C语言中可以用bsearch()实现二分查找.同qsort()一样,bsearch()也包含在库中,且同样要自定义比较子函数.其原型如下: void *bsearch(const void *key, const void *base, size_t nmem, size_t size, int (*comp)(const void *, const void *)); 头文件:#include<stdlib.h> key指向所要查找的元素,base指向进行查找的数组,nmem为查找长度,一般

Given a sorted array, remove the duplicates in place such that each element appear only once and return the new length. Do not allocate extra space for another array, you must do this in place with constant memory. For example,Given input array A =[1

void merge(int A[], int m, int B[], int n) { int *a=A,*b=B; ,j=; ||m==){ //针对特殊情况,比如A或B中无元素的情况 &&m!=||n==&&m==) return; else ;i<n;i++) A[i]=B[i]; return; } do{ while(*b>=*a&&i<m){ a++; i++; // i记录A中要插入的位置 } for(j=m;j>i;

Follow up for "Remove Duplicates":What if duplicates are allowed at most twice? For example,Given sorted array A =[1,1,1,2,2,3], Your function should return length =5, and A is now[1,1,2,2,3]. 题意:可以保留一个重复的元素. 思路:第一种是和Remove duplicates from sorte

Search in Rotated Sorted Array Suppose a sorted array is rotated at some pivot unknown to you beforehand. (i.e., 0 1 2 4 5 6 7 might become 4 5 6 7 0 1 2). You are given a target value to search. If found in the array return its index, otherwise retu

Level:   Medium 题目描述: Suppose an array sorted in ascending order is rotated at some pivot unknown to you beforehand. (i.e., [0,1,2,4,5,6,7] might become [4,5,6,7,0,1,2]). You are given a target value to search. If found in the array return its index,

题目难度:hard There are two sorted arrays nums1 and nums2 of size m and n respectively. Find the median of the two sorted arrays. The overall run time complexity should be O(log (m+n)). Example 1: nums1 = [1, 3] nums2 = [2] The median is 2.0 Example 2: n

Given an array of integers nums sorted in ascending order, find the starting and ending position of a given target value. Your algorithm's runtime complexity must be in the order of O(log n). If the target is not found in the array, return [-1, -1].

统计一个数字在排序数组中出现的次数. 示例 1: 输入: nums = [5,7,7,8,8,10], target = 8 输出: 2  示例 2: 输入: nums = [5,7,7,8,8,10], target = 6 输出: 0  限制: 0 <= 数组长度 <= 50000 排序数组中的搜索问题,首先想到 二分法 解决. 使用遍历数组再 count++ 的话,时间复杂度是 O(n) 但是使用二分法,使时间复杂度降低到 O(log n) 自己第一次提交时的代码: class Solu

最近在纸上写一个已排序数组的合并时,花了超过预期的时间.仔细想想,这种要放到毕业找工作那会两下就出来了,原因还在于工作后对基础没有重视,疏于练习. 说开一点,现在搜索引擎的发达确实给问题的解决带来了便利,但是久而久之,对很多东西的掌握其实并不深入.比如淘宝系的人经常分享一些linux内核IO优化相关的内容,咋看一下,原来是这样,觉得也不难嘛,其实不然,如果给一张白纸让你自己把流程画出来,讲解清楚,还有有难度的.这里问题的关键在于很多时候我们只是通过互联网的便利了解某个东西,实际上并不掌握它. 纸

数字在已排序数组中出现的次数 提交网址: http://www.nowcoder.com/practice/70610bf967994b22bb1c26f9ae901fa2?tpId=13&tqId=11190 参与人数:2597    时间限制:1秒   空间限制:32768K 本题知识点: 数组 题目描述 统计一个数字在已排序数组中出现的次数. 样例输入: 2 3 3 3 3 4 51 3 6,5,3,3,1,0 3 样例输出: 4 2 分析:      数字在排序数组中出现的次数,首先想到

题目:合并已排序数组 难度:Easy 题目内容: Given two sorted integer arrays nums1 and nums2, merge nums2 into nums1 as one sorted array. 翻译: 给定两个排序的整数数组nums1和nums2,将nums2合并到nums1中作为一个排序数组. 注意: nums1和nums2中初始化的元素数量分别为m和n. nums1有足够的空间(大小大于或等于m+n)来容纳nums2中的额外元素. 我的思路:此处和归

package com.swift; import java.util.Arrays; import java.util.Comparator; public class ArrayThread_Test { public static void main(String[] args) { /* * 已知一个数组[2,4,6,2,1,5],将该数组进行排序(降序,不能用工具类进行排序),创建两条线程交替输出排序后的数组,线程名自定义 */ Integer[] arr = new Integer[

