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LeetCode中级算法-排序和搜索（2）
,[4,5]] [返回2] [[1,5]] [解法] 首先按照小范围的左边界进行升序排序，排序完成以后，遍历新的范围，可以放入合并队列的条件： 1. } } return resul } func max(a int, b int) int { if a > b { return a } return b } 搜索旋转排序数组 请你在数组中搜索 target ，如果数组中存在这个目标值，则返回它的索引，否则返回 -1 。 此题目要求在O(logn)时间内完成搜索，所以要是用二分查找，二分查找就需要引入mid = (left + right) / 2，在这个基础上，通过判断target和左右边界的位置，确定下一轮left和 请你在数组中搜索 target ，如果数组中存在这个目标值，则返回它的索引，否则返回 -1 。
38910发布于 2021-01-12 - 来自专栏Python攻城狮
数据结构与算法 - 排序与搜索排序与搜索
文章来源：数据结构与算法（Python） 排序与搜索 排序算法（英语：Sorting algorithm）是一种能将一串数据依照特定顺序进行排列的一种算法。 最坏时间复杂度：O(n2) 稳定性：稳定 冒泡排序的演示 效果： ? 2.选择排序 选择排序（Selection sort）是一种简单直观的排序算法。它的工作原理如下。 最坏时间复杂度：O(n2) 稳定性：不稳定（考虑升序每次选择最大的情况） 选择排序演示 ? 8.搜索 搜索是在一个项目集合中找到一个特定项目的算法过程。搜索通常的答案是真的或假的，因为该项目是否存在。 搜索的几种常见方法：顺序查找、二分法查找、二叉树查找、哈希查找 二分法查找 二分查找又称折半查找，优点是比较次数少，查找速度快，平均性能好；其缺点是要求待查表为有序表，且插入删除困难。
1.2K30发布于 2018-08-23 - 来自专栏蛮三刀的后端开发专栏
搜索旋转排序数组搜索旋转排序数组 II
Search in Rotated Sorted Array 题目大意 把一个严格升序的数组进行旋转，如[0,1,2,3,4,5]旋转3位成为[3,4,5,0,1,2]。 输入: nums = [4, 5, 6, 7, 0, 1, 2], target = 6 输出: 2 输入: nums = [4, 5, 6, 7, 0, 1, 2], target = 3 输出: -1 解题思路 二分搜索是针对有序数组而言，对于中间有次转折的有序数组，只是要多区分几种情况，二分搜索依然是适用的。 right = mid - 1 return -1 # 找不到 Search in Rotated Sorted Array II 题目大意 把一个有重复的排序数组进行旋转 ，如[0,1,1,1,2,3,4,5]旋转3位成为[3,4,5,0,1,1,1,2]。
85910发布于 2019-03-26 - 来自专栏腾讯云TI平台
【技术分享】七：搜索排序—排序模型
2.jpg 2：项目实践 项目的背景和建模可以看第三节：搜索排序——机器学习化建模 在部分，将展示基于三种不同的优化目标下的结果。 系列文章： 【技术分享】一：搜索排序—概述 https://cloud.tencent.com/developer/article/1523867 【技术分析】二：搜索排序—工业流程 https://cloud.tencent.com /developer/article/1525595 【技术分享】三：搜索排序—机器学习化建模 https://cloud.tencent.com/developer/article/1527336 【 技术分享】四：搜索排序—数据的采集与构造 https://cloud.tencent.com/developer/article/1528253 【技术分享】五：搜索排序-特征分析 https://cloud.tencent.com /developer/article/1531448 【技术分析】六：搜索排序—指标介绍与选择 https://cloud.tencent.com/developer/article/1532635
5.1K51编辑于 2021-12-22 - 来自专栏木又AI帮
打卡群2刷题总结1003——搜索旋转排序数组
