大家好,我是柒八九。这篇文章是我们算法探险系列的第三篇文章。是针对数据结构方面的第二篇。上一篇JS算法探险之整数中我们介绍了关于JS整数的一些基础知识和相关算法题。我们做一个简单的「前情回顾」。
给定一个非负整数数组和一个整数 m,你需要将这个数组分成 m 个非空的连续子数组。设计一个算法使得这 m 个子数组各自和的最大值最小。
我花了几天时间,从力扣中精选了五道相同思想的题目,来帮助大家解套,如果觉得文章对你有用,记得点赞分享,让我看到你的认可,有动力继续做下去。
五子棋悔棋DEMO 效果图 分析 悔棋功能需要的操作: 判断当前持棋人; 清空棋盘; 将当前持棋人的棋子数组的最后一个棋子还原到全局坐标数组的位置; 删除当前持棋人的棋子数组的该坐标。 js this
随着React和其他面向功能的JavaScript实践的兴起,它变得越来越重要,原因有两个:
1.splice() splice() 方法可以添加元素、删除元素,也可以截取数组片段。删除元素时,将返回被删除的数组片段,因此可以使用 splice() 方法截取数组片段
ng内置了九种过滤器,使用方法都非常简单,看文档即懂。不过为了以后不去翻它的文档,还是做一个详细的记录。
动态规划,英文:Dynamic Programming,简称DP,将问题分解为互相重叠的子问题,通过反复求解子问题来解决原问题就是动态规划,如果某一问题有很多重叠子问题,使用动态规划来解是比较有效的。
本篇有7k+字, 系统梳理了js中排序算法相关的知识, 希望您能喜欢. 原文:JS中可能用得到的全部的排序算法 导读 排序算法可以称得上是我的盲点, 曾几何时当我知道Chrome的Array.prot
信号传播过程中会出现一些误码,不同的数字表示不同的误码 ID,取值范围为 1~65535,用一个数组记录误码出现的情况,每个误码出现的次数代表误码频度,请找出记录中包含频度最高误码的最小子数组长度。
今天郭先生发现大家更喜欢看我发的three.js小作品,今天我就发一个3d版本推箱子的游戏,其实webGL有很多框架,three.js并不合适做游戏引擎,但是可以尝试一些小游戏。在线案例请点击three.js推箱子
数组这种数据结构,应该在绝大多数语言都有实现,使用起来直接使用下标就可以获取想要的数据,在编程过程中几乎是必不可少的。
分治会将大问题拆解成小问题,拆解到最小问题之后,开始不断合并结果,递归是分治实现的一种形式或者是分治实现的一部分,分治包括三分部分,分解、计算、合并。分治的场景很多,例如快速排序,归并排序。
输入一个长度为n的整型数组array,数组中的一个或连续多个整数组成一个子数组,子数组最小长度为1。求所有子数组的和的最大值。
其中:dateObject 所指的月份中的某一天,使用本地时间。返回值是 1 ~ 31 之间的一个整数。
前端技术更新的实在是太快了,各种框架百花齐放,随着NodeJs不断的兴起,各种构建工具也是层出不穷,这不,前两周尤雨溪开源了Vue.js3.0源码之后,很多大佬早已把源码剖析皮都不剩了;昨天NodeJs13.0又发布了,真的是学学学不动了,不过既然选择了程序员这条道路,就得时刻保持新技术的学习,ES2019(ES10)年初都发布了,但是项目中常用的还是ES6以及核心版本,所以还是有必须学习一下ES2019新特性的。
最大子数组问题是一种经典的算法问题,可以使用非递归的方法来解决。具体来说,我们可以使用一个队列来存储当前已经处理过的最大子数组,并且维护一个变量 max_len 来记录当前最大子数组的长度。同时,我们可以遍历整个数组,记录当前已经处理过的最大子数组的长度,并且在遍历的过程中更新 max_len。
归并排序:时间复杂度O(nlogn),分的时间复杂度O(logn),合并的过程的复杂度是O(n)
这是一个用JavaScript实现笛卡尔积的例子。 注意:本文中所说的集合是指数学上的集合,不是es6里的Set。
给你一个整数数组 nums ,请你找出一个具有最大和的连续子数组(子数组最少包含一个元素),返回其最大和。子数组 是数组中的一个连续部分。
快速排序是一种常用且高效的排序算法,它采用分治的思想。算法将一个数组分成两个子数组,然后递归地对子数组进行排序,最终将整个数组排序完成。
题目:给你一个整数数组 nums ,请你找出一个具有最大和的连续子数组(子数组最少包含一个元素),返回其最大和。
当问题规模n0是性能交叉点时,性能开始趋于最大。这是因为暴力算法将返回长度为1的解集合,而递归算法可以使用尾递归优化来减少调用次数。递归算法在 n0 左侧调用时将直接返回叶节点的列表,这可以提高时间效率。
首先,我们需要明确PARTITION函数的具体定义。PARTITION函数通常用于快速排序算法中,它将一个数组分为两个子数组,使得一个子数组的所有元素都小于另一个子数组的所有元素。
