//二分法查数据 var arr=[41,43,45,53,44,95,23]; var b=44; var min=0; var max=arr.length; for(var i=1;i<arr.length;i++){ //外层循环控制排序的次数 for(var j=0;j<arr.length-i;j++){//内层循环控制循环的个数 if(arr[j]<arr[j+1]){ z=arr[j]; arr[j]=arr[j+1]; arr[j+1]=z; } } } // aler

二分法查找算法:采用二分法查找时,数据需是排好序的.主要思想是:(设查找的数组区间为array[s, e])(1)确定该区间的中间位置m(2)将查找的值T与array[m]比较,若相等,查找成功返回此位置:否则确定新的查找区域,继续二分查找.区域确定如下:这里设array从小到大排列,array[m]>T由数组的有序性可知array[m,……,e]>T;故新的区间为array[s,……,m-1],类似上面查找区间array[s,……,m-1].每一次查找与中间值比较,判断是否查找成功,不成功当

剑指 Offer 53 - I. 在排序数组中查找数字 I Offer_53_1 题目描述 方法一:使用HashMap package com.walegarrett.offer; /** * @Author WaleGarrett * @Date 2021/2/9 20:10 */ import java.util.HashMap; import java.util.Map; /** * 题目描述:统计一个数字在排序数组中出现的次数. */ /** * 方法一:使用HashMap存储数字出现的

冒泡排序 var attr=[1,5,7,6,3,9,2,8,4]; var zj=0; //控制比较轮数 for(var i=0;i<attr.length-1;i++) { //控制每轮的比较次数 for(var l=0;l<attr.length-1-i;l++) { // 与下一个比较 if(attr[l]<attr[l+1]) { //互换 zj=attr[l]; attr[l]=attr[l+1]; attr[l+1]=zj; } } } alert(attr[0]) 二分法

1. 二分法查找 前提: 数据是排好序的. 题设:给出一个有序arr,从中找出key,arr的区间是array[ low , higt]. 步骤: (1)mid=(low+high)/2 (2)array[mid]与key 比较,若相等,返回mid. (3)if array[mid]>key,则在arryay[low,mid-1]查找  if array[mid]<key,则在array[mid+1,higt]查找 (4)重复(1)(2)(3) 2. 题目:用js实现二分法查找.要求:从浏览器

1.输出100以内与7有关的数 注: 这些数分为三类:(1)7的倍数,(2)个位数字是7的数,(3)十位数字是7的数 int i=1; System.out.println("输出100以内与7有关的数:"); for(i=1;i<=100;i++){ if(i%10==7 | i%7==0|i/10==7 ){//符合条件的三类数 System.out.println(i); } else{ } 2.百马百担 注: 有一百匹马,驮一百担货,大马驮3担,中马驮2担,两只小马驮1担

承接上一篇:查找:顺序查找与二分法查找,将二分法更多详细的python实现解题写下笔记. 简单方法 ''' 二分法查找在列表中的用户输入值,返回index 三种情况跳出循环体: LR相邻 LR位置重合 RL 算法时间复杂度为O(logn) ''' def bi_search(lis,num): if len(lis) == 0: #判断边界条件 return -1 left, right = 0, len(lis)-1 #列表的起始点和终点 while left <= right: mid =

首先说一下二分法查找的思路.这是面向小白的课程,大佬请让步谢谢 给定一个有序的序列(必须是排好序的)例如[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,20,30,400],然后我们查询一个元素出现的坐标位置,默认是0开始. 比如我们查询20出现的位置. 首先,获取元素的总个数[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,20,30,400] ,13个元素,然后获取元素的首和尾的下标数 0和13 然后二分法查找,又叫折半查找,顾名思义就是一半一半的查找,那么我们就把上面的元素分成二份,如果出现小数则向

题目信息 时间: 2019-07-04 题目链接:Leetcode tag:二分查找 哈希表 难易程度:简单 题目描述: 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 注意 1. 0 <= 数组长度 <= 50000 解题思路 本题难点 排序数组中查找数字,性能最优. 具体思路 排序数组中的搜索问题,首先想到

int find(int n,int a[],int l){int low=0;int high=l-1;int middle=0;while(low<high){middle=(low+high)>>1;if(n==a[middle]){printf("%d,%d",n,middle);return 1; }else if(n>a[middle])low=middle+1; elsehigh=middle-1; } return 0; } int main()

