学习到一篇很好的博客 二分法的细节加细节 你真的应该搞懂！！！ 详细的讲清了二分的边界问题，左右边界问题。 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int Left(vector<int>& nums, int target) { int left = 0, right = nums.size(); int mid; while(left < right
1 //要找的数 - 数组中的第一个元素 / 最大的数 - 第一个元素 2 //数组的查找（线性查找 二分法查找） 3 //线性查找： 4 //equals 5 6 String dest = "BB"; 7 boolean isFlag = true; 8 9 for(
有一点对数组的用法与Math方法取整用法记录一下吧 class Solution { public int minEatingSpeed(int[] piles, int h) { int left =0; int right = Arrays.stream(piles).max().getAsInt(); while(left < right){ int mid = (left
数据预处理（生成虚拟变量） 对于因变量为分类变量的情况，我们可以使用逻辑回归进行处理。 把y看成事件发生的概率，y>0.5表示发生；y<0.5表示不发生 线性概率模型（Linear Probability Model，简记LPM）直接用原来的回归模型进行回归
二分查找涉及的很多的边界条件，逻辑比较简单，但就是写不好。 例如到底是 while(left < right) 还是 while(left <= right)，到底是right = middle呢，还是要right = middle - 1呢？ 写二分法经常写乱，主要是因为对区间的定义没有想清楚，区间的定义就是不变量。要在二分查找的过程中，保持
二分查找又称折半查找，优点是比较次数少，查找速度快，平均性能好；其缺点是要求待查表为有序表，且插入删除困难。因此，折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表。首先，假设表中元素是按升序排列，将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较，如果两者相等，则查找成功；否则利用中间位置
思路1，master等待远端返回结果 from multiprocessing import Pool import os, time, random # 在远端执行的任务进程，，hang住等待返回 def long_time_task(ip,url): print('Run task %s-%s (%s)...' % (ip, url, os.getpid())) start = time.time() time.sleep(rand
import java.util.Arrays; /** 测试二分法查找 */ public class TestBinarySearch { public static void main(String[] args) { int[] arr = {30, 20, 50, 10, 80, 9, 7, 12, 100, 40, 8}; Arrays.sort(arr); System.out.println(Arrays.toString(arr)); System.out.
二分法介绍 狭义的二分法是一种在有序的数组中查找是否存在某个值的算法。广义的二分法不一定需要显式的数组，只需要有序的可能解空间即可，。 有序解空间：设[a,b]是问题P的可能解空间（解必须是整数，a，b也是整数），可能解空间有序等价于若x是问题P的合法解，则任意c小于（大于）x一定是问题的合法
题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/valid-perfect-square/ 题目如下： class Solution { public: bool isPerfectSquare(int num) { int low=1,high=num,mid; while(low<high){ mid=(low+1ll+high)>>1; if(mid<=n
题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/find-first-and-last-position-of-element-in-sorted-array/ 题目如下： class Solution { public: vector<int> searchRange(vector<int>& nums, int target) { vector<int> result={-1,-1};
给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。 如果数组中不存在目标值 target，返回 [-1, -1]。 vector<int> searchRange(vector<int>& nums, int target) { if(nums.size()==0)return{-1,-1};
toString():对数组进行遍历，返回一个字符串 banarySearch():二分法查找，参数需要一个有序的数组，否则结果错误 sort():排序(升序) copyOf():完成数组的复制 copyOfRang():对数组进行指定区间复制 equals():比较两个数组值是否相等 ==：比较两个数组地址是否相等 fill():对数组进行
#include <stdio.h> #include <math.h> #define EPSILON 1e-7 double bisection(int p, int q, double (*func)(int, int, double)); double f(int p, int q, double x); int main() { int p; int q; scanf("%d%d&quo
解题思路： 虽然是困难题，但是缕清思路一点也不麻烦。透过题目看本质，其实就是找两个序列汇总最大的连续子序列长度，返回target长度与子序列长度的差值。为了让他们序列有序，采取的方法是按照target的下标排序，形成map的映射，并且在arr中根据映射进行二分查找操作，如果arr中有target
5.1 二分查找 (理解) 二分查找概述 查找指定元素在数组中的位置时,以前的方式是通过遍历,逐个获取每个元素,看是否是要查找的元素,这种方式当数组元素较多时,查找的效率很低 二分查找也叫折半查找,每次可以去掉一半的查找范围,从而提高查找的效率 需求 在数组{1,2,3,4,5,6,7
class Solution: def search(self, nums: List[int], target: int) -> int: #开始是第一个位置，last指向最后 #比较中间的，大于中间值则将beg换成mid+1,否则将last换成mid-1 beg =0 last = len(nums) - 1 mid = (beg + last)//2
三分法 举一反三，二分法是将区间一分为二，那么三分法就是将区间一分为三。 那么有了二分，为什么还要有三分呢？ 原因是：二分算法解决的是单调函数求极值的问题，而三分算法解决的是单峰函数求极值的问题。 具体来讲，二分法可以解决一次函数的极值，而二次函数就要交给三分法解决了。 三分法
折半查找，⼜称“⼆分查找”，仅适⽤于有序的顺序表。 算法思想图示： 查找成功示例： Step1: Step2: Step3: Step4: 查找失败示例： Step1: Step2: Step3: Step4: Step5: 示例代码： 力扣-第275题：H 指数通用代码： 折半查找中要注意的事项： 注意满足判断条件后：low =
二分法查找数组里面某个值的下标使用条件 数组是有序的,默认没有重复值 代码如下 function findIndexOf(arr,target){ if(!Array.isArray(arr)) return; var min = 0; var max = arr.length-1; while(min<=max){ var mid = Math.floor((min
二分法是在一个排好序的序列（数组，链表等）中，不断收缩区间来进行目标值查找的一种算法，下面我们就来探究二分法使用的一些细节，以及常用的场景： 寻找一个数； 寻找左侧边界； 寻找右侧边界。 一、二分法的通用框架 int binarySearch(vector<int>& nums, int target){ int left=0, right
#二分查找建立在有序的前提下 1 import time 2 3 def cal_time(func): 4 def wrapper(*args, **kwargs): 5 t1 = time.time() 6 result = func(*args, **kwargs) 7 t2 = time.time() 8 print("%s running time: %s secs." % (func._
二分法是在一个排好序的序列（数组，链表等）中，不断收缩区间来进行目标值查找的一种算法，下面我们就来探究二分法使用的一些细节，以及常用的场景： 寻找一个数； 寻找左侧边界； 寻找右侧边界。 一、二分法的通用框架 int binarySearch(vector<int>& nums, int target){ int left=0, right
题目描述 给定一个无序的整数数组，找到其中最长上升子序列的长度。 示例: 输入: [10,9,2,5,3,7,101,18] 输出: 4 解释: 最长的上升子序列是 [2,3,7,101]，它的长度是 4。说明: 可能会有多种最长上升子序列的组合，你只需要输出对应的长度即可。你算法的时间复杂度应该为 O(n2) 。进
内容概要 迭代器 生成器 函数递归 三元表达式 生成式 二分法 内容详细 迭代器 # 1.什么是迭代器 # 迭代器指的是迭代取值的工具，迭代是一个重复的过程， # 每次重复都是基于上一次的结果而继续的，单纯的重复并不是迭代 # 2.为何要有迭代器 # 迭代器是用来迭代取值的工
