50. Pow(x, n) 题目： 实现 pow(x, n) ，即计算 x 的 n 次幂函数（即，xn）。 思路： 暴力法解决该问题的时间复杂度是o(n)，不能通过，那题目相当于暗示小于时间复杂o(n)的算法，我们会想到二分法，一个数字n我们用n/2 n/4 n/8 一直到等于1深度是 o(logn)；我们每次都计算当前的一半，然后乘起来即可
# 二分法算法def binary_search(arr, num): if len(arr)==0: print('该值不存在') return False mid = int(len(arr)/2) print(mid) if arr[mid] > num: arr = arr[:mid-1] binary_search(arr,num) elif arr[mid] < num:
想写好二分法，要达到的理解 个人感悟总结 1、循环可以终止 2、循环不变量：在循环中永远不变、为真 二分通常可以把一个全集分成左右两个部分 分别满足一个条件，并且不相交 例如：二分查找，找到一个有序数组里面的一个目标值 找到满足条件的第一个值，可以分成两段 ①左边永远小
常见基本排序 选择排序 基本思路：从第一位开始标记，每次选出最小数字与标记位交换 代码实现： private static void selectSort(int[] arr) { if(arr == null || arr.length < 2){ return; } for (int i = 0; i < arr.length-1; i++) { int index = i; for (int j =
数组与常用的解题算法 文章目录 什么是数组 二分法 双指针 滑动窗口 数组基础操作 什么是数组 一维数组：一片连续的存储空间，下表从0开始，存储相同类型的数据，具备按照下标随机访问，时间复杂度为o(1)， 二维数组：二维数组的存储可不是连续的存储空间，是通过一个数组记录每个一维数
题目在这:https://leetcode-cn.com/problems/guess-number-higher-or-lower/ 题目分析: 题目说的有点乱，实际上就是猜数字游戏，加入那你猜的是1，就通过guess函数把1传进去，返回-1 说明猜大了，返回1说明小了，返回0说明猜对了。 思路分析: 显然又是从一堆数里匹配符合条件的那个数。
随便找一个 public static int binarySearch(int[] arr,int key) { int left=0,right=arr.length-1; while(left<=right) { int m=left+(right-left)/2; if(arr[m]==key) return m; else if(arr[m]>key) right=m-1; else left=m+1; }
关于二分法边界的一点思考 边界误用 对于二分搜索区间有两种形式，一种是左闭右开，一种是左闭右闭，区别在于初始右边界的赋值，如果是：right = arr.length 显然是左闭右开，而right=arr.length-1则为左闭右闭，两种区间选择不同导致后续缩小搜索区间也有不同的形式。 需要注意的是, 循环体外
MATLAB编程题目 : 报童的诀窍 关于每天报纸购进量的优化模型： 已知b为每份报纸的购进价，a为零售价，c为退回价（a>b>c），每天报纸的需求量为r份的概率是f( r )(r=0,1,2,…)。求每天购进量n份，使日平均收入，即 达到最大。 视r为连续变量，f( r )转化为概率密度函数p( r )，则所求n*满足 实
4. 寻找两个正序数组的中位数 给定两个大小分别为 m 和 n 的正序（从小到大）数组 nums1 和 nums2。请你找出并返回这两个正序数组的 中位数 。 示例 1： 输入：nums1 = [1,3], nums2 = [2] 输出：2.00000 解释：合并数组 = [1,2,3] ，中位数 2 示例 2： 输入：nums1 = [1,2], nums2 = [3,4] 输出：2.
