【代码随想录算法训练Day1】LeetCode 704.二分查找、LeetCode 27.移除元素

本文主要是介绍【代码随想录算法训练Day1】LeetCode 704.二分查找、LeetCode 27.移除元素,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

Day1 数组、二分

二分并不算难,但有个比较麻烦的点是处理区间端点,如果区间端点处理不当,就容易出现死循环的情况,所以在我们处理二分的时候,要特别注意端点的处理,判断边界满足条件是严格不等或是大于等于小于等于,边界left和right如何迭代,都是需要关注的点

LeetCode 704.二分查找【二分】

本题的条件不算苛刻,题目中数组元素是不重复的,但是我们仍然可以用二分的基础模版来做,最后判断二分的最后一个元素是否是target即可。

解法1:基础模板

基础模板的原理是每次比较完元素之后用mid替换某个边界,从而达到缩小范围的目的,因为替换后mid仍在区间内,所以比较元素时可以带等号,即nums[mid]>=target,如果找到了元素,一个边界会保持不动,另一个元素逐渐逼近,最后left和right相邻,在取一半操作后落在left上,left就是最终的坐标,如果这个坐标的元素是target,则查找成功,否则不存在。

class Solution {
public:int search(vector<int>& nums, int target) {int left=0,right=nums.size()-1;while(left<right){int mid=left+right>>1;if(nums[mid]>=target) right=mid;else left=mid+1;}if(nums[left]==target) return left;else return -1;}
};

解法2:左闭右闭区间法

左闭右闭区间法就是每次查找的区间包含两边的两个端点,所以在查找结束后需要将查找范围缩小,特殊会出现的错误一般出现在数组仅有一个元素时,如果出现死循环,可以只用一个元素特判。

class Solution {
public:int search(vector<int>& nums, int target) {int left=0,right=nums.size()-1;while(left<=right){int mid=left+right>>1;if(nums[mid]>target) right=mid-1;else if(nums[mid]<target) left=mid+1;else return mid;}return -1;}
};

解法3:左闭右开区间法

左闭右开区间法即每次查找的区间只包含左端点,不包含右端点。
在代码中与左闭右闭有以下几个区别:
1.定义初始右端点时,right=num.size(),否则会丢失最后一个元素。
2.循环终止条件是left<right,因为如果数组只有一个元素,那么只包含一个元素的左闭右开区间不合法。
3.mid坐标对应的值大,需要查找左半侧时,right=mid,因为mid本来就不在[left,mid)区间中。

class Solution {
public:int search(vector<int>& nums, int target) {int left=0,right=nums.size();while(left<right){int mid=left+right>>1;if(nums[mid]>target) right=mid;else if(nums[mid]<target) left=mid+1;else return mid;}return -1;}
};

tips:

为防止int型left+right溢出,mid赋值可用这条代码

int mid=left+((right-left)/2);

LeetCode 27.移除元素【双指针算法】

经典的双指针算法,当我们用cnt记录这是第几个不是val的数的时候,正好此时的cnt值也是它在移除后数组中的下标,相当于我们有两个指针,i指针指向现在的数组元素,cnt指针指向移除后数组的元素,我们每次就是要把i指针的元素移到cnt指针的位置上去。

class Solution {
public:int removeElement(vector<int>& nums, int val) {int cnt=0;for(int i=0;i<nums.size();i++)if(nums[i]!=val) nums[cnt++]=nums[i];return cnt;}
};

关键在坚持,加油!

这篇关于【代码随想录算法训练Day1】LeetCode 704.二分查找、LeetCode 27.移除元素的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/970152

相关文章

哈希leetcode-1

目录 1前言 2.例题  2.1两数之和 2.2判断是否互为字符重排 2.3存在重复元素1 2.4存在重复元素2 2.5字母异位词分组 1前言 哈希表主要是适合于快速查找某个元素(O(1)) 当我们要频繁的查找某个元素,第一哈希表O(1),第二,二分O(log n) 一般可以分为语言自带的容器哈希和用数组模拟的简易哈希。 最简单的比如数组模拟字符存储,只要开26个c