---- leetcode第33题：搜索旋转排序数组 https://leetcode-cn.com/problems/search-in-rotated-sorted-array/ ---- 【题目】 假设按照升序排序的数组在预先未知的某个点上进行了旋转。 ( 例如，数组 [0,1,2,4,5,6,7] 可能变为 [4,5,6,7,0,1,2] )。 搜索一个给定的目标值，如果数组中存在这个目标值，则返回它的索引，否则返回 -1 。 搜索旋转排序数组 II 解题方法：和本题类似，如果nums[mid]和nums[r]相等，则r前移。 153. 寻找旋转排序数组中的最小值 解题方法：nums[mid]>nums[r]，则l指针后移；否则r指针前移。
64331发布于 2020-10-10 - 来自专栏李维亮的博客
PHPCMS搜索结果排序问题
PHPCMS默认的搜索结果是越旧的文章排在越前面，缺少活度。在网上的解决办法把最新的文章排在前面，其实我觉得最相关的文章排在前面才是最合适的。 修改的页面：phpcmsmodulessearchindex.php 搜索 $data = $this->content_db->select($where, "*"); 最新文章排在前面，就把代码替换为 this->content_db->select("title Like '%$search_q%' ORDER BY CASE WHEN title LIKE '%$search_q%' THEN 2 ELSE 0 END DESC, id DESC"); 意思为如果标题中出现搜索关键字，则加2分，没出现则0分，按照分值排序，最后才是按照文章id排序 上面只提到了标题，如果还需要把内容的因素加进去，可以替换为 如果你会合并2个表就可以把descripton改成content 但是按相关度排序的文章无法进行分页，暂时还没想到什么解决办法。
6.5K40发布于 2021-07-09 - 来自专栏mathor
搜索（2）
上一节我们以图的遍历为例讲了深度优先搜索算法和实现程序。 上一节中的深度优先算法可以算是基本款，很多深度优先搜索的题目就是在这个基本款的程序上进行修改 DFS 加强版DFS首先增加或者说变化的一点是顶点颜色。 然后1->2开始遍历2号节点，时间戳就是2。如果2再往后找不到新的顶点，那么2就要回溯，在回溯前会被标记为时间戳=3…… ? 我们可以看出来任意两个顶点的区间只可能有2种关系：(1)两个区间相离；(2)一个区间包含另一个区间。换句话说，不会出现像[1, 10], [4, 13]这样两个区间互相跨立的情况。 第29行执行完以后，我们就完成了对这棵树的深度优先搜索，每个节点的开始时间戳和结束时间戳也都求出来了。
50740发布于 2018-07-04 - 来自专栏c语言
排序（2）
我们在排序（1）中说到选择排序的代码： void SelectSort(int* a,int n) { int begin=0,end=n-1; int mini=begin,max=begin i=2，begin=1,end=6。 1随机数选key 2三数取中（把选中的数挪到最左边） int GetMid(int* a,int left,int right) { int mid=(left+right)/2; if(a 那么在这样一个数字较少的情况下，我们应该选择哪种排序呢？希尔排序的优势就是让大的数更快跳到后面，小的数更快跳到前面。 (a+left,right-left+1); } else { int mid=(left+right)/2; if(a[left]<a[mid]) {
15410编辑于 2024-07-17 - 来自专栏python3基础算法
排序2:插入排序
插入排序原理：通过构建有序序列，对于未排序的数据，在已排序的序列中从后向前比较，找到位置插入。 算法思想：第一个元素默认已排序取出第二个元素，从后向前扫描序列如果已排序的元素大于新元素，将两者互换重复步骤3，直到找到已排序元素<= 新元素将新元素插入重复2-5步骤代码实现：from typing import Listdef insert_sort(arr :List[int]): """ 插入排序 arr：待排序list return：就地排序，in-place
26610编辑于 2022-08-09 - 来自专栏C++打怪之路
排序2：希尔排序（缩小增量排序）
上一期，我们介绍了直接插入排序。 这一期，我们来介绍希尔排序的底层逻辑和代码实现。 ---- 目录 希尔排序的基本思想 单趟的实现 整个排序的实现 总结 ---- 希尔排序的基本思想 先选定一个整数gap，把待排序文件中所有记录分成gap个 组，所有距离为gap的记录分在同一组内 分组排序后的结果: 然后，逐渐缩小gap进行排序，数据就会越来越有序。 2、每一组从后往前遍历排序。 3、与后面一个间隔为gap的数比较。 整个排序的实现 核心思想： 1、gap递减，缩小排序组数，最终到gap = 1的时候，就是一次直接插入排序了。 2、齐头并进。
55920编辑于 2023-03-31 - 来自专栏腾讯云TI平台
