[1,2],[1,3],[2,3],[1,2,3]] const arr = [1,2,3] const newArr = [] const powerSet = [] // 在[0,2^(n)-1]的整数区间上任取一个值...x，x的二进制表示可以用来表示s的一个子集 for(let i = 0;i<Math.pow(2,arr.length);i++) { const newNum = i.toString(2).padStart...(3,0).split('') newArr.push(newNum) } // console.log(newArr) // 对于x的第i位，如果为1，则此子集包含s的第i个元素，否则不包含 for...powerSet.push(arr[k]) } else { powerSet.push('') } } } const bwPowerSet = [] // 将数组每3项存到一个数组中...const r = powerSet.slice(o,o+3).filter(function (s) { return s }) // 将这些数组push到bwPowerSet数组中，就是要求的子集集合
和高速排序有点类似，利用高速排序的划分算法， 划分算法见http://blog.csdn.net/buyingfei8888/article/details/8997803 依据int partition
一道经典的题目。给一堆乱序的数，如果它们从小到大排好，求第 k 个是多少。假设排列的下标从 1 开始，而非 0 开始。 这个问题如此之简单而熟悉，可它却可以是很多现实问题的某一个子问题的抽象。...具体来说，如果拿到若干个数组，从中任意取两个数 x 和 y，要求 x+y 的各种组合里面的第 k 个，或者在全为非负数的情况下引入乘法，比如 x*y+2x 的所有组合里面的第 k 个。...一种办法是，通过某种排序方法（比如基于不断归并的外排序），给每台机器上的数据都排好序，然后从中找一个（猜一个可能为所求的数）数作为 pivot，并且在每台机器上这些有序数里面都明确这个 pivot 的位置...sum<k，说明这个数在每台机器上 machine[i] 往后，直到结尾的这一段数中； 如果 sum>k，说明这个数在每台机器上 machine[i] 往前，直到开头的这一段数中。...这个方法改变了思考的角度，原本是从一堆数中去找第 k 个数，现在是从中拿出一个数来，去这堆数中找它应该在的位置。 还蛮有趣的。
算法： 核心在于单个数字的1的个数的计算，其他的题目都是基于这个基础来做的操作。...} else { v = append(v,a) tmp[n] = v } } // 利用map将数组按照升序的方式排序...sort.Ints(nums) res := []int{} for _,v := range nums{ // 相同位数的数组里面也需要按照升序排序...2,3,5,7,11,13,17,19} m := make(map[int]int) for _,v:=range s { m[v] = v } // 计算每个数中...1的个数 c := 0 for i:=L;i<=R;i++ { t := numCount(i) if _,ok := m[t];ok {
这个题目作为一个小练习，让我们对树的概念进一步的掌握，其实思路非常简单，在遍历树的过程中，计算某个节点如果leftChile和rightChild都指向NULL，那么证明其就是一个叶子节点，我们对引用计数加一就可以了...countleaf(tree->leftChild, count); // 继续遍历右侧子树 countleaf(tree->rightChild, count); } 代码非常简单，我们只需要将树的地址和一个计数的
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...，复杂度是O（logn*n），但是有时候并不需要排序，用简单的选择排序，或者是冒泡排序，那么就K轮的交换或者是选择，就可以得出结论，复杂度是O（n*k），当K很大的时候排序可能是更好的解法，当K小的时候用选择或者是冒泡效率会更加的高...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
不用数组求多个数的最小值 今天发现了一个特别好玩的（求最小值） 如果给你一串数字例如：(156,52,187,61,21,5)让你求最小值。...如果我没有猜错的话，你一定想到的办法是写一个数组进行求最小值对吧。但是，但是如下题所示： 一、不利用数组求出(156,52,187,61,21,5)中的最小值。 你怎么做？
