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。搜索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,则搜索过程结束;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。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。
我们来看看用VBA如何完成这项工作,其实我们也是要实现一个类似LOOKUP的函数,LOOKUP的实现原理应该就是使用了二分法来查找,所谓二分法,从名字上大概就能猜到,它每次查找都能把数据量减半,大概原理如下:
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在我们平时的开发中,if else是最常用的条件判断语句。在一些简单的场景下,if else用起来很爽,但是在稍微复杂一点儿的逻辑中,大量的if else就会让别人看的一脸蒙逼。 如果别人要修改或者新增一个条件,那就要在这个上面继续增加条件。这样恶性循环下去,原本只有几个if else最后就有可能变成十几个,甚至几十个。 别说不可能,我就见过有人在React组件里面用了大量的if else,可读性和可维护性非常差。(当然,这个不算if else的锅,主要是组件设计的问题)
提到Excel,估计职场人都不会陌生,毕竟很大一票人都会在简历上写着"熟练使用Excel"。职场必备技能排行榜上,Excel绝对地位显赫。不过有多少人只是把Excel当作简单的数据录入工具和简单统计工具呢?这里不妄加评论。
今天给大家带来的是二分查找及其变种的总结,大家一定要看到最后呀,非常非常用心的一篇文章,废话不多说,让导演帮我们把镜头切到袁记菜馆吧!
集合:类似于关系数据库中的表,储存多个文档,结构不固定,如可以存储如下文档在一个集合中
注意点:关键在于有序数组,也就是说,二分查找存在缺陷:不能在无序数组中使用,当然对于无序数组你也可以选择排一下序。
今天给大家带来的是二分查找及其变种的总结,大家一定要看到最后呀,用心满满,废话不多说,让导演帮我们把镜头切到袁记菜馆吧!
溢出风险 我们首先回顾一下上一次二分算法的代码 #include<iostream> using namespace std; int n,x,a[1000000]; int binary_search(int a[],int n,int x) { int l = 0; int r = n - 1; int ans = -1; while(l <= r) { int m = (l + r) / 2; if(a[m] == x)
上面的例子就用到了我们的二分查找思想,如果你玩过类似的游戏,那二分查找理解起来肯定很轻松啦。
网上都说学会mysql需要学会两个部分,索引和事务,其实在最近的Mysql学习过程中,我觉得应该是有三个部分的,索引,查询,事务.其中的查询主要是指查询优化即编写高效率的SQL语句.
概述 二分查找又称折半查找,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,且插入删除困难。因此,折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表。 首先,假设表中元素是按升序排列,将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功; 否则利用中间位置记录将表分成前、后两个子表,如果中间位置记录的关键字大于查找关键字,则进一步查找前一子表,否则进一步查找后一子表。 重复以上过程,直到找到满足条件的记录,使查找成功,或直到子表不存在为止,此时查找不成功。 算法复杂度 二
查找,作为应用最为广泛和最基础的算法思想之一,几乎在所有应用程序之中都有它的思想身影。往细一点说:查找可以有 顺序查找、二分查找、散列表查找,下面依次来看一下这三种查找思想:
名称是自定义的一个名字,但最好用易于理解的词语来代表名称,这样能使代码更加清晰易懂。
MongoDB 是一个基于分布式存储的数据库,由 C++ 语言编写的NoSQL非关系数据库。非关系型数据库NoSQL,即Not Only SQL,意即“不仅仅是SQL”,通常指数据以对象的形式存储在数据库中,而对象之间的关系通过每个对象自身的属性来决定。
数组是最常见的数据结构,创建数组必须要内存中一块连续的空间,并且数组中必须存放相同的数据类型。比如我们创建的长度10,数据类为整形的数组,在内存中的地址是从1000开始,那么他在内存中的存储格式如下:
数组是一组具有连接性,相同类型的存储空间。数据结构(C)中被称之为线性表(顺序存储)。数组的长度固定不可变化。
MongoDB是由C++语言编写的非关系型数据库,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统,其内容存储形式类似JSON对象,它的字段值可以包含其他文档、数组及文档数组,非常灵活。在这一节中,我们就来看看Python 3下MongoDB的存储操作。
lower_bound( )和upper_bound( )都是利用二分查找的方法在一个排好序的数组中进行查找的。
Java中给数组提供了一个二分法查找数组元素的位置,这个方法从JDK1.6开始,很多人不理解,做了一个总结对比看即可。
假设我们要在一个升序排序的整型数组中查找某个特定的整数,如果找到了,返回该整数在数组中的索引号,如果没有找到,则返回-1。
( 例如,数组 [0,1,2,4,5,6,7] 可能变为 [4,5,6,7,0,1,2] )。
