math.max - 腾讯云开发者社区

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为什么不带参数的 Math.max() 返回-Infinity

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： Math.max(1, 2, 3); // => 3 如果Math.max()只使用一个参数，结果是怎么样的？...Math.max(1); // => 1 正如预期的那样，一个数字的最大值就是它本身。但是，如果调用不带参数 Math.max() 结果又是怎么样的呢？...Math.max(); // => -Infinity 不带参数的 Math.max() 返回的结果是 -Infinity，接下来，我们来看看为什么会这样。...这里比较有趣的是Math.max(...numbers1)的返回值，当numbers1数组为空时，这与调用不带参数的Math.max()相同，结果是 -Infinity。...所以 Math.max(max1，max2) 等价于 Math.max(-Infinity, 6)，结果为6。

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Math.max()方法获取数组中的最大值返回NaN问题分析

今天群里边有人问到 Math.max() 方法返回 NaN 的问题，我简单举个例子，看下图：看上去没什么问题，但为什么返回 NaN 呢？...我们先简单看一下 Math.max() 方法： Math.max() Math.max() 函数返回一组数中的最大值。...Demo： console.log(Math.max(1, 3, 2)); // expected output: 3 console.log(Math.max(-1, -3, -2)); // expected... output: -1 const array1 = [1, 3, 2]; console.log(Math.max(...array1)); // expected output: 3 语法： Math.max...未经允许不得转载：w3h5 » Math.max()方法获取数组中的最大值返回NaN问题分析

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动态规划一＞简单多状态系列

g[0]=0; for(int i = 1; i < n; i++){ f[i] = g[i-1] + nums[i]; g[i] = Math.max...(f[i-1],g[i-1]); } return Math.max(f[n-1],g[n-1]); } 1.题目： 2.解析：代码： public int rob...(int[] nums) { int n = nums.length; return Math.max(nums[0]+rob1(nums,2,n-2),rob1(nums...(f[i-1],g[i-1]); } return Math.max(f[n-1],g[n-1]); } 题目：解析：代码： public int...(f[i-1][j],g[i-1][j]-prices[i]); if(j-1 >= 0) g[i][j] = Math.max(g[i-1][j],f[i-1][j-1

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如何实现一个高效的启发式算法？（VRPTW篇）

customer.getNumber()); // waiting time for the customer if any waitingTimeCustomer = Math.max...0 : varCost.twViol; varCost.setLoadViol(Math.max(0, varCost.load - route.getLoadAdmited()));...varCost.setDurationViol(Math.max(0, varCost.getDuration() - route.getDurationAdmited())); return...(Math.max(0, varCost.getDuration() - route.getDurationAdmited())); return varCost; } // end...(Math.max(0, varCost.getDuration() - route.getDurationAdmited())); return varCost; } // end

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算法奇妙屋(十四)-简单多状态dp问题(动态规划)

[0]; for (int i = 1; i < n; i++) { f[i] = g[i- 1] + nums[i]; g[i] = Math.max...(g[i - 1], f[i - 1]); } return Math.max(f[n - 1], g[n - 1]); } 二....(f[i - 1], g[i - 1]); } return Math.max(f[end], g[end]); } 三....(f[i - 1], g[i - 1]); } return Math.max(f[max], g[max]); } 四....(g[n - 1][0], Math.max(g[n - 1][1], g[n - 1][2])); } 八.

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LeetCode 53题最大子序和 -- JavaScript

nums[i] : currSum + nums[i]; //取得最大和sum sum = Math.max(currSum,sum) } return sum;...[3]：因为 currSum = -2 Math.max(4,1) = 4， nums[4]：因为 currSum = 4 > 0，故...+ nums[5] = 5；sum = Math.max(5,4) = 5， nums[6]：因为 currSum = 5 > 0，故 currSum = currSum + nums[6] = 6；...sum = Math.max(6,5) = 6， nums[7]：因为 currSum = 6 > 0，故 currSum = currSum + nums[7] = 1；sum = Math.max(...1,6) = 6， nums[8]：因为 currSum = 1 > 0，故 currSum = currSum + nums[8] = 5；sum = Math.max(5,6) = 6，循环结束，