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...文章目录 一、判断n是否能被2~n-1整除 二、判断n是否能被2~√n间的整数整除 一、判断n是否能被2~n-1整除 输入的数n不能被2-（n-1）整除，说明是素数 输入的数n能被2-（n-1）整除，...说明不是素数 注意：1不是素数，素数是指大于1的自然数，除了1和该数自身外，无法被其他自然数整除的数。...法一： #include int main() { int i, n; printf("请输入一个数:"); scanf("%d", &n);...("这是素数\n"); return 0; } 法二： #include int main() { int i, n; printf("请输入一个数
作者：每天都要记得刷题(●’◡’●) 时间：2022/04/04 本篇感悟：举一反三，由求 n的阶乘联想到递归求n个数中的最大值，对递归有了更深的了解。...文章目录 ⭐题目（代码在文末） ⭐递归思想 ⭐求前n个斐波那契数 ⭐具体代码（答案） ⭐题目（代码在文末） 使用递归求 55 ,22, 155, 77, 99这5个数中的最大值 ⭐递归思想 Q...A1：我们学过函数，知道了函数调用，函数调用就是一个函数调用其他函数，比如主函数调用求两个数之和。...往里套用就是： 关键:重复把求最大值这个过程重复再重复,知道找到递归出口 1.当数组只有一个元素的时候，这个数就是最大值 2.但是当n>1时，从数组下标大的一端开始自身调用**，将最后一个数和n-...1个数中的最大值进行比较（假设我们已知）** 3.然后就是求n-1个数中的最大值，也就是重复了以上的步骤 4.知道我们到了递归出口，再归回去就可以了。
以下是求两个数字的最小公倍数的C语言代码： #include int get_lcm(int a, int b) { int max, step, lcm; if...multipul printf("LCM of %d and %d is %d\n", num1, num2, lcm); return 0; } 该程序使用了一个名为get_lcm的函数来计算两个数字的最小公倍数...此函数使用了一个while循环来递增最大值并检查是否同时整除两个数字。如果是，函数返回这个最大公倍数。
条件：对两个数组已经排好序 一： NSArray *A = @[@1,@2,@3,@4,@5,@6,@7,@8,@9,@13]; NSArray *B = @[@1,@2,@3,@4,@...newA = [[NSMutableArray alloc]initWithArray:A]; NSInteger minB = [B[0] integerValue]; //取出B数组中最小的值...} NSMutableArray *realA = [[NSMutableArray alloc]initWithArray:newA]; //这里注意要重新构建一个新数组，表示最终的在范围内的数组...array1中8在数组array2中 2019-04-16 10:20:31.368176+0800 SYAnswer[68281:3279609] 数组array1中9在数组array2中 这种是以字典的形式来做的...我们这里有条件：数组是排过序的，这样也是可以借助第一种方案，先把array1内值筛选到array2的范围内，再进行最后的遍历操作，也算是一个优化。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 平均值 中位数 众数 在习题8.8的基础上， 用一个整型数组feedback保存调查的40个反馈意见。...用函数编程计算反馈意见的平均值(Mean) 、中位数(Median) 和众数(Mode) 。中位数指的是排列在数组中间的数。如果原始数据的个数是偶数，那么中位数等于中间那两个元素的算术平均值。...众数是数组中出现次数最多的那个数(不考虑两个或两个以上的反馈意见出现次数相同的情况)。...（因为一开始没想到T^T ⚠修改： 谢谢@囷囷jn 的提醒，确实一开始的中位数部分只考虑了N为奇数的情况（学校oj居然给我AC了，太BUG了），没有考虑N为偶数的情况，目前已修改。...修改过程中发现了一个很恐怖的事情，我一开始在求中位数的函数部分，冒泡排序的时候数组⚠越界了！！！越界真的是很恐怖的事情，感受到了！！！
思路: 维护一个容量为k的小根堆,以流的方式读取数据,向堆中添加数据 如果小根堆没满直接填 满了之后比较当前读取数据和堆顶数组,如果当前数据更大,弹出堆顶,添加大数 注意: 对于大数据问题如果有多台机器也可以分割文件分别取最大的
Day38 作业题：最大连续1的个数 给定一个二进制数组， 计算其中最大连续1的个数。...示例 1: 输入: [1,1,0,1,1,1] 输出: 3 解释: 开头的两位和最后的三位都是连续1，所以最大连续1的个数是 3. 注意： 输入的数组只包含 0 和1。...输入数组的长度是正整数，且不超过 10,000。...maxi 迭代到第i个元素时，连续1的长度为 count ?...f(i+1)表示迭代完第i+1个元素时连续1的最大长度，则分两种情况： 若第 i+1 个元素为 0，则 f(i+1) = max(maxi, count)，连续1的最大长度 count 置 0 若第 i
