问题: 想在某个集合中找到最大或最小的N个元素 解决方案: heapq 模块中有两个函数  nlargest() 和 nsmallest()  它们正是我们需要的.例如: import heapq nums = [1, 8, 2, 23, 7, -4, 18, 23, 42, 37, 2] print(heapq.nlargest(3, nums)) print(heapq.nsmallest(3, nums)) ### 输出结果 [42, 37, 23] [-4, 1, 2] 这两个函数都可以…

问题:想在某个集合中找出最大或最小的N个元素 解决方案:heapq模块中的nlargest()和nsmallest()两个函数正是我们需要的. >>> import heapq >>> nums=[1,8,2,23,7,-4,18,23,42,37,2] >>> print(heapq.nlargest(3,nums)) [42, 37, 23] >>> print(heapq.nsmallest(3,nums)) [-4, 1, 2…

堆排序heapq的用法 基本用法: 复杂数据结构: # coding=utf- # example.py # Example of using heapq to find the N smallest or largest items import heapq portfolio = [ {, 'price': 91.1}, {, 'price': 543.22}, {, 'price': 21.09}, {, 'price': 31.75}, {, 'price': 16.35}, {, 'p…

heapq模块中的两个函数nlargest()和nsmallest() import heapq nums = [1,5,6,458,6,787,5,45,6] print(heapq.nlargest(3,nums)) [787, 458, 45] print(heapq.nsmallest(3,nums)) [1, 5, 5]…

5.查找最小的 k 个元素(数组)题目:输入 n 个整数,输出其中最小的 k 个.例如输入 1,2,3,4,5,6,7 和 8 这 8 个数字,则最小的 4 个数字为 1,2,3 和 4. 算法里面学过查找第k小的元素的O(n)算法 试着实现了一下: 注意new 初始化二维数组的方式 int (* a)[5] = new int[8][5]; /* 5.查找最小的 k 个元素(数组) 题目:输入 n 个整数,输出其中最小的 k 个. 例如输入 1,2,3,4,5,6,7 和 8 这 8 个数字,…

看完两个求最大值算法之后的一些感想. 如果想直接看算法的可以跳过.但是我觉得我这些想法还是比较有用的,至少对我将来的算法设计是这样的. 算法的功能越强大,必然意味着速度慢,因为根据丛林法则,那种慢又功能少的算法会被淘汰. 所以,(注意了!!),如果我们在使用一个算法的时候感觉到它造成的结果满足我们的使用,而且超出了,我们的使用,那么我们就很可能浪费了时间,降低了效率. 例如这个1000个数中求最大的10个的算法: 如果排序,取前10个.发现后面的白排序了,根本没用到.参照加粗行,也许可以有更快的…

怎么从一个集合中获取最大或最小的N个元素列表? heapq模块有两个函数:nlargest() 和 nsmallest() 可以完美解决这个问题. In [39]: import heapq In [40]: nums = [2, 5, 3, 4] In [41]: heapq.nlargest(2,nums) Out[41]: [5, 4] In [42]: heapq.nsmallest(2,nums) Out[42]: [2, 3] 两个函数都能接受一个关键字参数,用于更复杂的数据结构中:…

紧接着上一篇微软编程面试100题,这次想解决的是查找最小的K个元素,题目是:输入n 个整数,输出其中最小的k 个.例如输入1,2,3,4,5,6,7 和8 这8 个数字,则最小的4 个数字为1,2,3 和4. 看到题目的时候我第一反应,这题很简单,使用任何方式的排序将数列按顺序存储,之后遍历需要的k个元素即可,于是自己动手很容易就完成了,但是后来在网络上发现很多人对这题的解决方式是用小根堆(MinHeap)或者大根堆(MaxHeap),这才意识到,其实出题人是醉翁之意不在酒,在乎复杂度的考虑也.…

查找最小的K个元素,使用最大堆,具体代码如下: #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include <iostream> using namespace std; void swap(int *a, int *b) {     int temp;     temp = *a;     *a = *b;     *b = temp; } void heap_adjust(int *a, int i, int size) {     int lchild = 2 *…

设计一个复杂度为n的算法找到单向链表倒数第m个元素.最后一个元素假定是倒数第0个. 提示:双指针查找 相对于双向链表来说,单向链表仅仅能从头到尾依次訪问链表的各个节点,所以假设要找链表的倒数第m个元素也仅仅能从头到尾进行查找,在查找的过程中,设定两个指针,当中p指针指向当前訪问的节点,q指针指向p之前的节点,且两者之间相距m个节点,这样,当p指针指向最后一个节点时,那q指针指向的元素就是倒数第m个元素,程序的处理步骤例如以下: #include <stdio.h> #include <m…

