找出该数组中满足其和 ≥ target 的长度最小的 连续子数组 [numsl, numsl+1, …, numsr-1, numsr] ,并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组,返回 0 。
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上一篇数据结构与算法 --- 排序算法(一)中,学习了冒泡排序,插入排序,选择排序这三种时间复杂度为
题目描述: 给定一个长度为N的整数数组,只允许用乘法,计算任意(N-1)个数的组合中乘积最大的一组。 算法分析: 动态规划的做法,假设数组为a[N],max[N]表示以下标为i结尾的子数组乘积最大值,min[N]表示以下标为i结尾的子数组乘积最小值。为了处理数组元素为负的问题,必须将最小乘积也保存起来。 很容易想到,若当前元素a[i]为负数,那么a[i]*max[i-1]得到的值并不一定比a[i] * min[i-1]大,因为min[i-1]可能为负,如果min[i-1]的绝对值大于max[i-1
如果说如何用算法高效有趣的解决某些问题,那多指针和滑动算法绝对是算其中的佼佼者。这也是笔者最初接触算法时觉得最有意思的一点,因为解决的问题是熟悉的,但配方却完全不同,本章我们从一个简单的交集问题出发,一步步的认识到多指针及滑动窗口解决某些问题时的巧妙与高效,本章主要以解LeetCode里高频题为参考~
前言 ????原题样例:最大连续 1 的个数 ????C#方法:一次遍历 ????Java 方法:一次遍历 ????总结 ????前言 ???? 算法题 ???? ???? 每天打卡一道算法
( 例如,数组 [0,1,2,4,5,6,7] 可能变为 [4,5,6,7,0,1,2] )。
这道题最直观的解法并不难,从头到尾遍历数组一次,我们就能找出最小的元素。这种思路的时间复杂度显然是O(n)。但是这个思路没有利用输入的旋转数组的特性,肯定达不到面试官的要求。
经常有读者问我,读了之前的爆文 二分查找框架详解 之后,二分查找的算法他写的很溜了,但仅仅局限于在数组中搜索元素,不知道底怎么在算法题里面运用二分查找技巧来优化效率。
快速排序是非常常用的排序方法, 采用分治法的策略将数组分成两个子数组, 基本 思路是:
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大家好,我是程序员小熊,来自大厂的程序猿。了解二分查找的童鞋,都知道二分查找常用于在有序数组中查找某一特定元素,而且很多童鞋也都知道二分查找的模板该怎么写。
滑动问题包含一个滑动窗口,它是一个运行在一个大数组上的子列表,该数组是一个底层元素集合。
今天分享leetcode第15篇文章,也是leetcode第53题—最大子数组和(Maximum Subarray)
一般做法可能是吧数组排序,然后只需从头到尾扫描排序后的数组就可以了,复杂度是 。还可以借助哈表,判断是否存在重复数字,时间复杂度是 但是也需要 大小的空间。我们来看一种时间复杂度是 且空间复杂度是 的做法。因为数字范围是0~n-1,当没有重复数字时,数字i将出现在下标为i的位置,当有重复数字时有些位置就可能存在多个数字。从头到尾扫描这个数字中的每个数字,当扫描到下标为i的数字是,比较这个数字(设为m)是否和i相同,若相同则继续扫描下一个数字;否则拿它和下标为m的数字比较,如果相同就找到了一个重复的数字,否则交换这两个数字。
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要查找一个数组中的第 K 大元素,有多种方法可以实现,其中常用的方法是使用分治算法或快速选择算法,这两种方法的时间复杂度到时候O(n)。
题目:把一个数组最开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,输出旋转数组的最小元素。例如数组{3,4,5,1,2}为{1,2,3,4,5}的一个旋转,该数组的最小值为1. 实现数组的旋转见左旋转字符串。 和二分查找法一样,用两个指针分别指向数组的第一个元素和最后一个元素。 我们注意到旋转之后的数组实际上可以划分为两个排序的子数组,而且前面的子数组的元素都大于或者等于后面子数组的元素。我们还可以注意到最小的元素刚好是这两个子数组的分界线。我们试着用二元
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编程是很多偏计算机、人工智能领域必须掌握的一项技能,此编程能力在学习和工作中起着重要的作用。因此小白决定开辟一个新的板块“每日一题”,通过每天一道编程题目来强化和锻炼自己的编程能力(最起码不会忘记编程)
抱歉这一节相对隔得时间长了一些再发出来,因为这几天基本上主要时间都在关注东京奥运会的比赛现场。在发表这篇文章的时候,也恰好知道名将苏炳添以9‘83’‘的时间晋级决赛,我认为他可以以这个成绩再拿一次金牌,希望我的预言成真2333
https://leetcode.com/problems/search-in-rotated-sorted-array/
排序算法是一类用于对一组数据元素进行排序的算法。根据不同的排序方式和时间复杂度,有多种排序算法。常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等。
一个 子数组 指的是数组中一段连续的元素。arr[left...right] 指的是 nums 中包含下标 left 和 right 在内 的中间一段连续元素。
第4章 快速排序 我们将探索分而治之(divide and conquer,D&C)——一种著名的递归式问题解决方法 分而治之 D&C算法是递归的。使用D&C解决问题的过程包括两个步骤 找出基线条件,这种条件必须尽可能简单 不断将问题分解(或者说缩小规模),直到符合基线条件 欧几里得算法:适用于这小块地的最大方块,也是适用于整块地的最大方块。 可汗学院很清楚地阐述了这种算法 https://www.khanacademy.org/computing/computer-science/ryptography/
1. 统计(优美子数组)(1048) 给你一个整数数组 nums 和一个整数 k。如果某个连续子数组中恰好有 k 个奇数数字, 我们就认为这个子数组是「优美子数组」。 请返回这个数组中 「优美子数组」 的数目。 示例 1: 输入:nums = [1,1,2,1,1], k = 3 输出:2 解释:包含 3 个奇数的子数组是 [1,1,2,1] 和 [1,2,1,1] 。 示例 2: 输入:nums = [2,4,6], k = 1 输出:0 解释:数列中不包含任何奇数,所以不存在优美子数组。 示例
小红拿到了一个数组,她希望进行最多一次操作:将一个元素修改为x。小红想知道,最终的连续子数组最大和最大是多少?
