点这里 7-11 单身狗 “单身狗”是中文对于单身人士的一种爱称。本题请你从上万人的大型派对中找出落单的客人,以便给予特殊关爱。
7-11 悄悄关注 (25 分) 新浪微博上有个“悄悄关注”,一个用户悄悄关注的人,不出现在这个用户的关注列表上,但系统会推送其悄悄关注的人发表的微博给该用户。
找出“主变量”pivotvariables,主列,即主元所在的列,其他列,称为自由列。(自由列表示可以自由或任意分配数值,列2和列4的数值是任意的,因此x2和x4是任意的,可以自由取)。
7-11 打折 去商场淘打折商品时,计算打折以后的价钱是件颇费脑子的事情。例如原价 ¥988,标明打 7 折,则折扣价应该是 ¥988 x 70% = ¥691.60。
本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/98790293 7-11 深入虎穴 (25 分) 著名的王牌间谍 007 需要执行一次任务
据Bleeping Computer消息,因遭受了网络攻击,丹麦7-11门店的支付和结账系统全面故障,故而选择闭店。 8月8日,7-11公司在Facebook 上发帖称,他们很可能遭受了“网络攻击”。 “在7-11工作,我们的结账系统不起作用,全国所有的7-11都使用相同的系统,所以丹麦的所有7-11现在都关闭了”。 此前也曾遭遇网络攻击 这不是7-11第一次遭遇网络攻击。早在2009年,7-11就因为网络攻击泄露了大约1.3亿张信用卡数据,引起轩然大波。 7-11官网当即发布通知,暂停7pay的充值服务。7-11企业负责人也紧急召开记者会,对此深表歉意,并表示7-11将会承担所有的盗刷损失。
7-11 列车调度 (25 分) 火车站的列车调度铁轨的结构如下图所示。 图片 两端分别是一条入口(Entrance)轨道和一条出口(Exit)轨道,它们之间有N条平行的轨道。 输入样例: 9 8 4 2 5 3 9 1 6 7 输出样例: 4 一维数组 + 二分查找 一维数组模拟各轨道,数组记录当前轨道最小的数,设置全轨道最大值maxn 大于maxn说明当前各个轨道都容不下 ,轨道数+1,否则二分查找大于当前值的最小数,更新 1 #include <iostream> 2 #include <cstdio> 3 #include <cstring> 4 #include if(x>maxn){ 18 tear[cnt++]=maxn=x; 19 continue; 20 } 21 //二分查找
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。
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。
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
,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。
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
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
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**/
description: * @author: Jay * @create: 2020-09-21 19:17 **/ public class TwoSearch { /** * 不使用递归的二分查找
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
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
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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;
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?