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矩形总面积计算器：计算两个矩形的总面积，包括重叠区域

则在x轴上的重叠长度为：Math.max(0, Math.min(x2, x4) - Math.max(x1, x3))。...同理，在y轴上也可以计算出重叠长度：Math.max(0, Math.min(y2, y4) - Math.max(y1, y3))。...将这两个重叠长度相乘即可得到重叠区域的面积：overlapArea = Math.max(0, Math.min(x2, x4) - Math.max(x1, x3)) × Math.max(0, Math.min...(y2, y4) - Math.max(y1, y3))。...(0, Math.min(x2, x4) - Math.max(x1, x3)) * Math.max(0, Math.min(y2, y4) - Math.max(y1

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一天一大 leet(二叉树中的最大路径和)难度:困难 DAY-21

(sum_node(node.left), 0); let right = Math.max(sum_node(node.right), 0); _result = Math.max(_...result, left + right + node.val); return node.val + Math.max(left, right); } return _result }...= []; let helper = function(node){ if(node == null) return 0; let leftPathVal = Math.max...(helper(node.left), 0); let rightPathVal = Math.max(helper(node.right), 0); resultArr.push...(leftPathVal+rightPathVal+node.val) return Math.max(leftPathVal,rightPathVal)+node.val; }

3633 0

LeetCode 543. Diameter of Binary Tree

public int diameterOfBinaryTree(TreeNode root) { if (root==null) return 0; return Math.max(depthTree...(root.left)+depthTree(root.right),Math.max(diameterOfBinaryTree(root.left),diameterOfBinaryTree(root.right...int left = getDiameter(root.left); int right = getDiameter(root.right); max = Math.max...(max, left+right); return Math.max(left, right) + 1; } } 下面将getDiameter()函数加两个输出： public...(res[0],left+right); return Math.max(left,right)+1; } 总结：对与二叉树的递归形式有很多，合适的递归方式可以有效的简化算法的复杂度

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Go语言的浮点型比较大小、与字符串互转、精准舍入

bool { return math.Abs(a-b) < this() } func (this Accuracy) Greater(a, b float64) bool { return math.Max...(a, b) == a && math.Abs(a-b) > this() } func (this Accuracy) Smaller(a, b float64) bool { return math.Max...== b && math.Abs(a-b) > this() } func (this Accuracy) GreaterOrEqual(a, b float64) bool { return math.Max...== a || math.Abs(a-b) < this() } func (this Accuracy) SmallerOrEqual(a, b float64) bool { return math.Max...return math.Abs(a-b) < this.accuracy } func (this *Floater) Greater(a, b float64) bool { return math.Max

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力扣每日一刷(2023.9.15)

所以初始化还需要执行一步 dp[1] = Math.max(nums[0],nums[1]); 确定dp的遍历顺序在本题中，遍历顺序就显得没有之前的考虑的多了，我们只需要将nums数组遍历完即可 for...(int i = 2; i< nums.length;i++){ dp[i] = Math.max(dp[i-1], dp[i-2] + nums[i]); } 打印dp数组如果我们写的逻辑没有问题...(dp[0], nums[1]); for (int i = 2; i < nums.length; i++) { dp[i] = Math.max(dp[i - 1], dp[i - 2]...[1]) + Math.max(right[0],right[1]); return Math.max(dp[0],dp[1]); 实现 /** * Definition for a binary...(left[0],left[1]) + Math.max(right[0],right[1]); return new int[]{val1,val}; } }

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刷完15道js版dp题，面试再也不怕了2

]) dp_1 = Math.max(dp_1,-prices[i]) // 因为只会买卖一次，这里 } return dp_0}122....(dp_0,dp_1+prices[i]) dp_1 = Math.max(temp_0-prices[i],dp_1) } return dp_0}123....return Math.max(dp_0_0, dp_0_1);};console.log(maxProfit([1, 2, 4]));714....(dp_0,dp_1) dp_1 = temp+nums[i] } return Math.max(dp_0,dp_1)}213....dp_1_1 : temp_1_0+nums[i] } return Math.max(dp_0_0,dp_1_1,dp_1_0,dp_0_1);};337.

