数组大小为k的相等排列的个数 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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求一个数组的最大k个数（java）

问题描述：求一个数组的最大k个数，如，{1,5,8,9,11,2,3}的最大三个数应该是，8,9,11 问题分析： 1.解法一：最直观的做法是将数组从大到小排序，然后选出其中最大的K个数，但是这样的解法...但是这都是会对前K个数进行排序，所以效率不高，当K很大的时候，以上两种方法效率都不是很高。 ...2.解法二：不对前K个数进行排序，回忆快排的算法中，那个partition函数，就是随机选择数组中的一个数，把比这个数大的数，放在数组的前面，把比这个数小的数放在数组的后面，这时想如果找出的随机数，最终位置就是...K，那么最大的K个数就找出来了，沿着这个思路思考问题，但是这个函数，最后的索引位置并不一定是K，可能比K大也可能比K小，我们把找出的数组分成两部分sa，sb，sa是大的部分，sb是小的部分，如果sa的长度等于...K的话，那么直接返回就是最终结果，如果sa的长度要比K大的话，那么以sa为新的数组，从sa中找出K个最大的数，这时候就把原始数据集减少到的sa，如果sa的长度比K小的话，加入sa中有m个元素，那么m个元素算作是

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交换一次获得长度为k的排列

题目描述小红有一个长度为n的排列，她可以选择两个位置，然后交换两个位置的数。她想知道能否通过最多一次交换，使得存在一个连续子段，是长度为k的排列。...排列是指一个长度为 len 的整数数组，数组中包含1到len的每个数，且每个数只出现一次。输入描述第一行两个整数n, k，表示排列长度和连续子段长度。...要解决这个问题，我们需要检查是否可以通过最多一次交换，使得存在一个长度为 k 的连续子段是排列。具体步骤如下：检查当前排列：首先检查当前排列中是否存在一个长度为 k 的连续子段是排列。...和排列数组 arr。...检查当前排列：遍历所有可能的长度为 k 的连续子段，检查这些子段是否是排列。如果找到一个满足条件的子段，返回 “YES” 和空列表。

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您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

获取数组中最小的k个数字_29

，但是我们这里存在一个问题，数组不太好删数据，删除的话要进行一个所有数据的前移，因此，我这里取了个巧，我把第一个数字和最后一个数字交换，然后我当这个数组的长度减了1，当最后一个数字不存在，然后会进行一个从顶到下的重建...，同理第二大的数字出来后与倒数第二个交换，当倒数第二个数就不存在了，以此类推。。。...currIndex); } } /** * 堆平衡 * 当某个节点发送变化了,那么其子树就需要重新维持平衡 * param 堆,修改位置,堆数组大小...个数实现了（利用大根堆） public ArrayList GetLeastNumbers_Solution(int[] input, int k) { ArrayList...currIndex); } } /** * 堆平衡 * 当某个节点发送变化了,那么其子树就需要重新维持平衡 * param 堆,修改位置,堆数组大小

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和为K的子数组

给定一个整数数组和一个整数 k，你需要找到该数组中和为 k 的连续的子数组的个数。...示例 1 : 输入:nums = [1,1,1], k = 2 输出: 2 , [1,1] 与 [1,1] 为两种不同的情况。...前缀和: 当前元素之前的所有元素的和哈希表里面放前缀和,前缀和出现的次数遍历数组每一个元素,判断当前“前缀和”与历史前缀和...，差分出一个子数组，该历史前缀和出现过 c 次，等价于当前项找到 c 个子数组求和等于 k。...){ // pre-pre历史前缀和=k pre-k=历史前缀和 count+=map.get(pre-k); }

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【面试题】1887- 如何判断两个数组的内容是否相等

题目给定两个数组，判断两数组内容是否相等。...直接遍历✍ 直接遍历第一个数组，并判断是否存在于在第二个数组中求差集, 如果差集数组有长度，也说明两数组不等（个人感觉比上面的麻烦就不举例了） const arr1 = ["apple", "banana...=> NaN值永远不相等 Array.prototype.includes() 是使用的零值相等算法 => NaN值视作相等严格相等算法: 与 === 运算符使用的算法相同零值相等不作为 JavaScript...评论区大佬方案（+1、-1）只需要一个对象遍历第一个数组就 +1 遍历第二个数组就 - 1 最后遍历对象，只要不是都是 0 就等于不匹配这样就不需要俩个对象了，而且第二个遍历的时候如果找不到这个值的话也可以直接退出了...评论区大佬方案（操作第二个数组）遍历第一个数组，在第二个数组找到就删除第二个数组中对应的元素，没有找到直接不等，最后再判断一下第二个数组的长度即可。