不懂推荐算法也能设计推荐系统

本文以商业化应用推荐为例,告诉我们不懂推荐算法的产品,也能从产品侧出发, 设计出一款不错的推荐系统。 相信很多新手产品,看到算法二字,多是懵圈的。 什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法(注:传统是指科班出身的产品都会接触过)。但对于推荐算法,多数产品对着网上搜到的资源,都会无从下手。特别当某些推荐算法 和 “AI”扯上关系后,更是加大了理解的难度。 但,不了解推荐算法,就无法做推荐系

康拓展开(hash算法中会用到)

康拓展开是一个全排列到一个自然数的双射(也就是某个全排列与某个自然数一一对应) 公式: X=a[n]*(n-1)!+a[n-1]*(n-2)!+...+a[i]*(i-1)!+...+a[1]*0! 其中,a[i]为整数,并且0<=a[i]<i,1<=i<=n。(a[i]在不同应用中的含义不同); 典型应用: 计算当前排列在所有由小到大全排列中的顺序,也就是说求当前排列是第

csu 1446 Problem J Modified LCS (扩展欧几里得算法的简单应用)

这是一道扩展欧几里得算法的简单应用题,这题是在湖南多校训练赛中队友ac的一道题,在比赛之后请教了队友,然后自己把它a掉 这也是自己独自做扩展欧几里得算法的题目 题意:把题意转变下就变成了:求d1*x - d2*y = f2 - f1的解,很明显用exgcd来解 下面介绍一下exgcd的一些知识点:求ax + by = c的解 一、首先求ax + by = gcd(a,b)的解 这个

hdu2241(二分+合并数组)

题意:判断是否存在a+b+c = x,a,b,c分别属于集合A,B,C 如果用暴力会超时,所以这里用到了数组合并,将b,c数组合并成d,d数组存的是b,c数组元素的和,然后对d数组进行二分就可以了 代码如下(附注释): #include<iostream>#include<algorithm>#include<cstring>#include<stack>#include<que

hdu2289(简单二分)

虽说是简单二分,但是我还是wa死了  题意:已知圆台的体积,求高度 首先要知道圆台体积怎么求:设上下底的半径分别为r1,r2,高为h,V = PI*(r1*r1+r1*r2+r2*r2)*h/3 然后以h进行二分 代码如下: #include<iostream>#include<algorithm>#include<cstring>#include<stack>#includ

综合安防管理平台LntonAIServer视频监控汇聚抖动检测算法优势

LntonAIServer视频质量诊断功能中的抖动检测是一个专门针对视频稳定性进行分析的功能。抖动通常是指视频帧之间的不必要运动,这种运动可能是由于摄像机的移动、传输中的错误或编解码问题导致的。抖动检测对于确保视频内容的平滑性和观看体验至关重要。 优势 1. 提高图像质量 - 清晰度提升:减少抖动,提高图像的清晰度和细节表现力,使得监控画面更加真实可信。 - 细节增强:在低光条件下,抖

【数据结构】——原来排序算法搞懂这些就行,轻松拿捏

前言:快速排序的实现最重要的是找基准值,下面让我们来了解如何实现找基准值 基准值的注释:在快排的过程中,每一次我们要取一个元素作为枢纽值,以这个数字来将序列划分为两部分。 在此我们采用三数取中法,也就是取左端、中间、右端三个数,然后进行排序,将中间数作为枢纽值。 快速排序实现主框架: //快速排序 void QuickSort(int* arr, int left, int rig

活用c4d官方开发文档查询代码

当你问AI助手比如豆包,如何用python禁止掉xpresso标签时候,它会提示到 这时候要用到两个东西。https://developers.maxon.net/论坛搜索和开发文档 比如这里我就在官方找到正确的id描述 然后我就把参数标签换过来

poj 3974 and hdu 3068 最长回文串的O(n)解法(Manacher算法)

求一段字符串中的最长回文串。 因为数据量比较大,用原来的O(n^2)会爆。 小白上的O(n^2)解法代码:TLE啦~ #include<stdio.h>#include<string.h>const int Maxn = 1000000;char s[Maxn];int main(){char e[] = {"END"};while(scanf("%s", s) != EO