噢！用 Math.max() 来每次从窗口找最大值，时间复杂度是 O(n * k)，仍然很大；
全局作用域 ：在script标签内，函数外的区域就是全局作用域，在全局作用内声明的变量叫做全局变量 。全局变量可以在任意地方访问。
在JS中，可能会定义非常多的相同代码或者功能相似的代码，这些代码可能需要大量重复使用。虽然for循环语句也能实现一些简单的操作，但是比较具有局限性，此时我们就可以使用JS中的函数。
Math.max() 是 JS 内置的方法，可以从传入的参数中，返回最大的一个。例如：
数组 所谓数组， 就是将多个元素 （通常是同一类型），按一定顺序排列放到一个集合中 ， 那么这个多个元素的集合我们就称之为数组 思考 : // 为什么要有数组? //1. 我们知道,,一个变量能够存储
树形dp就是在树上进行的dp。由于树具有递归的性质，因此树形dp一半都是用递归的方式进行的。
二叉树(Binary Tree)是一种树形结构，它的特点是每个节点最多只有两个分支节点，一棵二叉树通常由根节点、分支节点、叶子节点组成，如下图所示。每个分支节点也常常被称作为一棵子树，而二叉堆是一种特殊的树，它属于完全二叉树。
1. var b=true;//定义布尔变量b，并赋值为true，js注释与C/C++完全相同，此处不详述
js不需要像C语言一样显式的指定具体类型，如int，double等，统一使用var关键字声明变量。
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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」。
在JS里面，可能会定义非常多的相同代码或者功能相似的代码，这些代码可能需要大量重复使用。
有一个N个整数的数组，和一个长度为M的窗口。 窗口从数组内的第一个数开始滑动，直到窗口不能滑动为止。 每次滑动产生一个窗口，和窗口内所有数的和， 求窗口滑动产生的所有窗口和的最大值
🧓作者：每天都要记得刷题(●’◡’●) 🍉时间：2022/04/04 🍉本篇感悟：举一反三，由求 n的阶乘联想到递归求n个数中的最大值，对递归有了更深的了解。 文章目录 ⭐题目（代码😇在文末） ⭐递归思想 ⭐求前n个斐波那契数 ⭐具体代码（答案😇） ⭐题目（代码😇在文末） 使用递归求 55 ,22, 155, 77, 99这5个数中的最大值 ⭐递归思想 🎈Q: 什么是递归？ A1：我们学过函数，知道了函数调用，函数调用就是一个函数调用其他函数，比如主函数调用求两个数之和。 A2:
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。
一是数组元素作为函数参数，这种情况下与简单变量作为函数的参数完全一样，数组元素的值被单向传递给形参变量。
数组{2, 4, 1, 16, 7, 5, 11, 9}中，数对之差的最大值是11（16 - 5）
JavaScript 中的对象分为3种：自定义对象 、内置对象、 浏览器对象 前面两种对象是JS 基础 内容，属于 ECMAScript； 第三个浏览器对象属于 JS 独有的， JS API 讲解内置对象就是指 JS 语言自带的一些对象，这些对象供开发者使用，并提供了一些常用的或是最基本而必要的功能（属性和方法），内置对象最大的优点就是帮助我们快速开发
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
(3)两个子数组的最大值里再取最大值，两个子数组的最小值里再取最小值，就是最终解；
https://leetcode-cn.com/problems/maximum-product-subarray/
无论是构造函数的方式还是字面量的方式,定义的数组,如果有长度,那么默认是undefined
Infi-chu: http://www.cnblogs.com/Infi-chu/ import numpy as np # 创建的数组 stus_score = np.array([[80, 88], [82, 81], [84, 75], [86, 83], [75, 81]]) # 基本属性 count = stus_score.size print('该数组的元素有 --> ',count) shape = stus_score.shape print('该数组的形状是 --> ',shap
这题我在纠结到底命名成"求字符出现最大次数"还是"统计字符出现最大次数"好，后来我选择后者，求表示的是你只要找到最大的次数就好，你管它是谁有几个，而统计它所表示的含义是，你要把它具体给我列举出来。之所以有这个想法，是考虑到生活中的场景哪有那么巧啊，有可能有很多个相同的最大次数呢？
1.定义：3个重载方法，求2个，3个，4个数的平均数。 代码实现： package StudentJavaSEday05; /** * 定义3个重载方法，求2个，3个，4个数的平均数 * @aut
递归行为从大问题划分为同等结构的小问题着手，每个小问题都和上一级的大问题是同等结构，同等结构的小问题解决了之后所收集来的信息通过分析能够整合出大问题的返回值。
更多参看MDN: https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/JavaScript/JavaScript_technologies_overview
我们怎样加速嵌套的这层循环呢，其实可以预先计算从左往右和从右往左的最大高度数组，在循环数组的时候，可以直接拿到该位置左右两边的最大高度，当前位置的接水量就是左右两边高度的较小者减去当前位置柱子的高度
输入一个整型数组，数组里有正数也有负数。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。要求时间复杂度为 O(n).
