给定一个 n 个元素有序的（升序）整型数组 nums 和一个目标值 target ，写一个函数搜索 nums 中的 target，如果目标值存在返回下标，否则返回 -1。 示例 1: 输入: nums = [-1,0,3,5,9,12], target = 9 输出: 4 解释: 9 出现在 nums 中并且下标为 4 利用二分查找思想 class Solutio
简介 二分查找又称折半查找、二分搜索、折半搜索等，是在分治算法基础上演变的查找算法 二分查找算法仅适用于有序序列，它只能用在升序序列或者降序序列中查找目标元素 二分查找局限性 依赖数组结构 二分查找需要利用下标随机访问元素，如果使用链表等其他数据结构则无法实现二分查
例题： 给定一个排序数组和一个目标值，在数组中找到目标值，并返回其索引。如果目标值不存在于数组中，返回它将会被按顺序插入的位置。 请必须使用时间复杂度为 O(log n) 的算法。 输入: nums = [1,3,5,6], target = 5 输出: 2 输入: nums = [1,3,5,6], target = 2 输出: 1 输入:
给定一个排序数组和一个目标值，在数组中找到目标值，并返回其索引。如果目标值不存在于数组中，返回它将会被按顺序插入的位置。 请必须使用时间复杂度为 O(log n) 的算法。 示例 1: 输入: nums = [1,3,5,6], target = 5输出: 2示例 2: 输入: nums = [1,3,5,6], target = 2输出: 1
定义 机器学习是从数据中自动分析获得模型，并利用模型对未知数据进行预测 数据 模型 预测 数据集 结构：特征值+目标值 对于每一类数据我们可以称之为样本 有些数据集可以没有目标值 机器学习算法分类 目标值：类别->分类问题 目标值：连续性数据->回归问题 目标
最接近的三数之和 你一个长度为 n 的整数数组 nums 和 一个目标值 target。请你从 nums 中选出三个整数，使它们的和与 target 最接近。 返回这三个数的和。 假定每组输入只存在恰好一个解。 示例 1： 输入：nums = [-1,2,1,-4], target = 1 输出：2 解释：与 target 最接近的和是 2 (-
前言 给定一个已排序的非重复整数数组和一个目标值，如果找到目标，则返回索引。如果不是，返回索引按顺序插入时的位置。 题目 给定一个已排序的非重复整数数组和一个目标值，如果找到目标，则返回索引。如果不是，返回索引按顺序插入时的位置。 （用二分法查找解决） 示例 1: 输入: [1,3,5,6], 5
问题 给定一个排序数组和一个目标值，在数组中找到目标值，并返回其索引。如果目标值不存在于数组中，返回它将会被按顺序插入的位置。 请必须使用时间复杂度为 O(log n) 的算法。 解决 // 排序数组 // 目标值 // 返回位置，或者被插入位置 //请必须使用时间复杂度为 O(log n) 的算法。
给出一个整型数组 numbers 和一个目标值 target，请在数组中找出两个加起来等于目标值的数的下标，返回的下标按升序排列。 （注：返回的数组下标从1开始算起，保证target一定可以由数组里面2个数字相加得到） 示例1: 输入：[3,2,4],6 返回值：[2,3] 说明：因为 2+4=6 ，而 2的下标为2 ， 4的下标为3 ，
题目： 给定2个数组（不是有序的），再给定一个目标值target,找到两个数组元素和小于等于目标值target的最大值的所有组合 示例一： 数组a 为[3, 8,5] 数组b 为[2, 1,4] 目标值10 输出：（8,2） 因为 8+2<=10 示例二 数组a为 [5, 7, 2] 数组b为[4, 2, 1] 目标值10 输出为(5, 4), (7,2)因为5+4=7+2
eg： 给定 nums =[3, 2, 3, 1, 5], target = 13 因为 nums[0] + nums[1] +nums[2] + nums[4]= 3+2+3+5=13 所以返回 [0, 1, 2, 4] from itertools import combinations a = [3, 2, 3, 1, 5] target = 13 # 为数组标记下标 def markingIndex(a): arr = [] for key, val
给定一个整数数组nums和一个整数目标值target，请你在该数组中找出和为目标值target的那两个整数，并返回它们的数组下标 思路：求两数和等于目标值，首先考虑二重循环暴力求解，分别将每一个数与所有数进行求和匹配，时间复杂度为O(n2)。进一步可以考虑两求和数一个值大于目标值一半，一个值小
