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数组实际操作求数组中数字最大值

DOCTYPE html>          一维数组最大值     <script type="text...        var num=[1,56,23,954,6,43,87,3,5,55];         function max(arr){             var temp=arr[0];//初始化<em>最大值</em>默认为数组<em>的</em>第...0号元素             //遍历出数组全部元素         for(var i=0;i<arr.length;i++){             //用初始化<em>的</em>值和遍历出<em>的</em>值比较大于初始化值...,则将遍历后值即为<em>最大值</em>             if(arr[i]>temp){                 temp=arr[i];             }         }         ...return temp;//将比较<em>最大值</em>返回给temp         }                  var re=max(num);         document.write(re);

1.8K30

队列最大值滑动窗口最大值

方法二:用两个栈实现队列 思路 面试题30中,我们实现过用两个栈实现了队列,可以在O(1)时间得到栈最大值,也就可以得到队列最大值。...第二个数字是3,比2大,所以2不可能是滑动窗口中最大值,因此把2从队列里删除,再把3存入队列中。第三个数字是4,比3大,同样删3存4。此时滑动窗口中已经有3个数字,而它最大值4位于队列头部。...第四个数字2比4小,但是当4滑出之后它还是有可能成为最大值,所以我们把2存入队列尾部。下一个数字是6,比4和2都大,删4和2,存6。就这样依次进行,最大值永远位于队列头部。...但是我们怎样判断滑动窗口是否包括一个数字?应该在队列里存入数字在数组里下标,而不是数值。...当一个数字下标与当前处理数字下标之差大于或者相等于滑动窗口大小时,这个数字已经从窗口中滑出,可以从队列头部把它删除。因此,我们既有可能从头部删除数字,又可能从尾部删除数字,所以要双端队列。 ?

2.2K20

「硬核JS数字之美

、尾数三个维度看,S 代表正负,阶码 E 值远大于尾数 M 个数,所以阶码 E 决定大小,尾数 M 决定精度 So,我们从阶码 E 入手分析 规格化下,当 E 最大值时,2046(最大阶码) -...1023(偏移量) = 1023(阶码真值)即 011 11111111 从阶码 E 最大值求出指数(阶码真值)来看,我们可以得到数值范围是 -2^1023 ~ 2^1023,使用 JS 求指函数...) 所以数字最大正数和最小负数范围如下 1.7976931348623157e+308 ~ -1.7976931348623157e+308 如果超过这个值,则数字太大就溢出了,在 JS 中会显示...所以数字最小正数和最大负数范围即如下 5e-324 ~ -5e-324 如果存了一个数值比可表示最小数还要小,就显示成 0,学名反向溢出 JS中整数范围 和数字大小不同,数字可以有小数,但是整数就只是单纯整数...我们从尾数 M 来分析,精度最多是 53 位(包含规格化隐含位 1 ),精确整数范围其实就是 M 最大值,即 1.11111111...111 ,也就是 2^53-1 , 使用 JS 函数 Math.pow

5.4K20

滑动窗口最大值

题目描述 给定一个数组和滑动窗口大小,找出所有滑动窗口里数值最大值。...例如,如果输入数组 {2, 3, 4, 2, 6, 2, 5, 1} 及滑动窗口大小 3,那么一共存在 6 个滑动窗口,他们最大值分别为 {4, 4, 6, 6, 6, 5}。...解题思路 维护一个大小为窗口大小大顶堆,顶堆元素则为当前窗口最大值。 假设窗口大小为 M,数组长度为 N。...在窗口向右移动时,需要先在堆中删除离开窗口元素,并将新到达元素添加到堆中,这两个操作时间复杂度都为 log2M,因此算法时间复杂度为 O(Nlog2M),空间复杂度为 O(M)。...heap.peek()); for (int i = 0, j = i + size; j < num.length; i++, j++) { /* 维护一个大小为 size 大顶堆

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分割数组最大值

问题描述: 给定一个非负整数数组和一个整数 m,你需要将这个数组分成 m 个非空连续子数组。设计一个算法使得这 m 个子数组各自和最大值最小。...其中最好方式是将其分为[7,2,5] 和 [10,8], 因为此时这两个子数组各自最大值为18,在所有情况中最小 来源:力扣(LeetCode) 链接:https://leetcode-cn.com...解决方案 贪心+二分 该问题是一道经典贪心+二分问题。 不妨设k为子数组最大和,由题意可知存在如下结论: 若以子数组和最大值为k可以分割出m个子数组,则以k+ 1也一定能分割出m个子数组。...由该结论我们就可以对k从[max(nums), sum(nums)]区间中二分查找出满足条件k最小值。上式中下界max(nums)为当前数组最大值,sum(nums)为当前数组之和。...dp[i - 1] [k - 1]为前段最大子数组和,max(…)是为了获得最大子数组和,外面的min(…)是为选出所有分割子数组和最大值最小那个。

4.3K10
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