输入 n 个整数，找出其中最小的 k 个数。例如输入4、5、1、6、2、7、3、8 这8个数字，则最小的4个数字是1、2、3、4。
注释问题：单行，多行，方法注释等..... 快捷键：ctrl+/ 和ctrl+shift+/
比方说，数组 [3,2,5] （最小值是 2）的最小乘积为 2 * (3+2+5) = 2 * 10 = 20 。 给你一个正整数数组 nums ，请你返回 nums 任意 非空子数组 的最小乘积 的 最大值 。由于答案可能很大，请你返回答案对 10^9 + 7 取余 的结果。
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。
题目链接： 45. 最大子数组差 给定一个整数数组，找出两个不重叠的子数组A和B，使两个子数组和的差的绝对值|SUM(A) - SUM(B)|最大。 返回这个最大的差值。 Example: 给出数组 [1, 2, -3, 1], 返回 6 (|SUM([1,2]) - SUM([-3])|) 注意事项：子数组最少包含一个数 解题思路： 这题给人的第一感觉是可以用到最大子段和 Q53 Maximum Subarray。我们需要将数组划分为不重叠的两部分，求出左边最大子段和 leftMax，以及右边最小子段和
外面两层循环，里面一层循环求和，再进行比较，最后求出一个最大的子数组。在求出最大子数组同时，记录下对应的start和end位置，即为最大子数组的对应下标。该种算法的时间复杂度 O(n^3)
写个网页应该是很简单的，不管是静态网页还是带特效的网页。但是有几个问题，需要说明一下。
如图所示，假设i就在此位置，在所有的子数组中，大概分为两类，一种是长度大于1，一种是长度为1。
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我们在解决算法问题时，经常会用到递归。递归在较难理解的同时，其算法的复杂度也不是很方便计算。而为了较为简便地评估递归的算法复杂度，Master公式。
2.既然可以自己调用自己，那么递归运行过程中一定回有很多层相互嵌套，到底什么时候不再嵌套呢？
堆(Heap)是计算机科学中一类特殊的数据结构的统称。堆通常是一个可以被看做一棵完全二叉树的数组对象。
有趣的算法（十一）——分治法：快速求最值 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、需求 一个数组，里面有若干的数字，现需要得到这一组数字的最大值和最小值。 二、简单分析 最基本的做法，是两两比对，可以区分出临时的最大值和最小值，再拿临时的最大值和最小值往后比较，有新的最值则更新。总的需要的比较次数是2n-2。 三、优化 使用分治法快速求最值。即把数组分到最小的1-2个数，两两比较后，仅将最大值和最小值回传，再两两比较最值，回传新的最值，最终得出最大值和最小值。 分析需要比较的次数。当数组只有1个数时，
这两天读完《利用Python进行数据分析》 这本书的第4章：NumPy 基础：数组和矢量计算 后，在进行下一步阅读高级应用前，先整理本章内容，做个笔记备查，也好加深印象。在往下看前请确保你已经安装了NumPy 库，并且已经使用 import numpy as np 加载numpy库。如果 还没有安装，那么可以在cmd（windows下）中使用 pip install numpy 命令安装，ubuntu下也可以使用 sudo apt-get install python-numpy 命令安装。
根据文章内容，撰写摘要总结如下：本文主要介绍了NumPy库中的一些常用函数，包括数组操作、数组索引、数组形状、数组广播、数组比较以及线性代数等方面的内容。其中，数组操作和数组索引是NumPy库中最基本和最重要的两个概念，通过这些函数，我们可以方便地对数组进行各种操作和运算。另外，数组形状、数组广播、数组比较以及线性代数等方面的内容也是NumPy库中比较重要的概念，这些函数可以帮助我们更好地理解和操作数组。
它创建了两个数组，第二个数组下标为第一个数组的值，第二个数组的值为第二个数组对应的下标在第一个数组出现的次数，非常巧妙的方法
函数就是封装了一段可被重复调用执行的代码块。通过此代码块可以实现大量代码的重复使用。
创建数组 import numpy as np a=np.array([1,2,3]) b=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) b[1,1]=10 print(a.shape) print(b.shape) print(a.dtype) print(b) 结构数组 import numpy as np persontype=np.dtype({ "names":["name","age","chinese","math","english"], "fo
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