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最小的K个数

题目 :输入n个整数，找出其中最小的K个数。...例如输入4,5,1,6,2,7,3,8这8个数字，则最小的4个数字是1,2,3,4 思路: 遍历数组先取数组的前k个数建立大根堆,继续遍历数组.如果当前值比大根堆最大值小,那么将数组中这个小值替换到堆里...代码: //输入n个整数，找出其中最小的K个数。 // 例如输入4,5,1,6,2,7,3,8这8个数字，则最小的4个数字是1,2,3,4,。...public static ArrayList GetLeastNumbers_Solution(int [] input, int k) { ArrayList<Integer...}); //2,41,5,2,5,3,4,23 for(int i=0;i<input.length;i++){ if (ik)

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最小的 k 个数！

今天继续来学习《剑指Offer》系列的一道经典题目，依旧给出了非常详细的题解和精美的配图与动画。一、题目描述输入整数数组 arr ，找出其中最小的 k 个数。...= arr.length <= 10000 0 <= arr[i] <= 10000 二、题目解析这道题目最简单粗暴的方法当然是将数组 arr 按照从小到大的顺序整体排序之后，获取数组的前 k 个数就行...这句话隐藏着以下几个意思： 1、找出的这 k 个数并不需要按照顺序排列。 2、如果一开始就知道某个数不在这 k 个数中，完全可以将它丢到一旁。...所在的下标 index 与 k 的关系 * 1)、index 小于 k，说明从 0 到 index 这个左侧区间中的元素不足 k 个，那么最小的 k 个数肯定部分是在这个区间，还需要继续在右侧区间中去寻找出一部分元素来填充...int mid = partition(nums,left,right); // 如果 mid 下标恰巧为 index，那么找到了最小的 k 个数 if (mid ==

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最小的 K 个数

题目描述描述给定一个长度为 n 的可能有重复值的数组，找出其中不去重的最小的 k 个数。...例如数组元素是4,5,1,6,2,7,3,8这8个数字，则最小的4个数字是1,2,3,4(任意顺序皆可)。...数据范围：0≤k,n≤10000，数组中每个数的大小0 ≤val≤1000 要求：空间复杂度 O(n) ，时间复杂度 O(nlogn) 输入： [4,5,1,6,2,7,3,8],4 返回值： [1,2,3,4...] 说明：返回最小的4个数即可，返回[1,3,2,4]也可以解题思路大小为 K 的最小堆时间复杂度：O(NlogK) 空间复杂度：O(K) 特别适合处理海量数据维护一个大小为 K 的最小堆过程如下...在添加一个元素之后，如果大顶堆的大小大于 K，那么将大顶堆的堆顶元素去除，也就是将当前堆中值最大的元素去除，从而使得留在堆中的元素都比被去除的元素来得小。

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乘积小于k的连续子数组个数

和一个整数 k ，请你返回子数组内所有元素的乘积严格小于 k 的连续子数组的数目。...示例 1：输入：nums = [10,5,2,6], k = 100 输出：8 解释：8 个乘积小于 100 的子数组分别为：[10]、[5]、[2],、[6]、[10,5]、[5,2]、[2,6]、...需要注意的是 [10,5,2] 并不是乘积小于 100 的子数组。...解法滑动窗口法：遇到这种连续，且有一定的满足条件的数组问题时候，滑动窗口法是比较好的方法。...定义两个指针，left与right，都是从起始位置开始进行： •如果right右移，left到right到总乘积仍然小于k，则right继续右移直到不满足上述条件•此时，以left开始，right截止时候到满足次数为

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LeetCode题解——和为 k 的子数组

更新一篇发布在力扣上的题解，900+的watch记录一波，题目链接： https://leetcode-cn.com/problems/QTMn0o/ 解题思路 1、本题需要求出子数组之和为k的数组个数...我们可以先统计一下前n项的和值出现的次数，也就是所谓的前缀和，这里将前缀和为0也统计进来： 1）此时假设k=6，我们肉眼可见的数组和值为6的是【1，2，3】，那么对应到前缀和里面就是 3 这个位置，...它其实可以看成 3 - 0 得到的区间和值； 2）再假设k=7，那么我们可以发现数组和值为7的是【3，4】，此时我们可以发现在前缀和中没有找到和值为7的，那么说明该子数组的起始位置并非0；此时按照滑动窗口的思路就应该移动左指针...k的子数组了。...hash表中寻找的键值是sum-k，因为直接寻找k只可以找到那些起始位置为0的子数组，而寻找sum-k因为我们事先插入了一个0的键值，因此这里也不会忽略掉这种情况。