【技术分享】一：搜索排序—概述
1: 搜索排序的概念 搜索排序：在一次会话中，用户在交互界面输入需要查询的query，系统给返回其排好序的doc例表的过程。 2：搜索排序和推荐排序的区别 推荐：基于用户的行为挖掘出用户的兴趣，为其推荐对应的视频，doc等。 2.2 难度上而言： 排序相比推荐而言，用户有一个较为明确的目的，所以在排序的初级阶段该问题的难度并不高。但搜索排序在后期的优化上面难度也很大。 该衡量指标通过这种归一化的折扣的方式来保证头部的排序的准确性。 2：MAP，全称为Mean Average Precision。 系列文章： 【技术分析】二：搜索排序—工业流程 https://cloud.tencent.com/developer/article/1525595 【技术分享】三：搜索排序—机器学习化建模 https
5.3K64发布于 2019-10-21 - 来自专栏Data分析
【NumPy 数组连接、拆分、搜索、排序】
搜索数组 您可以在数组中搜索（检索）某个值，然后返回获得匹配的索引。 要搜索数组，请使用 where() 方法。 arr%2 == 1) print(x) 搜索排序 有一个名为 searchsorted() 的方法，该方法在数组中执行二进制搜索，并返回将在其中插入指定值以维持搜索顺序的索引。 该方法从右边开始搜索，并返回第一个索引，其中数字 7 不再小于下一个值。 多个值 要搜索多个值，请使用拥有指定值的数组。 (np.sort(arr)) 对 2-D 数组排序 如果在二维数组上使用 sort() 方法，则将对两个数组进行排序： 实例 对 2-D 数组排序 import numpy as np arr =
88910编辑于 2024-01-30 - 来自专栏bit哲学院
numpy教程：排序、搜索和计数
参考链接： Python中的numpy.nanargmax http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51822775 numpy排序、搜索和计数函数和方法 （重新整合过的） 排序Sorting sort(a[, axis, kind, order]) Return a sorted copy of an array.
56600发布于 2021-01-03 - 来自专栏AngelNI
排序算法-2
桶排序，又简单，又快速，适合处理大量数据 桶排序 #include<iostream> using namespace std; int n ; int a[1000]; // O(m+n) int i<=n;++i) { int t; cin>>t; a[t]++; } //桶排序 { cout<<i<<" "; } } cout<<endl; } return 0; } 归并排序 i+1; ll c2 = 2*i+2; ll max = i; if(c1<n&&tree[c1]>tree[max]) { max = c1; } if(c2<n&&tree[c2]> tree[max]) { max = c2; } if(max !
30610发布于 2020-04-14 - 来自专栏一英里广度一英寸深度的学习
线性排序算法-堆排序 (2)
朴素思想是采用快速排序，选最小的。那么，出队复杂度O(1)，入队复杂度二分查找O(logn)。但每次插入，都需要移动O(n)的元素。 self.heap[j] = tmp def swapUp(self,index): while(index>0): parent = (index-1)//2 else: break def swapDown(self,index): lchild = index*2+ self.swap(index,rchild) index = rchild lchild = index*2+ self.swap(index,lchild) index = lchild lchild = index*2+
75530发布于 2018-09-12 - 来自专栏C/C++基础
搜索旋转排序数组（leetcode 33）
如数组 [0,1,2,4,5,6,7] 可能变为 [4,5,6,7,0,1,2]。 搜索一个给定的目标值，如果数组中存在目标值，则返回它的索引，否则返回 -1 。 示例 1： 输入：nums = [4,5,6,7,0,1,2], target = 0 输出：4 示例 2： 输入：nums = [4,5,6,7,0,1,2], target = 3 输出：-1 示例 将旋转排序数组均分，一定有一部分的数组是有序的。 如果 [l, mid-1] 是有序数组，且 target 大小满足 [nums[l],nums[mid])，则将搜索范围缩小至 [l, mid-1]，否则在 [mid+1, r] 中寻找。 如果 [mid, r] 是有序数组，且 target 大小满足 (nums[mid],nums[r]]，则将搜索范围缩小至 [mid+1, r]，否则在 [l, mid-1] 中寻找。
