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Python ---- 算法入门(2)分治算法解决【找数组的最大值和最小值】问题

题目 查找数组(序列)中最大值或最小值的算法有很多,接下来我们以 [12,16,7,9,8] 序列为例讲解两种查找最值的算法。 2....分治算法 分治算法解决问题的思路是:先将整个问题拆分成多个相互独立且数据量更少的小问题,通过逐一解决这些简单的小问题,最终找到解决整个问题的方案。 3....分治算法获取最大值 4.1 代码分析 如果列表长度是0,直接返回-1,表示没找到最大值; 当分区只有2个值时,获取其中最大的返回 将列表分割成两个区域; 获取列表的中间位置index; 递归回调,获取左边列表的最大值...分治算法获取最小值 5.1 求最小值代码分析 如果列表长度是0,直接返回-1,表示没找到最小值; 当分区只有2个值时,获取其中最小的返回 将列表分割成两个区域; 获取列表的中间位置index; 递归回调...# 通过分治算法,获取列表中的最小值 def get_min(arr, left, right): if len(arr) == 0: return -1 if right - left

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O(1)最大值最小值的均值滤波算法

算法介绍 之前做过最大值最小值滤波基本上复杂度是非常高的,因为涉及到遍历w*h的滑动窗口中的所有值然后求出这个窗口所有值的最大和最小值。...E6%9C%80%E5%A4%A7%E5%80%BC%E6%9C%80%E5%B0%8F%E5%80%BC%E7%AE%97%E6%B3%95.pdf ,讲的就是O(1)实现最大最小值滤波,所以希望与大家一起分享这个算法...算法原理 具体的想法和细节可以查看论文,注意到作者给出了算法的伪代码: ?...在这里插入图片描述 关于最大最小值滤波 上面的算法是对一个序列进行求长度为w的一维窗口的最大最小值,我们只需要把2维的Mat看成2个一维的序列,分别求一下然后综合一下2个维度的结果即可。...我们最后可以发现整个最大最小值滤波的算法复杂度和滤波的半径没有任何关系,确实是一个很优雅的算法。

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    【AI PC端算法优化】五,常量阶最大值最小值滤波算法

    来为大家介绍一个之前看到的一个有趣的常量阶最大值最小值滤波算法,这个算法可以在对每个元素的比较次数不超过3次的条件下获得任意半径区域内的最大值或者最小值,也即是说可以让最大最小值滤波算法的复杂度和半径无关...算法介绍 普通实现的最大最小值滤波复杂度是非常高的,因为涉及到遍历的滑动窗口中的所有值然后求出这个窗口所有值的最大和最小值。...它介绍了一个最大最小值滤波的优化方法,使得这两个滤波器算法的复杂度可以和滤波半径无关。 3. 算法原理 算法的核心原理如下图所示: ?...算法伪代码 其实算法也是比较好理解的,即动态维护一个长度为(滤波窗口大小)的单调队列,然后可以在任意位置获取以当前点为结束点的滤波窗口中的最大值或者最小值。 4....我们最后可以发现整个最大最小值滤波的算法复杂度和滤波的半径没有任何关系,这确实是一个很优雅高效的算法。

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    算法创作|求任意N个整数中的最大值和最小值

    问题描述 如何求得任意N个整数的最大值与最小值 解决方案 解决这个问题有三种常见思路,第一种思路比较简单粗暴,就是对用户输入的每个整数两两之间进行比较,直到找到最大的整数和最小的整数为止。...第二种思路是将用户输入的整数放入一个空列表中,然后利用Python内置的max()函数和min()函数分别得到最大值和最小值。...第三种思路与第二种思路类似,也是将用户输入的整数放入一个空列表,然后对列表进行排序,列表下标为0的数即为最小值,列表下标为N-1的数即为最大值。...d个整数中最小的整数是%d'%(N,List[0])) print('输入的%d个整数中最大的整数是%d'%(N,List[N-1])) 异常处理如图所示: image.png 加入处理异常的语句块后我们的代码更加健壮了...结语 求得任意N个整数的最大值与最小值方法多种多样,其中,将用户输入的整数放入一个空列表,随后对列表进行排序,并增强其处理异常数据的能力使我们的代码更加高效有用!