1,lambda:  匿名函数 2.sorgted()  排序函数 3,filter()   过滤函数 筛选 4,map()  映射函数 5.递归 6.二分法 一. 匿名函数: lambda lambda 表示的是匿名函数,不用def 来声明,一句话就可以声明一个函数. 例如:我们为力了解决一些简单的需求而设计了一句话函数: 但是我们用匿名函数就会相对来说方便一些 匿名函数语法: 函数名= lambda  参数 : 返回值 例: 同上 匿名函数的操作方法 a = 笔试题 def func(x,y

原文出处:https://blog.csdn.net/yort2016/article/details/68065728 冒泡排序 主要是拿一个数与列表中所有的数进行比对,若比此数大(或者小),就交换位置 #encoding:utf-8 l=[5,3,6,2,1,4,8,7,9] for j in range(len(l)-1): if l[j] > l[j+1]: l[j],l[j+1] = l[j+1],l[j] print(l) 运行上面的代码会发现最大的已经跑到最后一个位置了,那再加一次

1.插入排序 在要排序的一组数中,假设前面(n-1) [n>=2] 个数已经是排好顺序的,现在要把第n个数插到前面的有序数中,使得这n个数也是排好顺序的.如此反复循环,直到全部排好顺序. 直接插入排序是稳定的.算法时间复杂度O(n2)--[n的平方] main() { int  a[10],j,i,m; for(j=1;j<10;j++) { m=a[j]; for(i=j-1;i>=0;i--) { if(a[i]<m) break; else a[i+1]=a[i]; } a[

#!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 import bisect import sys #将一个元素插入到一个有序列表的合适位置 #使用这个模块的函数前先确保操作的列表是已排序的. list=[2,1,3,4,2,4,6,6,62,1] list.sort() new_list=bisect.insort(list,7)#后面的这个参数表示 元素7应该出现在列表的位置, left_list=bisect.insort_left(list,7)#后面的这个

package javafirst; import java.util.Arrays; class MaoPao{ //升序排列 /** * @param arr 要排序的数组 * @return int型排序好的升序数组 */ public int[] ascendSort(int[] arr){ for(int i = 0; i < arr.length - 1; i++){ for(int k = 0; k < arr.length - 1 - i; k ++){ if (arr[k]

def func(x): #普通函数 return x*x ret1 = func(10) #匿名函数 f = lambda x:x*x # 匿名函数写法: 匿名函数名=lambda 参数:返回值 '''''' ''' sorted()函数 写法:sorted(iterable,key=func,reverse=False) 原理:把iterable中的每一个元素,依次作为参数,传递给自定义函数,返回值是数字-int,然后进行排序(默认升序) 比如:列表中是int,字符串等元素 列表中是字典--

#二分法查找 #方法1 循环+左右边界变动,两者差减半 #方法2 递归+新列表长度减半 #方法3 递归+左右边界变动,两者差减半 #方法1 循环+左右边界变动,两者差减半 def recursion1(n1,li1): #1 简洁 推荐 left = 0 right = len(li1)-1 while left <= right: mid = (left + right) // 2 if n1 < li1[mid]: right = mid -1 elif n1 > li1[mid]:

python练习:使用二分法查找求近似平方根,使用二分法查找求近似立方根. 重难点:原理为一个数的平方根一定在,0到这个数之间,那么就对这之间的数,进行二分遍历.精确度的使用.通过最高值和最低值确定二分的范围.考虑判断数字的正负情况.while abs(ans**2-x)>=epsilon:这一个判断最关键.求立方根的时候,判断数为负数的时候,情况会有很大不同. print("————————————————————————————") #使用二分法查找求近似平方根 x=0.9#

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

题目 剑指 Offer 53 - I. 在排序数组中查找数字 I 思路1 一般来说,首先想到的是使用一个变量,从头开始遍历整个数组,记录target数组出现的次数,但是这样的时间复杂度是O(n),还是不够高效 题目说了,是排序数组,一想到排序数组,我们可以想到使用二分法: 找出第一个target所在的位置和最后一个target所在的位置,那么出现的次数就是end - start + 1了 代码 class Solution { public int search(int[] nums, int

效果展示:http://hovertree.com/texiao/js/35/ 数字采用漂亮的糖果皮肤设计 效果图: 代码如下: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> <meta name="viewport" content=&qu