Top N问题在搜索引擎.推荐系统领域应用很广, 如果用我们较为常见的语言,如C.C++.Java等,代码量至少也得五行,但是用Python的话,只用一个函数就能搞定,只需引入heapq(堆队列)这个数据结构即可.今天偶然看到这个库,特意记下之. 先看一个例子: >>> import heapq >>> nums = [1,8,2,23,7,-4,18,23,42,37,2] >>> print heapq.nlargest(3, nums) [42,…

一. deque(双端队列) 1. 使用 deque(maxlen=N)会新建一个固定大小的队列.当新的元素加入并且这个队列已满的时候,最老的元素会自动被移除掉 >>> from collections import deque >>> q = deque(maxlen=) >>> q.append() >>> q.append() >>> q.append() >>> q deque([, , ]…

一.怎样从一个集合中获得最大或者最小的 N 个元素列表? heapq 模块有两个函数:nlargest() 和 nsmallest() 可以完美解决这个问题. import heapq nums = [1, 8, 2, 23, 7, -4, 18, 23, 42, 37, 2] print(heapq.nlargest(3, nums)) # Prints [42, 37, 23] print(heapq.nsmallest(3, nums)) # Prints [-4, 1, 2] #前面的参…

对于python原生的数据类型来说,并不存在直接的方法可以找到最大或最小的N个值, 传统的方法必须先排序,然后再截取相应的值,而且对于集合这类数据类型来说还不能直接排序, 需要先转化为列表才行,有的时候非常不便,因此python提供了内置模块heapq可以解决这类问题. 下面分别对列表.集合和字典的角度解决这个需求. 1.列表 #列表 nums = [45,12,4,-5.34,23,76,85,-15,56] # (1)传统方法 nums2 = nums[:] nums2.sort() pri…

查找最小的k个元素 题目:输入n个整数,输出其中最小的k个. 例如输入1, 2, 3, 4, 5, 6, 7和8这八个数字,则最小的4个数字为1, 2, 3和4. 分析:这道题最简单的思路是把输入的n个整数排序,这样排在最前面的k个数就是最小的k个数.只是这种思路的时间复杂度为O(nlogn),这当然还有更快的思路. 可以开辟一个长度为k的数组,每次从输入的n个整数中读入一个数,如果数组中已经插入的元素个数少于k个,则将读入的整数直接放到数组中.否则长度为k的数组已经满了,不能再往数组里插入元素…

需求: 快速的获取一个列表中最大/最小的n个元素. 方法: 最简便的方法是使用heapq模组的两个方法nlargest()和nsmallest(),例如: In [1]: import heapqIn [2]: nums = [1, 0, -23, 45, 34, -11, 0, 2, 99, 103, -78]In [3]: print(heapq.nlargest(3, nums))[103, 99, 45]In [4]: print(heapq.nsmallest(3, nums))[-7…

基本思想: // 借助一个辅助栈,入栈时,若新元素比辅助栈栈顶元素小,则直接放入辅助站 // 反之,辅助站中放入次小元素(即辅助栈栈顶元素)====保证最小元素出栈时,次小元素被保存 static class MyStack { Integer[] value = new Integer[10]; int index = 0; MyStack miniStack;// 辅助栈 void push(Integer vInteger) { this.push(vInteger); // 辅助栈中无元…

import java.util.Arrays; import java.util.Collection; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import java.util.Set;   public class MinMapDemo {       public static void main(String[] args) {         Map<Integer, Integer> map = new HashMap<…

题目:n个数中,求最小的前k个数. 这道题在各个地方都看到过,在国内出现的频率也非常高. 面完阿里回来听说这道题又被考了,所以还是决定回来写一写,对于这种高频题...顺便再吐槽一下阿里的面试,我竟然一道题都不用做,只是纯粹地过简历...导致我都不知道我究竟错在哪里. 解法: 1. brute force. O(k*n)复杂度: 2. sort.O(k+n*lgn)复杂度: 3. 最大堆.每次替代的是大小为k的最大堆的最大值.O(k+(n-k)lgk)复杂度. int findKthByHeap(…

使用内置的heapd模块 In [1]: import heapq In [2]: nums = [1,8, 2, 23, 7, -4, 18, 23, 42, 37, 2] In [3]: print(heapq.nlargest(2,nums)) [42, 37] In [4]: print(heapq.nlargest(5,nums)) [42, 37, 23, 23, 18] In [5]: print(heapq.nsmallest(5,nums)) [-4, 1, 2, 2, 7]…