1.1K2 0

最小的K个数

题目：思路：思路一：直接利用快速排序的方法对数组进行排序，时间复杂度为O(NlogN)，简单便捷，排完序之后便是有序的数组，直接去前K个数出来思路二：根据一次快排(Partition)的想法，我们知道一次随机快速排序可以确定一个有序的位置...，这个位置的左边都小于这个数，右边都大于这个数，我们如果能找到随机快速排序确定的位置等于k-1的那个位置，那么0-k-1个数就是我们要找的数。...如果Partition确定的位置大于K-1，说明k-1这个位置在它的左边，我们继续在左边进行查找。缺点：这种方法的时间复杂度虽然是O(n)，但是找出来的最小的K个数却不是排序过的。...而且这种方法有个限制，就是必须修改给的数组。思路三：利用大顶堆或小顶堆的思路，就是循环一遍数组，先直接将数组的前K个数直接塞入数组TEMP，构建堆。...然后从第K个数开始循环，先取出TEMP的第k-1个数值（即最大或者最小），进行比较，如果符合条件（即大于或小于），将堆的K-1踢出，将新值放入，重新构建堆。重复以上步骤直至循环结束。

3131 0

和为 K 的子数组

一题目二思路： 1.暴力枚举--时间复杂度N2,不推荐，由于存在Nums[i]数组最后都进行判断，不可达到目标就提前中值; 2.前缀树-时间复杂度N2,...不推荐先计算出前i项的合，这样加快了暴力破解计算和的过程； 3.前缀树+hash 假设区间[left, right]的和为k,即前right项的和-前left项的和=k,换句话说就是：前left项之和...因此我们可以遍历一遍数组，记录下前i项的和sum,用Map的健存储sum，Map的值存储sum出现的次数。...假设当前扫到第i位，记录它的前i项和sum，用该和减去k，即sum-k，判断sum-k是否为某个位置的前n项和，若是，更新统计量。...，即sum-k=0的时候我们需要赋初值，就是1。

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1.判断两个数组是否“相等”2.取两个数组的交并差集

Set是ES6种新增的数据结构，有点类似与数组，但它的成员的值都是唯一的 1.取两个数组的交并差集 var a = [1,2,3,4]; var b = [3,4,5,6]; var set1 = new...set1);//Set{1,2,3,4,5,6} console.log('交集：',set2);//Set{3,4} console.log('差集：',set3);//Set{1,2} 2.判断两个数组是否...“相等” 有两种方法 1 JSON.stringify() var a = ['1',2]; var b = [1,2]; console.log(JSON.stringify(a));//['1...，调用判断对象是否"相等"的方法,此方法不考虑数组中有对象的情况 //} else { // console.log(this...console.log(b.toString());//1,2 console.log(a.toString() == b.toString());//true 转换成字符串后，导致字符串'1'和数字1相等

2.2K2 0

输出数组的全排列java_java用sort对一个数组排序

public static void permutation(int[] nums, int start, int end) { if (start == end) { // 当只要求对数组中一个数字进行全排列时...，只要就按该数组输出即可 int[] newNums = new int[nums.length]; // 为新的排列创建一个数组容器 for (int...i++) { newNums[i] = nums[i]; } allSorts.add(newNums); // 将新的排列组合存放起来...nums[i] = nums[start]; // 将交换后的数组还原 nums[start] = temp;...permutation(numArray, 0, numArray.length - 1); int[][] a = new int[allSorts.size()][]; // 你要的二维数组

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【面试题】1887- 如何判断两个数组的内容是否相等

题目给定两个数组，判断两数组内容是否相等。...直接遍历✍ 直接遍历第一个数组，并判断是否存在于在第二个数组中求差集, 如果差集数组有长度，也说明两数组不等（个人感觉比上面的麻烦就不举例了） const arr1 = ["apple", "banana...=> NaN值永远不相等 Array.prototype.includes() 是使用的零值相等算法 => NaN值视作相等严格相等算法: 与 === 运算符使用的算法相同零值相等不作为 JavaScript...评论区大佬方案（+1、-1）只需要一个对象遍历第一个数组就 +1 遍历第二个数组就 - 1 最后遍历对象，只要不是都是 0 就等于不匹配这样就不需要俩个对象了，而且第二个遍历的时候如果找不到这个值的话也可以直接退出了...评论区大佬方案（操作第二个数组）遍历第一个数组，在第二个数组找到就删除第二个数组中对应的元素，没有找到直接不等，最后再判断一下第二个数组的长度即可。