的排序算法,归并排序和快速排序。这两种排序算法适合大规模的数据排序,比上一节讲的那三种排序算法要更常用。
给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ,请你统计并返回 该数组中和为 k 的子数组的个数 。
越来越感觉互联网行业在各个领域都是赢者通吃一切的规则,比如校招,有的人 0 offer,有的人却在挑 offer,最近有不少同学跟我说拿到了包括小红书在内的好几个 offer,由于小红书给的待遇很诱人,决定去小红书。
两种时间复杂度为O(nlogn)的排序算法,归并排序和快速排序。这两种排序算法适合大规模数据排序,更常用。
算法是人们利用电脑解决问题的技巧。《图解算法》这本书以轻松的对话方式,采用图解的辅助说明,帮助读者简单、自然地掌握算法的基本概念,并养成主动思考的习惯,达到用算法解决实际问题的目的。本书豆瓣评分高达8.4,建议要学习算法的同学可以先看这本书入门。
比方说,[1, 2, 3, 4, 5] 的分数为 (1 + 2 + 3 + 4 + 5) * 5 = 75 。 给你一个正整数数组 nums 和一个整数 k ,请你返回 nums 中分数 严格小于 k 的 非空整数子数组数目。
把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。 输入一个非递减排序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素。 例如数组{3,4,5,1,2}为{1,2,3,4,5}的一个旋转,该数组的最小值为1。 NOTE:给出的所有元素都大于0,若数组大小为0,请返回0。
「归并排序」与「逆序对」是息息相关的。归并排序体现了 “分而治之” 的算法思想,具体为:
如果中间值处于前面的递增子数组,那么中间值应该大于等于最左边的值,那么最小值应该在中间值的右边。
双指针是我们做题中经常用到的思想,所以这个思想在刷题初期是一定要会的。其实我们早就学习过这个方法,那就是我们在学习数据结构的二分查找,下面我们通过二分查找来描述一下这个思想。
该文是关于LeetCode的209. Minimum Size Subarray Sum,通过给定的正整数数组和目标正整数s,找出数组中和最小的连续子数组,使子数组的和大于等于s。有两种方法解决该问题,分别是思路一和方法二。思路一通过维护left和right两个指针以及sum变量,不断移动right指针来增加子数组和,同时通过sum-nums[left]不断缩小子数组和,直到找到符合条件的子数组。方法二通过开辟一个额外的数组sums来存储每个子数组的和,通过二分查找的方式在sums数组中找到最小的满足条件的子数组和。两种方法的时间复杂度分别为O(n)和O(nlogn)。
给你一个下标从 0 开始、严格递增 的整数数组 nums 和一个正整数 diff 。如果满足下述全部条件,则三元组 (i, j, k) 就是一个 算术三元组 :
题目:把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个已从小到大排好序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素。例如数组{3, 4, 5, 1, 2}为{1, 2, 3, 4, 5}的一个旋转,该数组的最小值为1。(要求不能直接遍历数组来求解.)
Suppose an array sorted in ascending order is rotated at some pivot unknown to you beforehand.
Sliding Window 目录: 1,删除重复元素 2,删除后,重复值不超过两个 3,删除元素 4,最大均值子数组 5,最长连续递增子序列 6,最短子数组之和 7,实现strStr()函数 8,子数组乘积小于K 9,不含重复字符的最长子串 10,查找重组子串 11,最小窗口子串 12,最多有K个不同字符的最长子串 13,滑动窗口最大值 # 1,删除重复元素: def removeDuplicates(alist): if not alist: return 0 tail
题目要求 Given a non-empty 2D matrix matrix and an integer k, find the max sum of a rectangle in the matrix such that its sum is no larger than k. Example: Input: matrix = [[1,0,1],[0,-2,3]], k = 2 Output: 2 Explanation: Because the sum of rectangle [[0, 1]
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《Algorithms Unlocked》是 《算法导论》的合著者之一 Thomas H. Cormen 写的一本算法基础,算是啃CLRS前的开胃菜和辅助教材。如果CLRS的厚度让人望而生畏,这本200多页的小读本刚好合适带你入门。
算法的重要性,我就不多说了吧,想去大厂,就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以,为了提高大家的算法能力,这个公众号后续每天带大家做一道算法题,题目就从LeetCode上面选 !
15. 三数之和 给你一个整数数组 nums ,判断是否存在三元组 [nums[i], nums[j], nums[k]] 满足 i != j、i != k 且 j != k ,同时还满足 nums[i] + nums[j] + nums[k] == 0 。请你返回所有和为 0 且不重复的三元组。注意:答案中不可以包含重复的三元组。
一个长度为n-1的递增排序数组中的所有数字都是唯一的,并且每个数字都在范围0~n-1之内。在范围0~n-1内的n个数字中有且只有一个数字不在该数组中,请找出这个数字。
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