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10-3 信号
三、信号 kill 命令通常用来“ 杀死 ”（终止）进程，它可以用来终止运行不正常的程序 或 拒绝终止的程序。如下例： kill命令示例.png 我们首先在后台启动了 xlogo 程序。She
86230发布于 2020-08-11 - 来自专栏mysql
hhdb数据库介绍(10-3)
单机部署为管理平台为用户提供单个组件安装部署的功能，弥补集群部署功能中无法单独安装某个组件的缺陷。具体功能说明与操作步骤请参考安装部署文档。
1.1K10编辑于 2025-03-12 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 10-3 实现混淆矩阵，精确率和召回率
具体的改造方法也比较简单，在介绍将多分类转换为二分类的时候提高过One to Rest，也就是将其中一个类别的样本看作是一个类别，而剩下的所有类别的样本看成是另外一个类别的样本。 数据集中标签值为9的类别看作一个类别（即y = 1），而将digits数据集中所有标签值不为9的类别看作是另外一个类别（即y = 0），其实就相当于将10个类别的digits数据集的十分类问题转换成了2个类别的二分类问题 这里需要注意，由于我们此时关注的是那些类别值等于9的样本，所以将其转换为二分类的时候，这些样本标签为y = 1。 有了极度偏斜的数据集，接下来就可以使用二分类算法进行分类了。这里二分类算法使用上一章介绍的逻辑回归算法。
2.2K30发布于 2020-04-08 - 来自专栏完美Excel
VBA专题10-3：使用VBA操控Excel界面之设置工作表（续）
要隐藏其他工作表中的行，只需使用该工作表代替ActiveSheet，例如使用Sheets(1)代表第1个工作表，或者使用Worksheets(1)代表第1个标准工作表。隐藏所有行后，行标题几乎被隐藏，但列标题仍然在工作表中。
2.9K20发布于 2020-07-16 - 来自专栏OI算法学习笔记
贪心与二分-二分答案
目标 学会二分答案的基本模板，并能进行简单应用。 重点 二分答案模板的熟悉及对最优性问题转可行性问题的处理。 导图大纲 图片 回顾 复习二分查找。 回顾下二分查找的思想，若序列呈升序，我们求出中间值mid，并判断是否满足条件。 二分查找的时间复杂度为 O(logn)O(logn)O(logn)。而对题目做修改，修改成，查找某个符合某个条件的值的最大或最小的值。此时，套用之前的二分查找的模板就不能够方便地去查找它的位置了。 此时，我们引入二分答案，来解决此类问题。 二分答案类问题抽象 形如这样的问题“求在有序的对象中，满足某个条件C(x)的最小的x”。 小结 稍微回顾下本小结的内容，讲解了二分答案中对于最优性问题转换成可行性问题的处理，以及介绍了另一种二分答案模板，注意两种模板的区别，不要用混。练习了砍树问题，注意数据范围的问题。
60720编辑于 2022-08-31 - 来自专栏mathor
二分查找与二分答案（3）
虽然我们现在面对的a数组是递减的，不是递增的，但是一样可以用二分查找求解。 显然是可以二分查找的。 第40~50行就是在二分查找，t是范围[l, r]的中点。
95640发布于 2018-06-19 - 来自专栏mathor
二分查找与二分答案（1）
我们就有效率更高的查找算法，叫做二分查找。 假如我们这时发现a[6]不是8，则说明8没有在这个数组里 二分查找又叫“折半查找”。 因为我们每进行一步，也就是查看一个元素的数值，都会使得后面需要检查的范围缩小一半 二分查找的时间复杂度是O(logN)的，换句话说，在长度为N的有序数组中查找一个数，查看元素的次数最多是logN+1 当N很大时，二分查找的速度比顺序查找快非常多倍 #include<iostream> using namespace std; int n,x,a[1000000]; int binary_search
91551发布于 2018-06-13 - 来自专栏mathor
二分查找与二分答案（4）
，不过这个二分的思路不容易想到。 既然cnt(x)是递增函数，我们就可以用二分查找的算法，找到一个x满足cnt(x) 等于K。这里的K就是题目里我们求第K小分数的K。 ，这样到底要二分多少次？ 考虑到题目的范围，二分的次数大概是log(P^2)=2log(P)次，其中P是Pi的最大值。因为P1和P2是其中最大的两个质数，那么任意两个分数的差不会小于1/(P1×P2)。 所以在我们二分的过程中，误差（也就是r-l差）在缩小到1/(P1×P2)之前就一定找到满足条件的m了。