3001 0

数组的全排列

以数组{1,2,3}为例，其全排列的过程如下：（1）1后面跟（2,3）的全排列；（2）2后面跟（1,3）的全排列；（3）3后面跟（1,2）的全排列。...运行结果如下： image.png 2.4考虑数组元素中有重复的元素还是以数组{1,2,3}为例，如果数组中有重复的元素，变成了{1,2,2}，那么它的全排列就不能完全按照上面的方法求解，需要做稍微的改动...3.3字典序生成全排列的基本过程给定数组A[N]，那么使用字典序输出全排列的方法基本过程描述如下：（1）将A按元素大小递增排序，形成字典序最小的排列；（2）左起从A[0]开始寻找最后一个元素...A[k]，满足A[k]k+1](kk]k+1](k为元素个数; （3）从A[k+1]向右开始寻找最小的一个A[i]，使得A[i]>A[k]; （4）交换A...（6）重复步骤（2）至（5），直到A按元素大小递减排序，即第二步找不到满足条件的A[k]。

3.2K1 0

和为K的子数组（LeetCode 560）

k 的子数组的个数。...考虑以 i 结尾和为 k 的连续子数组个数，我们需要统计符合条件的下标 j 的个数，其中 0≤j≤i 且 [j…i] 这个子数组的和恰好为 k 。...这个条件我们可以转化为： pre[i] − pre[j−1] == k 简单移项可得符合条件的下标 j 需要满足： pre[j-1] == pre[i] - k 所以，当我们考虑以 i 结尾和为 k 的连续子数组个数时...，只需要统计有多少个前缀和为 pre[i] - k （即 pre[j - 1]）的个数即可。...如果当前 pre 等于 k，则前缀和个数累加 1。将当前前缀和 pre 记录到哈希表，即 hash[pre] += 1。最后输出答案个数。时间复杂度： O(n)，其中 n 为数组的长度。

2051 0

寻找大小为n的数组中出现次数超过n2的那个数

问题描述: 在一个大小为n的数组中，其中有一个数出现的次数超过n/2，求出这个数。...这题看似很简单，但是找到最优解不容易，一般情况我们首先想到最笨的方法，每选一个数，遍历一次数组，复杂度O(N^2),或者先排序再找那个数，复杂度一般为O(NlgN),或者用hash，时间复杂度O(N)，...所以这些都不是最优解，我们先分析一下这个题目，设该数出现的次数为x，则x满足，n/2+1的数全部相抵消的话，至少还剩1个，我们从前往后遍历，设key为第一个数...，则说明key已经用完了，所以需要重新初始化key为另一个数，再重复以上步骤，因为一定有一个数大于n/2，所以遍历到最后剩下的那个数，就是要求的数。...#include #include using namespace std; /*在大小为n的数组中寻找次数超过n/2的数*/ int find_data(vector

5812 0

【面试题】1915- 如何判断两个数组的内容是否相等

题目给定两个数组，判断两数组内容是否相等。...直接遍历✍ 直接遍历第一个数组，并判断是否存在于在第二个数组中求差集, 如果差集数组有长度，也说明两数组不等（个人感觉比上面的麻烦就不举例了） const arr1 = ["apple", "banana...=> NaN值永远不相等 Array.prototype.includes() 是使用的零值相等算法 => NaN值视作相等严格相等算法: 与 === 运算符使用的算法相同零值相等不作为 JavaScript...评论区大佬方案（+1、-1）只需要一个对象遍历第一个数组就 +1 遍历第二个数组就 - 1 最后遍历对象，只要不是都是 0 就等于不匹配这样就不需要俩个对象了，而且第二个遍历的时候如果找不到这个值的话也可以直接退出了...评论区大佬方案（操作第二个数组）遍历第一个数组，在第二个数组找到就删除第二个数组中对应的元素，没有找到直接不等，最后再判断一下第二个数组的长度即可。

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和至少为K的最短数组

问题描述返回 A 的最短的非空连续子数组的长度，该子数组的和至少为 K 。如果没有和至少为 K 的非空子数组，返回 -1 。...然后发现数组中存在负值，前缀和不一定是递增的，因此上述做法不行。先说做法，再解释其正确性。首先计算前缀和数组记做sum，一般的会让前缀和数组多一个0元素。...此外遍历过程中会使前缀和元素维持一个单调队列（从队头到队尾单调递增）的结构遍历前缀和数组，分别找到以当前元素cur为右边界时满足子数组和大于等于K的左边界i，即找到满足如下条件里cur最近的i， sum...因此若存在i2，此时i1必不为最短子数组的左边界。问题二：为何直接可以弹出满足条件的队头元素，会不会以队头元素为左边界时满足条件的最短的子数组在cur后面？...-1 : ans; } } 时间复杂度为O（N）, 额外空间复杂度亦为O（N）。

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