们熟悉的做一个比方,例如:30 30 左移一位:300,扩大了十倍 右移一位:3,缩小了十倍 这就是移位的核心,移动几位,变大和减少的数值就是你所使用进制的基数,只不过二进制你要考虑到负数 具体看看: bin(39) Out[18]: '0b100111' bin(0b100111 >>1) Out[20]: '0b10011' 0b100111 >>1 Out[19]: 19 在二进制中表示负数,是用最高位作为符号位,0表示正数,1表示负数。 但是计算机在做减法运算时,实际上是加法运算,通过位溢出来处理,也就是取反加1 逻辑右移:移位后,在最高位补0 算术右移:移位后,在最高为补上原来的符号数 三、浮点数 先来看: sum = 0 for i in range(100): sum += 0.1 sum Out[28]: 9.99999999999998 是不是很奇怪? 这就牵扯到二进制表示小数了 例如二进制1011.0011怎么表示成十进制,就是小数点后面的位权改成1/2的倍数,结果就是11.1875 浮点数就是使用符号,尾数,基数和指数来表示小数 其实说到这里,大家应该明白为啥浮点数会出错了吧。 各个语言都有自己的机制去解决这个问题 四、内存概论 数据类型:存储在内存的大小和和该区域的数据类型 内存实际上一个内存IC,IC引脚的开关表示着0和1,通过地址去确定这些IC。 磁盘缓存:将磁盘一部分数据读进内存 虚拟内存:把磁盘的一部分作为内存使用。把实际内存的内容和磁盘上的虚拟内存的内容进行部分置换,同时运行程序。 有两种方式:分页和分段 windows采取的是分页式,在不考虑程序的构造的情况,把运行的程序按照一定大小的页进行分割,以页为单位在内存和磁盘中置换。 五、压缩数据 文件就是字节数据的集合 RLE算法: 使用字符*重复次数进行压缩。 哈夫曼算法: 多次出现的数据用小于8位的,不常用的数据用多于8位的表示 哈夫曼树解决分隔符问题: 按出现的频率排序,以两个最小的数拉出一条线枝干,左边是0,右边是1,以此类推
本部分主要是 CavsZhouyou 在练习《剑指 Offer》时所做的笔记,主要涉及算法相关知识和一些相关面试题时所做的笔记,分享这份总结给大家,帮助大家对算法的可以来一次全方位的检漏和排查,感谢原作者 CavsZhouyou 的付出,原文链接放在文章最下方,如果出现错误,希望大家共同指出!
NumPy是Python的一个扩展库,负责数组和矩阵运行。相较于传统Python,NumPy运行效率高,速度快,是利用Python处理数据必不可少的工具。
带小数的变量在Java中称为浮点型,Java的浮点型有两种:float和double。
1.给定a、b两个文件,各存放50亿个url,每个url各占64字节,内存限制是4G,让你找出a、b文件共同的url?
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