2.如果中间值小于被查找的值,则选择中间值右边的数组,重复1,直到发现与被查找的值相等的数组元素或返回某个值,表示被查找的值在数组中不存在。
相信很多人对二分法是又爱又恨,爱是在于它思想简单,效率确实高, 恨是恨在为什么总是写不对呢
Arrays 主要对数组提供了一些高效的操作,比如说排序、二分查找、填充、拷贝、相等判断,转化为list等等。我们选择部分看下,其他的可以看jdk中的Arrays源码。
https://leetcode-cn.com/problems/search-insert-position/
例如下面的二维数组就是每行、每列都递增排序。如果在这个数组中查找数字7,则返回true;如果查找数字5,由于数组不含有该数字,则返回false。
在MongoDB中文档是指多个键及其关联的值有序地放置在一起就是文档,其实指的就是数据,也是我们平时操作最多的部分。
MongoDB是由C++语言编写的非关系型数据库,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统,其内容存储形式类似JSON对象,它的字段值可以包含其他文档、数组及文档数组,非常灵活。在这一节中,我们就来看看Python 3下MongoDB的存储操作。 1. 准备工作 在开始之前,请确保已经安装好了MongoDB并启动了其服务,并且安装好了Python的PyMongo库。 2. 连接MongoDB 连接MongoDB时,我们需要使用PyMongo库里面的MongoClient。一般来说,传入MongoDB的
MongoDB 将数据存储在灵活的json文档中,这意味着可以直接得到从文档到文档的数据、结构等。
题目:给定一个 n 个元素有序的(升序)整型数组 nums 和一个目标值 target ,写一个函数搜索 nums 中的 target,如果目标值存在返回下标,否则返回 - 1。
英文 | https://javascript.plainenglish.io/a-6-minute-guide-to-24-javascript-array-methods-52bf5f0e209c
刚刚结束了《每天5分钟用C#学习数据结构》的学习之旅,今天开始我们来用之前学到的数据结构知识来刷《剑指Offer》的一些核心题目(精选了其中30+道题目),希望对你有帮助!本文是第一篇,题目为:二维数组中的查找。
今天让我们来继续聊一聊js算法,通过接下来的讲解,我们可以了解到搜索算法的基本实现以及各种实现方法的性能,进而发现for循环,forEach,While的性能差异,我们还会了解到如何通过web worker做算法分片,极大的提高算法的性能。
算法:当数据量很大适宜采用该方法。采用二分法查找时,数据需是「有序不重复」的。二分法查找本质上就是分治算法。
JavaScript在其内部封装了一个Array对象,使得我们可以方便地使用数组这种简单的数据结构,同时,也在 Array对象的原型上定义了一些常用并且很有用的操作数组的函数。
一.概念 哈希表就是一种以 键-值(key-indexed) 存储数据的结构,我们只要输入待查找的值即key,即可查找到其对应的值。 哈希的思路很简单,如果所有的键都是整数,那么就可以使用一个简单的无序数组来实现:将键作为索引,值即为其对应的值,这样就可以快速访问任意键的值。这是对于简单的键的情况,我们将其扩展到可以处理更加复杂的类型的键。 使用哈希查找有两个步骤: 1. 使用哈希函数将被查找的键转换为数组的索引。在理想的情况下,不同的键会被转换为不同的索引值,但是在有些情况下我们需要处理多个键被哈希到同一
1.for循环方法: 代码灵活,但效率低。就是用一个for循环进行元素的逐个拷贝,进行深拷贝或者浅复制这个大家可以自己把握。
在刷题的过程中,二分法用的还是挺多的,有时候超时了往往是你没有用上二分法,今天我就来稍微总结下用的最多的三种二分法搜索。
算法是基础,小蓝同学准备些总结一系列算法分享给大家,这是第5篇《二分查找》,非常赞!希望对大家有帮助,大家会喜欢! 前面系列文章: 归并排序 #算法基础#选择和插入排序 由快速排序到分治思想 算法基础:优先队列 二分查找,就和他的名字一样,把一个数组找到他的中间的值和我想要找的值,进行对比,这个时候可以分为三种情况 1、比中间值大,我就到中间值到最大值的范围内去找。 2、比中间值小,那就去最小值和中间值之间去寻找。 如果正好相等那恭喜你找到了。然后照这个思路不断的递归迭代就可以确定是否有对应的值了。
还记得我们刚入行,接触算法的时候,一般都会从冒泡排序、二分查找开始入手算法,那小伙伴们会不会觉得这个算法太容易了,没有必要用一篇文章来讲解呢。
我们在使用Excel制作表格整理数据的时候,常常要用到它的函数功能来自动统计处理表格中的数据。这里整理了Excel中使用频率最高的函数的功能、使用方法,以及这些函数在实际应用中的实例剖析,并配有详细的介绍。 1、ABS函数 函数名称:ABS 主要功能:求出相应数字的绝对值。 使用格式:ABS(number) 参数说明:number代表需要求绝对值的数值或引用的单元格。 应用举例:如果在B2单元格中输入公式:=ABS(A2),则在A2单元格中无论输入正数(如100)还是负数(如
应用举例:如果在B2单元格中输入公式:=ABS(A2),则在A2单元格中无论输入正数(如100)还是负数(如-100),B2中均显示出正数(如100)。
在数据库系统中,SQL语句不区分大小写(建议用大写) SQL语句可单行或多行书写,以“;”结尾 关键词不能跨多行或简写 用空格和缩进来提高语句的可读性 子句通常位于独立行,便于编辑,提高可读性 注释: SQL标准: /*注释内容*/ 多行注释 -- 注释内容 单行注释,注意有空格 MySQL注释: #
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