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    递减数列

    题目描述 给定一个长度为 n 的整数数组,你的任务是判断在最多改变 1 个元素的情况下,该数组能否变成一个非递减数列。...我们是这样定义一个非递减数列的: 对于数组中所有的 i (1 <= i < n),满足 array[i] <= array[i + 1]。...示例 1: 输入: [4,2,3] 输出: True 解释: 你可以通过把第一个4变成1来使得它成为一个非递减数列。...示例 2: 输入: [4,2,1] 输出: False 解释: 你不能在只改变一个元素的情况下将其变为非递减数列。...解法 由题目可知,此处非递减数列的定义为:数列中每个元素值不小于其前面的元素值。 由于只能更改一个元素值,不妨定义变量 flag 表示是否已经对数列中某个元素值进行了更改。

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    每天一道leetcode665-非递减数列

    665_(非递减数列)Non-decreasing Array 1 问题描述、输入输出与样例 1.1 问题描述 给定一个长度为 n 的整数数组,你的任务是判断在最多改变 1 个元素的情况下,该数组能否变成一个非递减数列...我们是这样定义一个非递减数列的: 对于数组中所有的 i (1 <= i < n),满足 array[i] <= array[i + 1]。 说明: n 的范围为 [1, 10,000]。...1.2 输入与输出 输入: vector & nums:输入的整数数组 输出: bool:在最多改变 1 个元素的情况下,该数组能否变成一个非递减数列 1.3 样例 1.3.1 样例1 输入: [4,2,3...] 输出: True 解释: 你可以通过把第一个4变成1来使得它成为一个非递减数列。...1.3.2 样例2 输入: [4,2,1] 输出: False 解释: 你不能在只改变一个元素的情况下将其变为非递减数列

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    双倍余额递减法计提折旧的计算公式_双倍余额递减法折旧的公式

    双倍余额递减法: 年折旧率=2/预计的折旧年限×100% 月折旧率=年折旧率/12 月折旧额=固定资产账面净值×月折旧率 年数总和法: 年折旧率=尚可使用年数/预计使用年限的年数总和 月折旧率=年折旧率...年数总和法”计算折旧时,第一年的折旧额为:(11000-1000)×4/(1+2+3+4)=4000(元) 第二年的折旧额为:(11000-1000)×3/(1+2+3+4)=3000(元) (2)“双倍余额递减法...则按照双倍余额递减法计算的折旧额分别为: 双倍直线折旧率=2/5×100%=40% 第一年应提的折旧额=20000×40%=8000(元) 第二年应提的折旧额=(20000-8000)×40%=4800...平均法包括工作量法和平均年限法 加速折旧法包括双倍余额递减法和年限平均法. 在此,不再介绍平均法和年限平均法....计算公式是: 年折旧率=2/估计使用年限, 年折旧费用=本期期初固定资产账面净值*年折旧率 提醒:双倍余额递减法最后两年的折旧额要平均计算,具体公式就是(固定资产的净价值-预计净残价值)/2 发布者

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    iOS UIStepper实现数量递增递减

    如果我们的需求是点住 "+" 或者 "-"按钮,数量就一直递增递减的话,上面的方式可能就不太好用了,当然,做还是可以做到的,比如(举2种): 1.给 "+" "-" 添加单击,长按事件,单击的话就做+1...或-1的操作,如果长按的话,长按开始,开启定时器,递增或者递减,长按结束,定时器停止。...以上2种方式虽然都能实现我们的需求,但是我们会发现,这样做或许代码不多,但逻辑上总感觉不爽(我不太爽),再一个不爽的原因是这2种方式都只能实现匀速的递增和递减,因为timer的TimeInterval是固定的...,而一般我们点住不放的话,应该递增递减的速度是加快的,匀速的真的不好用......,并且递增递减不是匀速的,而是越来越快的...瞧,现在多爽!

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    Fibonacci数列

    Fibonacci 数列是一种在数学中非常著名的数列,其定义如下:Fibonacci 数列的第一个数为 0(有时也以 1 为第一个数),第二个数为 1。其后的每一个数都是前两个数之和。...即:因此,Fibonacci 数列的前几个数是:Go 语言实现基础版 Fibonacci 数列在 Go 语言中,可以用递归、循环或记忆化递归来实现 Fibonacci 数列。...Go 语言优化版 Fibonacci 数列为了优化 Fibonacci 数列的计算,我们可以采用以下几种方法:1....动态规划动态规划方法通过从下往上计算 Fibonacci 数列,逐步累积结果,而不需要递归。这是最常用的优化手段。...动态规划通过从下往上的方式计算 Fibonacci 数列,进一步提升效率。滚动数组优化在动态规划的基础上进一步降低了空间复杂度,使算法更加高效。

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