36520编辑于 2023-10-12 - 来自专栏脑洞前端
搜索旋转排序数组
题目描述 假设按照升序排序的数组在预先未知的某个点上进行了旋转。 ( 例如，数组 [0,1,2,4,5,6,7] 可能变为 [4,5,6,7,0,1,2] )。 搜索一个给定的目标值，如果数组中存在这个目标值，则返回它的索引，否则返回 -1 。 你可以假设数组中不存在重复的元素。 你的算法时间复杂度必须是 O(log n) 级别。 示例 1: 输入: nums = [4,5,6,7,0,1,2], target = 0 输出: 4 示例 2: 输入: nums = [4,5,6,7,0,1,2], target = 3 输出: - 我们以([6,7,8,1,2,3,4,5], 4)为例讲解一下： ? ? {number} */ var search = function(nums, target) { // 时间复杂度：O(logn) // 空间复杂度：O(1) // [6,7,8,1,2,3,4,5
52920发布于 2019-09-29 - 来自专栏张伦聪的技术博客
搜索旋转排序数组
假设按照升序排序的数组在预先未知的某个点上进行了旋转。 ( 例如，数组 [0,1,2,4,5,6,7] 可能变为 [4,5,6,7,0,1,2] )。 搜索一个给定的目标值，如果数组中存在这个目标值，则返回它的索引，否则返回 -1 。 你可以假设数组中不存在重复的元素。 你的算法时间复杂度必须是 O(log n) 级别。 示例 1: 输入: nums = [4,5,6,7,0,1,2], target = 0 输出: 4 示例 2: 输入: nums = [4,5,6,7,0,1,2], target = 3 输出: - int right = nums.length - 1; while (left < right) { int mid = (left + right) / 2;
28520编辑于 2022-10-26 - 来自专栏腾讯云TI平台
【技术分享】二：搜索排序—工业流程
不过公司现在有专门的云服务来维护ES，另外不同的部分可能有自研的引擎，用法上不一样，但是作为排序的底层服务，在这里还是有必要提一下的。 2：工业流程 大体上分为召回和排序两个阶段。 1.jpg 解释说明一下： 1：当用户的请求过来后，搜索排序需要接受到这个信号，去调用引擎返回相关的doc，作为后续排序的基础。 2：对相关的doc 进行粗排，这里的粗排可以是引擎的相关分，也可以不是，这是一个初级的排序 3：对粗排的结果精排，包括加入更多维度的特征和一些复杂逻辑的处理 4：对于线上的情况，任何模型都不可能保证完全符合实际情况 2.jpg 系列文章： 【技术分享】一：搜索排序—概述 https://cloud.tencent.com/developer/article/1523867 【技术分享】三：搜索排序—机器学习化建模 /article/1528253 【技术分享】五：搜索排序-特征分析 https://cloud.tencent.com/developer/article/1531448 【技术分析】六：搜索排序—指标介绍与选择
2.8K31发布于 2019-10-23 - 来自专栏小鹏的专栏
基于召回和排序的文本搜索
text_match_res if __name__ == '__main__': doc_dict = {"0":"我去玉龙雪山并且喜欢玉龙雪山玉龙雪山", "1":"我在玉龙雪山并且喜欢玉龙雪山", "2" :"我在九寨沟", "3":"我在九寨沟,很喜欢", "4":"很喜欢"} query = "我在九寨沟,很喜欢" # 直接搜索 mf = ModelFactorySearch >>>>>', pre) ''' ''' 召回的结果: {'2': 0.5995837299668828, '3': 0.9999999210000139, '4': 0.5460526286735667} candidate_doc_dict: {'2': '我在九寨沟', '3': '我在九寨沟,很喜欢', '4': '很喜欢'} 排序的score>>> >> {'2': 0.55, '3': 1.0, '4': 0.34285714285714286} '''
1.2K30发布于 2020-10-29
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