1. 二分查找法代码实现： 1 // 二分查找法 2 // A[]为严格递增序列，left为二分下界，x为欲查询的数 3 // 二分区间为左闭右闭的[left, right], 传入的初值为[0, n-1] 4 int binarySearch(int A[], int left, int right, int x){ 5 int mid; 6 while (left <= right){ 7
大家都很熟悉二分法查找算法，但是例如[5,6,7,1,2,3,4]这样一个不完全有序数组，是否可以使用二分法的思想进行查找呢？ 这一数组可以看作是由一个完全有序的数组翻折得到的。或者可以理解成两个有序数组，且第二个数组的最大值小于第一的最小值，我们将其拼接，拼接成了一个不完全有序的数
文章目录 1、求开方2、找大于给定字符的最小字符3、排序重复数组中找出现一次的数4、第一个出错的版本5、旋转数组最小值6、目标数在排序数组中出现的首尾位置 1、求开方 69. x 的平方根(Easy) class Solution(object): def mySqrt(self, x): left, right =
学习总结 这周学习了分组的背包问题和二分法； 分组的背包问题就是把n件物品分成若干组，对每组物品至多取一件物品放进背包，在不超过背包容量的情况下，可以存放的最大价值； 状态转移方程：f[k][v]=max{f[k-1][v],f[k-1][v-c[i]]+w[i]} 注：其中for v的逆排序必须放在for i属于组k之外保
给定一个只包含整数的有序数组，每个元素都会出现两次，唯有一个数只会出现一次，找出这个数。 示例 : 输入: [1,1,2,3,3,4,4,8,8]输出: 2 题目是有序排列，那么第一时间就要想到二分法查找。 class Solution { public int singleNonDuplicate(int[] nums) { int left = 0;
用二分法求下面方程在(-10,10)的根: 答案解析： 将区间划分为两部分，记录区间左右端点，得到中点。每次运算将中点带入方程进行运算，求得结果，进行分析： 结果 > 0：将中位数赋值给右端点 结果 < 0：将中位数赋值给左端点 以此类推... fabs函数是一个求绝对值的函数，求出x的绝对值，和数学上的概
Leetcode.最大峰值.python 二分法 二分法 和153寻找最小值类似，这里是寻找极值，只需要任意一个极值即可，和两边对比即可。 如果nums[mid]>nums[mid+1]，峰值在mid左侧（包含md），r=mid; 如果nums[mid]<nums[mid+1],峰值在mid右侧（不包含mid），即l=mid+1. 上述分析适用于三种种情况。
二分法中点的取法 参考博文：二分以及编程过程中求中点各种写法思想解析以及完美写法 从我大学学习二分时，一直习惯将二分法中点取法写为mid = (l + r) / 2，最近开始做LeetCode题目，发现二分法求区间中点的写法更多是mid = l + (r - l) / 2，在化简后可以发现这两种实际在数学上是等
用位移的方法来做除法 6 110 右移一位，把最右边的一位删掉，是11，是3 7 111右移一位，把最右边的一位删掉，是11，是3 偶数与偶数+1的右移是一样的，有点像int转换， print('int',int(25.8)) 结果为25 int(bb)的好处，结果不会越界，如果在图像上四舍五入，有可能导致图像越界。 下面列出二分
69. x 的平方根 链接：https://leetcode-cn.com/problems/sqrtx/ 题目描述见链接内容。 解法：二分法 因为是在集中练习二分法时做到这道题目，自然而然就想到了使用二分法，按照那个套路： while的条件仍然是left < right因为题目要找的平方根，并且只保留整数部分，实际上要找的就是平
1、题目描述 给定数组arr，返回arr的最长递增子序列。2、举例 arr={2,1,5,3,6,4,8,9,7}，返回的最长递增子序列为{1,3,4,8,9}。3、解答 本期主要从动态规划和二分法两个方向来求解最长递增子序列问题。3.1 动态规划求解最长递增子序列 先介绍时间复杂度为O
整理了一下最近三天的力扣题，都是和二分法相关的。 首先我们应知道，使用二分法的前提就是数组有序，但是这三题都是将一个原本非降序的数组旋转后得到一个两部分都有序的数组，增加了点难度。 我们一个一个来看： 题解给了一张图，我觉得很便于理解，旋转后的数组是这样 我们要想找最小
壹 ❀ 引 本来今天（2021.4.7）的每日一题是81. 搜索旋转排序数组 II，但今天工作很忙，下班人基本累个半死，题目别说按照二分法的思路做不出来，连题解看了会都没法沉下心去看，不过得到的信息是，本题属于另一道的变体，而且若先了解另一题，对于本题会有较大的帮助，想了想就还是先记录之前的题，题目
0～n-1中缺失的数字 一个长度为n-1的递增排序数组中的所有数字都是唯一的，并且每个数字都在范围0～n-1之内。在范围0～n-1内的n个数字中有且只有一个数字不在该数组中，请找出这个数字。 方法一：二分法 class Solution: def missingNumber(self, nums: List[int]) -> int:
壹 ❀ 引 本题来自Leetcode74. 搜索二维矩阵，虽然难度是中等，但如果站在做出来的角度，你会发现其实并不难，题目描述如下： 编写一个高效的算法来判断 m x n 矩阵中，是否存在一个目标值。该矩阵具有如下特性： 每行中的整数从左到右按升序排列。 每行的第一个整数大于前一行的最后一个整数
