罗马数字包含以下七种字符: I, V, X, L,C,D 和 M. 字符 数值 I V X L C D M 例如, 罗马数字 2 写做 II ,即为两个并列的 1.12 写做 XII ,即为 X + II . 27 写做 XXVII, 即为 XX + V + II . 通常情况下,罗马数字中小的数字在大的数字的右边.但也存在特例,例如 4 不写做 IIII,而是 IV.数字 1 在数字 5 的左边,所表示的数等于大数 5 减小数 1 得到的数值 4 .同样地,数字 9 表示为 IX.这个特殊的规

Newtonsoft.Json C# Json序列化和反序列化工具的使用.类型方法大全   Newtonsoft.Json Newtonsoft.Json 是.Net平台操作Json的工具,他的介绍就不多说了,笔者最近在弄接口,需要操作Json. 以某个云计算平台的Token为例,边操作边讲解. Json 转为 Model 将 Model 转为 Json 将 LINQ 转为 JSON Linq 操作 命名空间.类型.方法大全 另外附上 百度AI 文字识别 Json 及其模型类 Newtonsof

哈喽!大家好,我是[学无止境小奇],一位热爱分享各种技术的博主! [学无止境小奇]的创作宗旨:每一条命令都亲自执行过,每一行代码都实际运行过,每一种方法都真实实践过,每一篇文章都良心制作过. [学无止境小奇]的博客中所有涉及命令.代码的地方,除了提供图片供大家参考,另外会在图片下方提供一份纯文本格式的命令或者代码方便大家粘贴复制直接执行命令或者运行代码. 如果你对技术有着浓厚的兴趣,欢迎关注[学无止境小奇],欢迎大家和我一起交流. ️️️感谢各位朋友接下来的阅读️️️ @ 目录 一.leetco

各位相加 给定一个非负整数 num,反复将各个位上的数字相加,直到结果为一位数. 示例: 输入: 输出: 解释: 各位相加的过程为: + = , + = . 由于 是一位数,所以返回 . 进阶:你可以不使用循环或者递归,且在 O(1) 时间复杂度内解决这个问题吗? 题目地址 https://leetcode-cn.com/problems/add-digits/ 代码模板 public class Solution { public int AddDigits(int num) { } } 测试

查找是在大量的信息中寻找一个特定的信息元素,在计算机应用中,查找是常用的基本运算,例如编译程序中符号表的查找.本文简单概括性的介绍了常见的七种查找算法,说是七种,其实二分查找.插值查找以及斐波那契查找都可以归为一类——插值查找.插值查找和斐波那契查找是在二分查找的基础上的优化查找算法.树表查找和哈希查找会在后续的博文中进行详细介绍. 查找定义:根据给定的某个值,在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素(或记录). 查找算法分类: 1)静态查找和动态查找: 注:静态或者动态都是针对查找表而言

来自:Poll的笔记 - 博客园 链接:http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4715035.html 阅读目录 1.顺序查找 2.二分查找 3.插值查找 4.斐波那契查找 5.树表查找 6.分块查找 7.哈希查找 查找是在大量的信息中寻找一个特定的信息元素,在计算机应用中,查找是常用的基本运算,例如编译程序中符号表的查找.本文简单概括性的介绍了常见的七种查找算法,说是七种,其实二分查找.插值查找以及斐波那契查找都可以归为一类--插值查找.插值查找和斐波那契查找是

首先保证这一篇分析查找算法的文章,气质与大部分搜索引擎搜索到的文章不同,主要体现在代码上面,会更加高级,会结合到很多之前研究过的内容,例如设计模式,泛型等.这也与我的上一篇面向程序员编程--精研排序算法不尽相同. 关键字:二分查找树,红黑树,散列表,哈希,索引,泛型,API设计,日志设计,测试设计,重构 查找是在大量的信息中寻找一个特定的信息元素,在计算机应用中,查找是常用的基本运算. 当今世纪,IT界最重要的词就是"数据!数据!数据!",高效检索这些信息的能力是处理他们的重要前提.数

题目 罗马数字包含以下七种字符: I, V, X, L,C,D 和 M. 字符 数值 I 1 V 5 X 10 L 50 C 100 D 500 M 1000 例如, 罗马数字 2 写做 II ,即为两个并列的 1.12 写做 XII ,即为 X + II . 27 写做  XXVII, 即为 XX + V + II .通常情况下,罗马数字中小的数字在大的数字的右边.但也存在特例,例如 4 不写做 IIII,而是 IV.数字 1 在数字 5 的左边,所表示的数等于大数 5 减小数 1 得到的数值

C++泛型线性查找算法--find <泛型编程和STL>笔记及思考. 线性查找可能是最为简单的一类查找算法了.他所作用的数据结构为一维线性的空间.这篇文章主要介绍使用 C++ 实现泛型算法 find的过程. C 版本 首先介绍 C find 算法的实现,用以引入 C++ 版本. char *find1(char *first,char *last,int c) { while(first != last && *first != c) ++first; return first

一.哈希查找的定义 提起哈希,我第一印象就是PHP里的关联数组,它是由一组key/value的键值对组成的集合,应用了散列技术. 哈希表的定义如下: 哈希表(Hash table,也叫散列表),是根据关键码值(Key/value)而直接进行访问的数据结构.也就是说,它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录,以加快查找的速度.这个映射函数叫做散列函数,存放记录的数组叫做散列表. 给定表M,存在函数f(key),对任意给定的关键字值key,代入函数后若能得到包含该关键字的记录在表中的地址,则称表