问题描述 给定一个正整数N，将其表示为数字1,2,5,11相加的形式输出。要求上述数字出现的总次数最少(每个数字可以重复使用) 样式要求： 输入说明:一个正整数N (N<= 10000)。....输出说明:正整数N由1,2,5,11组成的加法表达式，要求非递增排列。...输入样例: 21 输出样例: 21=11+5+5 解决方案 要使数字总数最少，就应该从最大的数开始 用整除确定该加数的数量 用同样的方法确定其他加数的数量 应为格式要求是[]=[]+[]+[]…所以只能由字符串来实现也就是字符串的拼接...因位最后一位没有加号所以只输出到倒数第二位就是所要求的了 Python代码： N=int(input()) a=N//11 b=(N-a*11)//5 c=(N-a*11-b*5)//2 d=
已知一棵完全二叉树， 求其节点的个数 要求： 时间复杂度低于O(N)， N为这棵树的节点个数 public int countNodes(TreeNode root) { if (root...return (1<<(height - level - 1)) + bs(root.left,level+1,height); } } 注意：>> 与 <<的用法...： System.out.println( 1 << 2+2 ); 输出结果为16 >> 与 << 的运算优先级比 + - 要低 这里的主要两个逻辑为： image.png public static...root = root.left; level++; } return level-1; } 这个函数的意思是...：以level层的节点root计算这个树的最大的深度。
定义四个变量，最大长度a1及对应的数组a2，临时最大长度b1及对应的数组b2，循环字符串，判断每个循环体c是否在临时最长数组b2内，在的话就b1+1，同时将c追加到b2内，否则将b1置为1，b2清空，然后追加...再将a1和a2取最大值，b1和b2取最大值，即得到了最大长度与之对应的数组 代码： function findMaxString(str) { if (typeof str !
js数组中对象去重的方法 今天在进行百度地图开发时，遇到多个重复的点位，需要将重复的点位进行过滤，正常的数组我们通常都能找到方法进行解决，但对对象数组进行去重处理，有点蒙圈，下面我们就进一步研究 var...},{ lat: 22.687, lng: 114.014 }]; 方法一： 我们可以借助对象访问属性的方法
什么是TOP K问题 Top K指的是从n（很大）个数据中，选取最大（小）的k个数据。例如学校要从全校学生中找到成绩最高的500名学生，再例如某搜索引擎要统计每天的100条搜索次数最多的关键词。...堆排序解决TOP K 对于TOPK问题，解决方法有很多： 方法一：对源数据中所有数据进行排序，取出前K个数据，就是TopK。 但是当数据量很大时，只需要k个最大的数，整体排序很耗时，效率不高。...最小堆思路 最小堆（小根堆）是一种数据结构，它首先是一棵完全二叉树，并且，它所有父节点的值小于或等于两个子节点的值。 最小堆的存储结构（物理结构）实际上是一个数组。...最小堆解决TOPK 最小堆的实现： public class MinHeap { // 堆的存储结构 - 数组 private int[] data; // 将一个数组传入构造方法...个数 private static int[] topK(int[] data,int k) { // 先取K个元素放入一个数组topk中 int[] topk
//树状数组大范围求逆序数的离散化模板 --cyl #include #include #include #include<algorithm...s2){ return s1.x <s2.x; } int lowbit(int x){ return x&(-x); } int sum(int x) //求出现在x这个位置前边的和...这个求出是顺序的 { int ans=0; while(x){ ans+=s[x]; x-=lowbit(x); } return...ans; } void insert(int x) //离散化后的数组更新 { while(x<=n){ s[x]++; x+=lowbit(x);...sort(T+1,T+1+n,cmp); for(int i=1;i<=n;i++) discrete[T[i].num]=i; //离散化后的坐标
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