869100发布于 2018-06-19 - 来自专栏mathor
二分查找与二分答案（2）
溢出风险 我们首先回顾一下上一次二分算法的代码 #include<iostream> using namespace std; int n,x,a[1000000]; int binary_search 都没有超出int的范围，但是计算m时，l+r就超过int范围了，导致m计算错误，整个算法挂掉 解决办法很简单，改成m=l+(r-l)/2，这样就不会有溢出的风险了 其他问题 我们解决了最简单的二分查找问题 my_lower_bound()函数 首先函数my_lower_bound(int a[],int n,int x)的参数分别是数组a，数组a的长度，带查找的元素x，而这个函数的实现，其实稍微改一下我们之前的二分查找代码即可
93140发布于 2018-06-19 - 来自专栏博客迁移同步
关于二分查找和二分搜索
首先是二分查找，举个有序的整数数组例子（二分查找和搜索都是针对有序数组） public int rank(int key, int n) { int lo = 0, hi = n - 假如lo=5，我查找一遍，就知道他前面有5个元素，即我这次要插入的元素下标就为5（从0开始计算） 下面讲一下二分搜索 比如从有序数组中查找某个数值 lower_bound 给定长度为n的单调不下降数列 an-1<109 0≤k≤109 输入 n = 5 a = {2, 3, 3, 5, 6} k = 3 输出 1(其中a0<3, a1>=3) 这里不仅仅是二分查找了 } 比如a[5]={2, 3, 3, 5, 6} a[2]=3和3进行比较，可以知道解不大于2 a[1]=3和3比较，可以知道解不大于1 a[0]=2和3比较，可以知道解不小于0 所以解为1 二分搜索法是通过不断缩小解的可能存在的范围
41820编辑于 2023-05-06 - 来自专栏X
Leetcode|基本二分搜索+左侧边界二分+右侧边界二分
文章目录 1 基本二分搜索 2 左侧边界二分 3 右侧边界二分 4 总结 致谢 1 基本二分搜索 【区间】：[left, right] 【终止条件】：left = right + 1 int binarySearch + 1; else if (nums[mid] > target) right = mid - 1; } return -1; } 2 左侧边界二分 【区间】：[left, right) 【终止条件】：left = right /**寻找左侧边界的二分搜索**/ int leftBound(vector<int>& nums, int target left : -1; } 3 右侧边界二分 【区间】：[left, right) 【注意】：最后是mid = left - 1 【终止条件】：left = right /**寻找右侧边界的二分搜索**/
2.1K20发布于 2021-09-18 - 来自专栏爱撸猫的杰
二分查找
description: * @author: Jay * @create: 2020-09-21 19:17 **/ public class TwoSearch { /** * 不使用递归的二分查找
51820发布于 2020-09-22 - 来自专栏宫水三叶的刷题日记
【面试高频题】难度 1.55，二分经典运用题
Tag : 「二分」 给你两个正整数数组 nums1 和 nums2 ，数组的长度都是 n 。 nums2 = [9,3,5,1,7,4] 输出：20 解释：将第一个元素替换为第二个元素：[1,10,4,4,2,7] => [10,10,4,4,2,7] 绝对差值和为 |10-9| + |10 = 20 提示： n == nums1.length n == nums2.length 1 <= n <= 10^5 1 <= nums1[i], nums2[i] <= 10^5$ 二分 这是一道二分陈题，具体做法如下： 我们在进行处理前，先对 进行拷贝并排序，得到 数组。 然后 在遍历 和 计算总的差值 时，通过对 进行二分查找，找到最合适替换 的值。
54910编辑于 2022-10-30 - 来自专栏开源优测
二分查找