二分查找算法也称折半查找,基本思想就是折半,和平时猜数字游戏一样,比如猜的数字时67,猜测范围是0-100,则会先猜测中间值50,结果小了,所以就会从50-100猜测,中间值为75,结果大了,又从50-75猜测中间值,一直到猜中为止.因此,二分查找有一个限制就是原先数组需要是一个有序数组.代码如下: ##二分查找算法 def binarysearch(a, num): length = len(a) low = 0 high = length - 1 while low <= high: mid

算法基础是一个整型数组,当且仅当第p个元素和第q个元素相等时,p和q时连通的.初始时,数组中的第i个元素的值为i,0<=i<N,为实现p与q的合并操作,我们遍历数组,把所有名为p的元素值改为q.我们也可以选择另外一种方式,把所有名为q的元素改为p. 这个程序从标准输入读取小于N的非负整数对序列(对p-q表示"把对象β 连接到q"),并且输出还未连通的输入对.程序中使用数组id,每个元素表示一个对象,且具有以下性质,当且仅当p和q时连通的,id[p]和id[q]想等.为简化起

/* * @lc app=leetcode.cn id=13 lang=c * * [13] 罗马数字转整数 * * https://leetcode-cn.com/problems/roman-to-integer/description/ * * algorithms * Easy (56.94%) * Total Accepted: 42.3K * Total Submissions: 74.3K * Testcase Example: '"III"' * * 罗马数字包含以下七

目录 引言 直接寻址 散列寻址 散列函数 除法散列 乘法散列 全域散列 完全散列 碰撞处理方法 链表法 开放寻址法 线性探查 二次探查 双重散列 随机散列 再散列问题 完整源码(C++) 参考资料 内容 1.引言 如果想在一个n个元素的列表中,查询元素x是否存在于列表中,首先想到的就是从头到尾遍历一遍列表,逐个进行比较,这种方法效率是Θ(n):当然,如果列表是已经排好序的话,可以采用二分查找算法进行查找,这时效率提升到Θ(logn);  本文中,我们介绍散列表(HashTable),能使查找效率

查找算法 -- 简介 查找(Searching)就是根据给定的某个值,在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素.    查找表(Search Table):由同一类型的数据元素构成的集合    关键字(Key):数据元素中某个数据项的值,又称为键值    主键(Primary Key):可唯一的标识某个数据元素或记录的关键字 查找表按照操作方式可分为: 1.静态查找表(Static Search Table):只做查找操作的查找表.它的主要操作是: ①查询某个“特定的”数据元素是否在表中 

题目 Given a roman numeral, convert it to an integer. Input is guaranteed to be within the range from 1 to 3999. 思路 在进行罗马数字转化为整数的过程中,由于罗马数字是按照从左往右从大到小的顺序排列,于是可以分析,当左边罗马数字对应的整数A比右边一个罗马数字对应的整数B小的时候,表示B-A. 利用map建立一个罗马数字与整数的对应映射,检查字符串当前字符与下一个字符对应整数的大小关系. 这

哈希表:散列查找 一.线性查找 我们要通过一个键key来查找相应的值value.有一种最简单的方式,就是将键值对存放在链表里,然后遍历链表来查找是否存在key,存在则更新键对应的值,不存在则将键值对链接到链表上. 这种链表查找,最坏的时间复杂度为:O(n),因为可能遍历到链表最后也没找到. 二.散列查找 有一种算法叫散列查找,也称哈希查找,是一种空间换时间的查找算法,依赖的数据结构称为哈希表或散列表:HashTable. Hash: 翻译为散列,哈希,主要指压缩映射,它将一个比较大的域空间映射到

二分查找又称折半查找,它是一种效率较高的查找方法. 折半查找的算法思想是将数列按有序化(递增或递减)排列,查找过程中采用跳跃式方式查找,即先以有序数列的中点位置为比较对象,如果要找的元素值小 于该中点元素,则将待查序列缩小为左半部分,否则为右半部分.通过一次比较,将查找区间缩小一半. 折半查找是一种高效的查找方法.它可以明显减少比较次数,提高查找效率.但是,折半查找的先决条件是查找表中的数据元素必须有序. 折半查找法的优点是比较次数少,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

排序算法: (1)冒泡排序 $arr = array(15,8,20,50,37,85,10,5,11,4); //冒泡排序 function maoPao($arr){ for($i = 0; $i < count($arr)-1; $i++){ for($j = 0; $j < count($arr)-1; $j++){ if($arr[$j] > $arr[$j+1]){ $temp = $arr[$j]; $arr[$j] = $arr[$j+1]; $arr[$j+1] = $

折半搜索,也称二分查找算法.二分搜索,是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法. A 搜素过程从数组的中间元素开始,如果中间元素正好是要查找的元素,则搜素过程结束: B 如果某一特定元素大于或者小于中间元素,则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找,而且跟开始一样从中间元素开始比较. C 如果在某一步骤数组为空,则代表找不到.这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半. 时间复杂度折半搜索每次把搜索区域减少一半,时间复杂度为. (n代表集合中元素的个数)空间复杂度 /// <summary>

排序算法: class Sort { static void swap<T>(ref T a, ref T b) { T tmp = a; a = b; b = tmp; } #region 冒泡排序 public static void Bubble(ref int[] arr) { ; i < arr.Length - ; i++) ; j < arr.Length; j++) if (arr[i] > arr[j]) swap(ref arr[i], ref arr[j