第二课主要介绍第一课余下的BFPRT算法和第二课部分内容 1.BFPRT算法详解与应用 找到第K小或者第K大的数. 普通做法:先通过堆排序然后取,是n*logn的代价. // O(N*logK) public static int[] getMinKNumsByHeap(int[] arr, int k) { if (k < 1 || k > arr.length) { return arr; } int[] kHeap = new int[k];//存放第k小的数 for (int i =
找出最大值和最小值 题目要求 输入n个数,n<=100,找到其中最小的数和最大的数 实现代码 using System; namespace _1.求最大最小 { class Program { public static int GetMax(int[] numbers) { int max = numbers[0]; for (int i = 0; i < numbers.Length; i++) { if (max < numbers[i]) { max = numbers[i];
一.一个列表中可能含有重复元素,使用set()可以实现列表的去重处理,但是无法知道哪些元素是重复的,下面的函数用于找出哪些元素重复了,以及重复的次数. 代码: from collections import Counter #引入Counter a = [1, 2, 3, 3, 4, 4] b = dict(Counter(a)) print(b) print ([key for key,value in b.items() if value > 1]) #只展示重复元素 print ({key
问题:找出一个元素序列中出现次数最多的元素是什么 解决方案:collections模块中的Counter类正是为此类问题所设计的.它的一个非常方便的most_common()方法直接告诉你答案. # Determine the most common words in a list words = [ 'look', 'into', 'my', 'eyes', 'look', 'into', 'my', 'eyes', 'the', 'eyes', 'the', 'eyes', 'the', '
对于分治(Divide and Conquer)的题目,最重要是 1.如何将原问题分解为若干个子问题, 2.子问题中是所有的都需要求解,还是选择一部分子问题即可. 还有一点其实非常关键,但是往往会被忽视:分解后的子问题除了规模较原问题小之外,必须和原问题具有相同的性质. 在子问题的划分时,只有这一点保证,才能递归求解子问题,从而得到solution. 下面通过几个例子,详细地介绍下这个思路. 题目一: You have n mobile phones and a contraption that