概述 在上文《二分查找》中，我们了解了二分查找基本实现原理和具体的实现算法。 但大家有没有发现，如果目标查找值，如果在查找序列中存在多个，则查找返回的索引值，会有所变化。 那下面我们试着利用二分查找实现以下功能： 查找目标值在序列中第一次出现时的索引 查找目标值在序列中最后一次出现时的索引 例如，有序列如下： seq = [1, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5, 6, 7, 8] 我们查找目标值： 5 第一次出现在索引为：4 的位置 最后一次出现在索引为：7 的位置 下面我们对二分查找算法进行策略改造升级为： # 用于实现二分查找第一次出现的算法 first_binary_search (seq, query) # 用于实现二分查找最后一次出现的算法 last__binary_search(seq, query) 代码实现 first优先策略算法实现 # -*- coding:utf -8 -*- __author__ = '苦叶子' # first二分查找算法 # seq 待查序列 # query 要查找的目标 def first_binary_search(seq, query
87050发布于 2018-04-09 - 来自专栏赵俊的Java专栏
二分查找
样例 在数组 [1, 2, 3, 3, 4, 5, 10] 中二分查找 3，返回 2。 ] == target) { return end; } return -1; } } 原题地址 LintCode：二分查找
46310发布于 2018-06-04 - 来自专栏程序员阿杰
二分查找
本站文章除注明转载/出处外，均为本站原创或翻译，转载前请务必署名,转载请标明出处 最后编辑时间为: 2021/12/05 12:11
21310编辑于 2022-01-10 - 来自专栏尾尾部落
二分查找
二分查找法作为一种常见的查找方法，将原本是线性时间提升到了对数时间范围，大大缩短了搜索时间，但它有一个前提，就是必须在有序数据中进行查找。 二分查找很好写，却很难写对，据统计只有10%的程序员可以写出没有bug的的二分查找代码。出错原因主要集中在判定条件和边界值的选择上，很容易就会导致越界或者死循环的情况。 下面对二分查找及其变形进行总结： 1. 最基本的二分查找 public int binarySearch(int[] A, int target, int n){ int low = 0, high = n, mid; while 因此可以利用二分查找的思想，从右上角出发： 当要查找数字比右上角数字大时，下移； 当要查找数字比右上角数字小时，左移；
1K20发布于 2018-09-04 - 来自专栏花落的技术专栏
二分查找
二分查找思想 二分查找针对的是一个有序的数据集合，每次都跟区间的中间元素做对比，将待查找的区间缩小为之前的一半，直到找到要查找的元素，或者区间变为 0。 可以看到 7 次就猜出来了，这个例子用的就是二分思想。 二分查找的局限性 依赖顺序表结构，简单说就是数组 针对的是有序数据，否则就需要先排序了 数据量太小不适合二分查找，直接遍历就行了 数据量太大不适合二分查找，因为数组需要连续的内存空间，假如数据有 2GB 最简单的一种二分查找的代码还是很好写的，但是实际开发中就没有这么简单了。 5. 总结 二分查找更适合用在“近似”查找问题 二分查找算法需要注意终止条件、区间上下界更新方法、返回值选择 8. 练习 二分查找的实现 求一个数的平方根？
56210发布于 2021-11-23 - 来自专栏趣谈编程
二分查找
面试官：写个二分热热身 我心想：不用热身，热的手已经出汗了 二分查找有着查找速度快，平均性能好等优点，但必须要求待查表为有序表，且插入删除困难，面试比较常考，今天我们具体看一下二分 二分查找思想 前情回顾 ，弟子不才，还请老师指点 克 要分析时间复杂度，其实也不难，只要算出while循环了几次就行了 你这样想一下，你要查找的数据规模如果是n,那二分一次后规模就变为n/2^1,二分两次后规模为n/2^2, ,二分m次后规模为n/2^m,若二分m次后跳出循环，则m就是循环的次数（不管查找是否成功） ? “ 下来分析最坏情况，也就是查找不到 ” 前提：查找不到元素 假设你二分m次后剩下一个元素，那么此时规模为1,同时二分m次后规模变为n/2^m，则：n/2^m = 1, 解出 m = lg(n)，此时再循环一次 ，查找不到，跳出循环，所以说最多有 m+1 次循环（二分m次未跳出循环，还要二分一次），也就是查找一个元素最多需要m+1次，即lg(n)+1次比较，故二分的最坏时间复杂度为O(n) = lg(n) “
87560发布于 2018-01-31 - 来自专栏书山有路勤为径
二分查找
std::vector<int> search_array(std::vector<int> & sort_array, std::vector<int> &random_array){ } 二分查找又称折半查找
40440发布于 2018-08-29
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