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js分类刷leetcode动态规划

Math.max(dp[i - 1][1][0], dp[i - 1][1][1] + prices[i]) dp[i][1][1] = Math.max(dp[i - 1][1][1], dp[i -...[0] = 0 //去掉i这一维度 dp[2][0] = Math.max(dp[2][0], dp[2][1] + prices[i]) dp[2][1] = Math.max(dp[2][1],...dp[1][0] - prices[i]) dp[1][0] = Math.max(dp[1][0], dp[1][1] + prices[i]) dp[1][1] = Math.max(dp[1][...(sell_2, buy_2 + prices[i]) buy_2 = Math.max(buy_2, sell_1 - prices[i]) sell_1 = Math.max...sell: Math.max(profit[j].sell, profit[j].buy + prices[i]), buy: Math.max

1.4K3 0

策略代码拆解3-adx

math.max(high - nz(high[1]), 0) : 0 DirectionalMovementMinus = nz(low[1]) - low > high - nz(high[...它是math.max(high - low, math.abs(high - close[1]), math.abs(low - close[1]))。...math.max 返回多个值中最大的一个。 => '=>'运算符用于用户定义的函数声明和switch语句中。！= 是存储过程中赋值的意思 and 逻辑 AND。适用于布尔表达式。...(math.max(high - low, math.abs(high - nz(close[1]))), math.abs(low - nz(close[1]))) //math.max 取最大值...math.max(high - nz(high[1]), 0) : 0 DirectionalMovementMinus = nz(low[1]) - low > high - nz(high[

7264 0

刷完15道js版dp题，面试再也不怕了

4323 0

LeetCode 343. Integer Break

return n; if (n == 2) return 1; int res = 0; for (int i = 1; i < n - 1; i++){ res = Math.max...(i * (n-i),Math.max(res,i * IntegerBreak(n-i))); } return res; } 解法二：这是一个典型的动态规划问题。...=0) return memo[n]; int res = 0; for (int i = 1;i<n;i++){ res = Math.max(Math.max(res...求解memo[i] for (int j=1;j<i;j++){ // j+(i-j) dp[i] = Math.max...(dp[i],Math.max(j*(i-j),j*dp[i-j])); } } return dp[n]; } 总结：记忆化搜索是利用一个记录状态的数组配合递归来解决问题

5500 0

用javascript分类刷leetcode---动态规划(图文视频讲解)

[i])dp[i][2][1] = Math.max(dp[i - 1][2][1], dp[i - 1][1][0] - prices[i])dp[i][1][0] = Math.max(dp[i -...2][0] = Math.max(dp[2][0], dp[2][1] + prices[i])dp[2][1] = Math.max(dp[2][1], dp[1][0] - prices[i])dp...(sell_2, buy_2 + prices[i]) buy_2 = Math.max(buy_2, sell_1 - prices[i]) sell_1 = Math.max...sell: Math.max(profit[j].sell, profit[j].buy + prices[i]), buy: Math.max(profit[j].buy...i - 1][1] + prices[i])dp[i][1] = Math.max(dp[i - 1][1], dp[i - 2][0] - prices[i])//降维idp[0] = Math.max

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用javascript分类刷leetcode3.动态规划(图文视频讲解)

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LeetCode 213. House Robber II题目分析代码方法二

if (nums.length == 1) { return nums[0]; } return Math.max...start == end) return nums[start]; if(end == start+1) return Math.max...start], nums[start+1]); for(int i=start+2;i<=end;i++) dp[i] = Math.max...<= hi; j++) { int i = include, e = exclude; include = e + num[j]; exclude = Math.max...(e, i); } return Math.max(include, exclude); } } ?

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动态规划子序列问题一＞摆动序列

for(int j = 0; j <= i; j++){ if(nums[j] < nums[i]) f[i] = Math.max...(g[j]+1,f[i]); else if(nums[j] > nums[i]) g[i] = Math.max(f[j...]+1,g[i]); } ret = Math.max(ret, Math.max(f[i],g[i])); } return

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