1.什么是Bootstrap? 1.Bootstrap是2011年Twitter团队为了方便维护PC端和手机端二研发的一个响应式前端框架。 2.用于快速开发Web应用程序和网站的前端框架 3.Bootstrap是基于HTML、CSS、JS的,简介灵活,使Web开发更加快捷 4.总结:Bootstrap是一个建立在一个页面,可以在三个中断(PC、平板、手机)上完美战士的响应式前端框架 2.Bootstrap的环境配置: 19:021.到Bootstrap官网下载Bootstrap
一直想写一些简单易懂的文章,因为平时看的很多的书籍或者文章都是看着很难受的感觉,当然,这并不是说书籍写的不好,只是说对于一些没有太多基础或者基础不是很好的来说,相对来说还是比较难以理解的。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (62)-- 算法导论6.5 1题
先将数组最后一位元素作为参考点,将这个参考点和数组其他位置的元素(使用随机数获得)交换位置(当然也有不改变其位置的情况);
<button class="btn">Bootstrap的button</button>
当面试官问你什么是排序算法?请你用JavaScript实现一个简单的冒泡排序,如果你没掌握,就会被问住。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (55)-- 算法导论6.3 1题
Given an integer array nums sorted in non-decreasing order, return an array of the squares of each number sorted in non-decreasing order.
最近在公司打杂的时候,突然分到了一个锅,就是要支持一个新的功能:用户可以通过拖曳组件来改变组件的顺序。因此,这阵子就看了一下网上的一些drag和drog的文章以及W3C的介绍,然后自己亲手实践了一下,毕竟打码,才能变得更强。 首先,先放一个我的demo,大家可以去那里随便拖动一下玩一玩: https://chenjigeng.github.io/example/drag.html
思路:依次比较相邻的两个数,将小数放在前面,大数放在后面。即在第一趟:首先比较第1个和第2个数,将小数放前,大数放后。然后比较第2个数和第3个数,将小数放前,大数放后,如此继续,直至比较最后两个数,将小数放前,大数放后。重复第一趟步骤,直至全部排序完成。
在这个问题中,我们要使用一个称为"QuickSelect"的算法,这是一个用于在未排序的列表中查找第k小元素的算法。该算法基于"QuickSort",但它只处理足够的元素以找到第k小的元素,而不是完全排序列表。
今天给朋友们分享我花了将近一个月时间,参考了很多网上的优质博文和项目整理的一份比较全面的前端面试题集,还有面试前刷过的题目(其中概括HTML,CSS,JS,React,Vue,NodeJS,互联网基础知识)共有【269页】。很多朋友靠着这些内容进行复习,拿到了BATJ等大厂的offer, 也已经帮助了很多的前端学习者,希望也能帮助到你。
不能直接找到一个比minIndex小的就swap,因为交换后比较的就是minIndex和后一个元素2个元素的比较 而不是minIndex和后面所有元素比较
当元素 A[i] 比其孩子的的值都大时,调用 MAX-HEAPIFY(A, i) 会将 A[i] 与其孩子中的最小值进行交换,并将 A[i] 视为新的根节点。这个操作会使得以 A[i] 为根节点的子树满足最大堆的性质,即根节点比其左右孩子大。
插入排序(Insertion Sort),也被称为直接插入排序,是一种常见的排序算法。
下面是 MAX-HEAPIFY(A, 3) 在数组 A = (27, 17, 3, 16, 13, 10, 1, 5, 7, 12, 4, 8, 9, 0) 上的操作过程:
最近明显文章更新频率降低了,那是因为我在恶补数据结构和算法的相关知识,相当于是从零开始学习。
从每次循环中我们可以知道选择排序,实际上就是先确认起始位置的索引,假设第一个是最小位置,从剩余元素中找到比第一个位置小的值,如果剩余的元素有比它小,那么确认当前索引为最小索引值,并交换两个元素的位置。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (57)-- 算法导论6.4 1题