题目: Given a sorted array of integers, find the starting and ending position of a given target value. Your algorithm's runtime complexity must be in the order of O(log n). If the target is not found in the array, return [-1, -1]. For example,Given [5,

[问题]设X[1...n]和Y[1...n]为两个数组,每个都包含n个已排序好的数.给出一个求数组X和Y中所有2n个元素的中位数的.O(lgn)时间的算法. [解析]O(lgn)的时间复杂度就是二分查找的复杂度.首先给出一个观察:如果所有元素的中位数是X,那么从数组中同时删除num个小于X的的元素和num个大于X的元素后,产生的新集合的中位数还是X.考虑如下思路求解:每次比较A,B数组的中项元素A[n/2],B[n/2],代码实现如下: int FindMiddleElement(int A[]

//求旋转数组的最小数字,输入一个递增排序的数组的一个旋转,输出其最小元素 #include <stdio.h> #include <string.h> int find_min(int arr[],int len) { int i = 0; for (i = 1; i < len; i++) { if (arr[i] < arr[0]) return arr[i]; } return arr[0]; } int main() { int i; int arr1[] =

出题:在已经排序的数组中,找出给定数字出现的次数: 分析: 解法1:由于数组已经排序,所以可以考虑使用二分查找确定给定数字A的第一个出现的位置m和最后一个出现的位置n,最后m-n+1就是A出现的次数:使用二分查找可疑快速确定给定数字,但是如果确定其左右范围则比较麻烦,对编码细节要求较高: 解法2:HashTable解决 解题: int occurrence(int *array, int length, int t) { /** * 寻找t所在的区间 * 此阶段之后left和right索引 *

//旋转数组的最小数字 //题目:把一个数组最開始的若干个元素搬到数组的末尾.我们称之为数组的旋转. //输入一个递增排序的数组的一个旋转.输出旋转数组中的最小元素. //比如:数组{3.4,5,1,2}为{1,2.3.4.5}的一个旋转,最小元素是1. #include <stdio.h> #include <assert.h> int min_equ(int *src, int left, int right) { int i = 0; int ret = src[left];

目录 Python判断列表是否已排序的各种方法及其性能分析 声明 一. 问题提出 二. 代码实现 2.1 guess 2.2 sorted 2.3 for-loop 2.4 all 2.5 numpy 2.6 reduce 2.7 imap 2.8 izip 2.9 fast 2.10 random 三. 性能分析 3.1 列表前段乱序 3.2 列表中段乱序 3.3 列表后段乱序 3.4 列表完全乱序 3.5 列表元素相同 3.6 列表升序 3.7 列表降序 3.8 迭代器测试 3.9 随机采样

转载于http://blog.csdn.net/hinyunsin/article/details/6662851     前言 其实很早就想要写一篇关于指针和数组的文章,毕竟可以认为这是C语言的根本所在.相信,任意一家公司如果想要考察一个人对C语言的理解,指针和数组绝对是必考的一部分. 但是之前一方面之前一直在忙各种事情,一直没有时间静下心来写这些东西,毕竟这确实是一件非常耗费时间和精力的事情:一方面,个人对C语言的掌握和理解也还有限,怕写出来的东西会对大家造成误导.当然,今天写的这些东西也肯

前言 其实很早就想要写一篇关于指针和数组的文章,毕竟可以认为这是C语言的根本所在.相信,任意一家公司如果想要考察一个人对C语言的理解,指针和数组绝对是必考的一部分. 但是之前一方面之前一直在忙各种事情,一直没有时间静下心来写这些东西,毕竟这确实是一件非常耗费时间和精力的事情:一方面,个人对C语言的掌握和理解也还有限,怕写出来的东西会对大家造成误导.当然,今天写的这些东西也肯定存在各种问题,不严谨甚至错误的地方肯定有,也希望大家来共同探讨,相互改进. 我会慢慢的写完这几章,有想法的童鞋可以和我探讨