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    判断单链表是否存在环

    周末参加完美世界校园招聘中就有一道判断单链表是否有环的编程题。 写一个C/C++函数,来判断一个单链表是否具有环,如果存在环,则给出环的入口点。...现在需要解决的问题有以下两个: 如何判断一个链表是不是这类链表? 如果链表为存在环,如果找到环的入口点?...判断链表是否存在环,办法为: 设置两个指针(fast, slow),初始值都指向头,slow每次前进一步,fast每次前进二步,如果链表存在环,则fast必定先进入环,而slow后进入环,两个指针必定相遇...= fast) { slow = slow->next; fast = fast->next; } return slow; } 判断两个单链表是否相交...比较好的方法有两个: 将其中一个链表首尾相连,检测另外一个链表是否存在环,如果存在,则两个链表相交,而检测出来的依赖环入口即为相交的第一个点。

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    js判断数组中是否存在某个元素(四种方法)

    法一:利用indexOf 不存在返回-1,存在返回第一次出现的索引 // js检查数组中是否包含某个元素 // 法一 indexOf var arr = [100,20,50,58,6,69,36,45,78,66,45..."存在,索引是:",arr.indexOf(66)) } 法二:利用find 它的参数是一个回调函数,所有数组元素依次遍历该回调函数,直到找出第一个返回值为true的元素,然后返回该元素...方法同样用于检测是否有满足条件的元素,如果有,则不继续检索后面的元素,直接返回true,如果都不符合,则返回一个false。...用法与find相似,只是find是返回满足条件的元素,some返回的是一个Boolean值,从语义化来说,是否包含返回布尔值更贴切。...result) { //do something... }; console.log(result) 法四:includes ES6新增的数组方法,用于检测数组是否包含某个元素

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    判断元素是否在视窗之内

    本文作者:IMWeb elvin 原文出处:IMWeb社区 未经同意,禁止转载 作为一名前端工程师我们经常需要判断目标元素是否在视窗之内或者和视窗的距离小于一个值(例如 100 px),从而实现一些常用的功能...那么仔细想一想,其实在浏览器渲染的时候,它就知道了元素是否在视窗之内,自身面积有多少在视窗之内。...下图是使用 Element.getBoundingClientRect() 进行计算实现的效果,可以看到有非常明显的卡顿,主要是因为需要对每一个元素都进行计算,判断它们是否在视窗之内。...如果一个元素在视窗之内的话,那么它一定满足下面四个条件: top 大于等于 0 left 大于登录 0 bottom 小于等于视窗高度 right 小于等于视窗宽度 考虑到不同浏览器的兼容性,可以写出来如下的函数用于判断元素是否在视窗之内...target'))); // true or false Intersection Observer API 注册回调 Intersection Observer 即重叠观察者,从这个命名就可以看出它用于判断两个元素是否重叠

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    np.isin判断数组元素在另一数组中是否存在

    np.isin用法 np.isin(a,b) 用于判定a中的元素在b中是否出现过,如果出现过返回True,否则返回False,最终结果为一个形状和a一模一样的数组。...但是当参数invert被设置为True时,情况恰好相反,如果a中元素在b中没有出现则返回True,如果出现了则返回False. import numpy as np # 这里使用reshape是为了验证是否对高维数组适用...,返回一个和a形状一样的数组 a=np.array([1,3,7]).reshape(3,1) b=np.arange(9).reshape(3,3) # a 中的元素是否在b中,如果在b中显示True...Np_No_invert=np.isin(a, b, invert=False) print("Np_No_invert\n",Np_No_invert) # a 中的元素是否在b中,如果设置了invert...=True,则情况恰恰相反,即a中元素在b中则返回False Np_invert=np.isin(a, b, invert=True) print("Np_invert\n",Np_invert) #

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    如何判断一个元素在亿级数据中是否存在?

    现在我给你一个数,你需要告诉我它是否存在其中(尽量高效)。 需求其实很清晰,只是要判断一个数据是否存在即可。 但这里有一个比较重要的前提:非常庞大的数据。...写入和判断元素是否存在都有对应的 API,所以实现起来也比较简单。...而我们是否可以换种思路,因为只是需要判断数据是否存在,也不是需要把数据查询出来,所以完全没有必要将真正的数据存放进去。 伟大的科学家们已经帮我们想到了这样的需求。...它主要就是用于解决判断一个元素是否在一个集合中,但它的优势是只需要占用很小的内存空间以及有着高效的查询效率。 所以在这个场景下在合适不过了。...mightContain 是否存在函数 前面几步的逻辑都是类似的,只是调用了刚才的 get() 方法判断元素是否存在而已。 总结 布隆过滤的应用还是蛮多的,比如数据库、爬虫、防缓存击穿等。

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