今天给大家分享一道 facebook 的面试题,也就是 Leetcode 209. 长度最小的子数组,提供滑动窗口解题思路,供大家参考。
数组操作的时间复杂度Access:O(1)Search:O(n)Insert: 平均O(n),最好的情况下O(1),也就是在数组尾部插入O(1),最坏的情况下O(n)Delete;平均O(n),最好的情况下O(1),也就是在数组尾部删除O(1),最坏的情况下O(n)图片167. 两数之和 II - 输入有序数组 (easy)给你一个下标从 1 开始的整数数组 numbers ,该数组已按 非递减顺序排列 ,请你从数组中找出满足相加之和等于目标数 target 的两个数。如果设这两个数分别是 numbers
给你一个长度为 n 的二维整数数组 groups ,同时给你一个整数数组 nums 。
这是因为在二进制中,当所有元素均为负数时,A的每个元素都对应一个负数,而-1的二进制表示是11111111,与A的每个元素的值的每一位的负号是相对应的,所以,如果FIND-MAXIMUM-SUBARRAY调用这个函数,它会返回-1。
给你一个整数数组 nums ,请你找出一个具有最大和的连续子数组(子数组最少包含一个元素),返回其最大和。
根据”老朽“多年在中国IT业浸淫的经验,我发现无论大厂还是小厂,其算法面试说难也不难。难在于算法面试的模式都是在给定网站上做算法题,90分钟做三道。我自认个人水平在平均线以上,但通过多次尝试发现,要在90分钟内完成给定算法题非常困难,这还是在我有过多年算法训练的基础上得出的结论,特别是这些题目往往有一些很不好想到的corner case,使得你的代码很难快速通过所有测试用例,我们今天要研究的题目就属于有些特定情况不好处理的例子。此外“不难”在于,很多公司的面试算法题其特色与整个行业类似,那就是缺乏原创,中国公司90%以上的面试算法题全部来自Leetcode,因此刷完后者,甚至把后者那五百多道题”背“下来,你基本上能搞定,国内仿造hackerrank的牛X网,其题目就是这个特点。
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
前不久我遇到这样一道算法面试题:在一个包含重复元素的数组中,找到一个最短子数组,要求该子数组包含了整个数组的所有元素,例如给定数组:7, 3, 7, 3, 1, 3, 4, 1,包含所有元素的最短子数组为 7, 3, 1, 3, 4。
53. 最大子数组和 给你一个整数数组 nums ,请你找出一个具有最大和的连续子数组(子数组最少包含一个元素),返回其最大和。 子数组是数组中的一个连续部分。
给你一个整数数组,返回它的某个 非空 子数组(连续元素)在执行一次可选的删除操作后,所能得到的最大元素总和。
最大子数组问题和前文讲过的 经典动态规划:最长递增子序列 的套路非常相似,代表着一类比较特殊的动态规划问题的思路:
Given a list of non-negative numbers and a target integer k, write a function to check if the array has a continuous subarray of size at least 2 that sums up to a multiple of k, that is, sums up to n*k where n is also an integer.
经常有读者问我,读了之前的爆文 二分查找框架详解 之后,二分查找的算法他写的很溜了,但仅仅局限于在数组中搜索元素,不知道底怎么在算法题里面运用二分查找技巧来优化效率。
题目:输入一个整型数组,数组里有正数也有负数。数组中一个或连续的多个整数组成一个子数组。求所有子数组和的最大值。要求时间复杂度为O(n) 分析:统计连续子数组的最大值最直观的方法就是遍历数组n次,每次以a[i]作为子数组的起点,然后将a[i]后面的数字依次纳入数组中,计算最大值。这种方式的时间复杂度为O(n^2),显然不符合要求。下面我们根据数组自身的特点来统计连续子数组的最大值。 我们尝试从左向右遍历数组,并且进行累加。我们就会发现:如果当数组累加到a[i]后,累加的结果反而小于a[i]本身,那就说
2、第二个for循环,对$arr数组下面的子数组进行遍历,主要遍历$arr数组的列
输入一个长度为n的整型数组array,数组中的一个或连续多个整数组成一个子数组,找到一个具有最大和的连续子数组。
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”。
给定一个长度为 n 的环形整数数组 nums ,返回 nums 的非空 子数组 的最大可能和 。
该系列的文章,大部分都是前面文章的知识点汇总,如果想具体了解相关内容,请移步相关系列,进行探讨。
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