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    【JavaScript 算法】动态规划:最优子结构与重叠子问题

    在算法的世界里,动态规划(Dynamic Programming,简称DP)是一种解决复杂问题的有力工具。它通过将问题分解为更小的子问题,并记忆这些子问题的结果,从而避免重复计算,提高效率。...动态规划的两个核心概念是最优子结构和重叠子问题。 一、最优子结构 最优子结构指的是一个问题的最优解可以由其子问题的最优解构造而成。...这个问题也具有最优子结构性质,因为计算矩阵链的最优乘积方式可以通过计算它的子链的最优乘积方式来得到。...通过理解最优子结构和重叠子问题的概念,我们可以更好地应用动态规划来解决实际问题。这两个核心概念帮助我们识别问题的结构特性,并选择合适的优化策略,从而提高算法的效率。...四、总结 动态规划通过分解问题、存储子问题结果,解决了许多经典的计算问题。在实际应用中,识别问题是否具有最优子结构和重叠子问题的性质,并正确使用记忆化技术或表格法,可以显著提高算法的效率。

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    数据探索之巅:深入解析最大值与最小值区域的实现

    myChart.setOption(option);'二、最大值最小值区域实现原理在Echarts官方示例中,存在两条数据形成的区域,但是会存在数据与图形不对应等问题,此等现象也被称作为叠层现象,对于实际开发中...如何解决上述存在的问题呢?我的解决方法是用最大值数据的每一项减去最小值数据的每一项,也就是将重叠部分数据去重,形成符合预期数据。三、实现最大值最小值区域步骤1....绘制最大值最小值区域四、常见问题与解决方案1....存在的问题通过上述过程我们已经实现了最大值最小值形成的区域,但细心的观察,会出现问题,如上图红色框选的地方,提示框显示的数据最小值是符合我们的需求,但最大值显示有误。2....同时对出现的问题进行解决,最终实现最大值最小值形成的区域图形,希望此案例能够帮助更多的开发者解决类似的问题。

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    【Python 千题 —— 基础篇】列表的最大值与最小值(for 循环版)

    题目描述 输出列表的最大值与最小值。题中有一个包含数字的列表 [11, 39, 100, 48, 392, 10, 9],使用 for 循环输出这个列表的最大值与最小值。 输入描述 无输入。...输出描述 输出列表的最大值与最小值。...示例 示例 ① 输出: 列表的最大值是:392 列表的最小值是:9 代码讲解 下面是本题的代码: # 描述: 输出列表的最大值与最小值 # 输入: 无输入 # 输出: 输出列表的最大值与最小值 # 数字列表...# 更新最小值 if num < min_value: min_value = num # 输出最大值与最小值 print(f"列表的最大值是:{max_value}...for num in numbers: 比较与更新: 在循环中,使用条件语句比较元素与当前的最大值和最小值,并更新它们。

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    【运筹学】运输规划求最大值 ( 运输规划求最大值问题示例 | 转为运输规划求最小值的方式 )

    文章目录 一、运输规划求最大值问题 二、运输规划求最大值问题示例 一、运输规划求最大值问题 ---- 目标函数求最大值 : 如求利润最大值 , 营业额最大值 ; \begin{array}{lcl} \...\ \ \ ( \ i = 1, 2,3, \cdots , m \ \ ; \ \ j = 1, 2,3, \cdots , n \ ) \end{cases}\end{array} 二、运输规划求最大值问题示例...---- 下面的表格是 \rm A_i \ \ ( i = 1,2,3 ) 到 \rm B_j \ \ ( j = 1,2,3 ) 的吨公里利润 , 如何安排运输 , 能使得总利润最大 ;..., 但是最终的运输规划结果是相同的 ; 如加上 14 , 表格变为 : B 1...9 \rm B_1 \rm B_2 \rm B_3 产量 \rm A_1 12 9 6 9 \rm A_2 5 4 7 10 \rm A_3 8 9 10 12 销量 8 14 9 求上述运输规划最小值即可

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    贪心算法最优装载问题(Java代码实现)

    最优装载问题 最优装载问题实质上就是一个简单版的0-1背包问题 问题描述 有一批集装箱要装上一艘载重量为 c 的轮船,其中集装箱 i 的重量为 wi 最优装载问题要求确定在装载体积不受限制的情况下...,将尽可能多的集装箱装上轮船 算法描述 可用贪心算法求解/* * 若尘 */ package loading; import java.util.Arrays; /** * 最优装载问题(贪心算法...public class LoadingProblem { private static int[] x; /\*\* \* \* @param c 总重量 \* @param w 每个集装箱的重量...]; for (int i = 0; i < n; i++) { // 初始化 d[i] = new Element(w[i], i); } Arrays.sort(d); // 记录最优值...: 10.0 最优解为: 1, 1, 0, 1, 1 采用重量最轻者先装的贪心选择策略,可产生最优装载问题的最优解Java 源代码代码有详细注释,不懂评论下方留言

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    oracle修改sequence最大最小值_oracle取最大值的记录