某一天在 B站 学习的时候,发现 B站 已经开启了秋季主题,并且在头图的这个交互上还内有乾坤。随着我们的鼠标变换位置,头图也跟随着我们的鼠标位置进行变换,配上秋季主题,显得特别治愈。(如下图)
选择排序 思想(从小到大) 每一趟从待排序的记录中选出最小的元素,顺序放在已排好序的序列最后,直到全部记录排序完毕 分析 假设数组中有个n元素 第一趟:在整个数组中选择出最小的元素,和数组中的第一个元素交换位置,那么此时的第一个元素就是最小的 第二趟: 从第二个元素开始再次查找剩余数组中最小的元素,和数组中的第二个元素交换位置,那么此时的第一个和第二个元素就是最小的 第三趟: 从第三个元素开始再次查找剩余数组中最小的元素,和数组中的第三个元素交换位置,那么此时的前三个就是从小到大的排序 第四趟…………………
完全二叉树是指除了最后一层其它层都达到最大节点数,且最后一层节点都靠左排列。比如,下面这颗树:
冒泡排序(Bubble Sort),是计算机科学领域中较简单的一种排序算法。 它重复地走访需要进行排序的元素,依次比较两个相邻的元素,如果元素的顺序(如从大到小、首字母从A到Z)错误就把元素的位置互换。 走访元素是重复进行的,直到没有任何相邻位置上的元素需要交换位置,排序完成。 这个算法的名字由来是因为越大的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端(升序或降序排列),就如同碳酸饮料中二氧化碳的气泡最终会上浮到顶端一样,故名“冒泡排序”。 光看理论可能会有些迷糊,没有关系,接下来我们详细学习一下冒泡排序究竟是如何比较,又是如何排序的~
(1)第一次比较:首先比较第一和第二个数,将小数放在前面,将大数放在后面。
堆是一种图的数据结构,被用于实现“优先队列”。优先队列是一种数据结构,可以自由添加数据,但取出数据时要从最小值开始按顺序取出。在堆的树形结构中,各个顶点被称为“结点(node)”,数据就存储在这些节点中。
大家一定都喝过汽水,汽水中常常有许多小小的气泡,哗啦哗啦飘到上面来。这是因为组成小气泡的二氧化碳比水要轻,所以小气泡可以一点一点向上浮动。
冒泡排序的原理是:从左到右,相邻元素进行比较。通过for循环每次比较一轮,就会找到序列中最大的一个或最小的一个。这个数就会从序列的最右边冒出来。
这是一个在面试中经常遇见的问题,此问题的关键是应尽可能的减少节点的比较次数,从而降低时间复杂度.因此选择小顶堆这个数据结构.
上一篇文章「 排序算法 」已经整体的把排序算法的分类和评估方法介绍了一下,今天起咱们就开始依次介绍一下各种排序算法的原理和特性。咱们就从最容易理解的「 冒泡排序 」开始吧。
在LeetCode上标签为“并查集”的题目不少,大部分题目在使用并查集后,解法一目了然,十分清晰,比如这篇文章要分析的一个题目——交换字符串中的元素。
这里有一个无序数组,接下来我要用冒泡的方式对其进行排序,冒泡排序的关键是相邻的两个元素进行比较。
堆的结构是一棵完全二叉树的结构,并且满足堆积的性质:每个节点(叶节点除外)的值都大于等于(或都小于等于)它的子节点。
选择排序(Selection Sort)是一种简单的排序算法,它的基本思想是在未排序的部分中选择最小(或最大)的元素,然后将其放在已排序部分的末尾。选择排序不同于冒泡排序,它不需要反复交换元素,因此在某些情况下可能比冒泡排序更快。本文将详细介绍选择排序的工作原理和Python实现。
问题描述 给出一个包含n个整数的数列,问整数a在数列中的第一次出现是第几个。 输入格式 第一行包含一个整数n。 第二行包含n个非负整数,为给定的数列,数列中的每个数都不大于10000。 第三行包含一个整数a,为待查找的数。 输出格式 如果a在数列中出现了,输出它第一次出现的位置(位置从1开始编号),否则输出-1。 样例输入 6 1 9 4 8 3 9 9 样例输出 2 数据规模与约定 1 <= n <= 1000。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (67)-- 算法导论6.5 6题
