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2-4 快速乘法 模板
适用于不让用/ * 的情况实现某些结果 ! /** * 快速乘法 * * @param a 乘数 * @param b 被乘数 * @return 积 */ public static long quickMulti(long a, long b) { long result = 0; while (b > 0) { if ((b & 1) == 1) {
54110发布于 2021-06-01 - 来自专栏刷题笔记
2-4 另类堆栈 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101049523 2-4 另类堆栈 (20 分) 在栈的顺序存储实现中，另有一种方法是将Top
84030发布于 2019-11-08 - 来自专栏Hank’s Blog
2-4 R语言基础 列表
> l1 <- list("a",2,10L,3+4i,TRUE) #每个元素没有名字 > l1 [[1]] [1] "a"
59820发布于 2020-09-16 - 来自专栏IT技术圈
练习2-4 温度转换 (5分)
本题要求编写程序，计算华氏温度150°F对应的摄氏温度。计算公式：C=5×(F−32)/9，式中：C表示摄氏温度，F表示华氏温度，输出数据要求为整型。
1.2K10发布于 2021-02-24 - 来自专栏Deep learning进阶路
2-4 线性表之双链表
2-4 线性表之双链表 双向链表除了相当于在单链表的基础上，每个结点多了一个指针域prior，用于存储其直接前驱的地址。同时保留有next，用于存储其直接后继的地址。 ?
60820发布于 2019-07-02 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-4 感知机权重向量的更新
下面直接给出权重向量的更新表达式，然后通过可视化的方式来直观的展示权重向量的更新。
1.4K40编辑于 2022-11-08 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程2-4：哈温平衡检验
「什么是哈温平衡？」 ❝哈迪-温伯格(Hardy-Weinberg)法则 哈迪-温伯格（Hardy-Weinberg）法则是群体遗传中最重要的原理，它解释了繁殖如何影响群体的基因和基因型频率。这个法则是用Hardy,G.H (英国数学家) 和Weinberg，W.（德国医生）两位学者的姓来命名的，他们于同一年（1908年）各自发现了这一法则。他们提出在一个不发生突变、迁移和选择的无限大的随机交配的群体中，基因频率和基因型频率将逐代保持不变。---百度百科 ❞ 「怎么做哈温平衡检验？」 ❝「卡方适合性检验！」
5.5K21发布于 2020-04-27 - 来自专栏刷题笔记
【并查集】2-4 朋友圈 (25 分)
2-4 朋友圈 (25 分) 某学校有N个学生，形成M个俱乐部。每个俱乐部里的学生有着一定相似的兴趣爱好，形成一个朋友圈。一个学生可以同时属于若干个不同的俱乐部。
1K10发布于 2020-06-23 - 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。
60820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
91651发布于 2018-06-13 - 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cwl_Java
C++编程之美-数字之魅(代码清单2-4)
代码清单2-4 int Count(BYTE v) { int num = 0; switch (v) { case 0x0:
18120编辑于 2022-11-30 - 来自专栏PD快充协议
讲解2-4串锂电池升降压快速充电方案
XSP30 作为一款支持 PD/QC 快充协议的升降压型锂电池充电 IC，凭借其独特的 2-4 节电池兼容、2A 大电流快充等特性，正悄然改变着便携式设备的充电格局，重新定义人们的充电体验。 它的出现，为 2-4 节串联锂电池的充电管理提供了高效、安全、智能的解决方案，不仅满足了当下消费者对快速充电的需求，也为众多电子设备厂商在产品设计和优化上提供了有力的支持。
55410编辑于 2025-11-12 - 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
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