    Increment :该子句是可选的,表示序列的增量。一个正数将生成一个递增的序列,一个负数将生成一个递减的序列。默认值为1 minvalue:可选的子句,决定序列生成的最小值。...cycle: 可选的关键字,当序列到达最大值(maxvalue)或者最小值(minvalue)时可复位并继续下去。如果达到极限。生成的下一个数据将分别是最小值或者最大值。...如果使用NO CYCLE 选项,那么在序列达到最大值或最小值之后,如果再试图获取下一个值将返回一个错误。 order: 该选项可以保证生成的序列值是按顺序产生的。...将来生成的序列号为50,60,70,80,90 注意: 使用序列时,需要用到序列的两个伪列NexVal与CurrVal。...例如: select seq_dept from dual; 当sequence的值到达了最大值之后,若选择了cycle属性,那么会复位到最小值继续增加依次循环。

    2.6K60

    java integer范围值的大小_求最大值最小值的代码

    java中的Integer.MAX_VALUE和Integer.MIN_VALUE 最近在刷leetcode的题时,才发现有几道题的利用到Integer类型的最大值和最小值,尤其是在判断是否溢出的时候,...有道题就非常经典直接判断最后一位,比如最大值231 – 1的最后一位是7,而最小值 -231 的最后一位是8,这样进行一个判断 8....至于Integer的最大值最小值为什么是这两个数,这是因为Java语言规范规定int型为4字节,不管是32/64位机器,这就是其所宣称的跨平台的基础部分....那么在计算机中其实是用做补码进行表示和运算的,使用补码不仅仅修复了0符号以及存在两个编码的问题,而且还能够多表示一个最低数,这也就是8位二进制数表示的范围为[-127,+127],而使用补码表示的范围为...1后称为 1000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 参考文献: java int型最大值/最小值,最大值+1,最小值-1 原码, 反码, 补码 详解 版权声明:

    1.3K20

    Javascript获取数组中的最大值和最小值的方法汇总

    比较数组中数值的大小是比较常见的操作,下面同本文给大家分享四种放哪广发获取数组中最大值和最小值,对此感兴趣的朋友一起学习吧 比较数组中数值的大小是比较常见的操作,比较大小的方法有多种,比如可以使用自带的...apply能让一个方法指定调用对象与传入参数,并且传入参数是以数组形式组织的。...恰恰现在有一个方法叫Math.max,调用对象为Math,与多个参数 Array.max = function( array ){ return Math.max.apply( Math, array...(",");//转化为一维数组 alert(Math.max.apply(null,ta));//最大值 alert(Math.min.apply(null,ta));//最小值 以上内容是小编给大家分享的...Javascript获取数组中的最大值和最小值的方法汇总,希望大家喜欢。

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    SSE图像算法优化系列七:基于SSE实现的极速的矩形核腐蚀和膨胀(最大值和最小值)算法。

    我曾经自己构思了一个想法,也是基于行列分离的,在速度上比上文的代码又要快,并且也是o(1)算法,但是算法速度和图片的内容有关,比如对一个图进行了一次算法后,再次对结果执行相同的算法,可能后一次就要慢很多...(最小值),如此处理得到 g 和 h 两个数组,那么对于某个点(索引为I),其半径R内的最大(小)值为:Max/ Min(g(I+R),h(I-R))。      ...边缘处理:       注意到在边缘处,比如左侧边缘,当要计算的点的索引小于R时,这时h值是无效的,而在右侧边缘,g值是无法取到的,但是仔细观察,问题很简单,还拿上述数据为例,如果要计算索引为2处半径为...2的最值,由于h(2-2)是超出索引的(前面说了本例以1为下标起点),因此不能用前述的方式,那我们回归到问题的本质,计算2处半径为2的最值,就是计算max(In(1), In(2), In(3), In...,EndY为分段范围的终点,我们观察g数据的规律,知道在分段范围内第一行的最大值就是数据本身,而后面的则是和前一行比较得到结果。

    1.8K90

    【趣学算法】Day2 贪心算法——最优装载问题

    该篇文章收录专栏—趣学算法 ---- 目录 一、贪心算法 (1)介绍 (2)注意事项 (3)性质 1)贪心选择 2)最优子结构 二、最优装载问题 (1)古董重量排序 (2)贪心策略选择 模板代码 (...(3)性质         人们通过实践发现,利用贪心算法求解的问题往往具有两个重要的性质:贪心选择和最优子结构。只要满足这两个性质,就可以使用贪心算法。...1)贪心选择         贪心选择是指原问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择得到:先做出当前最优的选择,将原问题变为一个相似却规模更小的子问题,而后的每一步都是当前最优的选择。...这种选择依赖于已做出的选择,但不依赖于未做出的选择。 2)最优子结构         最优子结构是指原问题的最优解包含子问题的最优解。...贪心算法通过一系列的局部最优解(子问题的最优解)得到全局最优解(原问题的最优解),如果原问题的最优解和子问题的最优解没有关系,则求解子问题没有任何意义,无法采用贪心算法。

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