[题目] 输入n个整数,输出其中最小的k个. 例如输入1,2,3,4,5,6,7和8这8个数字,则最小的4个数字为1,2,3和4. [分析] 这道题最简单的思路莫过于把输入的n个整数排序,这样排在最前面的k个数就是最小的k个数.只是这种思路的时间复杂度为O(nlogn).我们试着寻找更快的解决思路. 我们可以先创建一个大小为k的数据容器来存储最小的k个数字.接下来我们每次从输入的n个整数中读入一个数.如果容器中已有的数字少于k个,则直接把这次读入的整数放入容器之中:如果容器中已有k个数字了,也就…

问题描述: 输入n 个整数,输出其中最小的k 个. 例如输入8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1这8 个数字,则最小的3 个数字为3, 2, 1.   分析: 时间复杂度O(nlogn)方法: 对n个整数升序排序,取数组前面k个数就是最小的k个数,时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(1).   大顶堆,时间复杂度为O(nlogk): 我们可以采用大顶堆来保存最小的k个数,堆顶元素就是k个最小的数中最大的.新来一个元素的时候,与堆顶元素进行比较,如果比堆顶元素大,则直接丢弃.如果…

题目: 输入n个整数,输出其中最小的k个,例如输入1,2,3,4,5,6,7,8这8个数,则最小的4个是1,2,3,4(输出不要求有序) 解: 利用快速排序的partition,算导上求第k大数的思想,求出第k大的数,然后遍历数组,如果a[i]<a[k],那么a[i]就是前k小的元素之一. 求第k大的元素时间是o(n),求前k小元素时间是o(n),所以总时间是o(n) 代码: /* 求数组最小的k个数,参考算法导论求中位数的k个临近值,首先求出第k小的数,然后o(n)遍历,若<,则是前k小的数…

题目:输入n个整数,输出其中最小的k个. 例如输入1,2,3,4,5,6,7和8这8个数字,则最小的4个数字为1,2,3和4. 两种思路,无非就是时间与空间的妥协. 限制空间的时候要对原数组进行排序,最好的时间复杂度是O(nlogn),由此可见,当牺牲一部分空间的时候会换来时间复杂度的降低.进而再想到利用一个大小为K的临时数组,来存储K个最小的值,在遍历原数组的同时,更新临时数组里的数据就OK了.那么,现在的问题就是更新临时数组,怎样才能每访问一个数据,都能使临时数组里的数据是最小的K个.自然想…

题目:输入n个整数,输出其中最小的k个.例如输入1,2,3,4,5,6,7和8这8个数字,则最小的4个数字为1,2,3和4. 分析:这道题最简单的思路莫过于把输入的n个整数排序,这样排在最前面的k个数就是最小的k个数.只是这种思路的时间复杂度为O(nlogn).我们试着寻找更快的解决思路. 我们可以先创建一个大小为k的数据容器来存储最小的k个数字.接下来我们每次从输入的n个整数中读入一个数.如果容器中已有的数字少于k个,则直接把这次读入的整数放入容器之中:如果容器中已有k个数字了,也就是容器已满…

题目要求: 输入n个整数,输出其中最小的k个. 例如:输入1,2,3,4,5,6,7,8这8个数字,则最小的4个数字为1,2,3,4. 参考资料:剑指offer第30题. 题目分析: 解法一: 用快排的思想,但是最小的k个数不用排序,时间复杂度O(n). 优点:时间复杂度好,缺点:会修改原整数数组顺序. 解法二: 创建一个大小为k的最大堆,遍历一遍数组,同时不断修改最大堆.时间复杂度O(nlogk). 优点:不会修改原数组,适用于海量数据.缺点:比解法一时间复杂度高. 其他解法: 1.快排,取前…

a = [0, 1, 2, 3, 4, 0, 2, 3, 6, 7, 5] selected = [x for x in a if x in range(1, 5)]   # 找到a中属于[1,5)中的元素 print (selected) 我也是第一次碰到这样的操作.…

B. Uniqueness time limit per test 2 seconds memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output You are given an array a1,a2,…,ana1,a2,…,an. You can remove at most one subsegment from it. The remaining elements should be p…

1.在app中,如果第一面没有出现你要的元素,需要下滑拉动到你需要的元素的位置…

在实施app自动化的时候,我们需要知道app 的启动activity和页面元素信息,以此启动app和定位页面元素,那么如何在没有源码的情况下找打他们呢?当然是有好的工具啦,有Android sdk自带的工具可以很好的帮助我们解决这个问题. 1.获取启动类 aapt命令(该工具位置:C:\Users\...\AppData\Local\android\Sdk\build-tools\24.0.1),配置环境变量后可以在cmd命令行打开. cd进入apk的下载目录 使用命令:aapt dump ba…