了解一个知识,必须要从其含义开始。 什么是选择排序呢,用一个例子来解释:仍然是同学排队问题 假设有A、B、C、D四位同学,该四位同学是身高大小情况为【B>A>D>C】,且目前的顺序为【A、B、C、D】 接下来用选择排序的思维为他们设计排序方法。 首先,在四位同学中挑选一位最低的同学将其和第一位同学交换位置,也就是C同学和A同学交换位置。此时的排序占位为【C、B、A、D】。接下来,不在管理第一位同学,将B同学,位于第二位的同学,和剩下的A和D同学中选择一个最小的同学,和B同学比较,发现其中的D同学身高最低,那么就将D同学和B同学调换位置。此时的位置顺序为【C、D、A、B】。接着,再看第三位A同学,在后几位同学中选择最低的同学。也就是B同学,与A同学比较身高。发现A同学为最低的同学,那么将不交换位置。此时的位置顺序仍为【C、D、A、B】。此时剩余最后一个元素(同学B),为最高同学,不进行比较。 通过这一个小例子可以大概了解到选择排序的含义。
冒泡排序是一种简单但有效的排序算法,它通过多次遍历待排序序列,比较相邻元素并交换它们的位置,使得最大(或最小)的元素逐渐升序(或降序)移动到序列的最末端。尽管冒泡排序不如一些更复杂的排序算法在大规模数据上表现优越,但它仍然是理解排序算法基本原理的良好起点。
比如:第一次排序,内层循环两两对比互换位置,将一个最值放到最后,第二次排序,内层循环又继续通过两两对比互换位置,将剩下的值中的最值放到倒数第二个位置,因为互换位置是通过两两对比的方式,所以交换次数的时间复杂度是O(n²)
冒泡排序(英语:Bubble Sort)是一种简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们的位置交换过来。走访数列重复地进行直到排序完成。因为越大(小)的元素经过交换会慢慢”浮”到数列的顶端(尾端),就如同碳酸饮料中的气泡一样,故名“冒泡排序”。
在PLC编程时,经常会使用多个数据,在这些数据中找到想要的数据就变得非常困难了。就像我们在茫茫人海中要寻找那个“她”,该去哪寻找?那有没有简单的方法去实现这个复杂的任务呢?那这时候,我们就要考虑使用间接寻址的方式了,也就是我们通常所说的指针。
总篇链接:https://laoshifu.blog.csdn.net/article/details/134906408
📷 前言 本文主要讲解排序算法中最简单的冒泡排序算法,希望你们会喜欢。 目录 📷 1. 简介 属于 内排序算法中 的 交换排序类别 2. 算法思想 自下而上对 相邻的2个数依次 比较 & 调整 若 反序 则交换,直到 无反序的记录 为止。 较大的数往下沉,较小的数类似气泡一样往上冒,故称:冒泡排序 3. 算法示意图 整个过程就跟冒泡一样,最小值一直往上“冒泡”,具体如下: a. 2与6对比:因2<6,所以交换位置 📷 b. 2与4对比:因2<4,所以交换位置 📷 c. 2与7对比:因2<7,所以交换位置
比如,第一次排序,所有元素(n)都是未排序的,就在所有元素里选出最小值,然后将这个最小值和第一个位置互换,然后第二次在剩余的元素(n-1)里先选出最小值(也就是全部元素(n)的第二小值),然后把最小值和第而个值互换位置,......以此类推,知道找到第n-1个元素和n互换位置后,第n个位置不用比较了,因为他就是最大值。
实例1:输入3名学生的编号,姓名,以及对应的三门成绩,最后依次输出3名学生的编号、姓名、三门成绩
简介 直接选择排序(Straight Select Sorting) 也是一种简单的排序方法,它的基本思想是:第一次从R[0]R[n-1]中选取最小值,与R[0]交换,第二次从R[1]R[n-1]中选取最小值,与R[1]交换,…,第i次从R[i-1]R[n-1]中选取最小值,与R[i-1]交换,…,第n-1次从R[n-2]R[n-1]中选取最小值,与R[n-2]交换,总共通过n-1次,得到一个按排序码从小到大排列的有序序列。 代码示例 package *; import java.math.Big
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Given an array nums, write a function to move all 0's to the end of it while maintaining the relative order of the non-zero elements.
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