704. 二分查找 给定一个 n 个元素有序的（升序）整型数组 nums 和一个目标值 target ，写一个函数搜索 nums 中的 target，如果目标值存在返回下标，否则返回 -1。 1 class Solution { 2 public int search(int[] nums, int target) { 3 int l=0,r=nums.le
二分法查找 二分法用来快速查找一个存在于有序列表里的值 二分法也叫折半查找，对于数据量较大的列表查找非常有帮助，效率非常高 题目链接 大体的模板就是这样 int l, r, mid; l = 0, r = nums.size(); while(l < r) //直到 l == r的时候停止循环 {
给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出 和为目标值 target 的那 两个 整数，并返回它们的数组下标。 思路：1.创建一个map 2.for循环遍历nums数组 3.用target减nums[i]以计算哪个数能跟当前的数字相加得到target 4.检查m
1.机器学习概述 1.1人工智能概述 1.1.1机器学习与人工智能、深度学习 机器学习和人工智能，深度学习的关系 机器学习是人工智能的一个实现途径 深度学习是机器学习的一个方法发展而来 达特茅斯会议-人工智能的起点 1956年8月，在美国汉诺斯小镇宁静的达特茅斯学院中， 约翰·麦卡
li =[1,2,3,5,6] def binary_search(li,val): left=0 right=len(li)-1 while left<=right: mid=(left+right)//2 if li[mid]==val: return mid elif li[mid]>val:#在有序前提下 列表中间值大于目标值说明目标值小于中间值
1.二分查找的前提： 二分查找属于静态查找表系列算法的有序表查找算法，意思就是二分查找应该使用在有序数列中，数列必须是升序或者降序排列。 2.主流二分查找应用场景： 2.1 二分查找目标值 int find(int *ar, int l, int r, int target) { while(l <= r) { int mid = (l + r) /
模板整理自大雪菜老师。链接 算法思路：假设目标值在闭区间 [l, r] 中， 每次将区间长度缩小一半，当l = r时，我们就找到了目标值。 版本1当我们将区间 [l, r] 划分成 [l, mid] 和 [mid + 1, r] 时，其更新操作是 r = mid 或者 l = mid + 1；计算 mid 时不需要加1。 C++ 代码模板： 1 int
给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出 和为目标值 target 的那 两个 整数，并返回它们的数组下标。 你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，数组中同一个元素在答案里不能重复出现。 你可以按任意顺序返回答案。 class Solution { public int[]
给你一个整数数组 arr 和一个整数值 target 。 请你在 arr 中找 两个互不重叠的子数组 且它们的和都等于 target 。可能会有多种方案，请你返回满足要求的两个子数组长度和的 最小值 。 请返回满足要求的最小长度和，如果无法找到这样的两个子数组，请返回 -1 。 来源：力扣（LeetCo
给定一个 n 个元素有序的（升序）整型数组 nums 和一个目标值 target ，写一个函数搜索 nums 中的 target，如果目标值存在返回下标，否则返回 -1 二分查找算法的时间复杂度是O(log2n) class Solution: def search(self, nums: List[int], target: int) -> int: if not nums
题目描述： 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]。 设计并实现时间复杂度为 O(log(n)) 的算法解决此问题。 编写语言Swift func seek(numArray: [Int], target:
（这是一个 交互式问题 ） 给你一个 山脉数组 mountainArr，请你返回能够使得 mountainArr.get(index) 等于 target 最小 的下标 index 值。 如果不存在这样的下标 index，就请返回 -1。 何为山脉数组？如果数组 A 是一个山脉数组的话，那它满足如下条件： 首先，A.length >= 3 其次，在
今天是练习算法的第三天 题目描述： 给定一个排序数组和一个目标值，在数组中找到目标值，并返回其索引。如果目标值不存在于数组中，返回它将会被按顺序插入的位置。 请必须使用时间复杂度为 O(log n) 的算法。 注意：题目要求的是：时间复杂度必须是O(log n) 知识点回顾：O(log n)的本质：输入
